Das TOM, auf Deutsch Zielbetriebsmodell, ist jenes organisatorische Element, das eine Strategie in die konkrete Umsetzung \u00fcberf\u00fchrt. Drei Dimensionen fallen darunter: i) die erforderlichen F\u00e4higkeiten 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 zusammenf\u00fchren, kurz CX-TOM. Im Rahmen der Studie beschreibt es, wie eine Bank ihre strategische Ambition zur Kundenzentrierung in ein tragf\u00e4higes und steuerbares Betriebsmodell \u00fcbersetzt.<\/p>\n\n\n\n
Wie schafft es also die Bank, aus dem Feedback der Kundschaft systematisch zu lernen und damit das eigene Gesch\u00e4ft zu verbessern?<\/em><\/p>\n\n\n\n Besonders relevant ist dabei der \u00dcbergang von \u00abBuild the Bank\u00bb zu \u00abRun the Bank\u00bb: 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 gew\u00e4hrleistet, dass Kundenzentrierung nicht mit dem Projektabschluss endet.<\/p>\n\n\n\n Kernst\u00fcck der Studie ist, dass mit Hilfe von sechs Indikatoren ein Reifegrad-Score gebildet und daraus eine Typologie mit f\u00fcnf Entwicklungsstufen abgeleitet werden konnte. Dadurch wurden teilnehmende Institute der Studie einzelnen Reifegrad-Typen zuordenbar.<\/p>\n\n\n\n Die Definitionen der Reifegradtypen finden Sie hier.<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n Das Ergebnis f\u00e4llt zun\u00e4chst n\u00fcchtern 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 H\u00e4lfte 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%).<\/p>\n\n\n\n Abbildung 1: die f\u00fcnf TOM-Reifegradtypen und ihre Verteilung im Sample (n = 43)<\/em><\/p>\n\n\n\n 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, Bef\u00e4higung der Fachbereiche, Erfassung des Kundenkontexts in Echtzeit sowie Umsetzungsgeschwindigkeit von CX-Projekten. Die Abbildung 2 zeigt die wesentlichen Auspr\u00e4gungen der Reifegradindikatoren entlang der f\u00fcnf Reifegradtypen.<\/p>\n\n\n\n Aussagekr\u00e4ftig ist, dass sich der ermittelte Reifegradindikator und die Selbstwahrnehmung der Institute decken: \u00dcber drei unabh\u00e4ngige Selbsteinsch\u00e4tzungsfragen steigen die Werte konsistent mit dem Reifegrad. Dabei h\u00e4lt sich kein einziges Institut f\u00fcr branchenf\u00fchrend: 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 k\u00f6nnen: 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 k\u00f6nnte man sagen.<\/p>\n\n\n\n Abbildung 2: Merkmale der TOM-Reifegradtypen – Reifegradtypen entlang der 6 Reifegrad-Indikatoren<\/em><\/p>\n\n\n\n Der reifste Typ (TOM-Typ 5) besteht zu drei Vierteln aus Grossbanken mit Bilanzsumme \u00fcber 250 Milliarden CHF. Das funktionsorientierte TOM wird dagegen deutlich von Kantonalbanken gepr\u00e4gt, die 63% dieses Typs ausmachen \u2013 und dies interessanterweise, obwohl gerade sie eine hohe strategische Priorit\u00e4t f\u00fcr generative KI, agentische KI und No-Code\/Low-Code-Plattformen angeben. Technologischer Wandel greift ohne organisatorischen und kulturellen Wandel offenbar zu kurz.<\/p>\n\n\n\n Interessant ist der mittlere Reifegrad-Typ 3, der sich mit knapp 60% bei den kleinsten Instituten unter 10 Milliarden CHF Bilanzsumme h\u00e4uft. Hier finden sich vielfach regional verankerte Banken mit fester Marktstellung, in denen kurze Wege ersetzen, was gr\u00f6ssere H\u00e4user organisatorisch herstellen m\u00fcssen. Dieser Typ weist die d\u00fcnnste formale CX-Struktur auf und liegt beim Reifegrad dennoch \u00fcber 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. Tragf\u00e4hig ist dieses Modell, solange es an Personen gebunden bleibt \u2013 skalierbar ist es nicht.<\/p>\n\n\n\n Der st\u00e4rkste Anlass, das eigene Betriebsmodell zu \u00fcberdenken, ist aus Sicht der befragten Banken heute nicht mehr regulatorische Anforderungen (65%), sondern Kundenbed\u00fcrfnisse (86%). Das ist bemerkenswert, weil die Reihenfolge \u00fcber Jahre umgekehrt war. F\u00fcr Schweizer Institute gilt das allerdings mit einer Einschr\u00e4nkung: Sie nennen Kundenbed\u00fcrfnisse mit 78% seltener als deutsche und \u00f6sterreichische Banken \u2013 gewichten daf\u00fcr regulatorische Anforderungen (74%) und Kosteneinsparungen (67%) h\u00f6her. Auch der drohende Verlust der Wettbewerbsposition wiegt hierzulande weniger schwer. Dies erscheint angesichts der in einzelnen Regionen weitgehend zementierten Marktanteile auch plausibel.<\/p>\n\n\n\n \u00dcber alle L\u00e4nder hinweg ist das gr\u00f6sste wahrgenommene Risiko bei einer Nicht-Anpassung des Betriebsmodells der Attraktivit\u00e4tsverlust bei Neukunden (84%), noch vor dem Verlust der Wettbewerbsposition (67%) und steigenden Kosten (63%) Da Bankkunden selten wechseln, entscheidet vor allem die F\u00e4higkeit zur Neukundengewinnung \u00fcber die k\u00fcnftige Marktposition und Einlagegelder.<\/p>\n\n\n\n Eine zentrale Erkenntnis der Studie liegt in der Feedback-Kette. Entlang dieser entscheidet sich n\u00e4mlich, ob Kundenfeedback wirksam wird: auswerten, verteilen, umsetzen und nachhalten. Zu Beginn der Kette sind Banken gut aufgestellt: 74% werten Freitext-Feedback aus, 37% nutzen daf\u00fcr bereits KI, um Muster zu erkennen und Relevantes in n\u00fctzlicher Frist zu verstehen. 33% verteilen das Feedback \u00fcber 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 tats\u00e4chlich etwas geschieht.<\/p>\n\n\n\n Noch aufschlussreicher ist, was im Anschluss passiert: 28% melden ihrer Kundschaft zur\u00fcck, was aus ihrem Hinweis geworden ist. Verbl\u00fcffend, da dies mehr als doppelt so viele sind im Vergleich zu jenen Instituten, die Verantwortungs\u00fcbernahme \u00fcberhaupt messen. Daraus folgt zwingend, dass mindestens sieben Institute der Stichprobe also eine Wirkung kommunizieren, deren Eintreten sie intern nicht kontrollieren k\u00f6nnen. Der nach aussen gerichtete Teil der Verbindlichkeit ist demnach weiter ausgebaut als ihr eigentlicher Kern \u2013 n\u00e4mlich dieses Wissen intern langfristig in die Organisation zu \u00fcberf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n Dieser Befund ist aus Organisationssicht nachvollziehbar, da sich eine R\u00fcckmeldung kommunikativ herstellen l\u00e4sst. Die Messung der Verantwortungs\u00fcbernahme 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-gest\u00fctzte Auswertung ist dreimal so verbreitet wie die Wirkungsmessung. F\u00e4higkeit l\u00e4sst sich beschaffen, Verbindlichkeit nicht.<\/p>\n\n\n\n Der vielleicht \u00fcberraschendste Befund: Die organisatorische Verankerung der Kundenzentrierung f\u00e4llt \u00fcber alle f\u00fcnf Reifegrade hinweg bemerkenswert \u00e4hnlich aus. CX-Abteilungen, Governance-Gremien und die situative Abstimmung der Frontabteilungen im Rahmen agiler Arbeitsweisen \u2013 mit 56% das h\u00e4ufigste Organisationselement zur Verankerung von Kundenzentrierung \u2013 verteilen sich nahezu gleichm\u00e4ssig. Auch die reifsten Institute kl\u00e4ren also weiterhin Kundenanliegen im selben Mass situativ an der Front wie die funktionsorientierten.<\/p>\n\n\n\n Reife zeigt sich laut Studie also nicht darin, ob eine Organisation situativ arbeitet, sondern ob sie zus\u00e4tzlich \u00fcber Mechanismen verf\u00fcgt, die aus dem Einzelfall organisationales Lernen erzeugen. Entsprechend f\u00e4llt der einzige Indikator aus, der sauber mit dem Reifegrad steigt: Die Verbindlichkeit des Operating Models f\u00fcr strategische und operative Entscheidungen (1,8 von 5 f\u00fcr Typ 1 und 4,5 f\u00fcr Typ 5). Entscheidend ist also nicht, ein Betriebsmodell bzw. TOM zu haben, sondern dass es Entscheidungen bindet.<\/p>\n\n\n\n Das gilt auch f\u00fcr den \u00dcbergang zu Journey-orientierten Modellen. Dieser gelingt nur, wenn der Journey Owner \u00fcber ausreichende hierarchische Kompetenz verf\u00fcgt. Wird die Rolle zu tief in der Organisation angesiedelt, bleibt die Journey-Logik folgenlos.<\/p>\n\n\n\n Auf die Frage nach den gr\u00f6ssten Herausforderungen in der k\u00fcnftigen Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI-Agenten nennen 74% menschlichen Unwillen und Widerstand \u2013 mit deutlichem Abstand vor technischen Problemen (44%). Bemerkenswert ist, von wem diese Einsch\u00e4tzung stammt: von CX- und Business-Development-Verantwortlichen der Bank selbst.<\/p>\n\n\n\n Parallel dazu verschiebt sich das Kompetenzprofil sp\u00fcrbar. Am st\u00e4rksten 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 Wissenstr\u00e4ger zum Orchestrator.<\/p>\n\n\n\n Wo sich die Banken tats\u00e4chlich unterscheiden, ist die Datenf\u00e4higkeit. Die beschreibende Segmentierung von Kundendaten beherrschen praktisch alle: nach Produktnutzung k\u00f6nnen 81%, nach demografischen Merkmalen 74%, nach Kundenwert und Profitabilit\u00e4t je rund 70%. Das ist Bankstandard und kein Reifemerkmal.<\/p>\n\n\n\n Bei zukunftsgerichteten Kriterien trennt sich das Feld: 30% k\u00f6nnen nach Lebensereignissen segmentieren, lediglich 26% nach Verhaltensdaten. Damit fehlt der Mehrheit genau jene Grundlage, auf der wirksame potentialorientierte Personalisierung und vorausschauende Ansprache aufsetzen.<\/p>\n\n\n\n Wie unmittelbar das im Kundenerlebnis ankommt, zeigt das Collision Management: Nur 9% der Banken erkennen zuverl\u00e4ssig, wenn Kunden zu h\u00e4ufig oder zu wenig kontaktiert werden. Ein Drittel erkennt dies \u00fcberhaupt nicht. Die Mehrheit weiss also nicht verl\u00e4sslich, wie intensiv sie mit einem Kunden bereits im Dialog steht. So kann Marketing-Automatisierung nur ins Chaos f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n Innerhalb der Verhaltensdaten zeigt sich zugleich die gr\u00f6sste Spannweite der ganzen Untersuchung: von 0% im mittleren Typ 3 bis zu s\u00e4mtlichen 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.<\/p>\n\n\n\n Die Institute wurden zudem gefragt, mit welchen Messgr\u00f6ssen sie ihr TOM steuern und welche Kennzahlen sich f\u00fcr ein k\u00fcnftiges Betriebsmodell eignen. Am st\u00e4rksten wachsen zwei Kennzahlen, die heute praktisch keine Rolle spielen. Die Lead-Qualit\u00e4t (wie pr\u00e4zise eine Bank prognostizieren kann, welche Kunden welche Produkte kaufen wollen und k\u00f6nnen) steigt von 12% auf 49%. Time-to-Value (wie schnell f\u00fcr den Kunden tats\u00e4chlicher Wert entsteht, beispielsweise von der Kontoer\u00f6ffnung bis zur nutzbaren IBAN) steigt von 14% auf 56%.<\/p>\n\n\n\n Die Messgr\u00f6ssen bewegen sich demnach weg von nachlaufender Ergebnismessung, hin zu den Treibern der Wertsch\u00f6pfung. Explizit markieren beide Gr\u00f6ssen die beiden Enden der Prozesskette: Lead-Qualit\u00e4t misst den Anfang (spricht die Bank \u00fcberhaupt die richtigen Kunden an?) und Time-to-Value sitzt am Ende (wie schnell entsteht daraus sp\u00fcrbarer Nutzen f\u00fcr die Kundschaft?). Hierin liegt auch ein doppelter Perspektivwechsel: Time-to-Value misst aus Kundensicht, wohingegen Lead-Qualit\u00e4t die Prognoseg\u00fcte aus Banksicht erfasst.<\/p>\n\n\n\n Abbildung 3: KPI-Relevanz \u2013 heutige Steuerung vs. Eignung f\u00fcr ein zuk\u00fcnftiges TOM (Anteil der Nennungen in %; n = 43)<\/em><\/p>\n\n\n\n Aufschlussreich wird das Bild, wenn man die tats\u00e4chliche Abdeckung der Messgr\u00f6ssen pro Reifegradtyp anschaut. Die finanz- und produktzentrierten Kennzahlen sind in allen Reifegradtypen \u00e4hnlich 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 drei zentralen Befunde dieser Studie wirken auf den ersten Blick unabh\u00e4ngig voneinander: die fehlende Verbindlichkeit am Ende der Feedback-Kette, die L\u00fccke bei der Erfassung des Kundenkontexts in Echtzeit und die Verschiebung der Steuerungsgr\u00f6ssen hin zur Kundenperspektive. Tats\u00e4chlich beschreiben sie jedoch dieselbe Bruchstelle. In allen drei F\u00e4llen ist der Anspruch seitens der Institute formuliert, aber nicht im t\u00e4glichen Betrieb verankert! Kundenfeedback wird ausgewertet, ohne dass jemand die Umsetzung kontrolliert und steuert. Personalisierung wird angestrebt, ohne dass die notwendigen Daten daf\u00fcr in Echtzeit vorliegen. Die Treiber-Kennzahlen Time-to-Value und Lead-Qualit\u00e4t werden f\u00fcr das k\u00fcnftige Betriebsmodell gefordert, aber heute kaum eingesetzt. F\u00fcr die Praxis folgt daraus eine Abfolge: Anstatt eine Transformation mit der Technologieauswahl zu beginnen und somit organisatorische und kulturelle Ver\u00e4nderungen nachgelagert zu adressieren, sollte es umgekehrt erfolgen. Demnach w\u00e4ren zun\u00e4chst das Zielbild, Verantwortlichkeiten, F\u00e4higkeiten und kulturelle Voraussetzungen zu kl\u00e4ren, um daraus abzuleiten, welche Technologie in welcher Art den gew\u00fcnschten Betriebszustand tats\u00e4chlich st\u00fctzt. Mit anderen Worten bedeutet das, End-to-End-Verantwortung f\u00fcr zentrale Customer Journeys mit echten Entscheidungsrechten und Ressourcen auszustatten, f\u00fcr gr\u00f6ssere Banken zentrale Standards mit dezentraler Umsetzung zu kombinieren und die Steuerung um Kennzahlen zu erg\u00e4nzen, die nicht nur Kundenzufriedenheit abbilden, sondern auch die Wirkung der daraus abgeleiteten Massnahmen.<\/p>\n\n\n\n Der Befund der Studie ist unbequem einfach: Kundenzentrierung, die als zeitlich begrenztes Projekt gef\u00fchrt wird, erzeugt keine verbindliche Steuerungswirkung. Projekte haben ein Enddatum, Kundenzentrierung nicht.<\/p>\n\n\n\n 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. bsi software:\u00a0https:\/\/services.bsi-software.com\/studio\/public\/e\/l\/tom-studie-2026<\/a> <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" 74% von 43 befragten Bankinstituten werten Freitext-Feedback ihrer Kundschaft aus. Wohingegen lediglich 12% messen, ob daraufhin etwas auf Institutsseite passiert. Die neue IFZ-Studie zum Zielbetriebsmodell in der DACH-Region legt offen, dass der Engpass in der Kundenzentrierung nicht im Verstehen, sondern in der Verbindlichkeit liegt. Zudem wird anhand abgeleiteter Reifegradtypen aufgezeigt, an welchen Stellschrauben Finanzinstitute drehen k\u00f6nnen, um sich als Institut kundenzentrierter auszurichten. 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<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nDie Treiber: Kundenperspektive verdr\u00e4ngt die Regulatorik<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Die Prozesskette von Kundenfeedback tr\u00e4gt bis zur Mitte<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Nicht die Struktur trennt die Banken, sondern deren Verbindlichkeit<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Der Engpass ist der Mensch, nicht die Technologie<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Die eigentliche Trennlinie verl\u00e4uft bei den Daten-F\u00e4higkeiten der Institute<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Bei Steuerungsgr\u00f6ssen ist ein struktureller Shift zu beobachten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Etablierte Messgr\u00f6ssen haben nach wie vor Bestand: Die Cost-Income-Ratio bleibt mit 74% die relevanteste Kennzahl, auch wenn sie gegen\u00fcber 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%.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n
Die benannten Treiber-KPIs dagegen fehlen fast vollst\u00e4ndig. 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 H\u00e4lfte ab. Das ist jener Typ, der seine Bezeichnung genau dieser Steuerungslogik verdankt. Grunds\u00e4tzlich ist hier eine L\u00fccke zwischen Anspruch und Praxis zu konstatieren: Was rund die H\u00e4lfte der Institute f\u00fcr die Steuerung des zuk\u00fcnftigen Betriebsmodells als notwendig erachtet, setzt heute kaum ein Institut ein.<\/p>\n\n\n\nFazit: Kundenzentrierung entscheidet sich im Regelbetrieb<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Damit fehlt es Banken weder an Absicht noch an Ideen. Es fehlt am Mechanismus, der beides in den Regelbetrieb \u00fcberf\u00fchrt. 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.<\/p>\n\n\n\n
Die gesamte Studie kann unter den folgenden Links bezogen werden<\/em><\/p>\n\n\n\n
msg group:\u00a0https:\/\/banking.vision\/studie-customer-experience-im-banking<\/a>
Ntsal Consultancy:\u00a0https:\/\/ntsal.com\/consultancy\/insights?lang=de<\/a><\/p>\n\n\n\n