Zuhören können alle, Verantwortung übernehmen nur wenige: Wie DACH-Banken ihre Kundenzentrierung organisieren

Kaum ein Finanzinstitut würde heute bestreiten, dass Kundenzentrierung wichtig ist. Kundenfeedback wird erhoben, Customer Journeys werden analysiert, und Optimierungsmassnahmen werden in Projekten entwickelt. Deutlich seltener geklärt ist, wie die daraus gewonnenen Erkenntnisse in Entscheidungsprozessen, Verantwortlichkeiten und dem täglichen Handeln der Organisation verankert werden. Genau diese Aspekte vereinen sich unter einem Zielbetriebsmodell oder auch Target-Operating-Model (TOM), das auch dazu dient, die vorhin beschriebene Lücke zu schliessen.

Zu diesem Zweck hat das IFZ gemeinsam mit den Studien-Sponsoren BSI Software, msg group und Ntsal Consultancy von März bis Juni 2026 die grössten 90 Banken aus Deutschland, Österreich und der Schweiz befragt, wie diese ihr TOM im Kontext der Customer Experience ausgestalten. 43 Institute haben an der Studie teilgenommen, was einer Rücklaufquote von 48% entspricht. Die insgesamt 44 Fragen wurden von Führungskräften und Fachexperten aus Digitalisierung, Strategie, Vertrieb und Marketing, Customer Experience und User Experience sowie Operations und Prozessmanagement beantwortet. Schwerpunkt der Stichprobe liegt in der Schweiz und die grössten Gruppen von Banktypen sind Kantonalbanken (33%), Genossenschaftsbanken (21%) sowie Regional- und Filialbanken (16%).

Was ein Target-Operating-Model leisten muss

Das TOM, auf Deutsch Zielbetriebsmodell, ist jenes organisatorische Element, das eine Strategie in die konkrete Umsetzung überführt. Drei Dimensionen fallen darunter: i) die erforderlichen Fähigkeiten und die Unternehmenskultur, ii) die organisatorischen Strukturen und Verantwortlichkeiten sowie iii) die Steuerung anhand geeigneter Kennzahlen. Ein TOM beschreibt damit das Zusammenspiel von Organisation, Prozessen, Mitarbeitenden, Governance sowie Technologie und Infrastruktur. Bezogen auf die Kundenzentrierung lassen sich diese Dimensionen unter dem Begriff des Customer-Experience-Target-Operating-Models zusammenführen, kurz CX-TOM. Im Rahmen der Studie beschreibt es, wie eine Bank ihre strategische Ambition zur Kundenzentrierung in ein tragfähiges und steuerbares Betriebsmodell übersetzt.

Wie schafft es also die Bank, aus dem Feedback der Kundschaft systematisch zu lernen und damit das eigene Geschäft zu verbessern?

Besonders relevant ist dabei der Übergang von «Build the Bank» zu «Run the Bank»: Im Projektkontext werden neue Angebote, Prozesse und Kundenerlebnisse entwickelt. Das TOM stellt hierbei sicher, dass diese im Regelbetrieb verankert, gesteuert und kontinuierlich verbessert werden. Dadurch wird gewährleistet, dass Kundenzentrierung nicht mit dem Projektabschluss endet.

Mehr als die Hälfte der Banken in den zwei tiefsten Reifegraden

Kernstück der Studie ist, dass mit Hilfe von sechs Indikatoren ein Reifegrad-Score gebildet und daraus eine Typologie mit fünf Entwicklungsstufen abgeleitet werden konnte. Dadurch wurden teilnehmende Institute der Studie einzelnen Reifegrad-Typen zuordenbar.

Die Definitionen der Reifegradtypen finden Sie hier.

Das Ergebnis fällt zunächst nüchtern aus (vgl. Abbildung 1): acht Institute (19%) entfallen auf ein funktionsorientiertes TOM (Typ 1) und weitere 15 Institute (35%) werden einem projektbasierten CX-TOM zugeordnet. Damit bewegen sich mehr als die Hälfte der teilnehmenden Banken innerhalb der zwei niedrigsten Reifegrade. Weitere 12 Institute entfallen auf ein koordiniertes CX-/Technologie-Hybrid-TOM (28%; Typ 3) und auf die beiden reifsten Typen entfallen jeweils vier Institute (9%).

Abbildung 1: die fünf TOM-Reifegradtypen und ihre Verteilung im Sample (n = 43)

Die Typologie wurde aus strukturellen Merkmalen (in der Studie auch als Reifegradindikatoren beschrieben) gebildet: Organisation des TOMs entlang der Customer Journey, Teamorganisation entlang der Customer Journey, Budgetallokation entlang Customer Journey, Befähigung der Fachbereiche, Erfassung des Kundenkontexts in Echtzeit sowie Umsetzungsgeschwindigkeit von CX-Projekten. Die Abbildung 2 zeigt die wesentlichen Ausprägungen der Reifegradindikatoren entlang der fünf Reifegradtypen.

Aussagekräftig ist, dass sich der ermittelte Reifegradindikator und die Selbstwahrnehmung der Institute decken: Über drei unabhängige Selbsteinschätzungsfragen steigen die Werte konsistent mit dem Reifegrad. Dabei hält sich kein einziges Institut für branchenführend: Selbst die reifsten Banken verorten ihre TOM-Reife bei lediglich 3,25 von 5 Skalenpunkten. Umgekehrt steigt mit sinkender Reife der Anteil jener, die ihr eigenes Modell nicht einordnen können: von 8% bei Typ 3 auf 38% bei Typ 1. Wo also eine integrierte TOM-Logik fehlt, fehlt offenbar auch der Rahmen, diese zu beschreiben. Unbewusste Inkompetenz könnte man sagen.

Abbildung 2: Merkmale der TOM-Reifegradtypen – Reifegradtypen entlang der 6 Reifegrad-Indikatoren

Der reifste Typ (TOM-Typ 5) besteht zu drei Vierteln aus Grossbanken mit Bilanzsumme über 250 Milliarden CHF. Das funktionsorientierte TOM wird dagegen deutlich von Kantonalbanken geprägt, die 63% dieses Typs ausmachen – und dies interessanterweise, obwohl gerade sie eine hohe strategische Priorität für generative KI, agentische KI und No-Code/Low-Code-Plattformen angeben. Technologischer Wandel greift ohne organisatorischen und kulturellen Wandel offenbar zu kurz.

Interessant ist der mittlere Reifegrad-Typ 3, der sich mit knapp 60% bei den kleinsten Instituten unter 10 Milliarden CHF Bilanzsumme häuft. Hier finden sich vielfach regional verankerte Banken mit fester Marktstellung, in denen kurze Wege ersetzen, was grössere Häuser organisatorisch herstellen müssen. Dieser Typ weist die dünnste formale CX-Struktur auf und liegt beim Reifegrad dennoch über dem Durchschnitt. Er erwartet von Journey-orientierten Teams auch keine Effizienzgewinne, da Skalierung als Erwartungshaltung von Journey-orientierten Teams von keinem einzigen Institut dieses Typs angegeben wird. Tragfähig ist dieses Modell, solange es an Personen gebunden bleibt – skalierbar ist es nicht.

Die Treiber:  Kundenperspektive verdrängt die Regulatorik

Der stärkste Anlass, das eigene Betriebsmodell zu überdenken, ist aus Sicht der befragten Banken heute nicht mehr regulatorische Anforderungen (65%), sondern Kundenbedürfnisse (86%). Das ist bemerkenswert, weil die Reihenfolge über Jahre umgekehrt war. Für Schweizer Institute gilt das allerdings mit einer Einschränkung: Sie nennen Kundenbedürfnisse mit 78% seltener als deutsche und österreichische Banken – gewichten dafür regulatorische Anforderungen (74%) und Kosteneinsparungen (67%) höher. Auch der drohende Verlust der Wettbewerbsposition wiegt hierzulande weniger schwer. Dies erscheint angesichts der in einzelnen Regionen weitgehend zementierten Marktanteile auch plausibel.

Über alle Länder hinweg ist das grösste wahrgenommene Risiko bei einer Nicht-Anpassung des Betriebsmodells der Attraktivitätsverlust bei Neukunden (84%), noch vor dem Verlust der Wettbewerbsposition (67%) und steigenden Kosten (63%) Da Bankkunden selten wechseln, entscheidet vor allem die Fähigkeit zur Neukundengewinnung über die künftige Marktposition und Einlagegelder.

Die Prozesskette von Kundenfeedback trägt bis zur Mitte

Eine zentrale Erkenntnis der Studie liegt in der Feedback-Kette. Entlang dieser entscheidet sich nämlich, ob Kundenfeedback wirksam wird: auswerten, verteilen, umsetzen und nachhalten. Zu Beginn der Kette sind Banken gut aufgestellt: 74% werten Freitext-Feedback aus, 37% nutzen dafür bereits KI, um Muster zu erkennen und Relevantes in nützlicher Frist zu verstehen. 33% verteilen das Feedback über eine Voice-of-the-Customer-Programmleitung an die verantwortlichen Einheiten. Dann jedoch bricht die Kette. Lediglich 12% der Institute messen, ob auf Basis des Feedbacks tatsächlich etwas geschieht.

Noch aufschlussreicher ist, was im Anschluss passiert: 28% melden ihrer Kundschaft zurück, was aus ihrem Hinweis geworden ist. Verblüffend, da dies mehr als doppelt so viele sind im Vergleich zu jenen Instituten, die Verantwortungsübernahme überhaupt messen. Daraus folgt zwingend, dass mindestens sieben Institute der Stichprobe also eine Wirkung kommunizieren, deren Eintreten sie intern nicht kontrollieren können. Der nach aussen gerichtete Teil der Verbindlichkeit ist demnach weiter ausgebaut als ihr eigentlicher Kern – nämlich dieses Wissen intern langfristig in die Organisation zu überführen.

Dieser Befund ist aus Organisationssicht nachvollziehbar, da sich eine Rückmeldung kommunikativ herstellen lässt. Die Messung der Verantwortungsübernahme setzt jedoch voraus, dass eine Einheit benannt, ein Ergebnis definiert und dessen Ausbleiben zum Thema gemacht wird. Bezeichnend an dieser Stelle ist, wo investiert wird: die KI-gestützte Auswertung ist dreimal so verbreitet wie die Wirkungsmessung. Fähigkeit lässt sich beschaffen, Verbindlichkeit nicht.

Nicht die Struktur trennt die Banken, sondern deren Verbindlichkeit

Der vielleicht überraschendste Befund: Die organisatorische Verankerung der Kundenzentrierung fällt über alle fünf Reifegrade hinweg bemerkenswert ähnlich aus. CX-Abteilungen, Governance-Gremien und die situative Abstimmung der Frontabteilungen im Rahmen agiler Arbeitsweisen – mit 56% das häufigste Organisationselement zur Verankerung von Kundenzentrierung – verteilen sich nahezu gleichmässig. Auch die reifsten Institute klären also weiterhin Kundenanliegen im selben Mass situativ an der Front wie die funktionsorientierten.

Reife zeigt sich laut Studie also nicht darin, ob eine Organisation situativ arbeitet, sondern ob sie zusätzlich über Mechanismen verfügt, die aus dem Einzelfall organisationales Lernen erzeugen. Entsprechend fällt der einzige Indikator aus, der sauber mit dem Reifegrad steigt: Die Verbindlichkeit des Operating Models für strategische und operative Entscheidungen (1,8 von 5 für Typ 1 und 4,5 für Typ 5). Entscheidend ist also nicht, ein Betriebsmodell bzw. TOM zu haben, sondern dass es Entscheidungen bindet.

Das gilt auch für den Übergang zu Journey-orientierten Modellen. Dieser gelingt nur, wenn der Journey Owner über ausreichende hierarchische Kompetenz verfügt. Wird die Rolle zu tief in der Organisation angesiedelt, bleibt die Journey-Logik folgenlos.

Der Engpass ist der Mensch, nicht die Technologie

Auf die Frage nach den grössten Herausforderungen in der künftigen Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI-Agenten nennen 74% menschlichen Unwillen und Widerstand – mit deutlichem Abstand vor technischen Problemen (44%). Bemerkenswert ist, von wem diese Einschätzung stammt: von CX- und Business-Development-Verantwortlichen der Bank selbst.

Parallel dazu verschiebt sich das Kompetenzprofil spürbar. Am stärksten gewinnen der Umgang mit KI-Agenten und Validierungskompetenz an Bedeutung (jeweils 4,6 v. 5). Gleichzeitig verlieren Detailwissen zu Produkten und Preisen (2,5 v. 5) sowie das Wissen zu internen Prozessen an Bedeutung (2,9 v. 5). In der Summe verschiebt sich das Profil vom Wissensträger zum Orchestrator.

Die eigentliche Trennlinie verläuft bei den Daten-Fähigkeiten der Institute

Wo sich die Banken tatsächlich unterscheiden, ist die Datenfähigkeit. Die beschreibende Segmentierung von Kundendaten beherrschen praktisch alle: nach Produktnutzung können 81%, nach demografischen Merkmalen 74%, nach Kundenwert und Profitabilität je rund 70%. Das ist Bankstandard und kein Reifemerkmal.

Bei zukunftsgerichteten Kriterien trennt sich das Feld: 30% können nach Lebensereignissen segmentieren, lediglich 26% nach Verhaltensdaten. Damit fehlt der Mehrheit genau jene Grundlage, auf der wirksame potentialorientierte Personalisierung und vorausschauende Ansprache aufsetzen.

Wie unmittelbar das im Kundenerlebnis ankommt, zeigt das Collision Management: Nur 9% der Banken erkennen zuverlässig, wenn Kunden zu häufig oder zu wenig kontaktiert werden. Ein Drittel erkennt dies überhaupt nicht. Die Mehrheit weiss also nicht verlässlich, wie intensiv sie mit einem Kunden bereits im Dialog steht. So kann Marketing-Automatisierung nur ins Chaos führen.

Innerhalb der Verhaltensdaten zeigt sich zugleich die grösste Spannweite der ganzen Untersuchung: von 0% im mittleren Typ 3 bis zu sämtlichen Instituten des reifsten Typs. Der reifste Typ zeichnet sich damit nicht durch mehr Kundenwissen aus, sondern durch Wissen anderer Art: beobachtetes Verhalten statt beschriebener Merkmale.

Bei Steuerungsgrössen ist ein struktureller Shift zu beobachten

Die Institute wurden zudem gefragt, mit welchen Messgrössen sie ihr TOM steuern und welche Kennzahlen sich für ein künftiges Betriebsmodell eignen.
Etablierte Messgrössen haben nach wie vor Bestand: Die Cost-Income-Ratio bleibt mit 74% die relevanteste Kennzahl, auch wenn sie gegenüber dem heutigen Einsatz an Gewicht verliert (88%).
Deutlich wichtiger werden kundenzentrierte Kennzahlen: Customer Satisfaction wird heute von 53% der Institute eingesetzt und von 72% in Zukunft als wichtig anerkannt, der Net-Promoter-Score steigt von 47% auf 56% und der Customer-Effort-Score von 9% auf 42%.

Am stärksten wachsen zwei Kennzahlen, die heute praktisch keine Rolle spielen. Die Lead-Qualität (wie präzise eine Bank prognostizieren kann, welche Kunden welche Produkte kaufen wollen und können) steigt von 12% auf 49%. Time-to-Value (wie schnell für den Kunden tatsächlicher Wert entsteht, beispielsweise von der Kontoeröffnung bis zur nutzbaren IBAN) steigt von 14% auf 56%.

Die Messgrössen bewegen sich demnach weg von nachlaufender Ergebnismessung, hin zu den Treibern der Wertschöpfung. Explizit markieren beide Grössen die beiden Enden der Prozesskette: Lead-Qualität misst den Anfang (spricht die Bank überhaupt die richtigen Kunden an?) und Time-to-Value sitzt am Ende (wie schnell entsteht daraus spürbarer Nutzen für die Kundschaft?). Hierin liegt auch ein doppelter Perspektivwechsel: Time-to-Value misst aus Kundensicht, wohingegen Lead-Qualität die Prognosegüte aus Banksicht erfasst.

Abbildung 3: KPI-Relevanz – heutige Steuerung vs. Eignung für ein zukünftiges TOM (Anteil der Nennungen in %; n = 43)

Aufschlussreich wird das Bild, wenn man die tatsächliche Abdeckung der Messgrössen pro Reifegradtyp anschaut. Die finanz- und produktzentrierten Kennzahlen sind in allen Reifegradtypen ähnlich verbreitet (Abdeckung von 58% bis 69%). Auch die Kennzahlen Net-Promoter-Score, Customer-Satisfaction und Customer-Effort-Score ergeben kein klares Muster entlang der Reifegrade.
Die benannten Treiber-KPIs dagegen fehlen fast vollständig. Im funktionsorientierten TOM-Typ 1 nutzt sie kein Institut, im projektbasierten TOM-Typ 2 lediglich 10%. Einzig der agile, KPI- und umsetzungsorientierte TOM-Typ 4 deckt diese zur Hälfte ab. Das ist jener Typ, der seine Bezeichnung genau dieser Steuerungslogik verdankt. Grundsätzlich ist hier eine Lücke zwischen Anspruch und Praxis zu konstatieren: Was rund die Hälfte der Institute für die Steuerung des zukünftigen Betriebsmodells als notwendig erachtet, setzt heute kaum ein Institut ein.

Fazit: Kundenzentrierung entscheidet sich im Regelbetrieb

Die drei zentralen Befunde dieser Studie wirken auf den ersten Blick unabhängig voneinander: die fehlende Verbindlichkeit am Ende der Feedback-Kette, die Lücke bei der Erfassung des Kundenkontexts in Echtzeit und die Verschiebung der Steuerungsgrössen hin zur Kundenperspektive. Tatsächlich beschreiben sie jedoch dieselbe Bruchstelle. In allen drei Fällen ist der Anspruch seitens der Institute formuliert, aber nicht im täglichen Betrieb verankert! Kundenfeedback wird ausgewertet, ohne dass jemand die Umsetzung kontrolliert und steuert. Personalisierung wird angestrebt, ohne dass die notwendigen Daten dafür in Echtzeit vorliegen. Die Treiber-Kennzahlen Time-to-Value und Lead-Qualität werden für das künftige Betriebsmodell gefordert, aber heute kaum eingesetzt.
Damit fehlt es Banken weder an Absicht noch an Ideen. Es fehlt am Mechanismus, der beides in den Regelbetrieb überführt. Genau dies ist die Aufgabe eines Zielbetriebsmodells. Dazu passt der Befund, dass sich die Reifegrade nicht durch vorhandene Strukturen unterscheiden, sondern dadurch, wie verbindlich diese wirken.

Für die Praxis folgt daraus eine Abfolge: Anstatt eine Transformation mit der Technologieauswahl zu beginnen und somit organisatorische und kulturelle Veränderungen nachgelagert zu adressieren, sollte es umgekehrt erfolgen. Demnach wären zunächst das Zielbild, Verantwortlichkeiten, Fähigkeiten und kulturelle Voraussetzungen zu klären, um daraus abzuleiten, welche Technologie in welcher Art den gewünschten Betriebszustand tatsächlich stützt. Mit anderen Worten bedeutet das, End-to-End-Verantwortung für zentrale Customer Journeys mit echten Entscheidungsrechten und Ressourcen auszustatten, für grössere Banken zentrale Standards mit dezentraler Umsetzung zu kombinieren und die Steuerung um Kennzahlen zu ergänzen, die nicht nur Kundenzufriedenheit abbilden, sondern auch die Wirkung der daraus abgeleiteten Massnahmen.

Der Befund der Studie ist unbequem einfach: Kundenzentrierung, die als zeitlich begrenztes Projekt geführt wird, erzeugt keine verbindliche Steuerungswirkung. Projekte haben ein Enddatum, Kundenzentrierung nicht.

PS: Die Studie wurde in Zusammenarbeit mit BSI Software, msg group und Ntsal Consultancy als Sponsoren erstellt. Die Kapitel 6.2 bis 6.4 in der Studie geben die Sichtweisen der Studienpartner wieder.
Die gesamte Studie kann unter den folgenden Links bezogen werden

bsi software: https://services.bsi-software.com/studio/public/e/l/tom-studie-2026
msg group: https://banking.vision/studie-customer-experience-im-banking
Ntsal Consultancy: https://ntsal.com/consultancy/insights?lang=de