Scoring bezeichnet einen Zahlenwert, der eine möglichst objektive und zutreffende Vorhersage zur Bonität von Kreditkunden ermöglicht. Anhand gesammelter Erfahrungen und Werte in Bezug auf die Kreditwürdigkeit auf Basis einer statistischen Analyse können Unternehmen diese zur Kreditentscheidung und zur Festlegung von Zinssätzen verwenden.
Das Ziel dabei: Risiken bei der Kreditvergabe sollen vermieden und Zahlungsausfälle (beispielsweise beim Kauf auf Rechnung oder dem Ratenkauf) minimiert werden.
Kreditscores können auf verschiedenste Daten zurückgreifen. Dazu gehören beispielsweise interne Kundendaten und persönliche Eigenschaften des potenziellen Kreditors (Beruf, Arbeitgeber, Familienstand, verfügbares Einkommen, Vermögensverhältnisse, erwartete Ausgaben). Bei eigenen Kunden können auch Erfahrungen aus Kundenbeziehungen hinzugezogen werden. Auch externe Daten von Auskunfteien, wie beispielsweise SCHUFA und CRIF Bürgel finden Anwendung.
Im E-Commerce ist es auch möglich, zusätzliche Informationen, die durch den Online-Shop zurückgespielt werden, zu nutzen. So können beispielsweise Informationen wie das zum Kauf genutzte Gerät oder Betriebssystem in die Bewertung integriert werden, wenn sich diese Kriterien als statistisch belastbar herausstellen.
Durch die Standardisierung des Vorgangs bleiben persönliche Präferenzen – beispielsweise von Sachbearbeitern – außen vor. Das Scoring ist empirisch validierbar und durch EDV-Verfahren technisch verfeinerbar. Für den Kreditgeber (bspw. einen Onlinehändler) wird der Entscheidungsprozess durch die Automatisierung wirtschaftlicher und kostengünstiger. Beim Scoring ist unbedingt darauf zu achten, die Datenschutzrichtlinien einzuhalten und auf eine hohe Datenqualität zu achten (Alter der Daten, mögliche Fehlerquellen). Eine ständige Aktualisierung der zugrundeliegenden Daten ist unabdingbar.
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.
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.