Risiken beim Rechnungskauf vermeiden

Eines guten Tages stellte Finn fest, dass er pleite war. Ein Job musste her. Deshalb fragte Finn einige geschäftstüchtige Tiere, ob er für sie arbeiten könnte.

Beim verbindlichen Falter hatte er Glück: „Verbindlichsten Dank für dein Angebot.“, sprach der Falter, „In der Tat könnte ich Unterstützung bei der Bearbeitung der Bestellungen in meinem Online-Shop gut gebrauchen.“ – „Oh, toll! Was soll ich tun?“, fragte Finn fröhlich. „Ich könnte Waren aus dem Lager holen, Rechnungen schreiben, Pakete  packen und zukleben, tolle Artikeltexte schreiben und noch ganz viel mehr.“

„Nicht so forsch, kleiner Finn!“, pfiff ihn der Falter zurück, „Ich habe eine Aufgabe für dich, bei der es sehr auf Genauigkeit ankommt.“ Finn wurde neugierig: „Erklär es mir!“, bat er den Falter. – „Du wirst die Bestellungen von Kunden, die gegen Rechnung bestellen möchten, bearbeiten,“ antwortete der Shopbetreiber.

„Oh, Rechnungskauf kenne ich, dass ist eine ganz tolle Sache. Die Zahlungsart wünschen sich die meisten Kunden,“ punktete Finn. – „Genau!“, freute sich der Falter über Finns Kenntnisse. „Aber für den Shopbetreiber ist es sehr wichtig, noch vor der Bestätigung der Zahlart herauszufinden, ob der Verdacht auf einen Betrugsfall vorliegt. Das wird deine Aufgabe sein.“ Finn erwiderte verunsichert: „Das habe ich aber noch nie gemacht. Ich weiß gar nicht wie das geht….“

„Kein Problem, kleiner Fuchs“, beruhigte ihn der Falter, „ich haben einen Risikoerkennungsprozess. Wichtig ist nur, dass du ihn genau befolgst. Es geht fast so wie bei einer Taube, die Erbsen sortiert – die guten ins Töpfchen, die schlechten ins Kröpfchen. Und das machst du nach den Regeln, die ich dir jetzt vorstelle.“

Finn freute sich über das Vertrauen und spitzte die Ohren, als der Falter zu erklären begann.

„Im ersten Schritt prüfst du, ob die Adresse, die der Besteller angegeben hat, wirklich existiert. Dazu benutzt du das ‚Strassenverzeichnis‘. Darin ist jede Strasse mit der Postleitzahl und den existierenden Hausnummern aufgeführt.

Mit diesen Informationen kannst du Rechtschreibfehler in den Adressen korrigieren, so dass wir nur noch postalisch korrekte Adressen haben. Dabei werden dir gelegentlich Adressen auffallen, die es gar nicht gibt. Bei denen ist die Hausnummer zu hoch oder die Straße existiert nicht. An solche Adressen liefern wir natürlich keinesfalls gegen offene Rechnung.“

„Ok!“, sagte Finn, „Dann haben wir Adressen, an die ausgeliefert werden kann. Was tue ich als nächste?“

„Die korrekte Adresse ist nicht nur für den Zusteller wichtig. Wir brauchen sie auch, wenn wir bei einer Bonitätsdatenbank  nachfragen wollen, ob es negative Versandhandelserfahrungen zu dem Besteller gibt. Den Besteller findet die Bonitätsdatenbank am besten mit vollständigen und korrekten Daten.“

„Und mit einer negative Bonitätsauskunft fallen wieder ein paar ins Kröpfchen!“, folgerte Finn.

„Richtig. Dann wissen wir, wer Zahlungsprobleme hatte und daher besser nicht gegen offene Rechnung beliefert werden sollte“, fasste der Falter zusammen. „Nun musst du herausfinden, ob es die Person wirklich gibt oder ob es möglicherweise die Fake-Identität eines Betrügers ist. Dafür verlassen wir uns wieder auf einen Bonitätsanbieter. Wenn der uns sagt, dass er die Person kennt, ist der Grund dafür oft, dass die Person ein Bankkonto hat oder einen Mobilfunkvertrag – und so etwas bekommt man nur, wenn man seinen Ausweis vorzeigt. Wir liefern also nur an Personen, die beim Bonitätsanbieter bekannt sind.“ – „Klar, das macht Sinn“, stimmte Finn zu. „Aber woher wissen wir, ob die Person noch lebt? Nicht dass  ein Betrüger auf den Namen eines Verstorbenen bestellt.“ – „Gute Frage!“, lobte der Falter. „Die Bonitätsdatenbanken bekommen regelmäßig eine Liste aller Verstorbenen von den Standesämtern und löschen die betreffenden Datensätze aus ihren Datenbanken.“ Das beruhigte Finn.

„Und wo wir gerade mit den Bonitätsdaten arbeiten“, erklärte der Falter weiter,“ schaust du bei allen Neukunden nach, ob im Umfeld von deren Adresse typischerweise Rechnungen bezahlt werden oder eher nicht. Das sind sogenannte ’soziodemographische Daten‘. Und hier habe ich eine Schwelle definiert nach der du risikobehaftete Regionen aussortieren musst.“

Finn war begeistert, was man mit Namen, Adresse und idealerweise Geburtsdatum alles für die Minimierung von Risiken tun konnte. „Okay! Ich mache das alles  genau so, wie Du es mir beschrieben hast“, nahm Finn seinen Arbeitsauftrag an. „Muss ich noch mehr beachten?“

„Ein bisschen mehr ist noch zu tun. Du musst herausfinden, ob die IP-Adresse, die bei der Bestellaufgabe verwendet wurde, verdächtig aussieht. Bedenklich sind beispielsweise Bestellungen für Deutschland, die in Afrika aufgegeben wurden. Da habe ich eine genaue Liste, nach der du weiter aussortieren kannst.

Und zu guter Letzt musst du immer noch das Kreditlimit überprüfen. Für jeden Kunden haben wir einen speziellen Höchstbetrag hinterlegt, bis zu dem er beim Rechnungskauf beliefert wird.“ – „Diesen muss man sicher auch bei mehreren Bestellungen einhalten, um nicht ins Kröpfchen zu gelangen“, dachte Finn mit. „Richtig“, bestätigte der Falter. „Und da wir es besonders gut machen wollen, schauen wir auch noch bei jeder Adresse auf das Kreditlimit. Es ist auffällig, wenn viele Menschen unter derselben Adresse gleichzeitig Bestellungen absetzen. Dann kann es auch sein, das ein Betrüger die Identitäten mehrerer Personen unter einer Adresse benutzt, um das personenbezogene Kreditlimit zu umgehen.“

Finn fühlte perfekt auf seinen neuen Job vorbereitet und stürzte sich in die Arbeit – stolz einen Job zu haben, der sich direkt auf den Erfolg des Shops auswirkt.

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