Die Passung zwischen Kunde und Geldanlage wird als Suitability bezeichnet. Nähert man sich den Details, stellt man fest, dass häufig nur ein Ausschnitt der Geldanlagethemen eines Kunden betrachtet wird und die erhobenen Daten kategorisiert und damit vergröbert werden – auch weil nur wenige Standardprodukte zur Wahl stehen.

Maßgescheiderte Beratung, wie sie von Family-Offices angeboten wird, kommt hingegen ohne Vergröberungen aus und bildet die gesamte finanzielle Situation im Zeitverlauf ab. Wir stellen die Frage, wie eine vergleichbar ganzheitliche Vorgehensweise industriell organisert werden könnte. Das Eine ist zu grob, das Andere zu teuer. Mass Customization verspricht eine Auflösung des Dilemmas.

Wir haben uns in einem ersten Beitrag dem Thema definitorisch genähert und mit Beispielen aus anderen Märkten einige Finanzmarktmechanismen betrachtet, die für zukünftige Mass Customization Angebote wichtig sind.

In diesem zweiten Teil wird anhand weiterer Beispiele eine Antwort auf die Frage aufgezeigt, wie eine individuelle Ansprache zu mehr Begeisterung in Finanzfragen führen kann.

Wege zur Mass Customization

Nachdem wir im ersten Beitrag ein Schlaglicht auf Besonderheiten und Herausforderungen beim Fondsvertrieb geworfen haben, geht es jetzt um Wege zu einer echten Individualisierung der Kundenansprache und des Service- und Produkt-Angebots entlang der gesamten Wertschöpfungskette des Finanzmarkts. Dafür blicken wir zunächst auf die Folgen der Einführung einer neuen Mass Customization Technologie für Herstellung und Vertrieb von Produkten, die wirklich passen müssen: Skischuhe.

Modernes Skischuhfitting als Beispiel für Mass Customization?

Der Kauf eines Skischuhs bei einem Münchner Sportartikelhändler verschafft dem Kunden eine ungewöhnliche Erfahrung. Man hat den Schuh mit der besten Passform gekauft und das Minimum an Zeit im Geschäft verbracht. Das geht über eine dreidimensionale Aufnahme der Füße. Das digitale Modell des Fußes wird dann verglichen mit den digitalen Abbildern aller verfügbaren Schuh-Innenräume und schon ist der passendste Schuh gefunden.

Der Algorithmus schlägt (unnötigerweise) 2 Schuhmodelle vor, denn sonst verbleibt bei Kunden eine kleine kognitive Dissonanz: Es könnte ja sein, dass es einen Schuh gibt, der noch besser passt. So schenkt man dem Kunden auch noch die Erfahrung, dass die Passung des identifizierten Schuhs perfekt ist. Als sei dies nicht genug Reduktion kognitiver Dissonanz, wird auch für den seltenen Fall einer Beschwerde ein Bootfitting, also die Bearbeitung des gekauften Schuhs mit Erhitzen, Dehnen und Ähnlichem inkludiert.

Der Sportartikelhändler erreicht damit eine Reihe von Zielen: Der Berater wird befähigt, die Produktpassung zum Kunden zu optimieren. Auf dem Weg dahin wird das für Kunde und Berater zeitaufwändige Trial and Error Verfahren (immer wieder Schuhe aus dem Lager zu holen) obsolet. Auch die Schulung des Beraters zur Frage, welche Schuhe für welchen Fuß passen könnten, wird hinfällig.

Neue Technologien verschieben die Beziehungen am Markt

Aus Sicht des Produktgebers (des Skischuh-Herstellers in unserem Beispiel) hat die Einführung einer 3D-Passform-Optimierung durch den Händler einen gravierenden Nachteil: Die Investitionen in die Skischuh-Marke werden weitgehend entwertet. Auch wird ein Teil der technologischen Innovation des Herstellers, etwa in formbare Innenschuhe zumindest zweitrangig. Die Marke des Herstellers wird zur Nebensache, weil der Händler auf der Suche nach der besten Lösung für den Kunden die Passung für den Kunden in den Vordergrund stellt und markenunabhängig sucht. Sollte es spezifische Markenpräferenzen des Kunden geben, können diese natürlich berücksichtigt werden.

Das Beispiel aus dem Sporteinzelhandel erläutert ein Customization-Modell, bei dem durch den Einsatz intelligenter Technologie erhebliche Zeitvorteile und eine bestmögliche Passung des Produktes zum Kunden erreicht werden. Hinzu kommen einige psychologische Mechanismen, die es sehr wahrscheinlich machen, dass der Kunde zufrieden ist. Der Passungsprozess motiviert den Kunden und belohnt ihn mit einem positiv besetzten Einkaufserlebnis. Danach beginnt die Zeit, in der man den Schuh nicht bemerkt, in der er als Hygienefaktor (im Sinne von Herzbergs 2-Faktorentheorie) gelten darf.

Die Einführung neuer Technologien hat in unserem Beispiel weitreichende Konsequenzen für die Wertschöpfungskette und die Rolle der einzelnen Glieder. Die Zuständigkeit für die Kaufzufriedenheit lag früher beim Schuh-Hersteller und wird auf den Händler verschoben. Auch führt die perfekte Passung zu noch einem anderen Effekt: Das Produkterlebnis bei der Nutzung wird eliminiert weil man den Schuh nicht mehr spürt.

Was heißt das für den Finanzmarkt?

Analog zur Rolle des Händlers im Sportartikelbereich ist dies im Finanzmarkt die Rolle der Bank. Wie der Sportartikelhändler für alle Sportarten zuständig ist, ist die Universalbank für alle Finanzfragen zuständig. Das Investieren steht bei der Universalbank für einen speziellen Aspekt des Kundenbedarfs. Genauso wie der Skischuh nur für eine spezielle Sportart benötigt wird. Könnte nicht die Bank analog zu den Augmented- oder Virtual Reality Technologien im Skischuhbereich moderne Technologien des Investmentfittings einführen?

Der Sportartikelhändler in unserem Beispiel hat eine besondere Expertise und Historie im Skisport. Eine Bank hingegen mit einer besonderen Expertise im Investment Management ist wenig verbreitet, weil meist die Investmentkompetenz in eigenständige, spezialisierte Firmen abgespalten wurde. Es sind diese Anlage-Spezialisten, Produktgeber, Kapital Verwaltungs-, Fonds-und Investment Management Gesellschaften, die in der Lage sind moderne „Investment-Fitting“ Technologien einzuführen, für die die 3D Technologien beim Skischuhkauf eine gute Analogie sind.

Vorsprung durch Research

Der Einsatz moderner Technologien zur Anlageberatung ist nur die Darreichungsform, der Presentation Layer. Von erheblicher Bedeutung ist das Wissen um zukünftige Marktentwicklungen, das Vorhalten verschiedener Marktentwicklungsszenarien, die Entwicklung neuer Produkte und das Management derselben. Das sind einige Bereiche, die beim Produktgeber angesiedelt sind und die eine erhebliche Bedeutung für die Anlageberatung haben.

In der Wertschöpfungskette der Anlageberatung ist der Produktgeber traditionell die Fondsgesellschaft, die mit dem erforderlichen Wissen ausgestattet ist und Technologien bereitstellen kann, die ein Maximum an Individualität und damit echte Mass Customization für den Kunden liefern.

Fondsgesellschaften haben das erforderliche Know How die Investments des Kunden zu überwachen, zu bewerten und weiterzuentwickeln. Auch haben schon heute Spezialisten für die Anlageberatung wie tetralog leistungsfähige und cloudbasierte Prozesse und Services, die das Research der Fondsgesellschaft mit der Persönlichkeit, der Lebenssituation und dem gegebenem Portfoliobestand des Kunden ganzheitlich in Einklang bringt.

Der digitale Finanzplan als Schlüssel zur Losgröße von 1

Bei persönlichen Finanzen geht es nicht darum, einem unflexiblen Produkt oder Service das Flair des Kunden zu geben. Die eigenen Finanzen sind der Ausdruck von Individualität und Persönlichkeit schlechthin. Für den Finanzplan als Lebensplan braucht es eine Losgröße von 1. Die Fondsgesellschaft kann den Berater mittels geeigneter Technologien an ihrer Expertise teilhaben lassen und zur Ausrichtung auf die Lebensumstände des einzelnen Menschen befähigen. Tut sie das nicht, läuft sie Gefahr zum austauschbaren Lieferanten degradiert zu werden.

Fazit

Eine Anlageempfehlung ist immer nur ein Aspekt einer umfassenderen Perspektive auf das gesamte Finanzleben eines Kunden. Darum sollte sich die Befähigung von Beratern nicht auf Funktionalitäten beschränken, die man auch bei einem Robo-Advisor erwarten darf. Fondsgesellschaften sollten Berater dabei unterstützen, die finanziellen Möglichkeiten und Lebensziele des Kunden adäquat zu verstehen, abzubilden und zu verfolgen. Dazu gehört es, Zeitpunkte und Schwellen im Blick zu behalten behalten, Liquidität zu kanalisieren und bestimmte Vorhaben abzusichern.

Der Einsatz digitaler Technologien und Prozesse beim Skischukauf verbessert die Qualität der Beratung und verschiebt die Wertschöpfungskette. Übertragen wir die mitttels Intelligence Augmentation beim Skischuhkauf erzeugten Effekte auf den Finanzmarkt, sollten Fondsgesellschaften möglichst schnell vergleichbar augmentierte Konzepte in der Beratung etablieren, die einen Übergang vom bloßen Vertrieb zum Finanzfitting erlauben.

Ziel sollte die vollständige Abbildung der finanziell hinterlegten Kundenziele sein. „Händler“ im Finanzmarkt (aka Banken), die von der Fondsgesellschaft angebotene „Passung“ kaufen, binden den Kunden wesentlich besser als dies mit einem (Fonds-)Produktverkauf möglich ist. Zudem immunisiert sich die Fondsgesellschaft mit ihrem Angebot gegenüber Mitbewerbern.

Weiterführende Links:

Modelle der Anlageberatung (Teil 1): Mass Customization und das Handlungsmodell der Fondsindustrie