Einleitung

Die digitale Transformation beeinflusst die Rahmenbedingungen für Märkte substanziell. Während früher ausnahmslos physisch an einem Ort gehandelt wurde, gewinnt der An- und Verkauf im Internet unabhängig von Ort und Zeit weiterhin an Bedeutung (Statistisches Bundesamt 2021a). Digitale Marktplätze wie Expedia, ebay oder Amazon haben das Wachstum des Onlinehandels beschleunigt. Die Vorzüge des digitalen Kaufs erwarten Kundinnen und Kunden mittlerweile für alle Lebensbereiche, auch im Umgang mit Versicherungen.

Vom Abschluss der Versicherungspolice über die Meldung von Leistungsansprüchen bis hin zur Kündigung – Kundinnen und Kunden wollen ihre Angelegenheiten online und jederzeit bequem und einfach erledigen können. Diese Entwicklung hat einen spürbaren Einfluss auf die Assekuranz. In den letzten Jahren traten vor allem im Online-Bereich über 50 neue Risikoträger oder Assekuradeure in den deutschen Markt. Digitale Technologien führen zu einer weitreichenden Transparenz von Angeboten und ermöglichen eine schnelle Reaktionsgeschwindigkeit der Marktteilnehmenden. Beide Merkmale sind kennzeichnend für hochgradig effiziente Märkte und steigern den Wettbewerbsdruck.

Im Mittelpunkt der vorliegenden Arbeit steht daher die Frage, inwieweit sich die Versicherungsbranche im Rahmen der digitalen Transformation an den theoretischen Idealzustand des vollkommenen Markts annähert und welche Konsequenzen für Versicherungsunternehmen daraus folgen. Wir präsentieren empirische Hinweise für eine solche Entwicklung und stellen heraus, in welchen Bereichen die Annäherung stärker ausgeprägt ist. Auf dieser Basis leiten wir ab, welche Kompetenzen Versicherungsunternehmen künftig benötigen, um den Unternehmenserfolg zu sichern.

Modelle der mikroökonomischen Versicherungstheorie konzentrieren sich häufig auf Abweichungen vom Idealbild eines vollkommenen Marktes, z. B. aufgrund von Informationsasymmetrien. In diesem Zusammenhang sei auf die bedeutsamen Arbeiten von Rothschild und Stiglitz (1976) sowie Shavell (1979) verwiesen. Wir stützen uns auf die fünf Merkmale umfassende Definition eines vollkommenen Marktes von Varian (2016). Ein Markt ist vollkommenen, wenn ein Polypol (i) mit perfekter Transparenz (ii) sowie unendlicher Reaktionsgeschwindigkeit (iii) den Marktplatz auszeichnet, die angebotenen Güter homogen sind (iv) und die Marktteilnehmenden ihre Entscheidungen rational (v) und objektiv treffen. Versicherungsunternehmen, sowie Einheiten, die in deren Auftrag agieren (Einfirmenvertreterinnen und -vertreter, Ausschließlichkeitsvermittlerinnen und -vermittler), bilden die Seite der Anbietenden. Zur Seite der Nachfragenden zählen neben den Versicherungsnehmerinnen und -nehmern, Beraterinnen und Berater sowie Marklerinnen und Makler, die im Interesse der Kundinnen und Kunden handeln.

Modell

Zur strukturierten Interpretation der empirischen Ergebnisse verwenden wir das folgende Modell. Auf dem Versicherungsmarkt stehen n Nachfragende m Anbietenden gegenüber. Ein Individuum j (\(j=1{,}\ldots {,}n\)) erleidet mit einer Wahrscheinlichkeit pj einen Schaden d, der das Vermögen Wj reduziert. Wenn die Person sich durch Zahlung einer für sie individuellen Versicherungsprämie πji beim Versicherungsunternehmen i (\(i=1{,}\ldots {,}m\)) versichert, erhält sie im Schadenfall von ihrer Versicherung die Versicherungsleistung κji. Mit Wj als Anfangsvermögen verhält sich das Vermögen des Nachfragenden j wie folgt:

$$W_{j}=\begin{cases} {W}_{j}^{nS}=W_{j0}-\pi _{ji}\qquad \\ {W}_{j}^{S}=W_{j0}-\pi _{ji}-d+\kappa _{ji} \end{cases}$$

\({W}_{j}^{nS}\) beschreibt das Vermögen von Individuum j nach Versicherungsabschluss ohne Schaden und \({W}_{j}^{S}\) das Vermögen mit Versicherung im Schadenfall. Wir gehen von risikoaversen Nachfragenden aus, die sich bereits entschieden haben, eine Versicherung zu erwerben. Individuum j entscheidet über den Kauf einer Versicherung auf Basis seines Erwartungsnutzens B, abgebildet durch eine von-Neumann-Morgenstern-Funktion:Footnote 1

$$B\left(p_{j}{,}W_{j}\right)=\left(1-p_{j}\right)\cdot u\left({W}_{j}^{nS}\right)+p_{j}\cdot u\left({W}_{j}^{S}\right)$$

mit

$$u'> 0{,}u''< 0.$$

Neben dem rein monetären Erwartungsnutzen B kann Individuum j für seine Entscheidung weitere, nicht monetär bewertbare Eigenschaften θi eines Versicherungsunternehmens i berücksichtigen, wie z. B. Marke, Loyalität, Empfehlung. Die Funktion f(θi) bildet die Präferenzen für diese Eigenschaften ab. Der Parameter αj (\(0\leq \alpha _{j}\leq 1\)) gibt an, welches Gewicht die nicht-monetären Präferenzen bei Individuum j relativ zum monetären Erwartungsnutzen einnehmen. Der individuelle Gesamterwartungsnutzen V ergibt sich damit aus:

$$V\left(\alpha _{j}{,}p_{j}{,}W_{j}{,}\theta _{i}\right)=\left(1-\alpha _{j}\right)\cdot B\left(p_{j}{,}W_{j}\right)+\alpha _{j}\cdot f\left(\theta _{i}\right).$$
(1)

Auf der Seite der Anbietenden agiert ein Versicherungsunternehmen i entsprechend seines erwarteten Gewinns Π:

$$\Uppi \left(\pi _{ji}{,}p_{j}{,}\kappa _{ji}{,}A_{i}{,}K_{i}{,}\theta _{i}\right)={\sum }_{j=1}^{n}\left\{\pi _{ji}-p_{j}\cdot \kappa _{ji}\right\}-C\left(A_{i}{,}K_{i}\right)-C\left(\theta _{i}\right).$$
(2)

\(p_{j}\cdot \kappa _{ji}\) bildet die für die Police von Individuum j erwarteten Schadenkosten ab. Die darüber hinaus gehenden Kosten von Unternehmen i sollen unterschieden werden in C(θi), als (aggregierte) Kosten für die Bedienung der Konsumentenpräferenzen in Bezug auf die nicht-monetären Eigenschaften, und in C(Ai,Ki) als (aggregierte) weitere Betriebskosten, die von den Inputfaktoren Arbeit Ai und Kapital Ki abhängen. C() ist eine an dieser Stelle nicht weiter spezifizierte Kostenfunktion. Anhand dieses Modells können in Kap. 4 die Konsequenzen eines vollkommenen Versicherungsmarktes für Nachfragende und Anbietende dargestellt werden. Zudem hilft es, die Ergebnisse der empirischen Studie einzuordnen.

Datengrundlage

Unsere Analyse konzentriert sich auf den Erstversicherungsmarkt für Privatkundinnen und Privatkunden in Deutschland. Mittels einer standardisierten Online-Befragung im Februar 2021 wurden insgesamt circa 600 Personen befragt. Die Datenerhebung erfolgte durch eine einfache Zufallsstichprobe.Footnote 2 Ergänzend analysierten wir Sekundärdaten aus einschlägigen Quellen wie dem Gesamtverband der deutschen Versicherungswirtschaft (GDV), Insurance Europe oder dem GenRe-KFZ-Datenpool. Zudem wurden die Ergebnisse zum Verhalten der Kundinnen und Kunden im Rahmen von halbstrukturierten Fokusgruppeninterviews überprüft. Durch die zusätzliche qualitative Erhebung können Nachteile der Online-Befragung abgefedert und die entsprechenden Ergebnisse weiter untermauert werden (Brosius et al. 2016). Ein Überblick über das Forschungsdesign findet sich im Appendix.

Die Online-Fragebögen wurden entlang der zu untersuchenden Hypothesen (vgl. Abschnitt 4.1) erstellt. Zum Vergleich der Versicherungssparten und deren Reifegrade haben wir nahezu identische Fragebögen für die Kraftfahrzeugversicherung (KFZ), für die Krankenzusatzversicherung (KrZ) und für die private Altersvorsorge (pAV) erstellt. Das zentrale Auswahlkriterium für alle Befragten war, dass sie mindestens eine Versicherung der behandelten Sparte abgeschlossen hatten. Unter Angabe des Abschlussjahres wurden die Teilnehmenden nach dem Such- und Kaufverhalten ihres ersten und zuletzt erfolgten Versicherungsabschlusses befragt. Zusätzlich wurden sie gebeten, eine Aussage über ihr künftiges Verhalten beim Abschluss einer Versicherung anzugeben. Für die Auswertung sind die Abschlussjahre in vier Phasen eingeteilt, um ausreichend große Cluster zu erhalten:

  • Phase 0: Bis zum Jahr 1994 wird das Zeitalter vor der digitalen Transformation festgelegt. Das Internet wurde erst nach dieser Phase für die breite Masse verfügbar. Der Versicherungsabschluss über das Internet spielte zuvor keine Rolle.

  • Phase 1: 1995 bis 2004 werden Direktversicherungsunternehmen und Vergleichsportale wie eInsurance (später umbenannt in Check24) gegründet, die das Internet als Vertriebskanal nutzen. Die digitale Transformation der Assekuranz beginnt (Kühlmann 2000).

  • Phase 2: 2005 bis 2014 etablieren sich weitere Direktversicherungsunternehmen. Ferner kommen durch erste Insurtechs neue Geschäftsmodelle auf den Markt (Sandner et al. 2019) und Vergleichsportale gewinnen massiv an Bedeutung. Die digitale Transformation hat Fahrt aufgenommen.

  • Phase 3: 2015 bis heute kann als Reifephase der digitalen Transformation bezeichnet werden. Bis 2014 hat sich das Smartphone durchgesetzt und die Internetpenetration in der deutschen Bevölkerung ist auf 77 % angestiegen. Das Wachstum flacht pro Jahr auf ein bis zwei Prozent ab (Initiative D21 2019). In dieser Zeit werden weitere digitale Versicherungsunternehmen gegründet, wobei Insurtechs wie Getsurance, Flipper oder Joonko bereits 2020 wieder aufgeben und sich eine erste Konsolidierung andeutet (Gorr 2021).

Aus den Erkenntnissen der Online-Befragung wurde ein Leitfaden für die halbstrukturierten Fokusgruppeninterviews erstellt (zur Methodik siehe Mayerhofer 2009 oder Kühn und Koschel 2018). Der Leitfaden kann beim Korrespondenzautor angefordert werden. Die Interviews wurden in zwei voneinander unabhängigen Videokonferenzen mit je fünf Personen über zwei Stunden geführt. Bei der Auswahl der Teilnehmenden war es entscheidend, dass diese bisher mindestens eine Versicherung in den thematisierten Versicherungssparten abgeschlossen hatten. Ferner wurden nur Personen bis zu einem Alter von 50 Jahren angesprochen, da dieser Kreis noch für längere Zeit als potenzielle Kundschaft zur Verfügung steht. Für die Auswertung wurde die Methode von Mayring (1991) herangezogen.

Die Dokumentation der Interviews erfolgte aus Datenschutzgründen nicht als Video- oder Tonaufzeichnung, sondern in einem Interviewprotokoll. Während der Gruppeninterviews protokollierten zwei Personen pro Gruppe die Aussagen der Teilnehmenden. Diese Transkripte wurden anschließend formal vereinheitlicht und zu Kernaussagen verdichtet. Nach einer Sortierung und Kategorisierung wurden die Kernaussagen interpretiert und abschließend plausibilisiert.

Empirische Analyse

Hypothesen

Inwiefern sich die Assekuranz in Richtung eines vollkommenen Marktes bewegt, analysieren wir anhand von fünf Hypothesen. Diese orientieren sich an den zuvor genannten Eigenschaften des vollkommenen Marktes. Mit einem Fortschreiten der digitalen Transformation

  • H1: steigt die Anzahl der Anbietenden und Nachfragenden,

  • H2: herrscht eine höhere Transparenz,

  • H3: nimmt die Reaktionsgeschwindigkeit der Marktteilnehmenden zu,

  • H4: stützen die Nachfragenden ihre Entscheidung stärker auf objektive, quantitative Kriterien,

  • H5: nehmen die Nachfragenden Versicherungsprodukte homogener wahr.

Polypol teilt sich in Vergleicher und Nicht-Vergleicher

In der Theorie des vollkommenen Marktes ist die Anzahl der Nachfragenden wie auch der Anbietenden hinlänglich groß. Damit besitzt keine Seite Marktmacht. Zum Gleichgewichtspreis wird der Markt geräumt. Alle Anbietenden sind Preisnehmende und Mengenanpassende.

Abb. 1
figure 1

Anzahl der Versicherer mit Geschäftstätigkeit in Deutschland; Quelle: GDV

In der Assekuranz waren 1990, also vor der digitalen Transformation, 729 Versicherungsunternehmen in Deutschland tätig. Abb. 1 veranschaulicht, dass deren Zahl in den letzten 30 Jahren um 28,3 % sank. Dies scheint zunächst auf eine Konsolidierung und Verkleinerung des Polypols hinzudeuten. Studien von Theis und Wiener (2018) sowie Hohenstein (2021) zufolge resultiert dieser Rückgang jedoch v. a. in den letzten zehn Jahren zu 80 % aus konzerninternen Umstrukturierungen. Die Monopolkommission (2020) berichtet entsprechend von einer abnehmenden Marktkonzentration in der Assekuranz. Auch im europäischen Vergleich zeigt die deutsche Versicherungswirtschaft weder Monopol- noch Oligopoltendenzen. Im Vergleich der Marktanteile der 15 größten Versicherungsgruppen je Land liegt Deutschland 2018 mit 72,7 % auf dem letzten Platz und damit beispielsweise hinter der Schweiz mit 87,1 % oder Frankreich mit 87,2 % (Insurance Europe 2021).

Den Anbietenden stehen knapp 80 Mio. Bundesbürgerinnen und -bürger (Statistisches Bundesamt 2021b) gegenüber, von denen vor allem die über 25-Jährigen als Versicherungsnachfragende auftreten. Eine Marktmacht kristallisiert sich auf keiner der Seiten heraus. Das Kriterium des Polypols ist folglich erfüllt.

In einen vollkommenen Markt können Unternehmen frei eintreten. Wenngleich staatliche Rahmenbedingungen (z. B. Lizensierung durch die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht nach VAG §8) dies in Deutschland nur unter der Erfüllung bestimmter Bedingungen ermöglichen, beobachten wir in den letzten Jahren mehrere Neugründungen. Auf Basis einer eigenen Marktrecherche stellten wir fest, dass bis 2020 52 neue Unternehmen in den deutschen Versicherungsmarkt eingetreten sind.Footnote 3 Während nur wenige klassische Versicherer den Online-Markt bedienen, vertreiben die neuen Marktteilnehmenden ihre Produkte hauptsächlich über das Internet. Risikoträger wie FRIDAY oder Assekuradeure wie Adam Riese spezialisieren sich mit ihrem Angebot sogar auf Online-Vergleichsplattformen. Unterstützt wird diese Entwicklung dadurch, dass die Anzahl an Vermittlerinnen und Vermittlern von 2011 bis 2021 um 25,1 % gesunken ist (Wichert 2020 und Bergfeld 2021). Der Marktplatz verändert sich folglich für die Anbietenden. Der klassische Vertrieb wird sukzessiv durch Online-Präsenz und Verkauf über Vergleichsportale ersetzt. Anbietende stehen damit in unmittelbarer und für die Kundinnen und Kunden offensichtlicher Konkurrenz zueinander. Eine Marktkonzentration auf Seiten der Anbietenden ist jedoch entgegen dem nach Nguyen und Romeike (2013) „natürlichen Hang“ der Assekuranz zur Monopolbildung nicht zu erkennen. Die Versicherungsbranche stellt weiterhin ein Polypol dar.

Abb. 2
figure 2

Kundinnen und Kunden, die mehrere Angebote verglichen haben (über Vergleichsportale oder andere Wege)

Auch auf der Seite der Kundinnen und Kunden verändert sich der Marktplatz. Unsere Online-Befragung bestätigt, dass Vergleiche für Nachfragende an Bedeutung gewinnen. Abb. 2 zeigt, dass sich der Anteil der Kundinnen und Kunden, die mehrere Angebote verglichen haben, seit 1994 in etwa verdoppelt hat. Diejenigen, welche dem Angebotsvergleich eine hohe Bedeutung beimessen, bezeichnen wir im Folgenden als Vergleicherkundinnen und-kunden. Ob für den Vergleich eine Online-Vergleichsplattform genutzt wird, oder die Informationen über andere Wege eingeholt werden, ist dabei unerheblich. Kundinnen und Kunden können beispielsweise die nötigen Informationen direkt bei mehreren Versicherungsunternehmen oder Vermittlerinnen und Vermittlern einholen und die Konditionen selbstständig vergleichen. Heute sind viele Informationen online zugänglich, die vor der digitalen Transformation sehr aufwendig beschafft werden mussten.

In Phase 0 dienten oftmals Familie und Freundeskreis sowie eine einzige Vermittlerin bzw. ein Vermittler oder ein einziges Versicherungsunternehmen als wichtigste Informationsquellen. Familie und Freundeskreis sind zwar auch heute noch wichtige Ratgeber. Jedoch wurden sie in KFZ und KrZ von Vergleichsportalen überholt: 44,0 % bzw. 47,4 % bewerteten Vergleichsportale als wichtigste Informationsquelle bei ihrem letzten Abschluss (vgl. Abb. 3).

Die Bedeutung der Online-Vergleiche wird in Zukunft weiter steigen – auch in der pAV. Im Rahmen unserer Umfrage gaben bei KFZ 59 % (Anstieg um 15 %-Punkte), bei KrZ 49,3 % (Anstieg um 1,9 %-Punkte) und bei pAV 43,3 % (Anstieg um 22,7 %-Punkte) der Teilnehmenden an, bei künftigen Versicherungsabschlüssen Vergleiche durchzuführen und sogar bei Vergleichsplattformen abzuschließen.

Abb. 3
figure 3

Informationskanäle der Nachfragenden

Durch die digitale Transformation ändern sich also die Rahmenbedingungen des Marktplatzes. Neben dem klassischen Markt bildet sich ein Online-Vergleichsmarkt, der sowohl von Anbietenden als auch Nachfragenden genutzt wird. Diese Erkenntnis stützt H1. Die Aufteilung des Polypols in zwei Subpolypole – klassischer Markt und Vergleichsmarkt – ist eine der zentralen Erkenntnisse unserer Analyse. Im Rahmen der weitere Ausführungen unterscheiden wir, ob Unternehmen und Nachfragende auf dem klassischen Markt oder dem Vergleichsmarkt agieren.Footnote 4

Transparenz nimmt zu

Die ersten Ergebnisse zeigen, dass der Vergleichsmarkt an Bedeutung gewinnt. Online-Portale stellen Nachfragenden eine Auswertung der angebotenen Versicherungsprodukte zur Verfügung. Die Hypothese liegt nahe, dass durch die digitale Transformation als Treiber des Vergleichsmarktes die Assekuranz transparenter geworden sei und auch in diesem Kriterium dem vollkommenen Markt näherkomme. Die Verfügbarkeit von Information(en) ist für beide Marktseiten relevant. Versicherungsunternehmen benötigen Informationen über Kundinnen und Kunden sowie ihre Konkurrenz. Sie müssen den markträumenden Preis kennen, um zu diesem anzubieten oder den Markt zu verlassen. Daten über Kundinnen und Kunden bilden für Risikoträger wichtige Produktionsfaktoren und reduzieren Kosten durch adverse Selektion vor oder Moral Hazard nach Vertragsabschluss. Je mehr Informationen ein Versicherungsunternehmen besitzt, desto besser lassen sich die zu versichernden Risiken einschätzen und die Prämien berechnen.

Bis 1994 wurde die KFZ-Versicherungsprämie auf Basis von Schadendaten mit wenigen Tarifmerkmalen, wie Fahrzeugtyp, Motorleistung, Regionalklasse, Beruf und Schadenfreiheitsklasse kalkuliert (Wagner 2017). Heute fließen in einen modernen KFZ-Tarif eines Direktversicherers über 30 Variablen ein. Kundenangaben werden durch weitere externe Daten ergänzt, wie z. B. Bonitätsanalyse, Geoscore oder extern bezogene Fahrzeugdaten. Nicht nur für KFZ, sondern auch für andere Versicherungszweige bieten Dienstleister Daten zur Prognose von Schadenquote, Betrugsneigung, Zahlungsausfall sowie Storno an, um adverser Selektion vorzubeugen (Experian 2021). Zur Vermeidung von Moral Hazard oder zur Betrugserkennung im Schadenfall können Daten aus der Telematik herangezogen werden. Gemäß den Aussagen in unseren Fokusgruppeninterviews sind Kundinnen und Kunden bereit, ihre Daten zu teilen, sofern sie dafür einen adäquaten Preis oder Zusatznutzen erhalten.

Die Möglichkeiten der Beschaffung von Daten der Kundinnen und Kunden sind für alle Versicherungsunternehmen gleich. Bei der Beobachtung des Wettbewerbs kommt es jedoch darauf an, ob das Unternehmen auf dem Vergleichs- oder Nicht-Vergleichsmarkt agiert. Tarifanpassungen sind auf dem Vergleichsmarkt leichter zu erkennen (z. B. durch stichprobenartige Beispielberechnungen).

Kundinnen und Kunden fordern mehr Transparenz. Die Teilnehmenden unserer Fokusgruppeninterviews nehmen das Versicherungsgeschäft noch als unübersichtlich wahr und sprechen von einem regelrechten „Tarifdschungel“. Sie kommen ihrem Transparenz-Bedürfnis durch die Nutzung von Vergleichsmöglichkeiten on- und offline nach. Gleiches zeigen die Ergebnisse der Online-Befragung. Informationen über Versicherungsunternehmen einzuholen, wird immer wichtiger, sei es über Bewertungen aus einem Vergleich oder durch Erfahrungsberichte anderer Kundinnen und Kunden.Footnote 5 Insbesondere Personen auf dem Vergleichsmarkt fordern heute mehr Transparenz als früher.Footnote 6

Dem Rat einer Vermittlerin oder eines Vermittlers zu vertrauen impliziert hingegen, dass die Kundin oder der Kunde bereit ist, einen gewissen Grad an Intransparenz zu akzeptieren. Gemäß unseren Ergebnissen in Abb. 4 hat dieses Vertrauen im Laufe der Zeit abgenommen. Dachten in Phase 0 von 75,0 % (KrZ) bis 90,3 % (pAV) der Personen, dass der Vermittler das beste Angebot macht, sind es in Phase 3 noch 65,8 % in KFZ, 65,6 % in KrZ und 73,8 % in pAV (siehe auch Capgemini 2020). Durch die digitale Transformation sind mehr Informationen verfügbar. Die Datenbeschaffung gestaltet sich heute für Anbietende und Nachfragende leichter als früher. Der Aufwand der Informationsgewinnung (zur Risikobewertung oder für die Auswahl einer Versicherung) ist gesunken und die Asymmetrie im Markt hat abgenommen. Diese Erkenntnisse unterstützen H2. Dementsprechend bezeichnen wir den Vergleichsmarkt fortan als transparenten Markt.

Reaktionsgeschwindigkeit steigt

Damit sich ein Gleichgewicht auf dem vollkommenen Markt bilden kann, müssen alle Parteien unendlich schnell reagieren können. Mit unserer Hypothese H3 unterstellen wir, dass durch die digitale Transformation die Reaktionsgeschwindigkeit gestiegen ist. Je schneller Anpassungen am Markt erfolgen, desto näher wäre die Assekuranz folglich am vollkommenen Markt.

Vor der Deregulierung des Versicherungsmarktes im Jahre 1994 waren schnelle Tarifanpassungen nicht möglich. Versicherungsbedingungen und Berechnungsgrundlagen mussten für die KFZ-Haftpflicht-, die Kranken- und die Lebensversicherung bei der Aufsichtsbehörde vorgelegt werden.Footnote 7 Schnelle Anpassungen des reinen Risikotarifs sind jedoch auch heute noch nicht in allen Zweigen möglich (Wagner 2017). Für die KFZ-Tarife benötigen klassische Versicherungsunternehmen zum Teil noch immer relativ lange Vorlaufzeiten. Vorhandene Legacy-Systeme oder gewachsene Vertriebsstrukturen mit komplexen technischen Anbindungen sind aufwendig und kostenintensiv. Direktversicherungsunternehmen haben eine höhere Anpassungsfrequenz. Innerhalb einer Peergroup von sieben Direktversicherungsunternehmen deuten unsere Marktbeobachtungen im Durchschnitt auf eine Verdoppelung der Anzahl von Tarifanpassungen in nur zwei Jahren hin. Das aggressivste Unternehmen führte z. B. 2015 mindestens sieben Tarifanpassungen durch, 2018 schon 41. Darüber hinaus erlauben erste Anbietende bereits die monatliche oder tägliche Kündbarkeit.

Auch bei den Nachfragenden stellen wir eine erhöhte Aktivität und Prüffrequenz der Versicherung fest (vgl. Abb. 5). In allen drei untersuchten Sparten gaben über 60 % der befragten Kundinnen und Kunden an, ihre Versicherungsverträge heute häufiger zu prüfen als in der Vergangenheit. Wenngleich der Aufwand beim Wechsel einer Personenversicherung grundsätzlich höher ist als bei Sachversicherungen, werden heute Policen auch dort häufiger geprüft.

Um festzustellen, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den beiden Gruppen „Vergleichende“ und „Nicht-Vergleichende“ vorliegt (vgl. Abb. 5), wurde ein Zweistichproben-t-Test durchgeführt. Die Voraussetzung für diesen Test ist Varianzhomogenität in den beiden Stichproben. War diese nicht gegeben, so wurde auf den Welch-Test ausgewichen. In beiden Fällen unterstellt die Nullhypothese Gleichheit der Mittelwerte. Die Ergebnisse für alle drei Sparten sind in Tab. 1 zusammengefasst. Es ist leicht erkennbar, dass die Gruppenunterschiede für KFZ und pAV signifikant ausfallen. Für KrZ hingegen muss angenommen werden, dass Vergleichende keinen höheren Wechselwillen als Nicht-Vergleichende aufweisen.

Abb. 4
figure 4

Akzeptanz von Intransparenz. Anmerkung: Als Zustimmung wurden auf der sechsstufigen Skala „stimme voll und ganz zu“, „stimme zu“ und „stimme eher zu“ (Top 3) gewertet. Die Antwort „weiss nicht“ floss nicht in die Auswertung ein

Tab. 1 Ergebnisse der Signifikanztests für Unterschiede im Wechselwillen zwischen Vergleichenden und Nicht-Vergleichenden

Im nächsten Schritt stellt sich die Frage, ob Vergleichende ihren Wechselwillen häufiger in die Tat umsetzen. Um dies zu überprüfen, wurde auf den GenRe-KFZ-Datenpool (2021) zurückgegriffen. Während in allen Vertriebswegen nach zwei Jahren über 60 % des eingekauften Neugeschäfts aus 2018 noch im Bestand waren, sind es bei den Vergleichsportalen nur 51,3 %. Das deutet auf eine höhere Wechselgeschwindigkeit der Vergleichskunden hin.

Der technische Fortschritt durch die digitale Transformation schuf eine Basis für schnellere Anpassungen auf beiden Marktseiten. Prinzipiell stehen dem klassischen Markt dieselben technischen Möglichkeiten offen wie dem transparenten Markt. Unsere Analyse zeigt, dass sie sowohl auf der Seite der Kundinnen und Kunden (Nutzung von Online-Vergleichen) als auch auf der Seite der Unternehmen (online Monitoring des Wettbewerbs) stärker genutzt werden. Die digitale Transformation erleichtert Informationsbeschaffung, Prüfung und Vertragswechsel. Zwar weist die Assekuranz auf beiden Marktseiten keine unendlich schnelle Geschwindigkeit auf. Jedoch ist, wie durch H3 postuliert, eine Zunahme der Anpassungs- und Prüfungsfrequenz erkennbar. Vor allem KFZ zeichnet sich als Markt mit den schnellsten Veränderungen aus.

Abb. 5
figure 5

Prüfverhalten der Nachfragenden

Rationale Entscheidungen erkennbar

Eine Annäherung an den vollkommenen Markt kann nur zustande kommen, wenn die Marktteilnehmenden möglichst rational und objektiv entscheiden, bzw. wenn nicht-monetäre Präferenzen eine untergeordnete Rolle spielen. Für Versicherungsunternehmen trifft dieses Kriterium in jedem Fall zu. Sie dürfen aufgrund des Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetzes oder des Kontrahierungszwangs in der KFZ-Haftpflichtversicherung gegenüber den Konsumentinnen und Konsumenten keine Präferenzen besitzen. Unternehmensentscheidungen werden auf Basis monetärer Kriterien getroffen, sei es der Gewinn oder die Steigerung des Unternehmenswertes (Eling et al. 2017).

Die Entscheidungskriterien der Nachfragenden sind dagegen facettenreicher. Abb. 6 gibt darüber Aufschluss, ob die Entscheidungen der Kundinnen und Kunden durch die digitale Transformation quantitativer und objektiver geworden sind. In allen drei Sparten steigt die Bedeutung von Vergleichen, was für eine Zunahme der Objektivität in der Entscheidungsfindung spricht. Zeitgleich nimmt die Loyalität (in der Grafik „Gewohnheit“) der Kundinnen und Kunden gegenüber ihrem bisherigen Versicherungsunternehmen ab, besonders bei der pAV. In Phase 0 war Gewohnheit für 84,4 % der befragten Personen ein zentrales Entscheidungskriterium beim Kauf eines pAV-Produktes. Bis in Phase 3 nahm dieses Verhalten um über 30 % auf unter 60 % ab, nahezu analog für Vergleichende und Nichtvergleichende. Wir stellen vor allem bei KFZ fest, dass auch die Empfehlungen aus dem Familien- und Bekanntenkreis an Wichtigkeit verloren haben. In Phase 3 messen nur noch 46,1 % der befragten Personen diesen Empfehlungen Bedeutung zu, im Segment der Vergleichenden sogar nur 34,5 %. Darüber hinaus stehen die Kriterien Loyalität und Empfehlung Familie und Bekannte in einem positiven Zusammenhang (Alle: Korrelationskoeffizient r = 0,56; p < 0,001; N = 146; Vergleichende: r = 0,64; p < 0,001; N = 63; Nicht-Vergleichende: r = 0,36; p < 0,001; N = 83).Footnote 8 Die positive Korrelation beider Kriterien impliziert, dass eine geringere Bedeutung der Empfehlungen aus dem Familien- und Bekanntenkreis tendenziell auch mit einer geringeren Loyalität einhergeht.

In Ergänzung zu Abb. 6 zeigt Abb. 7 die Bedeutung verschiedener Kriterien in Phase 3. Der Ruf eines Versicherungsunternehmens ist sowohl für Vergleichende als auch für Nicht-Vergleichende weiterhin wichtig. Ansonsten überwiegen quantitative Merkmale wie Preis und Leistung. Beide waren zwar schon in Phase 0 wichtig, aber v. a. der Preis ist noch bedeutender geworden. Bei Vergleichenden in KFZ stieg seine Bedeutung sogar auf 100 %.

Abb. 6
figure 6

Veränderungen der Wichtigkeit der Entscheidungskriterien von Phase 0 bis Phase 3. Lesebeispiel: Von Phase 0 bis Phase 3 stieg in KFZ die Wichtigkeit des Preises als Entscheidungskriterium über alle Probandinnen und Probanden um 17,5 % (nicht %‑Punkte), für die Vergleichenden um 25,0 % und für die Nicht-Vergleichenden um 11,6 %. Als wichtig wurde auf der vierstufigen Skala „sehr wichtig“ und „wichtig“ (Top 2) gewertet. Antwort „weiß nicht“ floss nicht in die Auswertung ein

Abb. 7
figure 7

Wichtigkeit der Entscheidungskriterien in Phase 3

Analog zur Analyse in Tab. 1 wurden die in Abb. 7 visuell dargestellten Unterschiede in den Gruppenmittelwerten zwischen Vergleichenden und Nicht-Vergleichenden für alle drei Sparten auf statistische Signifikanz getestet. Die entsprechenden Ergebnisse finden sich in Tab. 2. Zunächst konnte mittels einer Multivariaten Varianzanalyse (MANOVA) die Nullhypothese abgelehnt werden, dass die Gruppenmittelwerte über alle Entscheidungskriterien hinweg gleich sind. Anschließend wurde für jedes Entscheidungskriterium eine separate univariate Varianzanalyse (ANOVA) durchgeführt. Dabei zeigt sich ein differenzierteres Bild. Für die Sparte KFZ differiert die Wichtigkeit aller Kriterien außer „Leistung“, „Ruf des Versicherers“ und „Sonstiges“ zwischen Vergleichenden und Nicht-Vergleichenden. Bei KrZ sind zusätzlich die Kriterien „Preis“ und „Empfehlung Bekannte“ nicht signifikant. In der Sparte pAV schließlich ergeben sich nur noch signifikante Gruppenunterschiede für drei Kriterien: „Bewertung Vergleich“, „Empfehlung Bekannte“ und „Sonstiges“.

Tab. 2 Ergebnisse der Signifikanztests für unterschiedliche Entscheidungskriterien zwischen Vergleichenden und Nicht-Vergleichenden

Zusammenfassend zeigt die Online-Befragung eine Abkehr von nicht-monetären Entscheidungskriterien auf Seiten der Nachfragenden, was H4 stützt. Die Ausprägungen zwischen Vergleichenden und Nicht-Vergleichenden unterscheiden sich jedoch im Hinblick auf einige Kriterien. Vergleichende entscheiden tendenziell weniger auf Basis qualitativer und subjektiver Entscheidungskriterien wie z. B. Loyalität zum etablierten Versicherungsunternehmen (Gewohnheit) oder Empfehlungen von Vermittlerinnen und Vermittlern. Die Signifikanztests belegen, dass für Vergleichende und Nicht-Vergleichende v. a. in KFZ unterschiedliche Kriterien relevant sind.

Scheinheterogenität bei eigentlich homogenem Risikoschutz

Sofern die Produkte homogen sind, entscheidet bei rein objektiven und rationalen Präferenzen nur noch der Preis. Als letztes Kennzeichen eines vollkommenen Marktes untersuchen wir, ob Versicherungen im Laufe der Zeit homogener und damit austauschbarer geworden sind.

Für Farny (2006, S. 8) ist eine „Versicherung […] die Deckung eines im Einzelnen ungewissen, insgesamt geschätzten Mittelbedarfs auf der Grundlage des Risikoausgleichs im Kollektiv und in der Zeit“. Der reine Risikoschutz stellt ein homogenes Gut dar (Jahnert et al. 2020 oder Nguyen und Romeike 2013). Die Online-Umfrage zeigt jedoch, dass diese Homogenität nicht von den Kundinnen und Kunden wahrgenommen wird. Viele Befragte stellen einen Unterschied fest, der von Phase 0 bis Phase 3 zunimmt. In den Fokusgruppeninterviews bestätigte sich diese Erkenntnis. Einige Kundinnen und Kunden sind Versicherungen gegenüber skeptisch und vermuten „Unterschiede im Kleingedruckten“. Haben bisher Vergleichskundinnen und -kunden die Eigenschaften eines vollkommenen Marktes stärker erfüllt, scheint hier das Gegenteil zuzutreffen: Vergleichende stellen heute mehr Unterschiede als früher fest. Vor dem Hintergrund der eigentlichen Homogenität des Versicherungsschutzes verwundert dieses Ergebnis.

Betrachtet man jedoch die Darstellung eines Versicherungsvergleichs, so erklärt sich diese Erkenntnis. Gemäß Bundeskartellamt (2019) handelt es sich bei Check24 um die deutschlandweit größte Vergleichsplattform. Solche Vergleichsportale suggerieren den Kundinnen und Kunden durch die Hervorhebung von teils marginalen Zusatzleistungen starke Unterschiede (vgl. Abb. 11 im Appendix), wenngleich der Risikoschutz für Spezialistinnen und Spezialisten nahezu identisch ist. Diese Betonung kleiner Unterschiede in der Gegenüberstellung spiegelt eine Heterogenität in den Produkten wider, die objektiv nicht vorliegt. Insbesondere Vergleichskundinnen und -kunden sind mit dieser Verzerrung konfrontiert. Insofern kann H5 trotz der durch die Verbraucherinnen und Verbraucher wahrgenommenen Zunahme der Heterogenität nicht abgelehnt werden.

Wir stellen hingegen eine starke Machtposition der Vergleichsportale fest. Sie beeinflussen durch ihre Vergleichskriterien und die erzeugte Scheinheterogenität nicht nur die Wahrnehmung der Kundinnen und Kunden. Sie setzen damit auch Marktstandards. Werden diese Standards von den Versicherungsunternehmen nicht erfüllt, so erscheinen diese bei Vergleichen nicht in den Spitzenrängen. Die Monopolkommission (2020) weist bereits auf marktmachtbezogene Einschränkungen des Wettbewerbs im Zusammenhang mit Plattformen hin. Für Versicherungsunternehmen, die auf dem Vergleichsmarkt aktiv sind, besteht zunehmend die Gefahr eines Nachfrageoligopols oder sogar eines Monopsons. Darüber hinaus haben sie das Risiko, die Schnittstelle zu den Kundinnen und Kunden sowie deren Daten zu verlieren.

Das Dilemma für Versicherungsunternehmen

Die Ergebnisse der Online-Befragung lassen eine Unterteilung des Polypols in zwei Subpolypole k (klassischer Markt) und t (transparenter Markt) aus Nicht-Vergleichenden und Vergleichenden erkennen, mit

$$m=m_{k}+m_{t}$$
(3)

Anbietenden und

$$n=n_{k}+n_{t}$$
(4)

Nachfragenden. Wir nehmen an, dass die klassischen Versicherungsunternehmen mk sich vor allem auf die Nicht-Vergleichskundinnen und -kunden nk spezialisieren, wohingegen die neuen Anbietenden auf dem transparenten Markt mt ihren Fokus auf die Vergleichskundinnen und -kunden nt legen. Der transparente Markt ist bei allen Eigenschaften näher an einem vollkommenen Markt als der klassische. Welche Konsequenzen daraus für die Versicherungsunternehmen resultieren, erläutern die folgenden Ausführungen.

Hinsichtlich des Kriteriums rationaler Entscheidungen der Konsumentinnen und Konsumenten zeigt die Analyse, dass nicht-monetäre Präferenzen aktuell noch eine Rolle spielen, jedoch bei Vergleichskundinnen und -kunden weniger stark ausgeprägt sind:

$$0< \alpha _{{j_{t}}}< \alpha _{{j_{k}}}\leq 1.$$

Eine Beeinflussung dieser Präferenzen hätte im transparenten Markt folglich einen schwächeren Effekt. Insofern sollten dort entsprechende Investitionen (z. B. in den Markenaufbau) geringer ausfallen als im klassischen Markt:

$$C\left(\theta _{{i_{t}}}\right)< C\left(\theta _{{i_{k}}}\right)$$
(5)

Die gesetzten Marktstandards (v. a. durch die Vorgaben der Intermediäre) gleichen die Produkte weiter an. Im transparenten Markt können die reinen Versicherungsleistungen der Unternehmen als nahezu homogene Güter angesehen werden, die austauschbar wären:

$$\kappa _{{j_{t}}{i_{t}}}=\kappa _{{j_{t}}}$$
(6)

Konsumentinnen und Konsumenten werden sich deshalb eher für die Police mit der niedrigsten Prämie πji  entscheiden.Footnote 9 Im Gleichgewicht des transparenten Marktes veranschlagen alle Anbietenden für eine Verbraucherin bzw. einen Verbraucher j denselben Preis:Footnote 10

$$\pi _{{j_{t}}{i_{t}}}=\pi _{{j_{t}}}.$$
(7)

Aus (1) mit (3) und (4) sowie (6) und (7) ergibt sich für die Gewinnfunktion eines Unternehmens im transparenten Markt

$$\Pi _{{i_{t}}}={\sum }_{j_{t}=1}^{n_{t}}\left\{\pi _{{j_{t}}}-p_{j}\cdot \kappa _{{j_{t}}}\right\}-C\left(A_{{i_{t}}}{,}K_{{i_{t}}}\right)-C\left(\theta _{{i_{t}}}\right)$$
(8a)

und im klassischen Markt

$$\Pi _{{i_{k}}}={\sum }_{j_{k}=1}^{n_{k}}\left\{\pi _{{j_{k}}{i_{k}}}-p_{j}\cdot \kappa _{{j_{k}}{i_{k}}}\right\}-C\left(A_{{i_{k}}}{,}K_{{i_{k}}}\right)-C\left(\theta _{{i_{k}}}\right).$$
(9a)

Wir nehmen an, dass jedes Unternehmen seinen Gewinn je produzierter Einheit maximieren will. Um am Markt zu bleiben, können Anbietende ihre Prämien nur soweit reduzieren, bis gerade noch ihre Kosten für den Versicherungsbetrieb und die versicherten Leistungen gedeckt sind, d. h., \(\Pi _{{i_{t}}}=\Pi _{{i_{k}}}=0.\) Durch Umformung von (8a) und (9a) erhält man den Gewinn in Abhängigkeit der Schaden- und der Kostenquoten:

$$\Pi _{{i_{t}}}={\sum }_{j_{t}=1}^{n_{t}}\pi _{{j_{t}}}\left(1-\frac{{\sum }_{j_{t}=1}^{n_{t}}\left[p_{j}\cdot \kappa _{{j_{t}}}\right]}{{\sum }_{j_{t}=1}^{n_{t}}\pi _{{j_{t}}}}-\frac{C\left(A_{{i_{t}}}{,}K_{{i_{t}}}\right)+C\left(\theta _{{i_{t}}}\right)}{{\sum }_{j_{t}=1}^{n_{t}}\pi _{{j_{t}}}}\right)$$
(8b)

sowie

$$\Pi _{{i_{k}}}={\sum }_{j_{k}=1}^{n_{k}}\pi _{{j_{k}}{i_{k}}}\left(1-\frac{{\sum }_{j_{k}=1}^{n_{k}}\left[p_{j}\cdot \kappa _{{{j_{k}}i_{k}}}\right]}{{\sum }_{j_{k}=1}^{n_{k}}\pi _{{j_{k}}{i_{k}}}}-\frac{C\left(A_{{i_{k}}}{,}K_{{i_{k}}}\right)+C\left(\theta _{{i_{k}}}\right)}{{\sum }_{j_{t}=1}^{n_{t}}\pi _{{j_{k}}{i_{k}}}}\right).$$
(9b)

Eine Auswertung des GenRe-Datenpools zeigt, dass die Schadenquote bei Online-Vertrieben mit hoher Markttransparenz (Vergleichsportale, Direkt‑/Digitalversicherer) durchgängig über denen der anderen Vertriebe liegt (vgl. Abb. 8):

$$\frac{{\sum }_{j_{t}=1}^{n_{t}}\left[p_{j}\cdot \kappa _{{j_{t}}}\right]}{{\sum }_{j_{t}=1}^{n_{t}}\pi _{{j_{t}}}}> \frac{{\sum }_{j_{k}=1}^{n_{k}}\left[p_{j}\cdot \kappa _{{j_{k}}{i_{k}}}\right]}{{\sum }_{j_{k}=1}^{n_{k}}\pi _{{j_{k}}{i_{k}}}}.$$
(10)
Abb. 8
figure 8

Entwicklung der KFZ-Schadenquote (Datenquelle: Gen Re-KFZ-Datenpool)

Folglich ist ceteris paribus mit einem geringeren Gewinn im transparenten Markt zu rechnen: \(\Pi _{{i_{t}}}< \Pi _{{i_{k}}}.\) Ein Grund für die höhere Schadenquote kann ein verstärkter Preiskampf sein. Brown und Goolsbee (2000) bspw. zeigen einen Anstieg des Wettbewerbs in der Lebensversicherung und einen folgenden Preisabfall durch die Transparenz über Online-Vergleiche.

Ein weiterer Grund wäre adverse Selektion, d. h., die Attrahierung höherer Risiken. Ein Vergleich der eingenommenen durchschnittlichen Nettorisikoprämie mit der vom GDV empfohlenen risikoadäquaten Prämie bestätigt diese Vermutung (vgl. Abb. 9). Während die vereinnahmte durchschnittliche Nettorisikoprämie im klassischen Markt mit der GDV-Tarifempfehlung identisch ist, liegt sie am transparenten Markt 12,8 % darunter.

Grundsätzlich ist es möglich, durch eine bessere Risikoselektion und Tarifierung die aggregierten erwarteten Schadenkosten des Kollektivs zu senken, um unter der GDV-Empfehlung zu bleiben. Jedoch ist aufgrund der empirisch beobachteten höheren Schadenquote nicht davon auszugehen, dass der Preiskampf im transparenten Markt durch ein verbessertes Underwriting und eine exaktere Ermittlung des Schadenbedarfes auf Basis der überlegenen Datenausstattung kompensiert werden kann.

Abb. 9
figure 9

Vergleich GDV-Tarifempfehlung und eingenommene Prämie (Datenquelle: GenRe-KFZ-Datenpool)

Im Hinblick auf die Kostenquote ergibt sich folgendes Bild. Grundsätzlich unterscheiden sich die Faktoren Arbeit und Kapital im transparenten Markt nicht von denen im klassischen Markt. Aufgrund der schlechteren Schadenquote und des stärkeren Preiswettbewerbs im Vergleich zum klassischen Markt, ist die Dringlichkeit zur Minimierung von Betriebskosten auf dem transparenten Markt jedoch grösser. Nur so kann eine ähnliche Combined Ratio erzielt werden. Es ist somit davon auszugehen, dass Versicherungsunternehmen am transparenten Markt den sich aus ihrer Online-Präsenz ergebenden Datenvorsprung sowie die technischen Möglichkeiten zur Automatisierung und Betriebskostensenkung stärker nutzen. Daraus ergibt sich eine geringere Kostenquote als für Anbietende auf dem klassischen Markt:

$$\frac{C\left(A_{{i_{t}}}{,}K_{{i_{t}}}\right)+C\left(\theta _{{i_{t}}}\right)}{{\sum }_{j_{t}=1}^{n_{t}}\pi _{{j_{t}}}}< \frac{C\left(A_{{i_{k}}}{,}K_{{i_{k}}}\right)+C\left(\theta _{{i_{k}}}\right)}{{\sum }_{j_{k}=1}^{n_{k}}\pi _{{j_{k}}{i_{k}}}}.$$

Obschon der transparente Markt noch nicht alle Eigenschaften des vollkommenen Marktes gänzlich erfüllt, bewegt er sich auf diesen zu. In einem Marktgleichgewicht bei vollkommener Konkurrenz erzielen die Versicherungsunternehmen aber keine Gewinne. Warum also sollten sie sich dafür entscheiden, in einen solchen Markt einzutreten? Wäre ein Verweilen im klassischen Markt nicht komfortabler?

Bei einem leichten Rückgang von mk (s. 4.2) und einer konstanten Gesamtkundenzahl n, nehmen die Vergleichskundinnen und -kunden nt zu und die Nicht-Vergleichskundinnen und -kunden nk ab. Ein weiterer Rückgang von nk ist für die Zukunft zu erwarten. Im Rahmen der Online-Befragung gaben selbst in der Gruppe der Nicht-Vergleichenden in KFZ 55,4 %, in KrZ 70,4 % und in pAV sogar 74,3 % an, künftig einen Vergleich zu Rate ziehen zu wollen. So finden sich auch klassische Versicherungsunternehmen in einem kompetitiveren Wettbewerb wieder. Auf alle Kunden bezogen, verbleiben in KFZ 18,2 %, in KrZ 14,8 % und in pAV 14,6 %, die in ihre Suche keinen Vergleich einbeziehen oder für die ein solcher nicht wichtig ist. Klassische Versicherungsunternehmen müssen umso stärker in Alleinstellungsmerkmale investieren, sodass ihre Produkte (reflektiert durch die Versicherungsleistungen \(\kappa _{{j_{k}}{i_{k}}})\) nicht homogen werden.

Ein Ausbrechen aus dem transparenten Markt ist per se möglich. Die grundlegend höhere Transparenz in der gesamten Assekuranz und ein fehlender Innovationsschutz führen jedoch dazu, dass lukrative Segmente nicht unentdeckt bleiben und kopiert werden. Mit abnehmender Informationsasymmetrie schrumpfen auch die Pioniergewinne. Neue Anbietende, seien es Versicherungsunternehmen oder Intermediäre, werden vermehrt das Bedürfnis der Kundinnen und Kunden nach Transparenz und Einfachheit aufgreifen. Folglich wird ein Ausbruch aus dem transparenten Markt in immer kürzeren Zyklen mit zunehmenden Anstrengungen erfolgen müssen. Das Dilemma der Versicherungsunternehmen besteht also in der Entscheidung, ob man sich in den Sog des vollkommenen Marktes begibt und sich auf diesen spezialisiert, oder den Fokus auf das permanente Ausbrechen aus dem vollkommenen Markt richtet.

Zusammenfassung und Schlussfolgerungen

Unsere Analysen zeigen drei zentrale Erkenntnisse: (1) Durch die digitale Transformation nähert sich die Assekuranz einem vollkommenen Markt an. (2) Die Sparten weisen hinsichtlich der Eigenschaften des vollkommenen Marktes unterschiedliche Reifegrade auf. (3) Das Polypol der Assekuranz teilt sich in zwei Subpolypole. Neben dem klassischen Markt für Nicht-Vergleichskundinnen und -kunden entstand der transparente Markt für Vergleichskundinnen und -kunden, der immer weiter wächst. Noch befinden sich ausreichend viele Nachfragende im klassischen Markt. Die Trends weisen jedoch in eine klare Richtung: Verbraucherinnen und Verbraucher suchen immer mehr den Vergleich, womit der vollkommene Markt auch für klassische Versicherungsunternehmen näher rückt. Der Beitrag von Braun et al. (2019) gewinnt in diesem Kontext an Bedeutung, da er die trügerische Sicherheit durch aktuelle Erfolgsmeldungen oder Produktionszahlen hervorhebt und auf eine ganzheitliche Betrachtung der Kennzahlen und Marktentwicklungen hinweist.

Getrieben von der geringeren Informationsasymmetrie ist der transparente Markt näher am vollkommenen Markt als der klassische Markt. Die Entwicklung und die unterschiedliche Reife der Märkte wirken sich erheblich auf die Gewinnerzielung und die strategischen Handlungsoptionen der Unternehmen aus. KFZ zeigt sich in unserer Untersuchung als die Sparte, die dem vollkommenen Markt am nächsten kommt. KrZ und pAV erscheinen zwar im Vergleich noch weniger reif. Der Trend zu mehr Transparenz und zur Nutzung von Vergleichen deutet sich jedoch auch in diesen Sparten an. Die Erkenntnisse aus KFZ sollten daher als Vorbereitung für KrZ und pAV genutzt werden.

Versicherungsunternehmen sind mit dem Dilemma konfrontiert, ob sie den immer transparenter werdenden Vergleichsmarkt bedienen oder aus diesem ausbrechen sollen. Je Subpolypol sind für die Anbietende unterschiedliche Kompetenzen notwendig. Versicherer müssen sich daher klar strategisch positionieren (Görgen 2004 und Eling 2017). Nur den finanzstarken Unternehmen wird es möglich sein, die Ambidextrie unterschiedlicher Geschäftsmodelle für den jeweiligen Markt zu beherrschen.

Am transparenten Markt dominieren Standardisierung, Effizienz und Skalierung. Ein Produkt, das Leistungen über dem Marktstandard bietet, wird in einem standardisierten Bewertungsschema nicht honoriert, führt aber zu höheren Aufwänden. Unternehmen benötigen hier Attribute eines Fast Followers und müssen sich schnell den aktuellen Marktgegebenheiten anpassen. Aufgrund des hohen Preis- und Kostendrucks im transparenten Markt, können sich Versicherunternehmen keine Über- oder Kulanzzahlungen leisten. Statt Investitionen in den Aufbau einer Marke zu tätigen, sollten Versicherungsunternehmen bei der Kooperation mit Plattformen eine tiefe Integration in deren Wertschöpfungskette verfolgen.

Klassische Versicherer benötigen Attribute wie Innovationskraft und Kundenbindung. Als First Mover müssen sie sich von der Konkurrenz abheben. Dies gelingt z. B. indem sie innovative Produkt-Service-Bündel (Leimeister 2020) anbieten oder ein Ökosystem orchestrieren (Gassmann et al. 2021). Investitionen in den Aufbau der Marke, in die Kundenloyalität und Beeinflussung der Präferenzen (z. B. durch Nudging) lohnen sich vor allem im klassischen Markt. Zudem besitzen Versicherungsunternehmen dort mehr Spielraum in der Schadenregulierung für Nicht-Vergleichskundinnen und -kunden.