Tagungsband zum Doctoral Consortium der WI 2009

Neben den Systemrisiken gehen von Bezahlverfahren auch unterschiedliche Anreizwinkungen
hinsichtlich kundeninitiierter Transaktionsabbrüche aus [30, 31], welche bei
Steuerungsentscheidungen berücksichtigt werden sollten. Erste empirische Ergebnisse zeigen
Evidenzen auf, dass dieses Abbruchrisiko breit zwischen den gängigen Bezahlverfahren streut
[Stahl et al., 2008]. Wie eine Fallstudie bei einem Online-Händler zeigt, konnte der Umsatz durch
die Ausweitung der angebotenen Bezahlverfahren von dem bisherigen – aus Kundensicht
restriktiven – Verfahren Vorkasse auf Kreditkarte und Rechnung um 12,5 % gesteigert werden.
Auch wenn es sich hierbei lediglich um ein einzelnes Unternehmen handelt und umfassende
Erhebungsdaten bisher noch fehlen, kann dies als erster Hinweis dafür gesehen werden, dass
restriktive Bezahlverfahren das erreichbare Umsatzpotential reduzieren.
Die Annahme der Korrelation zwischen der Restriktivität des Bezahlverfahrens und einer
kundenindividueller Abbruchrate wurde für das 3-Stufen-Modell übernommen, wobei das
Verfahren Vorkasse als restriktivstes und Rechnung als nicht-restriktives Bezahlverfahren mit dem
größten Umsatzpotential angesehen wird. Aufgrund der geringen Datenbasis wurden das
Umsatzpotential für die verbleibenden Bezahlverfahren mit den folgenden Werten interpoliert:
Kreditkarte 4 %, Nachnahme 7 % und Lastschrift 9 % (siehe auch Tabelle 3). Weitere Branchen-
oder Unternehmensdaten würden die Prognosefähigkeit des Modells sicher verbessern, jedoch das
zugrunde liegende Konzept nicht verändern.
BEZAHLVERFAHREN UMSATZPOTENTIAL
1. Vorkasse 0,0 %
2. Kreditkarte 4,0 % *
3. Nachnahme 7,0 % *
4. Lastschrift 9,0 % *
5. Rechnung 12,5 %
Tabelle 3: Umsatzpotential gängiger Bezahlverfahren im E-Commerce,
* interpolierte Werte (in Anlehnung an [33])
3.3 Verfahren zur risikoadjustierten Kundenbewertung
WI Doctoral Consortium 2009 162
Nachdem alle relevanten Einflussfaktoren für die Steuerung von Kundenrisiken identifiziert und
Verfahren zu deren Quantifizierung aufgezeigt wurden, gilt es, diese Faktoren simultan zu
bewerten. Durch die Überführung in ein Bewertungsverfahren können die jeweiligen Wert- und
Risikopotentiale zu einer Umsatz- beziehungsweise Risikovariable aggregiert werden und folglich
je Kunde und Bezahlverfahren eine erreichbare Umsatz-Risiko-Kombination berechnet werden.
Für eine möglichst exakte Bemessung des erreichbaren Umsatzpotentials in einer Transaktion fließt
neben den bereits aufgezeigten Wert- und Umsatzvariablen zusätzlich ein unternehmensinterner
Produktbasispreis ein. Dieser setzt sich beispielsweise aus den Herstellungs- oder
Anschaffungskosten, plus einer Mindestmarge zusammen und stellt für Online-Händler den
minimalen Preis dar, zu dem sie bereit sind, ein Produkt zu veräußern. Dieser Preisuntergrenze
steht der allgemeine Marktpreis als erreichbarer Maximalpreis für ein Produkt gegenüber, wodurch
der für einen nicht marktbeherrschenden Online-Händler nutzbare „Preisraum“ definiert ist. Des
Weiteren wird angenommen, dass Händler weiterhin den Dienst von externen Auskunfteien als
zusätzliche Datenquelle zur Bestimmung des Zahlungsausfallrisikos (Ausfallwahrscheinlichkeit
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