Scoring: Prognosen zum Zahlungsverhalten

Scoring - ein Blick in die Zukunft

Die Ermittlung eines Score-Wertes mittels Scoring ist die optimale Ergänzung einer Bonitätsprüfung. Dabei werden statistische Verfahren genutzt, um anhand von Daten wie Alter, Wohnort oder Bestellungszeitpunkt die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls zu errechnen. Die so gewonnen Ergebnisse fließen in die detaillierten Handlungsempfehlungen ein, die wir Ihnen liefern.

Alle Punkte des Scorings

Scoring ist ein analytisches Prognoseverfahren, das die Wahrscheinlichkeit berechnet, mit der Ihr Kunde seine Rechnung bezahlen wird. Bei diesem stellt die sogenannte Scorecard das Regelwerk dar, nach dem die unterschiedlichen Daten gewichtet und bewertet werden.

Innerhalb einer Kategorie wie beispielsweise dem Alter des Kunden werden hier Punkte vergeben. Diese errechneten Punkte werden ihrer Bedeutung entsprechend zusammengezählt und ergeben den Score-Wert. Die genutzten Kategorien sind vielfältig: Microgeografische und soziodemografische Daten können ebenso bewertet werden wie der Bestellzeitpunkt, die Größe des Warenkorbs oder die Art der Waren.

So kann aus den Daten, die der Kunde beim Kauf angibt, eine sehr genaue Prognose seines Zahlungsverhaltens erstellt werden.


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Das Scoring der UNIVERSUM Group - Ihre Vorteile

  • Mit unseren Scoring Verfahren optimieren Sie Ihre Bonitätsprüfung
  • Unsere Experten erstellen individuell an Ihre Anforderungen und Kunden angepasste Scorecards nach trennscharfen Kriterien
  • Nach der Integration prüfen wir die eingesetzten Scorecards regelmäßig über unsere Monitoring Reports und beraten Sie in der Feinjustierung Ihrer Risiko-Strategie
  • Mit Scoring können Sie die Regelwerke Ihres Risikomanagements sehr fein und flexibel steuern
  • Application Scoring sorgt für eine Minimierung Ihres Risikos im Neukundenbereich, während Sie mittels Behaviour Scoring die wertorientierte Kundenentwicklung steuern

Kundenindividuelles Scoring: Erstellung professioneller Scorecards

Individuell auf Ihre Branche und Ihre Kunden zugeschnittene Scorecards sind standardisierten Scoring Anwendungen stets überlegen. Die Qualität ist dabei entscheidend: Sind die Scorecards nicht trennscharf genug definiert, sind die späteren Scoring-Ergebnisse ungenau.

Dies kann zu Umsatzverlusten bei Ihnen führen, wenn zu viele Kunden abgelehnt werden oder sich die Zahlungsausfallquote drastisch erhöht. Die hohe Qualität unseres Scorings basiert auf der Erstellung dieser Scorecards, die von zahlreichen bekannten Unternehmen aus dem E-Commerce und dem Versandhandel genutzt werden.

Zur Erstellung geeigneter Scorecards werden Ihre Kunden mit allen für eine Score Entscheidung möglichen Kriterien detailliert analysiert. So wird historisches Wissen genutzt, um zukünftige Entscheidungen Ihres Kunden richtig vorherzusagen.

Nach Durchführung einer explorativen Datenanalyse und der endgültigen Festlegung der Ziel-Variablen (Zahlungsverhalten) ziehen wir für die Scorecard-Entwicklung geeignete Analyse-, Validierungs- und Test-Stichproben. Alle potenziellen Score Merkmale werden auf ihre individuelle Trennschärfe hin untersucht.Ein optimales Grouping sorgt für maximalen Informationsgehalt und stabilisiert gleichzeitig die Prognosetauglichkeit der einzelnen Scoremerkmale.

Mithilfe eines multivariaten nichtlinearen Regressionsmodells entwickeln wir dann die eigentliche Scorecard. Die Score-Merkmale werden dabei iterativ unter Berücksichtigung ihrer Interkorrelationen ausgewählt. Um eine Verzerrung der Scorecard zu vermeiden und das Prognosemodell zu verbessern, verwenden wir verschiedene analytische Abgelehnten-Zuordnungsmodelle.

Die eingesetzten Scorecards werden danach regelmäßig von unseren Spezialisten aus dem Risikomanagement analysiert. Dabei wird überprüft, ob die erforderliche Trennschärfe noch vorhanden ist oder ob eine Nachjustierung erforderlich ist.


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Application Scoring vs. Behaviour Scoring:
Lösungen für Neu- und Bestandskunden

Die Scorebewertung für Neukunden wird Applikation Scoring genannt. Dabei können nur die zum Zeitpunkt des ersten Auftrags vorhandenen Kriterien genutzt werden. Die dynamische Anreicherung mit Auskunftei-Informationen spielt hier zusätzliche eine wichtige Rolle. Auf diese Art und Weise können erstaunlich genaue Prognosen zum Zahlungsverhalten getroffen werden. Durch die punktgenaue Score-Skala lässt sich der Cut-Off-Wert, also der Punkt, ab dem Kunden abgelehnt werden, exakt steuern.

Bei Bestandskunden ist das Spektrum der für die Entscheidung relevanten Kriterien wesentlich höher, da bereits Erfahrungswissen über das Zahlungsverhalten vorliegt. Diese Kriterien werden mittels Behaviour Scoring genutzt, um zukünftige Verhaltensweisen vorherzusagen. So können Sie “kritische Kunden” frühzeitig erkennen und Ihre Limitpolitik entsprechend ausrichten.


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