Ein Thema, mit dem ich mich auf Hitmeister viel beschäftige, ist Fraud. Bei mehreren 100.000 Kunden in der Datenbank hat man zwangsläufig auch mit Betrügern und Irren zu tun. Wir bieten die Zahlung per Lastschrift auf eigenes Risiko an und geben damit den Kunden effektiv einen Kurzkredit. Eine zentrale Frage, die wir da bearbeiten, ist wem man wann und bis zu welchem Betrag die Zahlung per Lastschrift erlaubt. Kunden, die kein Geld auf dem Konto haben oder aber die Lastschrift zurückgehen lassen, verursachen bei uns erhebliche wirtschaftliche Schäden.
Gleichzeitig ist es für uns wichtig, möglichst vielen Kunden die Zahlung per Lastschrift zu erlauben. Wenn dem Kunden diese Zahlungsmöglichkeit nicht angezeigt, verdoppelt sich die Abbrecherquote auf der Zahlungsseite. Und das obwohl wir mit Kreditkarte, Paypal, Sofortueberweisung usw. viele andere Methoden anbieten. Die Deutschen lieben Lastschrift (fast so viel wie Rechnung, wie eine interessante Studie im shopbetreiber-blog gezeigt hat), ausblenden kostet also Kunden.
Wer per Lastschrift zahlen kann, wird durch verschiedene Faktoren determiniert:
- Kundenhinstorie
- SCHUFA, Creditreform, Bürgel Scores
- Mikrogeographische Merkmale
- Zusammensetzung des Warenkorbs
- usw. (secret sauce)
Mein Kollege Matthias, unser Leiter Kundenservice, meinte er hätte das Gefühl, dass Nachts wesentlich mehr Fraud betrieben wird, als tagsüber. Die Tageszeit könnte also ein Faktor für die Menge an Rücklastschriften sein. Genauso wie der Wochentag, oder auch der Tag im Monat (wenn am Ende des Monats das Geld knapp wird…)
Ich bin mal hergegangen und habe den Fraud im Tages-, Wochen- und Monatsverlauf analysiert. In den Grafiken unten habe ich die Zahlen normalisiert und dabei den Durchschnitt auf 100 gesetzt. Als Datenbasis dienten alle Lastschriften auf Hitmeister bisher. Die genauen Zahlen sind natürlich streng geheim…
Zuerst zum Wochenverlauf: keine wirklich messbaren Auswirkungen. Schwankungen um die 5% im wochenverlauf würde ich als “random noise” ignorieren bzw. nicht als Faktor benutzen.
Im Monatsverlauf: am Ende des Monats steigt die Rücklastschriftquote schon an. Ich habe den linearen Trend mal eingezeichnet. Die Varianz zwischen den Tagen ist aber so hoch, dass sich das nicht wirklich als Faktor eignet. Eventuell irgendwann in der Zukunft mal, bei Leuten, mit niedrigen SCHUFA-Scores.
Was hingegen interessant ist, ist wie sich der Fraud (also Rücklastschriften) im Tagesverlauf entwickelt.
Nach ca. 01:00 Nachts steigt der Fraud massiv an. Zwischen 01:00 und 08:00 Uhr ist die Rücklastschriftenquote teilweise doppelt so hoch wie tagsüber. Diese Information wird sicherlich in die nächste Iteration unseres Fraud-Prevention-Systems einfliessen.
Ich spiele immer wieder mit dem Gedanken, von dem aktuellen regelbasierten System zu einem Bayesschen Filter zu wechseln. Das Grundproblem bei der Bonitätsprüfung ist letztendlich das gleiche wie beim Spam-Management: wie unterscheide ich ham (gute Kunden) von spam (schlechte Kunden). Der Vorteil von einem Bayesschen Filter: das System lernt die Filterregeln von alleine und erkennt Muster und Tendenzen die wir per Hand nicht finden. Sind GMX-Adressen beliebter bei Betrügern? Gibt es bei Vornamen Häufungen? Was kaufen Betrüger gerne? Der Nachteil: das System wird irgendwo zu einer Blackbox, die von uns nur noch begrenzt nachvollziehbare Entscheidungen fällt. Da braucht man Wege um den alpha und beta Fehler zu messen. Ein interessantes Thema, was mich aber immer wieder auch ärgert. Warum bestellen Leute Sachen, die sich nicht bezahlen können? Bei Nahrungsmittel oder Strom meinetwegen, aber muss jemand der Privatinsolvenz angemeldet hat noch eine PS3 kaufen, die er nicht bezahlen kann?
einfach nur saucool
viel erfolg weiterhin und sehr schöne beobachtung (also für mich als interessierten jetzt… schön isses für euch ja nich. wir haben ein ähnliches problem, rücklastschriftgebühren sind fast so hoch wie eine abogebühr die wir einziehen.
floh
April 24th, 2009
Sehr gut. Messen, messen, messen. Der Kampf wird nicht mit, sondern hinter dem Marketing gewonnen.
Michael Dunker
April 24th, 2009
Ich kann deiner Auswertung absolut zustimmen. Ich habe das ganze nochmal auf einzelne Tage hin ausgewertet. Mein Fazit: Samstag Abends Besteller bergen das höchste Risiko.
imaos Dresden
April 24th, 2009
hmmm halb drei bis sieben die Möglichklastschrift abstellen?
heikoseifert
April 24th, 2009
[…] Wann passiert Fraud? Sind Nachts alle Kunden grau? Scoring und co. Ein Thema, mit dem ich mich auf Hitmeister viel beschäftige, ist Fraud. Bei mehreren 100.000 Kunden in der Datenbank hat man zwangsläufig auch mit Betrügern und Irren zu tun. Wir bieten die Zahlung per Lastschrift auf eigenes Risiko an und geben damit den Kunden effektiv einen Kurzkredit. Eine zentrale Frage, die wir da bearbeiten, ist wem man wann und bis zu welchem Betrag die Zahlung per Lastschrift erlaubt. Kunden, die kein Geld auf dem Konto haben oder aber die Lastschrift zurückgehen lassen, verursachen bei uns erhebliche wirtschaftliche Schäden. Managing Tech […]
Lesenswert: Spox, medienlese.com, Amazon, Ebay, Twittercharts, Fraud :: deutsche-startups.de
April 24th, 2009
Sehr interesanter Beitrag. Auch ich habe so meine Erfahrung mit den Zahlungsarten Rechnung und Lastschrift gemacht. Wenn man sowas mal 1/2 Jahr anbieter und Lastschrift schon merh als 2 Jahre, entwickelt man ein bestimmtes Bauchgeführt bei entsprechenden Auffälligkeiten. Was die Leute angeht, die Bestellen aber nicht bezahlen können, scheiden sich bei mir echt die Geister. Denn verstehen kann ich dieses Verhalten nicht wirklich und nachvollziehbar ist dies auch nicht. Wenn ich aber dann den TV einschalte und einen gewissen Herrn sehe, der den Leuten suggeriert man könne einen mühsam angehäuften und mit Liebe gestalteten Schuldenberg mit nur 45 Minuten und 2 Werbeblöcken weg bekommen, dann geht mir einfach nur der Hut hoch. Meine Frage wäre in diesem Fall mal, den IQ solcher Leute zu überprüfen ob es hier vielleicht einen gewissen Zusammenhang gibt. Das wäre doch mal was für eine Prüfung.
Gruß Stefan
Stefan
April 24th, 2009
Klasse Artikel! Danke dafür
Kolja
April 25th, 2009
Verdammt gute Beobachtung. Hilft mir sehr. Wir stehen vor der Entscheidung Zahlungen per Bankeinzug über Moneybookers anzubieten und absichern zu lasssen. Die Abwicklungsgebühr ist hoch, doch wenn es eine so beliebte Zahlart ist und die Rücklastschriften gleich “0″ sind. Wir werdens mal testen.
Horst Winkler
April 25th, 2009
Hallo und vielen Dank für die freundlichen Kommentare! Ich werde weiter berichten, was bei uns im Fraud Management passiert, scheint ja auch für andere ein spannendes Thema zu sein
Jan
April 26th, 2009
[…] friend Jan posted another cool article over at Managing Tech analyzing the spreading of return debit notes on […]
PixelMyAss(!) » Blog Archive » Fraudsters seem to love the limelight
April 27th, 2009
Interessant auch die Frage, welche Maßnahmen man ergreift, wenn man auf einen Betrüger stößt. Läßt man die Sache auf sich beruhen, oder vollstreckt man durch, schickt zweimal in der Woche den Gerichtsvollzieher zur Taschenpfändung und erstattet Anzeige wegen Eingehungsbetrug?
Allerdings ist es wohl verständlich, wenn sich dazu niemand öffentlich äußern will
joheines
April 28th, 2009
[…] kleiner Nachtrag zu meinem vorherigen Beitrag, ohne weitere Kommentare, hier ein hilfesuchender Ex-Kunde bei frag-einen-anwalt.de: ich 19 habe […]
Managing Tech » Blog Archive » Kleiner Nachtrag zu “Wann passiert Fraud? Sind Nachts alle Kunden grau?”
Juni 2nd, 2009
gibt es unterschiede zwischen kleinen und großen beträgen? interessant für uns, weil wir zahlungen im bereich 5-20 euro haben.
isaak
Juli 16th, 2009
Hi Isaak,
bei kleinen Beträgen fallen die (fixen) Scoring-Kosten stärker ins Gewicht, das muss man berücksichtigen bei der Frage wen mal überprüft und dann durchlässt oder nicht.
Ob es eine Korrelation gibt zwischen der Höhe der Zahlung der Rück-LS Quote habe ich noch nicht geguckt. Wir bieten aber Kunden mit höheren Einkaufswerten tendenziell seltener LS an, das müsste man also genau berechnen
Jan
Juli 16th, 2009
Hallo.
Die Untersuchung hört sich für mich logisch an.
Kunden, die einer regelmäßigen Arbeit nachgehen, dementsprechend über Geld verfügen und Ihre Rechnungen bezahlen, schlafen in der Regel nachts.
Ergo - bestellen solche Leute eher tagsüber.
Bestellungen in der Nacht kommen dagegen potenziell eher von Menschen, die arbeitslos sind und daher auch des nachts viel Zeit haben, im Netz herumzusurfen und einfach mal drauf los zu bestellen.
Klar - es gibt auch ein paar Schichtarbeiter, aber grundsätzlich macht das so schon Sinn.
Hauke
September 19th, 2009