E-COMMERCE- LEITFADEN - SKW Schwarz

Die vier goldenen Regeln der Abfragelogik:
Um die Abfragelogik möglichst effizient zu gestalten, empfiehlt sich die Orientierung an den
folgenden Regeln:
1. Nutzen Sie interne Daten immer zuerst (Negativlisten, Bestellhistorien der Wiederholungskäufer).
2. Kaufen Sie externe Daten nur in dem Maße, wie es angesichts des Risikos der Transaktion (je nach
Forderungsbetrag, gewünschter Zahlungsart, Kundengruppe oder Produktart) notwendig ist.
3. Fragen Sie kostengünstige Datenquellen immer zuerst ab.
4. Passen Sie die Abfragelogik bei Änderungen des eigenen Angebots, der Marktgegebenheiten oder
der Qualität externer Datenbestände an.
Infobox 5-6: Goldene Regeln der Abfragelogik
Auch im Risikomanagement gilt: Die Kette ist
nur so stark wie ihr schwächstes Glied. Die Entscheidungslogik
kann daher maximal so gut sein,
wie es die Abfragelogik zulässt. Denn mit einer
schlechten Datenbasis als Grundlage kann selbst
die ausgeklügeltste Entscheidungslogik zu keinem
zufriedenstellenden Ergebnis kommen.
Herausforderungen bei der Gestaltung der
Entscheidungslogik
Die Entscheidungslogik legt auf Basis der Abfrageergebnisse
fest, wie das Zahlungsausfallrisiko
bei einer bestimmten Bestellung eingeschätzt
und welches Zahlungsverfahren aufgrund dieser
Risikoeinschätzung akzeptiert wird. Liegen harte
Negativmerkmale (z. B. Insolvenz oder Zwangsvollstreckung)
vor, sollte in jedem Fall nur Zahlung per
Vorkasse akzeptiert werden. Wird von einer Aus­
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kunftei dagegen nur ein weiches Negativmerkmal
oder ein schlechtes Ergebnis aus einem mathematisch­statistischen
Scoring zurückgemeldet, ist die
Entscheidung nicht ganz so einfach.
Scorings basieren nicht ausschließlich auf tatsächlichen
Zahlungserfahrungen, sondern im Wesentlichen
auf vermuteten Zusammenhängen zwischen
bestimmten Merkmalen der Kunden (z. B.
Alter, Geschlecht, Wohnort bei Privatkunden bzw.
Rechtsform, Branche, Umsatzhöhe bei Firmenkunden)
und der Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls.
Dem Kunden wird auf Basis seiner
Merkmale ein Zahlungsausfallrisiko zugeordnet,
das den durchschnittlichen Zahlungsausfällen bei
Personen bzw. Unternehmen mit ähnlichen Merkmalen
entspricht. Ein schlechtes Ergebnis eines
Scorings bedeutet jedoch nicht zwingend, dass der
Kunde tatsächlich nicht bezahlen kann oder will.