Andreas Landmann

Tour de Raison 2019

Wien, 11.04.2019

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Kundenbindung durch

Behavioural Economics

Prof. Dr. Andreas Landmann

Georg-August-Universität Göttingen

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Position:

Prof. Dr. Andreas Landmann Juniorprofessor für Entwicklungsökonomik Georg-August-Universität Göttingen

Forschungsprofil:

Entscheidungen unter Unsicherheit, Versicherungen, prosoziale Präferenzen

Methoden:

Quanitative Methoden (Econometrics), Verhaltensökonomik (Behavioural Economics)

Lehre:

Empirical Methods, Development Economics, Risk and Insurance

Netzwerke:

Verein für Socialpolitik, American Economic Association, Risk Theory Society

Hintergrund

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Was ist “Behavioural Economics”?

Wikipedia:

“Die Verhaltensökonomik […] beschäftigt sich mit menschlichem Verhalten in wirtschaftlichen Situationen. Dabei werden Konstellationen untersucht, in denen Menschen im Widerspruch zur Modell-Annahme des Homo oeconomicus, also des rationalen Nutzenmaximierers, agieren. [...] Der Übergang der Verhaltensökonomik zur Ökonomischen Psychologie ist fließend.”

Abkehr vom Homo Oeconomicus (Rationalität + Eigennutz)

Wesentlich ist die empirische Basis der Verhaltensforschung

Observe behaviour in reality and using natural, field and lab experiments

Emp. Result Adj. Theory Test Emp. Result Adj. Theory Test . . .

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Abkehr von der Rationalität

- Wirtschaftsnobelpreis 2002

- Großer Beitrag: 2 Systeme

- System 1: schnell, intuitiv, emotional

- System 2: langsam, logisch, anstrengend

- System 1 verantwortlich für viele systematische “Fehler”

Bahnbrechende Arbeiten zum Thema Risiko und Unsicherheit

Wichtiger Wegbereiter: Daniel Kahneman

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Abkehr vom reinen Eigennutz

- Ungleichheitsaversion (Fehr & Schmidt 1990)

- Altruismus (Andreoni 1990)

- Fairness (Rabin 1993)

- Solidarität (Selten & Ockenfels 1998)

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Was macht “Behavioural Economics” also besonders?

• Definiert sich nicht durch Widerspruch zur klassischen Wirtschaftstheorie

• Aber: Theorie wird kritisch auf systematische Abweichungen überprüft

• Anregungen aus anderen Disziplinen

• Neue Theorie basierend auf empirisch beobachtetem Verhalten

• Neue Tools zur Messung spezieller Präferenzen und Verhaltenseffekte

• Gehört mittlerweile auch zum Standardwerkzeug der Wirtschafts-wissenschaft

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Relevanz von “Behavioural Economics” für Versicherungen

• Availability Heuristic: Fehleinschätzung von Wahrscheinlichkeiten

• Probability Weighting: Gewichtung von kleinen Wahrscheinlichkeiten

• Hyperbolic Discounting: Gewichtung von Ereignisse in der Zukunft

• Peer Effects: Imitationseffekte

• Inertia: Nichtabweichen vom Standard, Prokrastination

• Ambiguity Aversion: Wenn Wahrscheinlichkeiten unbekannt sind

• Betrayal Aversion: Die Angst vor dem Betrug

• … und diverse andere systematische Verhaltensmuster & Fehler

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Availability Heuristic

• Beispiel: Was ist häufiger (im Englischen)?

• Wörter, die mit „k“ beginnen?

• Wörter, die als dritten Buchstaben „k“ haben?

Mentale „Verfügbarkeit“ beeinflusst Schätzergebnis sehr stark!

• Weiteres Beispiel: Hai-Attacken

• Medienberichte Überschätzung

• Starker Effekt auf Verhalten

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Availability Heuristic

• Objektive Häufigkeiten und Wahrscheinlichkeiten oft unbekannt

• Simple Heuristik (Kahneman und Tversky 1974) hilft bei Einschätzung

Allerdings oft falsch!

• Impliziert positive Effekte auf Versicherungsnachfrage…

… nach medialer Berichterstattung / Diskussion

… im Anschluss an Naturkatastrophen

… nach Schadensfall im eigenen Umfeld

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Inertia: Die Tendenz nichts zu tun

• Entscheidungen treffen und Handeln ist anstrengend:

• Analyse der aktuellen Situation

• Handlungsbedarf definieren

• Handeln

• Tendenz zur Bewahrung des Status Quo

• Klare Implikationen für Versicherungsnachfrage:

• Barriere bei Neuabschlüssen Beispiel: Hochwasserversicherung USA (trotz Subvention)

• Zu wenige Tarifwechsel trotz Verbesserungspotential

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Ambiguity Aversion: Intuition

Risiko Ambiguität

Chance auf Kopf? Chance auf Regen?

objektive 50/50 Chance subjektive 50/50 Chance

Worauf würde man lieber (nicht) wetten?

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Ambiguität bezüglich Schadensrisiko

• Wenn Schadensrisiko sehr unsicher / unklar ist

Spielraum für subjektive Bewertung

Die Mehrheit mag das nicht

Höherer Anreiz, sich dagegen zu versichern

• Aber: auch Verlässlichkeit des Vertrags kann unsicher sein

• Was impliziert Ambiguity Aversion hier?

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Ambiguität bezüglich Verlässlichkeit der Police

• Sobald es ein Risiko gibt, dass die Versicherung nicht zahlt

Negativer Effekt auf Versicherungsnachfrage (Doherty & Schlesinger 1990)

• Wenn Verlässlichkeit des Vertrags unsicher ist:

Nochmal zusätzlicher negativer Effekt!

• Ergebnis einer eigenen Studie:

• Nachfrage sinkt durch Vertragsrisiko (-17%)

• Wenn Risiko variiert, zusätzlicher negativer Effekt (-14%)

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Bias durch Komplexität

• Viele Studien zu Gesundheitsversicherungen in den USA

• Bhargava et al. (2018): Auswahl zwischen diversen Paketen

• Kunden wählen zwischen Optionen wie diesen:

Selbstbehalt Selbstbeteiligung Max

Selbstbeteiligung Prämie

$1,000 20% $2,500 $662

$750 20% $2,500 $1,168

$500 20% $2,500 $1,252

$350 20% $2,500 $1,808

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Grafische Darstellung:

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• Mehrzahl der Kunden innerhalb dieser Klasse wählt dritte Option

• Auswahl / Komplexität ist gut für den Versicherer

• Aber auch gut für den Kunden?

• Nutzen durch niedrige Selbstbeteiligung?

• Einfach nur mangelndes Verständnis?

$1,000 20% $2,500 $662

$750 20% $2,500 $1,168

$500 20% $2,500 $1,252

$350 20% $2,500 $1,808

Bias durch Komplexität

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• Weitere Ergebnisse der Studie:

• Verständnisprobleme sind Hauptgrund

• Niedrige Einkommen am stärksten betroffen

• Relativ stabile Effekte

Folgestudie: „Consequence Graphs“ beheben das Problem

Bias durch Komplexität

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• Kurzfristig gibt es durchaus Möglichkeiten, Verhaltensmuster zur Kundengewinnung und –bindung zu nutzen

• Nicht in allen Fällen bedeutet das aber echten Nutzen für die Kunden

• Langfristig auch riskant:

• Lerneffekte können die Rahmenbedingungen ändern

• Vertrauen in die Industrie könnte sinken

• Fokus auf gute Produkte + Transparenz:

• Einfache Darstellung

• Hilfestellungen für den Kunden

• Nutzung von Apps / Hilfsmitteln

• Tools zur Schadensvermeidung

Nutzung von “Behavioural Biases”: Schlussfolgerung

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• InsurTech verändert die Versicherungslandschaft

• P2P Lösungen umgehen manche Probleme

• Klareres Kosten-Nutzen-Verhältnis

• Motivation zur Kostenreduktion

• Viele neue Anbieter / Modelle

Viel Bewegung, aber bisher nicht disruptiv

InsurTech und P2P Alternativen

warum?

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• Pro-aktive Innovation von Seiten der Versicherer wichtig:

• Analyse der Kundendaten

• Testen von innovativen Lösungen

• Einbau von P2P Komponenten in klassische Produkte

Kundenzentrierter „Behavioural Insurance“ Ansatz bietet viele Tools, um echte Innovationen zu schaffen

Potentiale für Kooperationen zwischen Wissenschaft und Praxis

Innovation und Behavioural Insurance

Observe behaviour in reality and using natural, field and lab experiments

Emp. Result Adj. Theory Test Emp. Result Adj. Theory Test . . .

Details

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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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Globale Forschungsprojekte

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Soziale Präferenzen

• Menschen sind motiviert, anderen Gutes zu tun

• Beinhaltet „gutes“ Verhalten in Gruppen

• Teamarbeit

• Kreditgruppen

• Kooperativen / Selbsthilfegruppen

• Klassische ökonomische Modelle betonen Anreize durch soziale Kontrolle und Bestrafung

• Aber auch intrinsische Motivation spielt offenbar eine Rolle

• Wichtig wenn Handlungen in Gruppe schwer beobachtbar sind

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Soziale Präferenzen und P2P Elemente in Versicherungen

• Wie stellt man Investition in Schadensvermeidung sicher?

• Hohe Selbstbeteiligung? Aber weniger Abdeckung unattraktiv!

• Biener, Eling, Landmann, Pradhan (2018) testen Gruppenanreiz:

• Hohe Selbstbeteiligung wird in der Gruppe geteilt

• Ergebnis:

• Hohe Absicherung senkt Schadensvermeidung

• Schadensvermeidung hoch, wenn Absicherung durch geteilte Selbst-beteiligung! zu

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