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Daten in der Gegenwart helfen Verluste in der Zukunft vermeiden: Optimieren Sie Ihre BNPL-Datenstrategie

Blog

Oktober 24, 2022 | Jonathan Pryer

Das Angebot an BNPL-Produkten (Buy Now, Pay Later) ist weltweit rasant gewachsen und bietet Kunden wie Unternehmen einen neuen Ansatz für Point-of-Sale-Finanzierungen. Zwischen 2019 und 2021 stieg die BNPL-Kreditvergabe allein bei den wichtigsten fünf Darlehensgebern um 970 %. Mit ihrem fortgesetzten Wachstum bindet die Branche nun auch neue vertikale Märkte mit ein wie Autoreparaturen, Lebensmittelkäufe, Flugtickets und mehr. Kunden verlassen sich auch bei Ausgaben im Alltag zunehmend auf BNPL, um ihren Cashflow im Griff zu behalten. Doch ohne Daten wäre all das nicht denkbar – genauer gesagt, ohne eine zuverlässige Datenversorgung.

Als BNPL-Anbieter ist die Datenversorgung sozusagen der Kern Ihrer Lösung. Mit den richtigen Daten können Sie Risiken besser abschätzen und Ihr Unternehmen gegen Betrug oder Kreditausfälle schützen.

BNPL-Datenstrategien reichen dabei weit über herkömmliche Kreditwürdigkeitsprüfungen hinaus und nutzen alternative Daten, um mehr Menschen einen Zugang zu Krediten zu ermöglichen und die Überprüfung schneller durchzuführen, ohne Ihr Risiko zu erhöhen.
Dies ermöglicht Ihnen zwar eine sichere Erweiterung Ihres Kundenstamms, führt gleichzeitig allerdings zu mehr Komplexität hinsichtlich der Anforderungen an die von Ihnen benötigten Daten. Wie können Sie also eine Strategie zur BNPL-Datenversorgung aufbauen, mit der die richtigen Daten bei Bedarf an die richtige Stelle gelangen?

Aufbau Ihrer Strategie zur BNPL-Datenversorgung

Es ist klar, dass jeder potentielle BNPL-Kunde einen Prozess durchlaufen muss. Doch wie soll dieses Verfahren aussehen? Jeder Schritt muss unterschiedliche Datenprüfungen enthalten, in denen die Engine entscheidet, ob dieser Kunde für den nächsten Schritt qualifiziert ist. Bei einer optimalen Datenversorgung werden nur jene Daten abgerufen, die für einen Kunden am jeweiligen Prüfpunkt benötigt werden. Diese Daten stammen von Ihren eigenen Datenintegrationen und von Datenpartnern.

Eine optimierte Datenversorgung zeichnet sich durch diese Eigenschaften aus:

  • Mehrere Schritte mit spezifischen Anforderungen
  • Mehrere Prüfpunkte, an denen Kunden zugelassen oder abgelehnt werden
  • Schritte, die an Komplexität und Kosten der Daten zunehmenDaten werden erst bei tatsächlichem Bedarf bereitgestellt und bezahlt

Markteinführung mit einem MVP:

Bei Ihrem Unternehmen handelt es sich um ein Startup, das seine erste BNPL-Lösung realisiert? Einen Finanzdienstleister, der seine Produktlinie erweitert? Vielleicht einen Online-Shop, der seine Kundenreichweite erhöhen möchte? In jedem Fall sollten Sie bei der Entwicklung einer neuen oder der Optimierung einer bereits vorhandenen Strategie für die Datenversorgung Ihres BNPL-Produkts mit einem Minimum Viable Product (MVP) beginnen – den unverzichtbaren Grundlagen für die Markteinführung Ihres Produkts.

Bei einem MVP handelt es sich um das Verfahren mit den wenigsten Prüfungen, bei dem auch nur eine geringe Datenmenge abgerufen wird. Der Start mit einem MVP bietet folgende Vorteile:

  • Schnelle Markteinführung
  • Minimierung der Entwicklungskosten
  • Analyse der grundlegenden Leistungsfähigkeit des Systems zur Optimierung künftiger komplexerer Varianten

Für den Start mit einem MVP benötigen Sie Daten für die folgenden drei Schlüsselbereiche:

  • Kontrollen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften wie KYC/AML
  • Identitätsprüfung
  • Kreditrisiko

Ein MVP für Verbraucherkredite könnte wie folgt aussehen:

Schritt 1: KYC

Der erste Schritt des Verfahrens besteht in der Verifizierung der grundlegendsten Daten, um Alter, Adresse und Identität eines Kunden zu überprüfen. Wenn Sie die Identität einer Person nicht verifizieren können, können Sie ihr auch kein Darlehen geben.

Schritt 2: Betrugsprävention

Mit dem zweiten Schritt tauchen wir tiefer in die Identität einer Person ein und stellen sicher, dass sie tatsächlich ist, wer sie behauptet zu sein, um damit Betrugsversuche zu unterbinden. Für eine Betrugsverhütung wird eine Vielzahl von Daten herangezogen, darunter eine Verifizierung der E-Mail-Adresse, falls eine SIM-Karte ausgetauscht wurde, und andere verhaltensbasierte und alternative Daten. Stimmen nicht alle dieser Daten überein, könnte das ein Warnsignal für einen Betrugsversuch sein und die Person abgelehnt werden.

Schritt 3: Kreditrisiko

Der letzte Schritt besteht in der Überprüfung der Kreditwürdigkeit. Über eine Auskunftei erfolgt eine oberflächliche Bonitätsprüfung, mit der Sie Auskunft über die Kreditwürdigkeit eines Kunden erhalten, ohne diesen Wert durch die Abfrage zu beeinflussen. Bei einem MVP würden BNPL-Anbieter höchstwahrscheinlich alle ablehnen, deren Wert unter einem bestimmten Grenzwert liegt oder auch Personen, deren Bonitätshistorie nicht umfangreich genug ist, um überhaupt einen solchen Wert zu erhalten. Schafft es eine Person durch das ganze Verfahren, werden die Daten ganzheitlich durch eine Bewertungs-Engine geprüft, die entscheidet, ob und zu welchen Bedingungen ein Kredit gewährt werden kann.

Über das MVP hinaus: Optimieren Sie Ihre Datenstrategie

Über die zur Einführung eines MVP erforderlichen Grundlagen hinaus können Sie, abhängig von der Risikobereitschaft und den Zielen Ihres Unternehmens, die Datenversorgung weiter optimieren. Folgende Punkte könnten vor einer Aktualisierung Ihrer Datenversorgung hilfreich sein:

  • Eine Gegenüberstellung des anvisierten Erfolgs und Ihrer Ziele
  • Die Identifizierung von Schwachstellen in Ihrer Datenstrategie

Vielleicht entscheiden Sie sich im Hinblick auf die Markteinführung Ihrer BNPL-Lösung tatsächlich für eine Minimallösung. Wenn Ihr Unternehmen später wächst und Sie zusätzliche Komplexität benötigen, können Sie immer noch neue Datenpunkte und Datenpartner integrieren. Denken Sie an die Art von Kunden, die Sie an Ihr Unternehmen binden möchten,
an Ihre geschäftlichen Ziele und die Präventivmaßnahmen, die Sie ergreifen möchten. Beantworten Sie dann diese Fragen für sich:

Wie hoch ist der Prozentsatz betrügerischer Anträge, die sich mit unserem aktuellen Verfahren nicht herausfiltern lassen? Steht dies im Einklang mit Ihren geschäftlichen Zielen? Falls nicht, sollten Sie folgende Maßnahmen erwägen:

  • Ergänzen Sie die bereits in Ihrem Verfahren vorhandenen Schritte um zusätzliche Prüfungen zur Identifizierung von Betrugsversuchen
  • Ergänzen Sie das Verfahren um zusätzliche Schritte zur Betrugsprävention
  • Verbessern Sie laufend Ihre Datenquellen, um das Verfahren zu optimieren

Bieten wir unseren Kunden die attraktivsten Bedingungen? Wie können wir die Konversionsrate erhöhen? Um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und die Personalisierung zu erhöhen, könnten Sie folgende Daten verwenden:

  • Verhaltenstrends
  • Geolokalisierung
  • Aktivität und Nutzung

Wie effektiv sind wir bei der Verringerung von Zahlungsausfällen? Gelingt es uns, am richtigen Punkt des Verfahrens nicht zahlungsfähige Kunden herauszufiltern? Achten Sie darauf, dass Ihr Workflow folgende Punkte umfasst:

  • Vorab-ScreeningScoringZusätzliche Datenprüfpunkte in vorhandenen Schritten

Wünscht sich ein BNPL-Anbieter eine zuverlässige Datenversorgung zur Prüfung von Kreditwürdigkeit, Identität und Betrugsprävention bei gleichzeitiger Maximierung der Effizienz, könnte ein optimierter Workflow so aussehen:

Vorscreening

Bei einem Vorscreening erfolgt eine etwas gröbere Verifizierung der Identität, wobei die Erfüllung der Mindestanforderungen sichergestellt wird. Es handelt sich hierbei um eine schnellere und effizientere Möglichkeit zum Herausfiltern nicht qualifizierter Anträge, ohne unnötig viel Zeit oder Ressourcen zu beanspruchen.

Wie könnte ein Vorscreening bei einer optimierten Datenversorgung aussehen? Nehmen wir einmal an, eine Person unter 18 Jahren stellt einen Antrag. Dieser Person ist es rein rechtlich nicht erlaubt, einen Kredit aufzunehmen, also wird ihr Antrag abgelehnt. Im Falle eines MVP würde trotzdem die Identität einer Person überprüft, die eigentlich das Produkt gar nicht nutzen kann. Dabei ist die Durchführung dieser Überprüfung vollkommen überflüssig, da es sich nicht um einen zahlungsfähigen Kunden handelt. Mit der Optimierung wird sichergestellt, dass Sie nur auf jene Daten zugreifen, die Sie im jeweiligen Schritt auch wirklich benötigen.

Scoring

Beim Scoring werden ergänzende Daten herangezogen, die im Hinblick auf das mit einem Kunden einhergehende Risiko ein klareres Bild ergeben. Dazu zählen die Daten von mobilen Endgeräten, zusätzliche Prüfungen zur Identifizierung von Betrugsversuchen oder alle anderen alternativen Daten, mit denen Sie Ihre Entscheidungs-Engine füttern möchten.

Warum sollte Ihr Verfahren ein Scoring enthalten? Auch hier geht es wieder um die optimale Effizienz Ihres Verfahrens bei minimalen Kosten. An diesem Punkt wissen Sie bereits, ob ein Kunde zahlungsfähig ist, wer er ist und wie es um seine Finanzen bestellt ist – diese Daten können direkt abgerufen werden. Mit dem Scoring ergänzen Sie das Verfahren um verhaltensbezogene Informationen, deren Analyse zeitaufwendiger und kostenintensiver ist.
Sie sollte also nur erfolgen, wenn alle anderen Punkte bereits abgearbeitet sind.

Letztendlich ist es so, dass Ihr Scoring umso genauer wird, je mehr relevante Daten Sie hierfür heranziehen können. So können Sie künftige Zahlungsausfälle besser vorhersagen und haben leichtes Spiel bei Upsell- und Cross-Selling-Angeboten, da Sie über die richtigen Daten verfügen. Die Optimierung Ihrer Datenversorgung für BNPL-Angebote an Ihre Kunden hängt davon ab, ob Sie die ideale Anzahl von Prüfungen und Schritten finden, um die Kreditwürdigkeit und das Risiko genau zu ermitteln und dabei das Verfahren schnell und effizient gestalten können.

Bereit für den Start und die Erweiterung Ihrer BNPL-Produktpalette? Behalten Sie diese Herausforderungen in Bezug auf die Datenversorgung im Blick

Mit der stetig steigenden Zahl von BNPL-Produkten weltweit haben sich neue Märkte aufgetan, die ihrerseits wieder neue Herausforderungen mit sich bringen. Für den Aufbau einer globalen Datenversorgung müssen Sie sich mit regionalen Gesetzen, Anbietern, technischen Herausforderungen und mehr auseinandersetzen. Manche dieser Herausforderungen können die Umsetzung Ihrer Datenstrategie verzögern:

  • Identifizierung relevanter Datenquellen vor Ort
  • Aushandeln mehrerer Verträge
  • Einhaltung der unterschiedlichen Gesetze und Vorschriften
  • Gewährleistung des Datenschutzes im Hinblick auf regional unterschiedliche Vorschriften
  • Normalisierung von Datenformaten
  • Aufbau und Pflege von Integrationen
  • Unterstützung globaler Strategien

Die BNPL-Branche entwickelt sich rasant und Sie müssen auf jeden Fall sicherstellen, dass Ihre Datenversorgung sich problemlos iterieren lässt, um auf sich verändernde Marktbedingungen und neu aufgelegte Gesetze reagieren zu können.

Daten sind die Grundlage von BNPL

Unabhängig von Trend, Kundentyp oder Region ist Ihre BNPL-Lösung ohne entsprechende Datengrundlage wertlos. Die Fähigkeit, unterschiedliche Datenquellen zum richtigen Zeitpunkt und in der richtigen Reihenfolge abzufragen, ist der Trumpf einer optimierten Datenversorgung. Eine optimierte Datenversorgung füttert Ihre Entscheidungs-Engine mit den benötigten Informationen, um für jeden Antrag eine intelligentere Entscheidung zu treffen.

Der Aufbau einer eigenen Datenversorgung kann allerdings zu einer Herkulesaufgabe werden und Ihnen jede Menge Kopfschmerzen bereiten. Sie sollten sich eher für einen Datenpartner entscheiden, der Ihnen diese Aufgabe abnimmt und Ihnen die für Ihr BNPL-Geschäft erforderlichen Integrationen zur Verfügung stellt.

Ideal wäre:

  • Ein Datenvertrag mit Zugriff auf mehrere Datenquellen
  • Beseitigung zahlreicher Integrationen dank einer einheitlichen API
  • Eine große Auswahl an Datentypen und -quellen, einschließlich alternativer Daten
  • Professionelle Aufbereitung der auf Ihre Anforderungen abgestimmten Datenquelle
  • Vereinfachte Datenversorgung ohne Programmieraufwand für die Steuerung durch technisch wenig versierte Nutzer
  • Weltweiter Datenzugriff
  • Integration in Ihre Entscheidungstechnologie zur Gewährleistung nahtloser und intelligenterer Entscheidungen

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