Ein Prozess: Annahmequote optimieren
Die Annahmequote ist eine sehr wichtige Metrik, für unsere Kunden genauso wie für uns. Sie wird heiß diskutiert, unterschiedlich gemessen und interpretiert. Eines ist klar: je höher die Annahmequote, umso glücklicher sind unsere Kunden, denn es bedeutet mehr Umsatz für sie.
Kunde, Käufer*in und Ratepay „kontrollieren“ die Annahmequote
Was auch klar ist: Beim risikoreichen Geschäft mit Rechnung, Lastschrift und Ratenzahlung ist eine Annahmequote von 100 % unrealistisch. Wir versuchen aber natürlich stets die höchste Annahmequote für den Händler oder Marktplatz herauszuholen. Dabei spielen viele Faktoren eine Rolle. Einige kann Ratepay kontrollieren, andere nicht. Ein Faktor, den wir nicht kontrollieren können, ist, welche Käufer*innen unsere Zahlungsmethoden verwenden. Das sind zum großen Teil das, was wir“ typische Menschen“ nennen. Es gibt allerdings auch die Leute, die sich die Artikel nicht leisten können, weil sie sich zum Beispiel in einem privaten Insolvenzverfahren befinden. Darüber hinaus gibt es noch Betrug (für uns hauptsächlich Identitätsdiebstahl), eine sehr hässliche Seite im E-Commerce.
Faktoren, die wir kontrollieren können, sind vor allem technischer Natur. Dazu gehört auch der qualifizierte Umgang mit unserem Risikoappetit.
Risikomanagement im Lichte eines nachhaltigen und flexiblen Service
Das heißt, um einen nachhaltigen und innovativen Service für unsere Kunden bereitstellen zu können, müssen wir darauf achten, uns beim Käuferrisiko nicht zu überheben. Zusammengefasst unterteilen wir die Bestellwünsche der Käufer in drei Kategorien:
- typische Käufer*innen
- Käufer*innen, die aus unserer Sicht ihren finanziellen Rahmen überreizen und schließlich
- Menschen oder auch Maschinen, die sich als Käufer*in ausgeben, aber uns und den Händler betrügen wollen.
Bei den typischen Käufer*innen zielen wir darauf ab, alle Bestellwünsche zuzulassen. In den Kategorien b und c müssen wir eine Abwägung treffen, welches Risiko wir eingehen. Gerade in Bezug auf Betrug sind wir hier besonders aufmerksam.
Je mehr Kunden wir haben und je diverser sie sind, umso mehr profitiert jeder einzelne Kunde
Wir haben in Sachen Bestellwünsche bereits viele Verhaltensdaten über viele Branchen hinweg gesammelt. Darauf basieren wir unter anderem unsere initialen Risikoprofile für neue Kunden. So starten wir mit jedem neuen Händler mit einer bestimmten Annahmequote. Sobald ein Händler bei uns live geht, steht sein Trafik unter enger Beobachtung. Daraus ziehen wir in kurzen Iterationen Schlüsse, um das gesamte System weiter zu optimieren. Das bedeutet:
- Wir identifizieren technische Fehler, die während der Integration vielleicht nicht aufgefallen sind
- Wir beobachten nun echten Live-Trafik des Händlers und können so die Risikoeinstellungen passgenau optimieren.
Eine Treppe zur optimalen Annahmequote
Wie sieht die Optimierung aus? In erster Linie schauen wir uns das Bestellverhalten an. Dabei steht die zügige Reduktion der Falsch-Positiv-Rate im Vordergrund. Falsch-Positiv heißt für uns, dass wir eine Bestellung abgelehnt haben, die jedoch bezahlt worden wäre. Mit der Zeit bekommen wir auch ein besseres Verständnis, zum Beispiel über die Betrugsmuster, wodurch wir wiederum unser Präventionssystem weiter anpassen können.
Über die Zeit betrachtet sieht dieser Prozess dann aus wie ein Tanz: Schritt eins ist die Reduzierung der Falsch-Positiv-Rate, Schritt zwei dann die Steigerung der Betrugsprävention (die Statistikkenner unter den Leser*innen können hier auch die Falsch-Negativ-Rate einsetzen). So erreichen wir, je nach Kontext, eine Art optimale Annahmequote innerhalb weniger Monate. Dieser Tanz ist umso herausfordernder, je diverser die Kunden und Produkte des Händlers oder Marktplatzes sind.
Damit haben wir für unsere Kunden einen agilen, schlanken und eng abgestimmten Verbesserungszyklus für die Annahmequote entwickelt.
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