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Firmen interessieren sich für fast alles an ihren Kunden.

Wenn ein Unternehmen Prognosen für den Eintritt bestimmter Ereignisse in der Zukunft erstellen möchte, greift es auf Scoring-Modelle zurück. In ihnen werden zahlreiche statistische Verfahren angewandt, allerdings gleicht sich das Grundprinzip. Vorhandene Daten werden auf einen Wert -- den Score -- verdichtet: Dazu müssen zunächst die relevanten Beurteilungskriterien gefunden werden, denn nicht jedes Datum ist hilfreich.

Im Konsumentenscoring spielen persönliche Angaben eine Rolle wie das Alter, Zahl der Umzüge, Zahl der Kinder, die Bankverbindung, aber auch Angaben über das Wohnumfeld, die so genannten Geodaten. Dazu zählen nicht nur Bebauungsformen der jeweiligen Umgebung, sondern auch die gefahrenen Automarken, die Kaufkraft oder das Zahlungsverhalten in einer bestimmten Gegend.

Gefährlich hohes Einkommen

Häufig wird ein Kriterium erst im Zusammenhang mit anderen Daten relevant: Es macht einen Unterschied, ob eine Einzelperson oder ein Ehepaar zwei Kinder zu versorgen hat.

Auch können sich prinzipiell vorteilhafte Kriterien wie ein überdurchschnittliches Einkommen im Zusammenspiel mit anderen Daten als nachteilig erweisen. Beispielsweise hat sich herausgestellt, dass ab einem Gehalt von rund 100.000 Euro die Ausfallwahrscheinlichkeit steigen kann. Die Kunden übernehmen sich dann leichter, sagt Manfred Puckhaber, Analytiker bei der Unternehmensberatung Experian-Scorex.

Die relevanten Kriterien werden anschließend gewichtet und anhand bestimmter Regeln zum Score-Wert aggregiert. Anhand dieses Scores wird ein Kunde einer bestimmten Gruppe zugeordnet. Bei Banken können das Risikoklassen für einen möglichen Zahlungsausfall sein, bei Versicherungen die Schadensquotenklassen und bei Handelsunternehmen die Produktneigungen oder auch die möglichen Verhaltensvarianten im Mahnverfahren.

Die Art und Zahl der benötigten Daten hängt vom Scoring-Ziel ab. Im Kreditgeschäft haben sich etwa Daten zum Wohnumfeld als wenig hilfreich erwiesen. Hier zählen eher die Dauer der Bankverbindung, die Zahl der Arbeitgeberwechsel und die Angaben in der Schufa-Auskunft. Im Marketing, wo häufig weniger Daten vorhanden sind, spielen hingegen die leicht erhältlichen Geodaten eine größere Rolle.

(SZ vom 15.07.2005)