Prognose der Marktausschöpfung bis 2020

In einem nächsten Schritt muss nun prognostiziert werden, wie sich die Markt-ausschöpfung der einzelnen Sparkassen bis zum Jahr 2020 entwickeln wird.

Zwar wäre es wünschenswert, eine solche Prognose ebenfalls anhand eines öko-nometrischen Prognosemodells zu erstellen, da die Daten zur Marktausschöp-fung aber lediglich im Querschnitt zum Stichtag 2006/2007 vorliegen, können die Methoden der Zeitreihenanalyse hier nicht verwendet werden. Alternativ wird so vorgegangen, dass auf der Basis von Plausibilitätsüberlegungen zwei unterschiedliche Szenarien für die Entwicklung der Marktausschöpfung der ein-zelnen Sparkassen bis zum Jahr 2020 entwickelt und dann simuliert werden. Die Szenarien wurden in enger Abstimmung in einer Art Delphi-Verfahren (Häder [2002]) mit den beteiligten Sparkassen erstellt.

116 Um die Identität der Sparkasse zu schützen, kann auf die Details nicht weiter eingegan-gen werden.

7.1.3.1 Szenario I: Demographie (Benchmark)

Szenario I kann als Benchmarkszenario betrachtet werden. Hier liegt das Credo zu Grunde, alle Einflussfaktoren mit Ausnahme der demographischen Entwick-lung konstant zu halten. So erhält man einen Vergleichsmaßstab, der es erlaubt, die rein demographischen Effekte auf Kundenzahl und -struktur zu quantifizie-ren. Dem ersten Szenario liegt somit die Annahme zugrunde, dass die gegenwär-tigen Marktausschöpfungen der Sparkassen in den einzelnen Kreisen und Al-tersklassen konstant bleiben. Dies impliziert, dass insbesondere die starke Marktposition bei den älteren Kunden gehalten werden kann, was sicherlich sehr optimistisch und realitätsfern ist. Unter heutigen Gesichtspunkten kann nicht davon ausgegangen werden, dass die Sparkassen zukünftig in den höheren Al-tersklassen so viele Neukunden akquirieren, wie benötigt werden, um Quoten auf heutigem Niveau zu erreichen. Szenario I muss also als ein Status Quo-Szenario interpretiert werden, das nicht darauf abzielt, zukünftige Entwicklun-gen realistisch abzubilden, sondern lediglich zur Isolierung des demographisch induzierten Effekts dient. Für die Matrix પ_۷ bedeutet die Annahme einer kon-stanten Marktausschöpfung, dass alle Spalten von પ_۷ identisch mit der Ist-Marktausschöpfung im Referenzjahr sind.

7.1.3.2 Szenario II: Demographie und Wettbewerb

Das zweite Szenario beruht auf der Erkenntnis, dass die Sparkassen auch nach eigener Einschätzung die z.T. sehr hohen aktuellen Marktausschöpfungen in den höheren Altersklassen in Zukunft wohl kaum werden halten können. In den jün-geren Kundensegmenten, in denen die Wechselbereitschaft stärker ausgeprägt und auch die räumliche Mobilität höher ist, ist die Marktausschöpfung auch heu-te schon deutlich geringer. Im Laufe der Zeit wachsen nun die dünner besetzheu-ten Kundensegmente in die älteren Altersklassen hinein und senken dort vermutlich die Marktausschöpfung im Vergleich zum Status Quo. Diesem Umstand wird im Szenario II dadurch Rechnung getragen, dass die Marktausschöpfungen der Sparkassen nur bis zum Alter von 35 Jahren konstant gehalten werden. Für jede höhere Altersklasse wird angenommen, dass die Marktausschöpfung in den Folgejahren jeweils derjenigen entspricht, die der gleiche Jahrgang (Kohor-te/Generation) im Basisjahr 2006/2007 aufwies. So wird also beispielsweise für die Marktausschöpfung bei den 36-jährigen im Prognosejahr 2007 angenom-men, dass sie gerade der Marktausschöpfung der 35-jährigen im Jahr 2006

ent-7.1.3.1 Szenario I: Demographie (Benchmark)

Szenario I kann als Benchmarkszenario betrachtet werden. Hier liegt das Credo zu Grunde, alle Einflussfaktoren mit Ausnahme der demographischen Entwick-lung konstant zu halten. So erhält man einen Vergleichsmaßstab, der es erlaubt, die rein demographischen Effekte auf Kundenzahl und -struktur zu quantifizie-ren. Dem ersten Szenario liegt somit die Annahme zugrunde, dass die gegenwär-tigen Marktausschöpfungen der Sparkassen in den einzelnen Kreisen und Al-tersklassen konstant bleiben. Dies impliziert, dass insbesondere die starke Marktposition bei den älteren Kunden gehalten werden kann, was sicherlich sehr optimistisch und realitätsfern ist. Unter heutigen Gesichtspunkten kann nicht davon ausgegangen werden, dass die Sparkassen zukünftig in den höheren Al-tersklassen so viele Neukunden akquirieren, wie benötigt werden, um Quoten auf heutigem Niveau zu erreichen. Szenario I muss also als ein Status Quo-Szenario interpretiert werden, das nicht darauf abzielt, zukünftige Entwicklun-gen realistisch abzubilden, sondern lediglich zur Isolierung des demographisch induzierten Effekts dient. Für die Matrix પ_۷ bedeutet die Annahme einer kon-stanten Marktausschöpfung, dass alle Spalten von પ_۷ identisch mit der Ist-Marktausschöpfung im Referenzjahr sind.

7.1.3.2 Szenario II: Demographie und Wettbewerb

Das zweite Szenario beruht auf der Erkenntnis, dass die Sparkassen auch nach eigener Einschätzung die z.T. sehr hohen aktuellen Marktausschöpfungen in den höheren Altersklassen in Zukunft wohl kaum werden halten können. In den jün-geren Kundensegmenten, in denen die Wechselbereitschaft stärker ausgeprägt und auch die räumliche Mobilität höher ist, ist die Marktausschöpfung auch heu-te schon deutlich geringer. Im Laufe der Zeit wachsen nun die dünner besetzheu-ten Kundensegmente in die älteren Altersklassen hinein und senken dort vermutlich die Marktausschöpfung im Vergleich zum Status Quo. Diesem Umstand wird im Szenario II dadurch Rechnung getragen, dass die Marktausschöpfungen der Sparkassen nur bis zum Alter von 35 Jahren konstant gehalten werden. Für jede höhere Altersklasse wird angenommen, dass die Marktausschöpfung in den Folgejahren jeweils derjenigen entspricht, die der gleiche Jahrgang (Kohor-te/Generation) im Basisjahr 2006/2007 aufwies. So wird also beispielsweise für die Marktausschöpfung bei den 36-jährigen im Prognosejahr 2007 angenom-men, dass sie gerade der Marktausschöpfung der 35-jährigen im Jahr 2006

ent-spricht. Die Kohorten behalten also ab dem Alter von 35 ihre Marktausschöp-fung bei. Im Wesentlichen bedeutet diese Annahme also, dass der Wettbewerb um Kunden unter 35 im Prognosezeitraum strukturell nach identischem Muster verläuft, wie er sich im Querschnitt des Referenzjahres manifestiert, d.h. es wer-den vor allen Dingen im Kunwer-densegment unter 20 Jahren bei ansteigenwer-den Aus-schöpfungsquoten Kunden gewonnen,¹¹⁷ die z.T. im Alter zwischen 20 und 30 abwandern (sinkende Anteile), bevor unterstellt wird, dass bei den Mittdreißi-gern eine Art Steady State mit dann kohortenspezifisch konstanten Quoten er-reicht wird. Konsequenz dieser Annahmensetzung ist, dass die Ausschöpfungs-quoten der älteren Kunden im Zeitverlauf gegen das Niveau der 35-jährigen im Referenzjahr konvergieren. Die aktuell (z.T. auch historisch bedingten) höheren Anteile bei den älteren Kunden werden so über die Zeit abgeschmolzen. Neu-kundengewinnung und Kundenverluste finden bei den älteren Kunden nur noch proportional zur demographischen Entwicklung statt, d.h. nur insoweit, als die Quote innerhalb einer Kohorte/Generation konstant bleibt.

In Szenario I und II werden prinzipiell nur Annahmen über die Ausschöp-fung getroffen und nicht über die konkrete Zusammensetzung der Kohorten.

Diese müssen sich im Zeitablauf nicht zwangsläufig aus denselben Individuen zusammensetzen. Theoretisch wäre auch eine starke Fluktuation denkbar, solan-ge die absoluten Kundenzahlen in einer Altersklasse mit der jeweils unterstellten Ausschöpfung korrespondieren. Die Intention des Szenarios II ist jedoch eine andere. So soll insbesondere der Umstand modelliert werden, das bislang der Wettbewerb um Kunden vor allen Dingen im Segment der jüngeren Kunden un-ter 35 Jahren ausgetragen wird, die älun-teren Kunden dagegen tendenziell über eine ausgeprägtere Institutsbindung und geringere Mobilität verfügen, so dass Sie in der Regel bei Ihrem Institut verbleiben. Im theoretischen Extremfall findet ein Ausscheiden aus der Kundenbeziehung nur durch Tod oder Wegzug statt, woraus sich einige Implikationen ergeben würden, die im Folgenden knapp er-läutert werden und die Intuition der Annahmensetzung illustrieren.

Die Stärke einer Kohorte ändert sich nur durch Todesfälle und Migration.

Blendet man die Wanderungsbewegungen in einem ersten Schritt aus, bedeutet eine konstante Marktausschöpfung innerhalb einer Kohorte unter obiger An-nahme demnach, dass die Sterbewahrscheinlichkeiten in jeder Altersklasse bei den Sparkassenkunden und in der Gesamtpopulation identisch sind.

117 Die Sparkassen gewinnen bei einer steigenden Marktausschöpfung absolut betrachtet nur Kunden, sofern die potenzielle Kundenbasis, d.h. die Bevölkerung innerhalb einer Kohorte nicht zu stark durch Wanderungsbewegungen oder Sterbefälle abnimmt.

tigt man zusätzlich die Wanderungsbewegungen, so müsste für den Nettowande-rungssaldo in einer Altersklasse ebenfalls die entsprechende Ausschöpfungsquo-te der KohorAusschöpfungsquo-te gelAusschöpfungsquo-ten.

Da im Szenario II jedoch Fluktuation (unter der Prämisse einer bei den älte-ren Kunden unveränderten Wettbewerbsposition innerhalb eines Jahrgangs) zu-gelassen wird, erscheinen die Annahmen verhältnismäßig wenig restriktiv und geeignet, bestimmte Charakteristika des Retailbanking-Geschäfts abzubilden, die von Praktikerseite als relevant und realistisch erachtet werden.¹¹⁸ Auch in der wissenschaftlichen Literatur finden sich Hinweise auf eine verhältnismäßig niedrige Kundenmobilität bzw. Wechselbereitschaft. Als Ursache hierfür gelten insbesondere existierende Switching Costs, die zu einem Lock-In Phänomen auf Seiten der Kunden führen können (Europäische Kommission [2007]; Gondat-Larralde/Nier [2004]; Kim et al. [2003]; Matthews et al. [2008a, 2008b];

Matthews [2007]; Vesala [2007]). Darüber hinaus existiert erste Evidenz für ei-ne mit dem Alter abei-nehmende Wechselbereitschaft (Matthews/MacRae [2006];

Matthews [2009]).

Zusammengefasst wird in Szenario II bei den jüngeren Kunden die relative Wettbewerbsposition im Zeitverlauf konstant gehalten. Bei den älteren Kunden wird dagegen unterstellt, dass die bei den meisten Instituten sehr starke Markt-stellung bei den älteren Kunden nicht gehalten werden kann und sukzessive ge-gen das Niveau der im Referenzjahr 35-jährige-gen konvergiert. Für eine Sparkasse mit Referenzjahr 2006 und einem Kreis nimmt die Matrix M in Szenario II (પ_۷۷) unter diesen Annahmen beispielsweise folgendes Aussehen an:

118 Historische Marktanteilsdaten für die Jahre 2003 bis 2010 einer großen deutschen Spar-kasse, die nicht im Sample enthalten ist, lassen den Schluss zu, dass das Szenario II als äußerst realitätsnah und praxisrelevant betrachtet werden kann.

tigt man zusätzlich die Wanderungsbewegungen, so müsste für den Nettowande-rungssaldo in einer Altersklasse ebenfalls die entsprechende Ausschöpfungsquo-te der KohorAusschöpfungsquo-te gelAusschöpfungsquo-ten.

Da im Szenario II jedoch Fluktuation (unter der Prämisse einer bei den älte-ren Kunden unveränderten Wettbewerbsposition innerhalb eines Jahrgangs) zu-gelassen wird, erscheinen die Annahmen verhältnismäßig wenig restriktiv und geeignet, bestimmte Charakteristika des Retailbanking-Geschäfts abzubilden, die von Praktikerseite als relevant und realistisch erachtet werden.¹¹⁸ Auch in der wissenschaftlichen Literatur finden sich Hinweise auf eine verhältnismäßig niedrige Kundenmobilität bzw. Wechselbereitschaft. Als Ursache hierfür gelten insbesondere existierende Switching Costs, die zu einem Lock-In Phänomen auf Seiten der Kunden führen können (Europäische Kommission [2007]; Gondat-Larralde/Nier [2004]; Kim et al. [2003]; Matthews et al. [2008a, 2008b];

Matthews [2007]; Vesala [2007]). Darüber hinaus existiert erste Evidenz für ei-ne mit dem Alter abei-nehmende Wechselbereitschaft (Matthews/MacRae [2006];

Matthews [2009]).

Zusammengefasst wird in Szenario II bei den jüngeren Kunden die relative Wettbewerbsposition im Zeitverlauf konstant gehalten. Bei den älteren Kunden wird dagegen unterstellt, dass die bei den meisten Instituten sehr starke Markt-stellung bei den älteren Kunden nicht gehalten werden kann und sukzessive ge-gen das Niveau der im Referenzjahr 35-jährige-gen konvergiert. Für eine Sparkasse mit Referenzjahr 2006 und einem Kreis nimmt die Matrix M in Szenario II (પ_۷۷) unter diesen Annahmen beispielsweise folgendes Aussehen an:

118 Historische Marktanteilsdaten für die Jahre 2003 bis 2010 einer großen deutschen Spar-kasse, die nicht im Sample enthalten ist, lassen den Schluss zu, dass das Szenario II als äußerst realitätsnah und praxisrelevant betrachtet werden kann.

Prognosejahr: 2007 2008 … … 2020

7.1.3.3 Graphische Illustration der Szenarien

Die sich über die Zeit ergebenden Veränderungen der Marktausschöpfungen in den Altersklassen sind in Abbildung 21 exemplarisch für die Bank 1 grafisch dargestellt. Hierzu wird die Marktausschöpfung der Bank 1 in ihrem Zuständig-keitsgebiet im Jahr 2020 für beide Szenarien abgetragen. Die Marktausschöp-fung 2020 im Szenario I ist annahmegemäß identisch mit der Ausgangssituation im Jahr 2006.¹¹⁹ Größere Abweichungen zu diesem Markausschöpfungsprofil ergeben sich dagegen für das Szenario II.

Szenario I und II weisen im Jahr 2020 (und in allen vorherigen Prognosejah-ren) bis zum Alter von 35 annahmegemäß identische Marktausschöpfungen auf.

Danach schlägt beim Szenario II die Abschmelzung der Marktausschöpfung auf das Niveau der 35-jährigen durch und die Quote verharrt zwischen den 35 und 49-Jährigen konstant bei 71,4%, um dann versetzt wie in Szenario I anzustei-gen.¹²⁰

119 Dies gilt jedoch nur für Einkreissparkassen. Sollte die Sparkasse mehrere Kreise besit-zen, können durch Verschiebungen der relativen demographischen Struktur zwischen den Kreisen für die Sparkasse insgesamt (leicht) abweichende aggregierte Marktaus-schöpfungen nach Altersklassen resultieren. Als Beispiele seien hier die Sparkassen 2 und 5 angeführt.

120 Dies ist ebenfalls nur bei Einkreissparkassen der Fall. Bei Mehrkreissparkassen können sich durch Verschiebung der demographischen Gewichte zwischen den Kreisen im Ag-gregat leicht variierende Werte ergeben.

Abbildung 21: Marktausschöpfung der Bank 1 im Jahr 2020 (Szenario I und II, Geschäftsgebiet); Quelle: eigene Darstellung