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E-COMMERCE- LEITFADEN - SKW Schwarz

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5–28 | KEINE CHANCE OHNE RISIKOMANAGEMENT<br />

Die Stolperfalle bei der Gestaltung der Entscheidungslogik liegt in diesem Zusammenhang in den so<br />

genannten False­Positive­ bzw. False­Negative­Effekten (vgl. Abbildung 5­11). Der False­Positive­Effekt<br />

beschreibt das Problem, dass eigentlich zahlungsfähige und ­willige Kunden aufgrund des Resultats der<br />

Risikoprüfungen nicht mit „unsicheren“ Zahlungsverfahren (vor allem Lastschrift, Rechnung) bezahlen<br />

dürfen, obwohl die Zahlung ordnungsgemäß erfolgt wäre. Ein Teil dieser Kunden bricht in der Folge den<br />

Kauf ab und sucht nach einem anderen Anbieter, was zu Umsatzeinbußen führt (vgl. die Studie „Erfolgsfaktor<br />

Payment“ in Infobox 4­6 und das Fallbeispiel am Ende dieses Kapitels). Der False­Negative­Effekt<br />

tritt umgekehrt dann auf, wenn ein zahlungsunfähiger Kunde aufgrund einer falschen Risikoeinschätzung<br />

akzeptiert wird.<br />

False-Positive- und False-Negative-Effekt<br />

Häufigkeit<br />

Verteilung der Risikoeinschätzungen<br />

der „guten“ Kunden<br />

Abb. 5-11: False-Positive- und False-Negative-Effekt<br />

Annahme Ablehnung<br />

False Negatives<br />

(Annahme eines schlechten<br />

Kunden aufgrund einer zu<br />

geringen Risikoeinschätzung)<br />

Stellschrauben für die Optimierung des Risikomanagements<br />

Verteilung der Risikoeinschätzungen<br />

der „schlechten“ Kunden<br />

False Positives<br />

(Ablehnung eines guten<br />

Kunden aufgrund einer zu<br />

hohen Risikoeinschätzung)<br />

Vermutetes<br />

Ausfallrisiko<br />

Um die optimale Abfrage­ und Entscheidungslogik zu finden, müssen daher sowohl die Zahlungsver­<br />

zögerungen und Zahlungsausfälle als auch die Kaufabbruchquoten und die Kosten für die Nutzung externer<br />

Daten im Auge behalten werden. Ansatzpunkte zur Optimierung finden sich sowohl in der Abfrageals<br />

auch in der Entscheidungslogik. Steigen beispielsweise die Zahlungsstörungen bei gleichem Umsatz<br />

plötzlich an, gibt es zwei Möglichkeiten:<br />

Zum einen kann versucht werden, eine verbesserte Trennschärfe in der Unterscheidung zwischen guten<br />

und schlechten Kunden zu erzielen (vgl. Alternative 1 in Abbildung 5­12). Dies kann z. B. dadurch<br />

erreicht werden, dass zusätzliche bzw. andere Datenquellen für die Risikoprüfungen herangezogen<br />

werden (Änderung der Abfragelogik). Hierdurch werden jedoch gegebenenfalls höhere Kosten für die<br />

Nutzung dieser Daten verursacht.<br />

www.ecommerce-leitfaden.de

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