Die wichtigsten Kundendaten im Banking – First-, Second-, Third- und Zero-Party Data im Überblick

Im modernen Banking und bei Kreditkartenanbietern sind präzise Kundendaten der Schlüssel zu erfolgreicher Personalisierung, Kundensegmentierung und gezielten Marketingkampagnen. Doch nicht alle Daten sind gleich. Die Unterscheidung zwischen First-Party Data, Second-Party Data, Third-Party Data und Zero-Party Data ist entscheidend, um Datenquellen richtig zu nutzen, Compliance-Anforderungen zu erfüllen und den maximalen Geschäftswert zu erzielen.

Dieser Leitfaden liefert eine klare Definition jeder Datenkategorie, zeigt typische Einsatzszenarien im Finanzsektor und gibt Best Practices für Banken, um die Datenqualität und -nutzung zu optimieren.

1. First-Party Data – Ihre eigenen Kundendaten

Definition:
First-Party Data sind Daten, die direkt von der Bank oder dem Kreditkartenanbieter aus der Kundenbeziehung stammen. Sie entstehen durch eigene Kanäle wie Online-Banking, Mobile Apps, Kundenservice, Filialbesuche oder Transaktionen.

Beispiele im Banking:

• Transaktionshistorie (z. B. Zahlungen, Daueraufträge, Kartenumsätze)
• Kontoinformationen (Saldo, Kontotyp)
• Online-Banking-Logins und Nutzungsverhalten
• Reaktionen auf E-Mail-Kampagnen oder Push-Notifications

Vorteile:

• Höchste Genauigkeit und Aktualität
• DSGVO-konforme Nutzung (bei richtiger Einwilligung)
• Direkte Kontrolle über Datenerhebung und -pflege

Best Practice für Banken:
Nutzen Sie First-Party Data zur Kundenwertanalyse (Customer Lifetime Value), für Churn Prevention und gezielte Cross-Selling-Angebote (z. B. Kreditkarten-Upgrades basierend auf Ausgabeverhalten).

2. Second-Party Data – Datenpartnerschaften im Finanzsektor

Definition:
Second-Party Data sind First-Party Data eines Partners, die über eine direkte Vereinbarung geteilt werden. Im Banking können das Partnerbanken, Co-Branding-Kreditkartenpartner oder Versicherungen sein.

Beispiele im Banking:

• Daten aus Co-Brand-Kreditkartenprogrammen (z. B. Airline- oder Handels-Partnerschaften)
• Zahlungsinformationen von Händlerbanken (Acquirer)
• Kundenpräferenzen aus Partnerprogrammen

Vorteile:

• Höhere Datenqualität als Third-Party Data
• Zugang zu erweiterten Kundeneinblicken ohne anonyme Massenquellen

Best Practice für Banken:
Second-Party Data eignet sich, um gemeinsame Loyalty-Programme zu optimieren oder Zielgruppen für Partnerkampagnen präzise auszuwählen.

3. Third-Party Data – Externe Marktdaten

Definition:
Third-Party Data werden von externen Datenanbietern gesammelt und an Banken oder Finanzdienstleister verkauft. Sie stammen nicht aus einer direkten Kundenbeziehung.

Beispiele im Banking:

• Soziodemografische Daten aus Marktforschungsinstituten
• Standort- und Bewegungsdaten aus App-Netzwerken
• Brancheninformationen über Händler

Vorteile:

• Schnelle Skalierung von Zielgruppen
• Ergänzung von First-Party-Daten um Markt- und Umfeldinformationen

Risiken:

• Geringere Genauigkeit
• Höheres Risiko bei DSGVO-Compliance
• Zunehmende Einschränkungen durch Datenschutzgesetze

Best Practice für Banken:
Third-Party Data nur gezielt einsetzen, z. B. für Markteintrittsanalysen oder Kampagnen in neuen Regionen, und immer mit First-Party Data validieren.

4. Zero-Party Data – Kunden geben freiwillig Auskunft

Definition:
Zero-Party Data sind freiwillig von Kunden bereitgestellte Informationen, die über Umfragen, Profilangaben oder Interaktions-Tools erhoben werden.

Beispiele im Banking:

• Produktpräferenzen (z. B. „Ich interessiere mich für nachhaltige Geldanlagen“)
• Feedback zu Banking-Services
• Selbst eingegebene Sparziele oder Finanzpläne in der Banking-App

Vorteile:

• Maximale Relevanz für personalisierte Angebote
• Direkte Einwilligung des Kunden
• Wertvolle Ergänzung zu Transaktionsdaten

Best Practice für Banken:
Zero-Party Data gezielt in Onboarding-Prozessen und Bestandskundenkampagnen erheben, um Angebote auf individuelle Lebenssituationen zuzuschneiden.

Tabelle: Vergleich der Datenarten im Banking

Die große Banking-Datenliste nach Kategorien

Kürzel Bedeutung: ZP = Zero-Party | 1P = First-Party | 2P = Second-Party | 3P = Third-Party

Kundenstammdaten

• Name, Geburtsdatum, Geschlecht (1P)
• Kontaktdaten inkl. Opt-ins (1P)
• bevorzugte Sprache & Kontaktkanal (ZP)
• bevorzugte Filiale/Berater:in (ZP)

Profil & Präferenzen

• Sparziele (ZP)
• Anlagehorizont, Risikoprofil (ZP)
• Nachhaltigkeitspräferenzen bei Investments (ZP)
• Interesse an Produkten (z. B. Baufinanzierung, Depot) (ZP)
• Reisepläne für Kreditkarten-Limits/Geoblocking (ZP)

Demografie & Haushalt

• Familienstand, Haushaltsgröße (ZP/3P)
• Wohnort, PLZ-Cluster (1P)
• Einkommensbereich (1P/3P modelliert)
• Berufsstatus (ZP/1P)

Transaktionsdaten – das Gold im Banking

• Einzelne Kontobewegungen: Datum, Uhrzeit, Betrag, Empfänger/Absender (1P)
• Kreditkartentransaktionen: Betrag, Händlername, MCC (Merchant Category Code) (1P)
• Daueraufträge & Lastschriften (1P)
• Bargeldabhebungen & Einzahlungen (1P)
• POS- vs. E-Commerce-Nutzung (1P)
• Auslandseinsätze (1P)
• Umsatzvolumen pro Kategorie (modelliert aus MCC) (1P)
• Kreditliniennutzung, Überziehungshäufigkeit (1P)
• Rücklastschriften & Chargebacks (1P)
• Transaktionshäufigkeit & -intervalle (1P)

Digitale Nutzung

• Login-Häufigkeit Mobile/App/Online-Banking (1P)
• Genutzte Features (z. B. Multibanking, Überweisungsvorlagen) (1P)
• Abbruchpunkte in Antragsprozessen (1P)
• Self-Service-Tools vs. Kontaktaufnahme (1P)
• Feature-Wunschliste (ZP)

CRM & Kundenservice

• Beratungstermine & -themen (1P)
• Beschwerden & Anliegen (1P)
• Zufriedenheitswerte (NPS/CSAT) (ZP)
• Kündigungsgründe (ZP/1P)
• Servicekanalpräferenzen (ZP)

Partner- & Loyalty-Daten

• Co-Brand-Programmteilnahmen (1P/2P)
• Punkte, Meilen, Statuslevel (1P/2P)
• Einlöserverhalten (1P/2P)
• Partner-Transaktionen (z. B. Einkäufe bei Airline-Partnern) (2P)

Firmenkundendaten

• Branche (1P/3P)
• Unternehmensgröße (1P/3P)
• Zahlungsverhalten von Geschäftskonten (1P)
• Kredit- und Avalvolumen (1P)
• Zahlungsströme nach Region/Land (1P)

Risiko & Compliance

• Scoring-Werte aus internen Modellen (1P)
• KYC-Daten & Identifikationsdokumente (1P)
• PEP- und Sanktionslisten-Checks (1P/3P)
• AML-Alerts (1P)
• Betrugsmuster (1P)

Fazit – Datenstrategie im Banking

Eine erfolgreiche Datenstrategie für Banken und Kreditkartenanbieter basiert auf einem First-Party-First-Ansatz: Eigene Datenquellen maximieren, Second-Party-Datenpartnerschaften gezielt nutzen, Third-Party-Daten kritisch prüfen und Zero-Party Data als Premium-Zusatz für echte Personalisierung integrieren.

Banken, die ihre Kundendaten strukturiert und compliance-konform einsetzen, gewinnen nicht nur mehr Kundenvertrauen, sondern steigern auch den ROI ihrer Marketing- und CRM-Maßnahmen deutlich.

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