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Dieser Leitfaden bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Durchführung einer umfassenden Bonitätsanalyse. Von der Datensammlung bis zur abschließenden Bewertung wird jeder Schritt detailliert beschrieben, um Ihnen eine präzise Analyse zu ermöglichen.

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Einblicke in die am häufigsten begangenen Fehler bei der Bonitätsanalyse und Tipps, wie man sie vermeiden kann. Dieser Artikel hilft Ihnen, gängige Stolpersteine zu erkennen und Ihre Analysefähigkeiten zu verbessern.

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Die Auswahl der richtigen Software kann Ihre Bonitätsanalysen erheblich vereinfachen. In diesem Artikel stellen wir verschiedene Softwarelösungen vor und erörtern, welche Features sie bieten, um den Analyseprozess zu optimieren.

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Unter Bondaten versteht man die Informationen, die ein Kunde bei einem Einkauf als Beleg erhält, also die Daten auf dem Kassenbon. Diesen nimmt der Kunde im Original mit und das Handelsunternehmen behält eine Durchschrift.
Definition Bondatenanalyse

Nach Buhr (2006, S. 55) werden Bondaten und Warenkorbdaten häufig synonym verwendet, um die in der Kasse oder im Computer gespeicherte Liste der eingekauften Artikel eines Kunden zu beschreiben. Im Rahmen dieser Arbeit wird der Begriff Bondaten zu dessen Beschreibung verwendet.

Erfasst werden Bondaten an den Kassensystemen (vgl. 3.2.3). Sie können sich in der Praxis je nach Unternehmenstyp unterscheiden, dennoch können vier allgemeine Infor- mationsarten herausgefiltert werden, die in vielen Handelsunternehmen vorzufinden sind (Buhr 2006, S. 55-62):
1. Inhalt des Warenkorbes
Als erste Teilinformation der Bondaten wird der Inhalt des realen Warenkorbs, also die einzelnen gekauften Artikel abgebildet, die sogenannten Warenkorbdaten. Um mit den Bondaten ohne Rückgriff auf andere Informationsquellen sinnvoll arbeiten zu können, werden neben den Artikelnummern häufig auch die Stückpreise gespeichert, um direkte Rückschlüsse über die Preise der Artikel zum Zeitpunkt des Einkaufs durchzuführen. Des Weiteren empfiehlt es sich Mengenangaben zu den jeweiligen gekauften Produkten hin- zuzufügen, um eine mehrfache Speicherung eines einzelnen Artikels zu vermeiden. (Buhr 2006, S. 56-57)
2. Zeitpunkt und Ort des Kaufes
Außerdem enthalten die Bondaten Informationen darüber, wann die Erfassung eines Kassenbons abgeschlossen wurde, zu welchem Zeitpunkt also der Verkauf stattgefun- den hat (Buhr 2006, S. 57). Der Ort des Einkaufs kann ebenfalls erfasst werden (Boztuǧ und Silberhorn 2006, S. 105). Dies ist dann relevant, wenn es sich beispielsweise um einen Supermarkt mit mehreren Filialen handelt, sodass eine Differenzierung des Ortes eine Rolle spielt.
3. Art und Eigenschaften der Bezahlung
Die dritte Informationsart sind Daten über die Bezahlung selbst, wozu die Bezahlart zählt. (Buhr 2006, S. 59) Pietrowiak beschreibt das Bezahlsystem im Handel als die „Blutbahn" des Handels, also ein kritisches System, dass jederzeit funktionieren muss (Pietrowiak 2014, S. 11). Unterschieden werden kann dabei zwischen Barzahlungen und Debit- oder Kreditkartenzahlungen (Buhr 2006, S. 59). Der Anteil der Bar- und Unbar- Zahlungen variiert dabei je nach Land. Während in Finnland beispielsweise durchschnitt- lich fünf Mal in der Woche pro Person mit Karte gezahlt wird, ist es in Italien durch- schnittlich nur 32 Mal im Jahr pro Person der Fall. Insgesamt lässt sich jedoch eine Tendenz feststellen, nach der die Unbar-Zahlungen seit 2001 jährlich um ca. 7% an- steigen. (Pietrowiak 2014, S. 11)

Bondatenanalyse

4. Charakteristika des Kunden
Die letzte Informationsart betrifft den Kunden selbst. Mit Hilfe von Kundenkartenpro- grammen können mehrere Bondaten, die bei verschiedenen Einkäufen angefallen sind, einer bestimmten Person zugeordnet und analysiert werden. Der Kunde wird somit iden- tifizierbar. (Lambertz 2002, 42) Auch ohne die Verwendung von Kundenkarten können Warenkörbe einer bestimmten Person zugeordnet werden, wenn unbar bezahlt wird, da bei der Zahlung mit EC-Karten die Kontonummer und bei Kreditkarten die Kreditkarten- nummer gespeichert wird, um das Geld abzubuchen. Wenn diese Informationen dann nicht nur zur Abbuchung, sondern zusammen mit den anderen Bondaten gespeichert werden, können ebenfalls die Warenkörbe einzelnen Kunden zugeordnet werden. (Buhr 2006, S. 60-61)

Bondaten umfassen somit Informationen über die von einem Kunden zur gleichen Zeit, am gleichen Ort, mit einem bestimmten Zahlungsmittel erworbenen Güter (Boztuǧ und Silberhorn 2006, S. 105).

Definition Bondatenanalyse und Kennzahlen

Die Bondatenanalyse beschäftigt sich mit der Analyse der definierten Bondaten, die mit Hilfe der Kassensysteme gespeichert werden.

Da sich in Handelsunternehmen der Kundenkontakt in der Regel auf den Kassiervorgang beschränkt, bilden die Bondaten eine zentrale interne Ressource für Datenanalysen. (Becker und Schütte 2004, S. 470) Ein wichtiges Anwendungsgebiet für Datenanalysen ist das Absatzmarketing. In diesem Themengebiet muss eine Vielzahl von Bestimmungs- faktoren berücksichtigt werden, von dem Verhalten der Konkurrenz und Lieferanten über gesetzliche Restriktionen bis zum Verhalten der Konsumenten. Für die Planung absatzpolitischer Maßnahmen sind die Konsumenten von besonderer Bedeutung, da ihr Verhalten einerseits eine Ausgangsgröße (Bestimmungsfaktor) darstellt, auf dessen Grundlage Entscheidungen getroffen werden können und gleichzeitig auch eine Ergeb- nisgröße ist, mit dessen Hilfe der Erfolg der Maßnahmen gemessen werden kann (Heidel 1990, S. 1-3). Das Datenmaterial der Scannerkassen kann auf verschiedenen Aggrega- tionsebenen für unterschiedliche Zwecke verwendet werden (Heidel 1990, S. 42-99). Dazu können die aus dem Warenwirtschaftssystem entnommenen Rohdaten zu soge- nannten Kennzahlen aufbereitet werden.

Heidel definiert Kennzahlen als „absolute oder relative numerische Informationen, die [...] Tatbestände knapp und überschaubar beschreiben bzw. über sie informieren." (Hei- del 1990, S. 39) Reichmann et al. ergänzt dazu noch, dass sie zur internen Entschei- dungsunterstützung genutzt werden können und sich „sowohl auf gesamtunternehme- rische Daten als auch auf unternehmerische Teilfunktionen beziehen" können (Reich- mann et al. 2017, S. 39-40).

Absolute Zahlen können Einzelzahlen (z.B. Umsatz oder Absatz einzelner Sortiments- teile), Summen (z.B. aggregierte Umsätze mehrerer Perioden), Differenzen (z.B. Diffe- renz zwischen Umsatz und zurechenbaren Kosten als Deckungsbeitrag) und statisti- schen Maßzahlen, wie beispielsweise der Mittelwert als Angabe über die zentrale Ten- denz einer Verteilung. In der Literatur herrscht jedoch keine Einigkeit darüber, ob ab- solute Zahlen als Kennzahlen definiert werden können. Zum einen stehen die Zahlen zwar isoliert da und sind deshalb nur schwer vergleichbar, was gegen eine Definition als Kennzahl spricht (Heidel 1990, S. 44), zum anderen können relative Zahlen, also Ver- hältniszahlen, erst über zugrunde liegende absolute Zahlen hergeleitet werden (Becker und Winkelmann 2014, S. 68-69), weshalb sie in dieser Arbeit als Kennzahlen behandelt werden.

Relative Zahlen sind Zahlen, die eine Beziehung zwischen mindestens zwei Werten dar- stellen, wie Gliederungszahlen (z.B. Marktanteil auf Absatzbasis). Außerdem wird bei Kennzahlen der betriebliche Bereich definiert, über den mit Hilfe von Kennzahlen be- richtet werden soll. Diese können beispielsweise für die Bereiche Beschaffung, Personal, Finanzierung oder Absatz verwendet werden. (Heidel 1990, S. 39) Da Kennzahlen mit gleichem Namen in der Praxis häufig unterschiedliche Sachverhalte repräsentieren (Be- cker und Winkelmann 2014, S. 72), erhöht die betriebliche Definition die Transparenz und kann zur Vermeidung von Missverständnissen dienen. Zudem sollten die Kennzah- len laut Heidel knapp und überschaubar sein, um die betriebliche Situation in verdich- teter Form abzubilden. Je verdichteter bzw. aggregierter die Kennzahlen sind, desto mehr Detailinformationen gehen verloren, was wiederum die Überschaubarkeit steigert. (Heidel 1990, S. 39)

Im Folgenden werden verschiedene Ausprägungen von Kennzahlen, die auf Bondaten basieren, am Beispiel der Unterstützung absatzpolitischer Entscheidungen vorgestellt (vgl. Abbildung 5). Diese bilden die theoretischen Grundlagen für computergestützte Entscheidungsunterstützungssysteme, wie sie heutzutage in Handelsunternehmen ein- gesetzt werden.

Die einfachen klassischen Erfolgskennzahlen können auf Basis des Absatzes oder Um- satz bzw. dem Deckungsbeitrag gebildet werden. Erstere können den direkten Erfolg mit Hilfe des Absatzes (wertmäßig) oder Umsatzes (mengenmäßig) messen. Beide kön- nen für jedes Sortimentsteil absolut oder relativ (beispielsweise in Abhängigkeit zur Flä- che) berechnet werden. Beispiele für klassische Erfolgskennzahlen auf Basis des Absat- zes oder Umsatzes sind der absolute/relative Umsatz oder der Marktanteil. Beim De- ckungsbeitrag werden einzelnen Artikeln die direkt zurechenbaren Kosten (bspw. Der Einkaufspreis) zugeordnet und vom Umsatz abgezogen. Diese Erfolgskennzahlen kön- nen zur Beurteilung des monetären Erfolgs von Handlungen im Absatzmarketing heran- gezogen werden. Voraussetzung dafür ist eine eindeutige Zuordnung der Kosten für einzelne Sortimentsteile. (Heidel 1990, S. 42-59)

Klassische Erfolgskennzahlen dienen zur Beschreibung des Erfolgs von Sortimentsteilen. Sollen kausale Zusammenhänge erklärt werden, müssen Bestimmungsfaktoren und Er- folgsgrößen miteinander kombiniert werden. Kausale Zusammenhänge können zwi- schen verschiedenen Artikeln (Intervergleich) und einem Artikel (Intravergleich) durch- geführt werden. Weitere Dimensionen neben dem sachlichen Vergleich sind die Aggre- gation der Daten nach räumlichen, sachlichen oder zeitlichen Merkmalen und der tem- porale Vergleich, also die Betrachtung eines Intervalls oder Zeitpunkts (Querschnitt), verschiedener Zeitpunkte (Längsschnitt) oder einer Kombination (Längs- und Quer- schnitt). (Heidel 1990, S. 79)

Kennzahlen Bondatenanalyse

Bei den bisher vorgestellten Kennzahlen wurde auf eine Betrachtung von Verbundbezie- hungen zwischen Sortimentsteilen verzichtet, die Kosten und Erlöse also für jeden Arti- kel individuell ermittelt. In der Realität können allerdings kosten- oder nachfragebe- dingte Verbundbeziehungen bestehen. (Heidel 1990, S. 81) Welche Artikel in einem Handelssortiment erfolgreich sind hängt nicht nur vom Artikel selbst ab, sondern auch vom Gesamtangebot, denn wie Buhr feststellt suchen die meisten Kunden, beispiels- weise im Lebensmitteleinzelhandel, nicht nur das Geschäft auf, um einen Artikel zu kau- fen, sondern eine Vielzahl von Artikeln. Die Verbundforschung geht somit davon aus, dass das Sortiment als Ganzes gesehen werden muss und die Ergebnisgrößen nicht einzelnen Produkten zugeordnet werden können. (Buhr 2006, S. 105-106)

Zur Analyse des Verbunds von Artikeln werden die Warenkörbe (Bestandteil der Bonda- ten) zur Analyse herangezogen. Im Gegensatz zu den anderen vorgestellten Kennzahlen werden keine aggregierten Bondaten, sondern konkrete Bondaten verwendet. Bei einer einfachen Analyse wird ein Artikel ausgewählt und es wird überprüft, in wie vielen Wa- renkörben er vorhanden ist, welcher Umsatz und Deckungsbeitrag mit diesen Waren- körben erzielt wurde und welche weiteren Artikel noch im jeweiligen Warenkorb vorhan- den sind. (Heidel 1990, S. 88-89) Je größer die Menge an betrachteten Bondaten ist, desto größer wird die Bedeutung eines festgestellten Verbunds (Buhr 2006, S. 144- 145). Nachdem ein Verbund in einer bestimmten Menge an Bondaten festgestellt wurde, kann dessen Verbundstärke ermittelt werden, beispielsweise als Anteil der Konsumen- ten an den gesamten untersuchten Konsumenten, bei denen nach Aussage der Analyse ein Verbund vorliegt. Tabelle 4 zeigt die konsumbedingten, d.h. aus Sicht der Konsu- menten vorliegenden, Verbundarten.

Damit Kennzahlen eine Aussagekraft erreichen, müssen sie sich auf etwas beziehen. Wird der Umsatz als das Produkt der verkauften Stückzahl und des Verkaufspreises definiert, ist damit nicht geklärt, auf was sich der Umsatz beziehen soll, also beispiels- weise auf welche Produkte oder für welchen Zeitraum. Deshalb ist für die Aussagekraft einer Kennzahl der Bezug zu sogenannten Bezugsobjekten (konkrete betriebswirtschaft- liche Objekte) notwendig. Mehrere Bezugsobjekte (z.B. die Artikel Käse und Broccoli) bilden Dimensionen (in diesem Fall die Dimension Artikel). Die verschiedenen Informa- tionen bilden dann den Informationsraum, der für multiperspektivische Analysen, also sichtenorientieren Auswertungen notwendig ist. Für die angesprochene Umsatzauswer- tung werden dann zum einen die Zeit und weitere Dimensionen, wie die Artikel oder Geschäftsstätte hinzugezogen. Auch wenn die Anzahl an Bezugsobjekten einer Kennzahl hoch sein kann, können durch Hierarchisierungen die Dimensionen reduziert werden. Abbildung 6 Zeigt ein Beispiel anhand von Fernsehern dazu. (Becker und Winkelmann 2014, S. 88).

Die Gewinnung und Verwendung von Kennzahlen erfolgt in Handelsunternehmen, wie in 3.2.4 erklärt auf Basis des Data-Warehouse, das Daten aus allen operativen Syste- men vereint, wozu auch die Bondaten aus dem Warenwirtschaftssystem gehören. Ein- fache Informationsbedürfnisse werden über simple Reportsysteme befriedigt. (Becker und Schütte 2004, S. 612) Wenn der Informationsbedarf aber darüber hinausgeht und schlecht strukturierte Entscheidungssituationen, wie im Absatzmarketing vorkommen, wird dem durch OLAP-Programme nachgegangen (Heidel 1990, S. 3). Mit dessen Hilfe können Nutzer durch den Datenbestand navigieren und dynamisch auf Daten zugreifen. Diese Daten können dann entweder zur Kennzahlenbildung disaggregiert oder aggre- giert werden. Außerdem können statistische Kennzahlen zur Charakterisierung von kau- salen Zusammenhängen mit Hilfe von mehrdimensionalen Datenwürfeln (Dicing) ge- wonnen werden. (Becker und Schütte 2004, S. 613) Die Verwendung von OLAP, dass sich die Kennzahlen zunutze macht, setzt voraus, dass die Kennzahlen zuvor im System definiert wurden und mit Hilfe von arithmetischen Ausdrücken festgelegt wurde, wie sich Kennzahlen aus anderen zusammensetzen, sodass das OLAP System eigenständig Kennzahlen berechnen kann. (Becker und Schütte 2004, S. 553) Des Weiteren erfordern die Analysen, dass Hypothesen durch die Benutzer aufgestellt werden, die dann durch manuelle Navigation in den Datenbeständen mit Hilfe von OLAP bestätigt oder widerlegt werden (Becker und Schütte 2004, S. 613; Heidel 1990, S. 11). Sollen allerdings neue Hypothesen aufgestellt werden, kann auf Data-Mining-Systeme (vgl. 2.4) zurückgegrif- fen werden. Das bezeichnet den Prozess, aus einer gegebenen Datenmenge neue Zu- sammenhänge und Gesetzmäßigkeiten aufzudecken. (Becker und Schütte 2004, S. 612-613).

Anwendungsgebiete der Bondatenanalyse

Die Analyse von Bondaten bietet Handelsunternehmen die Möglichkeit das Kaufverhal- ten von Kunden nachzuvollziehen und Informationen über interne Warenflüsse zu er- halten (Becker und Schütte 2004, S. 470; Olbrich 2006, S. 5). Die Ergebnisse dieser Analysen können dann zur Entscheidungsunterstützung in verschiedenen Bereichen ein- gesetzt werden. Im Folgenden werden die Anwendungsgebiete Absatzmarketing, Con- sumer Insight, Nachschubsteuerung, Diebstahlprävention und Mitarbeitereinsatzpla- nung vorgestellt.

Beim Absatzmarketing zeichnen sich die Bereiche Sortimentspolitik, Preispolitik, Plat- zierungspolitik und Sonderangebotspolitik durch ihre schlecht strukturierten Entschei- dungsprozesse aus, die durch Bondatenanalysen profitieren können (Heidel 1990, S. 3).

* Sortimentspolitik

Innerhalb der absatzpolitischen Instrumente erfüllt die Sortimentspolitik eine besondere Rolle, da erst die Aufnahme eines Artikels ins Sortiment Entscheidungen über dessen übrige absatzpolitischen Instrumente wie den Preis ermöglicht. Sortimente in Handels- unternehmen können basierend auf den folgenden Kriterien beschrieben werden (Heidel 1990, S. 109-110):
Art der Leistung
Die Leistungen können in beschaffbare Sachgüter, selbstständige immaterielle Güter wie Rechte (z.B. Software) und Dienstleistungen und nicht-selbstständige immaterielle Leistungen (z.B. Anlieferung, Einkaufatmosphäre) eingeteilt werden. Nicht-selbststän- dige immaterielle Leistungen werden nur mit einer Sachleistung zusammen erbracht. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf materiellen Gütern.
Zeitliche Dimension
Sortimente können zeitpunkt- oder zeitraumbezogen analysiert werden. Zeiträume kön- nen beispielsweise Tage oder Wochen sein.
Art der Planerfüllung
Mit der zeitlichen Abgrenzung müssen die festgelegten Artikel eines Sortiments (Soll- Zustand) auch tatsächlich vorliegen (Ist-Zustand).
Körperliche Anwesenheit
Die angebotenen Waren können entweder im Lager vorhanden (körperlich anwesend) sein oder werden auf Wunsch des Kunden bestellt.
Grad der Manipulation
Produkte werden entweder beschafft oder selbst bzw. teilweise selbst erstellt wie bei- spielsweise Wurst- und Fleischwaren im Lebensmittelgeschäft.

Sortimentspolitische Maßnahmen bedeuten, Entscheidungen zur Struktur des Sorti- ments zu treffen. Veränderungen des Sortiments können erreicht werden, indem neue Artikel aufgenommen (Listung), bereits eingeführte Artikel entfernt werden (Auslistung) oder alte durch neue Artikel substituiert werden. Um den Erfolg von Artikeln festzustel- len, kann die Produktakzeptanz analysiert werden. Diese äußert sich in den Absatzzah- len, die auf Basis von Bondaten ermittelt werden kann. (Heidel 1990, S. 110-113) Auch Absatztrends können durch die historischen Bondaten ermittelt werden. Dabei werden

jedoch Verbundeffekte zwischen verschiedenen Produkten missachtet. Zur Feststellung von „ Kollateralschäden ", wie sie Hertel bezeichnet, also die Auswirkungen auf das rest- liche Sortiment und den Kunden, müssen die Verbundeffekte mit einbezogen und die Bondaten analysiert werden (vgl. 3.3.2). Erscheinen Auslistungskandidaten auf Kassen- bons mit hohen Resterträgen und Restumsätzen, kann die Auslistung zu einem sinken- den Gesamtumsatz führen. (Hertel 2011, S. 403-404)

Heidel führt bei seinen Ausführungen zum Nutzen von Bondaten zur Unterstützung von sortimentspolitischen Maßnahmen an, dass zwar quantitative Zielgrößen, die die Reali- tät beschreiben, gemessen werden können (bspw. Umsatz), qualitative Faktoren je- doch, die bei der Wahl von Alternativen helfen, wenn überhaupt, nur isoliert betrachtet werden können. Probleme qualitativer Entscheidungsmodelle werden kurz am Beispiel des Punktbewertungsmodells aufgezeigt. Beim Punktbewertungsmodell werden allen Sortimentsteilen Punkte für die Zielerreichung eines jeden Ziels gegeben. Es wird dann eine Mindestgrenze festgelegt, die die Sortimentsteile erreichen müssen, um Bestandteil des Sortiments zu sein. Die Ziele können sowohl monetär als auch nicht monetär sein, müssen allerdings unabhängig sein. (Heidel 1990, S. 130-132) Problematisch ist jedoch bereits das Finden unabhängiger Ziele, denn wie bereits bei den relativen Kennzahlen festgestellt, bestehen diese häufig aus einigen absoluten Kennzahlen, die mehrmals verwendet werden. Somit ist in dem Fall eine Unabhängigkeit nicht gegeben.

Die Bondatenanalyse kann im Rahmen der Sortimentspolitik also lediglich als Entschei- dungsvorbereitung verwendet werden, Entscheidungen sollten aber nicht ausschließlich auf dessen Grundlage getroffen werden. (Heidel 1990, S. 138)

* Preispolitik

Die Aufgabe der Preispolitik ist es, angebotenen Leistungen einen Verkaufspreis zuzu- ordnen. Innerhalb der Marketinginstrumente spielt die Preispolitik eine zentrale Rolle, da einerseits beispielsweise Discounter auf der Angebotsseite die Preise senken und andererseits auf der Nachfrageseite auch Kunden von hochpreisigen Produkten nach Möglichkeiten zum Einkauf zu niedrigen Preisen Ausschau halten. Die Preispolitik zeich- net sich durch eine hohe Komplexität aus, die sich unter anderem in den unmittelbaren Auswirkungen auf den Umsatz, der Konkurrenzsituation, den Verschiebungen des Nach- frageverhaltens und Sortimentsveränderungen wiederspiegeln. (Müller-Hagedorn 2002, S. 211-212)

Preispolitische Entscheidungen betreffen sowohl Preise für neue Artikel als auch Preise für bereits im Sortiment befindliche Artikel. Es müssen Entscheidungen darüber getrof- fen werden, ob Preise konstant gehalten oder stetig erhöht/gesenkt oder pulsiert, also abwechselnd erhöht und gesenkt, werden sollen. (Heidel 1990, S. 140-141) Durch den

technologischen Fortschritt stehen heutzutage Methoden zur Verfügung, diese Entschei- dungen nicht nur zentral für das gesamte Handelsunternehmen zu treffen, sondern bei- spielsweise auf Filialebene, um lokale und regionale Kundenpräferenzen mit einzubezie- hen. Aufgrund der zentralen Bedeutung der Preispolitik und den Auswirkungen auf den gesamten Umsatz führen US-amerikanische Handelsunternehmen inzwischen häufig ei- nen Chief Pricing Officer ein, um die Verantwortung von Preisentscheidungen in der Führungsebene zu verankern. (Hertel 2011, S. 373)

Preisentscheidungen können nach Hertel heutzutage nicht mehr als Reaktionen auf den Wettbewerb durchgeführt werden, sondern übernehmen eine strategische Rolle. Dafür werden vertiefte Kenntnisse des Kundenverhaltens nötig, um die Preise nach Regionen und Kundensegmenten zu differenzieren. Seiner Meinung nach liefert das Kaufverhalten der Kunden durch die Analyse der Anteile der gekauften Artikel an der Warengruppe über einen bestimmten Zeitraum ein besseres Bild zur Preisbildung als eine isolierte Betrachtung der Artikel (Hertel 2011, S. 378) Dabei werden die Kaufverbünde, die eben- falls Einfluss auf das Kaufverhalten haben können, außer Acht gelassen. Buhr bezieht diese bei seinen Ausführungen zur Visualisierung von Kaufverbundgeflechten zur Iden- tifikation von Nachfragestrukturen mit ein. (Buhr 2006, S. 248-260)
Platzierungspolitik
Die Platzierungspolitik beschäftigt sich mit den Fragen, welche Artikel auf den Verkaufs- flächen wo platziert werden. Diese Entscheidungen können sowohl für Artikelgruppen als auch für einzelne Artikel getroffen werden. Entscheidende Faktoren im stationären Einzelhandel sind die Position im Regal und das sogenannte Facing, was die Anzahl der Artikel, die sich im Regal befinden, beschreibt. Je mehr Artikel nebeneinander im Regal stehen, desto eher wird die Aufmerksamkeit des Kunden auf diese Artikel gelenkt. Zur Unterstützung der Platzierungsentscheidungen können Kennzahlen wie der Ertrag von einzelnen Artikeln oder Artikelgruppen hinzugezogen werden, um den Standort zu be- stimmen. Ertragsreichere Produkte werden dann auf Augenhöhe platziert werden, um die Aufmerksamkeit besser auf sich zu ziehen. (Hertel 2011, S. 404-405)

Auch im E-Commerce spielt die Platzierung von Artikeln eine Rolle, da eine optimale Positionierung die Conversion Rate, also den Anteil an Besuchern einer Website, die auch Artikel kaufen, erhöhen kann. (Schwend 2010) Wie eine optimale Positionierung im Online-Handel aussieht wird dabei nicht genauer spezifiziert und soll in diesem Rah- men auch nicht weiter vertieft werden, zeigt jedoch, dass der Online-Handel die Maß- nahmen des stationären Handels auf seine Gegebenheiten überträgt.
Promotionspolitik
Die Promotionspolitik (oder Sonderangebotspolitik) kombiniert absatzpolitische Instru- mente zu kurzfristigen Profilierungen oder langfristigen Umsatzgenerierungen (Hertel 2011, S. 404; Heidel 1990, S. 253). Durch ein Angebot von Artikeln zu vergleichsweise sehr günstigen Preisen können zwar kurzfristig die Absätze deutlich ansteigen, die Käu- fer akzeptieren bei zu regelmäßigen und umfangreichen Sonderangeboten jedoch mög- licherweise die regulären Preise nicht mehr, bei denen das Handelsunternehmen tat- sächlich noch Marge erwirtschaftet. (Hertel 2011, S. 392) Das Ziel von Verkaufsförde- rungen ist es daher, potenzielle Kunden anzusprechen und diese zu gewinnen. Solche Maßnahmen können sich einerseits auf die vorgestellten Marketinginstrumente bezie- hen, also Senkung der Preise und besondere Platzierungen der Artikel, wie Probier- stände, oder weitere Werbemaßnahmen wie Fernseh-, Radio-, Plakatwerbung. (Heidel 1990, S. 255; Becker und Winkelmann 2014, S. 241) Bei der Überprüfung des Erfolgs von Promotionsmaßnahmen sind nicht nur die Anstiege der Verkaufszahlen der bewor- benen Artikel relevant, sondern auch Verbundeffekte, die in diesem Kontext auftreten. Bondaten können dabei helfen herauszufinden, welche Bons die beworbenen Artikel ent- halten und welche bzw. wie viele Artikel zusätzlich gekauft wurden. (Hertel 2011, 392- 293) Zeigen die Promotionsmaßnahmen Erfolg, können daraufhin weitere Maßnahmen eingeleitet werden.

* Consumer Insight

Bei der zuvor vorgestellten Promotionspolitik wurde vor allem das Massenmarketing dargestellt. Werbemaßnahmen wie Fernsehwerbung werden durchgeführt und daraufhin werden die Bondaten nach beworbenen Artikeln und Verbundeffekten durchsucht, um dessen Erfolg zu messen. (Lux 2012, S. 222) Wie in der Literatur jedoch festgestellt wird, geht die Kundenbindung im Handel zurück und auch die Massenmedien erleben einen Effektivitätsverlust, sodass alternative Kundebindungsmaßnahmen benötigt wer- den, um die Bedürfnisse und Anforderungen der Kunden zu verstehen und umzusetzen (Lux 2012, S. 131; Olbrich 2006, S. 368; Hertel 2011, S. 405). Ein Grund dafür ist, dass Kunden genauere Vorstellungen davon haben, was sie möchten. Zu Zeiten des Internets können beispielsweise Sortimente und Preise einfach verglichen werden. (Hertel 2011, S. 405-406)

Wie bereits bei der Definition von Bondaten erwähnt, können durch personalisierte Kun- denkarten die Bondaten für einzelne Kunden analysiert werden. Im Gegenzug zur Mög- lichkeit der persönlichen Identifikation erhalten Kunden Rabatte bei Einkäufen oder sonstige, meist monetäre Vorteile. Das Handelsunternehmen ist somit in der Lage nach- zuvollziehen, wer welche Artikel wann und wo zusammen eingekauft hat. Kunden kön-

nen dann in Kundenklassen kategorisiert werden und es können auf Basis der gewon- nenen Informationen individuelle „Shoppingprofile" erstellt werden, wie Lux sie bezeich- net. Daraufhin kann Werbung individuell auf einzelne Kunden zugeschnitten werden. Wurden beispielsweise bei einem bestimmten Kunden regelmäßige Einkäufe von Win- deln und Babynahrung festgestellt, kann diesem Kunden Werbung für Kinderartikel zu- gestellt werden. (Lux 2012, S. 61-62) Es ergeben sich dadurch sowohl Cross-Selling Möglichkeiten, also das gezielte Anbieten von spartenübergreifenden Produkten und Dienstleistungen und Up-Selling, bei dem Nachfolgeprodukte bzw. höherwertige Pro- dukte angeboten werden. (Behme 2001, S. 26)

Wurde beim Antrag der Kundenkarte einer Weitergabe der Daten zugestimmt, können diese Informationen außerdem an Dritte weitergegeben werden. Bei einer Kooperation des Handelsunternehmens mit einem Reisebüro könnten die Informationen des oben beschriebenen Kunden genutzt werden, um ein kinderfreundliches Hotel zu bewerben. (Lux 2012, S. 62)

Das Wissen über einzelne Kunden kann somit nicht nur dem Handelsunternehmen beim Absatzmarketing helfen, sondern die Informationen können auch, falls vom Kunden ge- nehmigt, gewinnbringend weitergegeben werden. Amazon verkauft die Informationen, die über Kunden gewonnen werden, beispielsweise an andere Unternehmen weiter, die mit dem Wissen ihre Marketingkampagnen verbessern (Marr 2015, S. 289).

Die bereits vorgestellten Anwendungsgebiete der Bondatenanalyse betreffen vor allem den Nutzen von Bondaten für Informationen über Kunden und deren Kaufverhalten. Im Folgenden werden noch einige Bereiche vorgestellt, die ebenfalls von Bondaten profitie- ren, weil sie interne Informationen über Warenflüsse offenbaren.

* Nachschubsteuerung

Im Rahmen des Absatzmarketings ist die Prognose des zukünftigen Absatzes sinnvoll, um Entscheidungen für die Nachschubsteuerung (Logistik) im Einzelhandel zu treffen. Es besteht der Konflikt, einerseits eine bedarfsgerechte Menge an Artikeln in jeder Ver- kaufsstelle vorrätig zu haben und andererseits möglichst geringe Kosten durch Trans- port und Lagerung zu generieren. (Buhr 2006, S. 288-289)

Kurzfristige Absatzprognosen können mit Hilfe von Bondaten durchgeführt werden. Ein sehr einfaches Verfahren könnte auf der Annahme bestehen, für die folgende Woche den gleichen Absatz anzunehmen wie für die vergangene Woche. Dazu könnten noch besondere Tage wie Feiertage berücksichtigt werden und mit einem Auf- oder Abschlag bewertet werden. (Buhr 2006, S. 289-294) Buhr stellt jedoch fest, dass in der Praxis bei den Absatzprognosen die Beachtung von Artikelverbünden ebenfalls relevant für die Genauigkeit der Prognosen ist. Gerade bei absatzstarken Artikeln ist die Güte der Prog- nosen bei der Berücksichtigung von Verbundinformationen höher. Die Grundidee be- steht darin, dass beispielweise die Preissenkung eines Artikels nicht nur dessen Absatz- zahlen erhöht, sondern auch die des Artikels, mit dem er im Verbund steht. Dafür be- trachtete Buhr bei seinen Untersuchungen auf Grundlage von Bondaten, von jedem Ar- tikel auch den stärksten verbundenen anderen Artikel. (Buhr 2006, S. 356)

* Diebstahlprävention

Auch in der Diebstahlprävention werden Bondaten verwendet. Laut einer Studie des EHI wurden im Jahr 2015 23% der Diebstähle von Mitarbeitern begangen (EHI Retail Insti- tute 2015). Häufig wird dabei Geld an der Kasse unterschlagen. Durch Analysen der Einzahlungsdifferenzen in die Kasse mit dem auf Basis der Bondaten errechneten Um- satz, verglichen mit anderen Kassen, Filialen oder Regionen können erste Hinweise auf Diebstahl festgestellt werden. Weitere Kennzahlen, die Bondaten betreffen sind Bonst- orno-Anzahl und Bonstornowert, ebenfalls verglichen mit anderen Kassen, Filialen oder Regionen. (Becker und Winkelmann 2014, S. 269-271)

* Mitarbeitereinsatzplanung

Durch die Erfassung der Scannerdaten an der Kasse können die einzelnen Bondaten einer Einkaufszeit zugeordnet werden. So kann die Kundenfrequenz zu verschiedenen Uhrzeiten ermittelt werden und der Mitarbeitereinsatz dementsprechend geplant wer- den. Ist die Kundenfrequenz zu einem bestimmten Zeitpunkt höher, sollten mehr Kas- sen eingesetzt werden, um Wartezeiten zu vermeiden. Für Fach- und Spezialgeschäfte kann zusätzlich auch der Personaleinsatz bezüglich der Verkaufsberatung organisiert werden, da dort häufiger beratungsbedürftige Artikel angeboten werden. (Olbrich 2006, S. 124)

Insgesamt lässt sich festhalten, dass Bondaten und dessen Analysemöglichkeiten viele Bereiche des Unternehmens betreffen und Entscheidungen unterstützen können. Trotz- dem verwenden viele Handelsunternehmen Bondaten nur unzureichend (Lux 2012, S. 142). Gründe dafür werden im folgenden Kapitel erläutert.

Probleme der klassischen Bondatenanalyse

Nachdem im vorherigen Kapitel einige Nutzenpotenziale aufgezeigt wurden, sollen nun mögliche Probleme erläutert werden, die bei der Anwendung der klassischen Bondaten- analyse auftreten können. Unter der klassischen Bondatenanalyse werden im Rahmen dieser Arbeit Analysen von Bondaten verstanden, die auf den in Kapitel 3.2 vorgestellten technischen Konzepten von Handelsinformationssystemen basieren. Diese begriffliche Abgrenzung wird getroffen, um im folgenden Kapitel neue Analysepotenziale von Bon- daten auf Basis von Big-Data vorzustellen.

Technische Probleme können bei der Übertragung der Bondaten in das zentrale Data- Warehouse entstehen. Ist die digitale Anbindung von Filialen zur Zentrale beispielsweise zu langsam und gleichzeitig das Datenvolumen durch artikelgenaue Übermittlung zu groß für das Data-Warehouse, müssen die Daten möglicherweise in aggregierter Form in das Data-Warehouse übertragen werden. Dann werden die Daten möglicherweise auf Bonebene aggregiert. Analysen einzelner Warenkörbe, beispielsweise für Mikromarke- ting, sind dann jedoch nicht möglich. (Becker und Winkelmann 2014, S. 266-268)

Auch bei der Erfassung der Bondaten am Point-of-Sale können Probleme auftreten. So werden Verkaufspositionen beim Kassiervorgang häufig nicht unterschieden. Kauft der Kunde beispielsweise mehrere Schokoriegel unterschiedlicher Geschmackrichtungen zum gleichen Preis, kann es sein, dass zwischen ihnen nicht unterschieden wird. (Behme 2001, S. 204) Außerdem werden Einzelartikel wie Obst und Gemüse häufig über eine Gruppentaste registriert, sodass eine genauere Auswertung nicht möglich ist. Bei der Auswertung von Bondaten muss daher auch die Qualität der Datenbasis berücksichtigt werden, wenn Rückschlüsse aus Bondatenanalysen gezogen werden. (Becker und Win- kelmann 2014, S. 125-126)

Trotzdem speisten laut Becker und Winkelmann in einer Umfrage rund 60% der Unter- nehmen die Bondaten artikelgenau ein (Becker und Winkelmann 2014, S. 125). Wie Hertel feststellt, führt jedoch eine Erhebung der Daten nicht zwangsläufig zu einer sinn- vollen Auswertung der Daten. So kritisiert er, dass die Daten im Data-Warehouse von Handelsunternehmen häufig write-only sind, nach der Speicherung also nicht aus Aus- wertungszwecken auf sie zugegriffen wird, obwohl dass eine der „Schlüsselkomponen- ten eines Data-Warehouses" darstellt. (Hertel 2011, S. 370)

Auch die Umsetzung von Marketingkonzepten, die beispielsweise auf Grundlage von Bondatenanalysen überprüft oder geplant wurden, kann aufgrund technischer Restrik- tionen gefährdet werden. Warenwirtschaftssysteme verfügen laut Becker und Schütte häufig über eine geringe Flexibilität, sodass Konzepte wie „buy one get two" nur unzu- reichend unterstützt werden. (Becker und Schütte 2004, S. 53)

Es führen jedoch nicht nur technische Grenzen zu Problemen bei der Anwendung von Datenanalysen und spezifisch der Bondatenanalyse. Trotz der Bedeutung der Daten im Handel, der sich Händler inzwischen deutlicher bewusst sind, was sich in einem steigen- den Interesse in Investitionen in Data-Warehouse-Technologien, wiederspiegelt (Becker 2010, S. 30), sind Händler häufig mit der Datenflut durch diese Technologien überfor- dert. Das zeigt sich nach Lux vor allem im Lebensmitteleinzelhandel, in dem Kunden häufig „wenig bis gar keine individuellen Angebote auf Basis ihres Einkaufsverhaltens" erhalten. (Lux 2012, S. 142)

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Bondatenanalyse - Was sind Bondaten und wie werden diese analysiert?

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Unter Bondaten versteht man die Informationen, die ein Kunde bei einem Einkauf als Beleg erhält, also die Daten auf dem Kassenbon. Diesen nimmt der Kunde im Original mit und das Handelsunternehmen behält eine Durchschrift. Definition Bondatenanalyse Nach Buhr (2006, S.

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Ein zentraler Bestandteil der Bonitätsanalyse ist das Bonitätsrating. Dieser Artikel erklärt, wie Bonitätsratings zustande kommen und welche Faktoren sie beeinflussen. Verstehen Sie die Bedeutung hinter den Ratings und wie sie in die Analyse einfließen.

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Bonitätsrating - Schreibung, Beispiele | DWDS

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DWDS - Digitales Wörterbuch der deutschen Sprache

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Lernen Sie, wie Sie Bilanzzahlen richtig interpretieren, um die finanzielle Gesundheit eines Unternehmens einschätzen zu können. Dieser Beitrag führt Sie durch die wichtigsten Bilanzkennzahlen und erklärt deren Bedeutung für die Bonitätsanalyse.

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In diesem Einstiegsartikel erfahren Sie alles Wichtige über die Grundlagen der Bonitätsanalyse. Von der Definition bis zu den wichtigsten Kennzahlen, die in der Analyse verwendet werden, bietet dieser Artikel einen umfassenden Überblick, um Ihr Wissen zu erweitern.

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Bonität (von lateinisch bona, „Vermögen", hieraus lateinisch bonitas „Vortrefflichkeit") oder Kreditwürdigkeit ist in der Finanzwirtschaft die Fähigkeit eines Wirtschaftssubjekts ( natürliche Personen, Unternehmen oder Staaten mit ihren Untergliederungen), die aufgenommenen Schulden zurückzahlen zu können (wirtschaftliche Bonität), und der Wille, diese zurückzuzahlen ( Zahlungswilligkeit). Bei Emittenten von Wertpapieren wird unter Bonität die Fähigkeit verstanden, die Emission samt der Zinsen zu bedienen und zu tilgen. Daraus ableitbar ist die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kreditnehmer in der Lage und willens sein wird, die erforderlichen Rückzahlungen zu leisten.

Die Bonität beinhaltet mithin regelmäßig zwei Kriterien, von denen die wirtschaftliche Rückzahlungsfähigkeit im Vordergrund der Analyse steht. Bei der persönlichen Kreditwürdigkeit wird die persönliche Zuverlässigkeit und Zahlungswilligkeit bewertet. Hier sind die beruflichen und fachlichen Qualifikationen bei natürlichen Personen als Kreditnehmer und vom Management bei Unternehmensfinanzierungen von Interesse. Bei der wirtschaftlichen Kreditwürdigkeit geht es um die wirtschaftlichen Fähigkeiten aufgrund der vergangenen und prognostizierbaren wirtschaftlichen Verhältnisse des Kreditnehmers, den Kredit zurückzuzahlen ( Kapitaldienstfähigkeit). Hierzu werden Daten wie Einkommensnachweise, Bilanzen usw. zur Auswertung hinzugezogen.

Gläubiger, insbesondere Kreditinstitute, müssen ihre Kreditrisiken professionell einschätzen und einstufen können. Deshalb wurden Verfahren auf betriebswirtschaftlich-statistischer Grundlage entwickelt, die sich systematisch mit der Ermittlung und der nachfolgenden Einstufung der individuellen Bonität eines Schuldners befassen ( Kreditwürdigkeitsprüfung). Ohne selbst Gläubiger zu sein, ermitteln auch Ratingagenturen permanent die Bonität von Schuldnern, um den Gläubigern ihr Ergebnis entgeltlich als Rating zur Verfügung zu stellen.

Informationen zur Prüfung der Bonität eines Unternehmens lassen sich heute in zahlreichen Quellen finden. Für eine zuverlässige Bonitätsprüfung erforderliche Informationen können je nach der Höhe des abzusichernden Risikos variieren, z. B. sollten Geschäfte mit höherem Risiko strenger und umfassender geprüft werden als Geschäfte mit geringem Risiko. Um eine Kreditgewährung an bonitätsschwache Kunden/Geschäftspartner zu vermeiden, empfiehlt es sich, die Bonität vorher zu prüfen und die Kreditbedingungen des Kreditgeschäfts dem Ergebnis der Bonitätsprüfung anzupassen.

Eine Wirtschaftsauskunft bietet eine Vielzahl von Informationen. Oftmals kann zwischen Auskunftsprodukten unterschiedlicher Informationstiefe gewählt werden - je nach Grad des abzusichernden Risikos. Die Auskunft dient als Baustein bei der Kreditwürdigkeitsprüfung, und es kann sinnvoll sein, die Auskunft mit weiteren Quellen zu kombinieren, wie z. B. interne Daten aus dem Rechnungswesen oder Informationen der Kundenbetreuung.

Folgende Daten können beispielsweise in einer Wirtschaftsauskunft enthalten sein:

Es gibt keine einheitlichen Bonitätskriterien für alle Schuldner. Jeder Schuldner erfüllt nämlich aufgrund seiner individuellen wirtschaftlichen Situation alle Bonitätskriterien mehr oder weniger, sodass letztlich eine individuell abgestufte Bonität das Ergebnis ist. Diese Abstufungen werden entweder in Scores oder Ratings ausgedrückt, die von „sehr guter Bonität" bis „gerade noch vertretbare Bonität" reichen. Ratingtechnisch liegt Bonität also vor, wenn ein Schuldner gerade noch ein Rating erhält, das im Rahmen des „investment grade" liegt. Die Bundesbank bezeichnet demzufolge Kreditforderungen der Kreditinstitute dann als „ notenbankfähige Sicherheiten ", wenn bei Ratingagenturen die Unternehmen mindestens ein langfristiges Urteil von „BBB-" aufweisen.

Diese Bonitätsstufen korrelieren positiv mit der statistischen Ausfallwahrscheinlichkeit, denn eine gute Bonität bedeutet geringe Ausfallwahrscheinlichkeit und umgekehrt. Deshalb können im Rahmen der Kalibrierung einer bestimmten Ratingstufe auch konkrete Ausfallwahrscheinlichkeiten zugeordnet werden. Auch Ratingagenturen wie „ Moody's" oder „ Standard & Poor's" und Kreditinstitute wenden bei eigenen Ratingverfahren derartige Klassifizierungen an, denen jeweils institutseigene Ausfallwahrscheinlichkeiten zugrunde gelegt werden. Anbieter von Wirtschaftsinformationen wie Hoppenstedt Kreditinformationen GmbH und Creditreform legen die Ausfallwahrscheinlichkeiten nach einem speziellen Scoringverfahren fest. Die resultierenden Werte aller Anbieter unterscheiden sich nur unwesentlich. Eine allgemein gültige Regel für die Ausfallwahrscheinlichkeit kann nicht angegeben werden, da diese laufenden Änderungen unterworfen ist. Kennzahlen für die Ausfallwahrscheinlichkeit werden unter anderem aus demografischen Daten, makroökonomischen Daten, Finanzdaten und Zahlungserfahrungen gewonnen.

In Deutschland verlangt KWG von den Kreditinstituten, dass sie sich laufend über die wirtschaftlichen Verhältnisse ihrer Kreditnehmer unterrichten, indem sie entsprechende Kreditunterlagen zeitnah anfordern und für eine Risikoeinstufung auswerten. Die Vorschrift des § 18 KWG ist eine zentrale Bestimmung für die Kreditvergabe und die damit verbundene Kreditwürdigkeitsprüfung, die nicht nur formal, sondern auch materiell einzuhalten ist. Der Bundesgerichtshof (BGH) verlangt in Auslegung dieser Bestimmung von Kreditinstituten, sich nachhaltig um die Vorlage von Jahresabschlüssen beziehungsweise einen Vermögensstatus mit ergänzenden Angaben zu bemühen und die weitere Kreditgewährung von einer solchen Vorlage abhängig zu machen, den Kredit also zu kündigen, wenn ihnen die Erfüllung ihrer gesetzlichen Verpflichtung durch das weitere Verhalten ihres Kunden unmöglich gemacht wird. Die nicht erfolgte oder gar die nicht fristgerechte Offenlegung durch den Kreditnehmer löst einen Kündigungsgrund aus (siehe Kreditvertrag). Mit dieser Pflicht werden die Kreditinstitute, aber auch deren Gläubiger geschützt.

Art. 144 Nr. 1a Kapitaladäquanzverordnung (englische Abkürzung CRR) verlangt für CRR-Kreditinstitute in allen EU-Mitgliedstaaten eine aussagekräftige Beurteilung jedes Schuldners, wobei ein Ratingsystem den Risikomerkmalen von Schuldner und Geschäft Rechnung tragen muss (Art. 170 Nr. 1 CRR) und bei Kreditgenehmigungen jedem Schuldner ein Rating zuzuordnen ist (Art. 172 Nr. 1a CRR). Ein Rating setzt voraus, dass den Kreditinstituten entsprechende Unterlagen über Vermögen, Schulden und Einkommen des Kreditnehmers vorliegen. Da die CRR als Ausführungsbestimmung des KWG anzusehen ist, gilt sie im Verhältnis zum KWG als „ lex specialis ", dem Vorrang eingeräumt werden muss vor den allgemeinen Bestimmungen des § 18 KWG.

Die vorliegenden Unterlagen werden sodann im Rahmen einer Bonitätsprüfung von der Kreditbearbeitung ausgewertet. Das Verfahren und die dabei angewandten Analyse- und Beurteilungskriterien sind aufsichtsrechtlich sowohl organisatorisch als auch inhaltlich nur grob festgelegt. Die detaillierte Festlegung und Gewichtung einzelner Bonitätskriterien bleibt den Kreditinstituten überlassen. Die MaRisk verlangen von Kreditinstituten die Erfüllung organisatorischer Vorkehrungen (Ausgestaltung der Aufbau- und Ablauforganisation), die eine systematische und sachgerechte Bonitätsprüfung ermöglichen sollen. In Art. 142, 143 CRR wird Kreditinstituten - die eigene Ratings erstellen - die aufsichtsrechtliche Genehmigung zugesagt, den IRB-Ansatz für bankinterne Ratings verwenden zu dürfen, wenn sie alle Methoden, Verfahrensabläufe, Steuerungs- und Überwachungsprozeduren und Datenerfassungs- und Datenverarbeitungssysteme die Bonitätseinschätzung unterstützen.

Bonitätskriterien

Die Festlegung und Gewichtung der einzelnen Bonitätskriterien ist jedem Gläubiger freigestellt. Dabei wird er nach seinen Bedürfnissen und von der Art des Schuldners abhängige, unterschiedliche Kriterien und Gewichtungen zugrunde legen. Auch Kreditinstituten wird aufsichtsrechtlich nicht vorgeschrieben, welche Kriterien sie bei ihrer Ratingvergabe zu berücksichtigen haben. Bei Ratingagenturen sind die angewandten Bonitätskriterien weitgehend nicht öffentlich. Allgemein können jedoch folgende Mindest-Kriterien genannt werden, die sich in rechtliche, personelle und wirtschaftliche Faktoren systematisieren lassen:

Natürliche Personen

Angaben über bisherige Kreditabwicklungen, Einkommenssituation (Höhe, Arbeitgeber, Sicherheit des Arbeitsplatzes), Ausgabensituation (Miete, Kreditrückzahlungen), Vermögenssituation (vorhandene Vermögensbestandteile), Schuldensituation (Kredite, übernommene Haftungen); Güterstand.

Unternehmen

Allgemeine Angaben aus Bankauskunft, Wirtschaftsauskunftei; Rechtsform und Unternehmenssatzung; aus dem Jahresabschluss: Eigenkapitalquote, verfügbarer Cashflow (Cash-Flow-Berechnung), Cash-Flow in Prozent des Umsatzes, Gewinn- oder Verlustsituation, Qualität des Managements, Unternehmensplanung, Investitionspolitik, Vermögens- und Schuldensituation. Die Bank-Verschuldung im Bereich der Millionenkredite kann über die Evidenzzentrale der Bundesbank ermittelt werden.

Je nach Bedeutung eines Kriteriums kann dieses gegenüber anderen Kriterien durch eine höhere Gewichtung stärkeren Einfluss auf das Ratingergebnis erhalten.

Harte und weiche Negativmerkmale

Negativmerkmale sind personenbezogene Daten, die auf eine schlechte Bonität des Betroffenen hinweisen. Der Begriff stammt aus dem Datenschutzrecht und wird dort im Zusammenhang mit der Rechtsfrage verwendet, ob eine verantwortliche Stelle ihr bekannte Bonitätsdaten eines Kunden an eine Auskunftei übermitteln darf. Die Negativmerkmale sind von den sog. Positiv- bzw. Grunddaten abzugrenzen, die dadurch gekennzeichnet sind, dass sie dem Betroffenen eine positive bzw. keine negative Zahlungsprognose attestieren. Die Einzelheiten der Abgrenzung sind jedoch umstritten. So geht die herrschende Meinung davon aus, dass Negativmerkmale lediglich solche Einzelinformationen sind, die auf Vertragsstörungen (z. B. Verzug) hinweisen. Dieser Auffassung wird entgegengehalten, dass sie realitätsfern sei. Negativmerkmale sind - nach der Gegenauffassung - Einzelinformationen, die auf eine schlechte Bonität hinweisen. Dazu gehörten nicht nur Vertragsstörungen, sondern auch persönliche Kriterien wie das Alter und der Wohnort.

Innerhalb der Negativmerkmale werden harte und weiche Negativmerkmale unterschieden. Harte Negativdaten sind beweiskräftige Angaben über die Bonität des Betroffenen. Hauptmerkmal ist eine gerichtliche Bestätigung. Beispiele sind die Eröffnung eines Insolvenzverfahrens, die Abgabe einer Eidesstattlichen Versicherung oder Zwangsvollstreckungsmaßnahmen. Ausreichend ist aber auch ein rechtskräftiges Urteil. Nachweisen lässt sich die Bonität im Sinne eines Nichtvorliegens harter Negativmerkmale beispielsweise durch ein Negativattest des Insolvenzgerichts, wonach gegen eine Person oder Firma kein Insolvenzverfahren anhängig ist oder war, oder eine Auskunft aus dem Schuldnerverzeichnis des zuständigen Vollstreckungsgerichts, die keine offenen Forderungen ausweist. Weiche Negativmerkmale sind Angaben zur Bonität des Betroffenen mit nur geringer Aussagekraft. Ihr Hauptmerkmal ist eine einseitige Rechtsausübung eines Vertragspartners. Beispiele sind die Beantragung eines Mahnbescheides, die Klageerhebung oder außergerichtliche Mahnung.

Nach alter Rechtslage gewann diese Differenzierung bei der Frage an Bedeutung, ob eine Bank oder auch jedes andere Unternehmen Einzelinformationen eines Kunden an eine Auskunftei übermitteln durfte. Dies hing zunächst davon ab, ob ein Positiv- oder ein Negativmerkmal vorliegt. Negativmerkmale durften nur übermittelt werden, wenn das Offenbarungsinteresse der Bank das Geheimhaltungsinteresse des Kunden überwog, vgl. Abs. 1 Satz 1 Nr. 2 BDSG. Ein Überwiegen des Offenbarungsinteresses nahm die Rechtsprechung bei Vorliegen harter Negativmerkmale regelmäßig an, bei weichen Merkmalen musste dies positiv festgestellt werden. Da bei Positivmerkmalen i. d. R. kein überwiegendes Offenbarungsinteresse bestand, konnten deren Übermittlung nur durch Einwilligung gerechtfertigt werden.

Nach neuer, seit dem 1. April 2010 geltenden Rechtslage ist die Differenzierung harter und weicher Merkmale in den neuen BDSG überführt worden. Hiernach ist die Übermittlung dort definierter harter Negativmerkmale zulässig (vgl. Abs. 1 Nr. 1 bis 3); die Übermittlung weicher Negativmerkmale ist nur unter strengen Voraussetzungen (z. B. Ankündigung der Übermittlung) zulässig (vgl. Abs. 1 Nr. 4 bis 5). Zudem setzt BDSG voraus, dass die Forderung fällig und offen ist und dass die Übermittlung zusätzlich auch noch zur Wahrung berechtigter Interessen der verantwortlichen Stelle oder eines Dritten erforderlich ist.

Auswirkungen der Bonitätseinstufung

Bonitätseinstufungen anhand obiger Bonitätskriterien werden sowohl bei erstmaliger Kreditgewährung als auch laufend während der Kreditgewährung vorgenommen. Beide haben den Zweck, das aktuelle Kreditrisiko eines Schuldners anhand einer Ratingnote festzulegen. Diese Ratingnote ist - neben etwaigen Kreditsicherheiten - der wesentliche Faktor für die Eigenmittelunterlegung. Außerdem wirken sich die erstmalige Ratingeinstufung und spätere Ratingmigrationen auf die Kernkapitalquote eines Kreditinstituts aus, weil sie ein Bestandteil des Nenners in der Berechnungsformel sind.

Von der Höhe der bei einem Kredit vom Kreditinstitut zu unterlegenden Eigenmittel hängt wiederum auch der Kreditzins ab, weil dieser eine bonitätsabhängige Risikoprämie beinhaltet. Bei guter Bonität (oder guten Kreditsicherheiten) ist der Kreditzins tendenziell niedriger und umgekehrt.

Bonitätsverschlechterungen bestehender Kredite können über entsprechende Ratingherabstufungen bestimmte Folgen in Kreditverträgen auslösen. Einerseits können automatisierte Kreditmargenerhöhungen eintreten, andererseits treten Nachbesicherungs- oder sogar Kreditkündigungsrechte in Kraft. Ausgangspunkt ist die wesentliche Verschlechterung der Vermögensverhältnisse (= Bonität), wie sie in Abs. 1 BGB normiert ist.

Neben Kreditinstituten befassen sich zwei weitere große Gruppen von Nichtbank-Unternehmen mit der Bonität, die Lieferanten und Versicherungen (insbesondere Kreditversicherungen).

Bei Forderungen aus Lieferungen und Leistungen spielt die Bonität von Debitoren eine wichtige Rolle. Lieferantenkredite entstehen, sobald bei einer Warenlieferung der Gefahrenübergang auf den Schuldner erfolgt ist und dieser nicht unmittelbar bezahlt. Das hierin liegende Bonitätsrisiko kann gemildert oder ausgeschaltet werden, wenn die Lieferanten die Eigentumsübertragung mittels Eigentumsvorbehalt bis zur vollständigen Bezahlung hinauszögern oder Vorauszahlung verlangen. Die Bonität kann sich während der Laufzeit des Lieferantenkredits verändern. Änderungen in der Bonität der Debitoren müssen jeweils rechtzeitig erkannt werden und beim Auftreten von entsprechenden Frühwarnindikatoren (z. B. Überschreitung des Zahlungsziels) zu geeigneten Maßnahmen des Kreditors führen (z. B. Anpassung der Zahlungsweise).

Kreditversicherungen versichern diese Lieferantenkredite und übernehmen damit ein ähnliches Kreditrisiko wie Kreditinstitute, denn sie müssen sich mit dem Ausfallrisiko einer Lieferforderung auseinandersetzen. Versicherungsfall ist nämlich der Forderungsausfall, der zunächst den Versicherungsnehmer trifft und dann die Kreditversicherung im Rahmen einer Schadensregulierung.

Bonität und ihre Klassifizierung nach Ratings ist für subjektive Einflüsse zugänglich. Sowohl die Auswahl der Bonitätskriterien als auch deren Gewichtung enthalten subjektive Merkmale. Deshalb kann die von einem Gläubiger oder einer Ratingagentur vorgenommene Bonitätseinstufung auch nur sehr begrenzt objektiv überprüft werden. Kritik erfährt auch die vergangenheitsorientierte Auswahl der Bonitätskriterien, die nur sehr begrenzt in die Zukunft - und hierhin gehört die Ausfallwahrscheinlichkeit - extrapolierbar ist. Alternativ haben sich deshalb weitere Methoden zur Ermittlung der Bonität entwickelt. Hierzu gehören unter anderem die Insolvenzprognoseverfahren oder die „Extra Financial Research". Erstere dienen dazu, mit Hilfe von Wahrscheinlichkeiten zu ermitteln, ob Schuldner innerhalb eines bestimmten Zeitraums (typischerweise ein Jahr) insolvent werden. Letztere beschäftigt sich mit Einflussfaktoren aus den Bereichen Umwelt ( Environment), Gesellschaft und Mitarbeiter ( Social) und Unternehmensführung ( Governance), in der Formel „ESG" zusammengefasst. Dabei wird der Fokus auf wichtige, nicht-finanzielle ( extra financial) Größen gelegt, weil die klassische Bonitätsanalyse die Zukunftsfähigkeit eines Unternehmens oft nur verkürzt oder unzureichend darstelle.

Schuldner, die im Kreditantrag falsche Angaben über ihre Bonität machen, erfüllen den Tatbestand des Kreditbetrugs ( StGB). Wegen Verleumdung wird nach StGB bestraft, wer wider besseres Wissen in Beziehung auf einen anderen eine unwahre Tatsache behauptet oder verbreitet, welche denselben verächtlich zu machen oder in der öffentlichen Meinung herabzuwürdigen oder dessen Kredit zu gefährden geeignet ist.

Zivilrechtlich verpflichtet eine kreditschädigende unwahre Tatsachenbehauptung zum Schadensersatz nach BGB wie beispielsweise in einem der größten deutschen Wirtschaftsprozesse von Leo Kirch gegen die Deutsche Bank.

Auch in Österreich ist die Bonität der Ausgangspunkt für viele Vertragsentscheidungen, sowohl im Hinblick auf Verbraucher als auch Unternehmer. Eine - wie oben skizzierte - Differenzierung zwischen Positiv- und Negativmerkmalen bzw. harten und weichen Negativmerkmalen ist dem österreichischen Recht zwar nicht unbekannt; eine derartige Rechtsfolge, dass die Übermittlung harter Negativmerkmale an Auskunfteien regelmäßig zulässig ist, lehnt die Österreichische Datenschutzkommission jedoch ab.

Stephan Gärtner: Harte Negativmerkmale auf dem Prüfstand des Datenschutzrechts. Ein Rechtsvergleich zwischen deutschem, englischem und österreichischem Recht (= Schriftenreihe Schriften zum Persönlichkeitsrecht. Band 5). Kovač, Hamburg 2011, ISBN 978-3-8300-5418-4 (Dissertation HU Berlin 2010, 457 Seiten).

Dieter Thormählen, Swen Hansen: Effiziente Kreditprozesse im Konsumentenkreditgeschäft am Beispiel des Markenprodukts easyCredit. In: Alexander Suyter (Hrsg.): Risikomanagement: aktuelle Entwicklungen und Auswirkungen auf Banken und Unternehmen. Knapp, Frankfurt am Main 2004, ISBN 3-8314-0764-9, S. 3-24.

Federico Ferretti: The Law and Consumer Credit Information in the European Community - The Regulation of Credit Information Systems. Routledge-Cavendish, London / New York, NY 2008, ISBN 978-0-415-46073-6.

Arne Dammer, Rahild Neuburger, Arnold Picot, Theresia Theurl: Grundlagenschrift, Herausgeber : Schufa Holding AG, Mai 2007 (Rolle von Informationen und Transparenz in Marktprozessen - eine ökonomische Analyse unter besonderer Berücksichtigung des Datenschutzes).

Herbert Schimansky, Hermann-Joseph Bunte, Hans-Jürgen Lwowski (Hrsg.): Bankrechtshandbuch. 3. Auflage.C.H. Beck, München 2007, ISBN 978-3-406-54293-0.

Matthias Casper: Allgemeine Geschäftsbedingungen (AGBBanken / AGB-Sparkassen). In: Peter Derleder, Kai-Oliver Knops, Heinz Georg Bamberger (Hrsg.): Handbuch zum deutschen und europäischen Bankrecht. Springer, Berlin / Heidelberg / New York, NY 2004, ISBN 3-540-00944-2, S. 27-84.

1. Deutsche Bundesbank: ↑ Beurteilung der Bonität von Unternehmen durch die Deutsche Bundesbank im Rahmen der Refinanzierung deutscher Kreditinstitute. (Memento des Originals vom 29. Dezember 2014 im Internet Archive) Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis. Kurzbericht vom April 2014 (vgl. S. 4) und Archivierte Kopie (Memento vom 29. Dezember 2014 im Internet Archive) ausführliche Version vom Mai 2010 (vgl. Seiten 6 und 21 von 38).

2. Thomas Wolke, ↑ Risikomanagement, 2008, S. 191, ISBN 978-3-486-58714-2.

3. Standard & Poor's: ↑ Rating Methodology: Evaluating the Issuer. Februar 2002.

4. ↑ a BGH Urteil vom 1. März 1994 (Memento des Originals vom 13. Mai 2013 im Internet Archive) Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis., Az. XI ZR 83/93, Volltext; WM 1994, 838 = NJW 1994, 2154.b

5. Manfred Wächtershäuser, ↑ Kreditrisiko und Kreditentscheidung im Bankbetrieb, 1971, S. 123 ff., ISBN 3-409-40012-5.

6. ↑ Stephan Gärtner: a Harte Negativmerkmale auf dem Prüfstand des Datenschutzrechts. Ein Rechtsvergleich zwischen deutschem, englischem und österreichischem Recht (= Schriftenreihe Schriften zum Persönlichkeitsrecht. Band 5). Kovač, Hamburg 2011, ISBN 978-3-8300-5418-4, S. 26 f.b

7. ↑ Dammer/Neuburger/Picot/Theurl, Grundlagenschrift, Herausgeber : Schufa Holding AG, Mai 2007 (Rolle von Informationen und Transparenz in Marktprozessen - eine ökonomische Analyse unter besonderer Berücksichtigung des Datenschutzes) S. 41.

8. Stephan Gärtner: ↑ Harte Negativmerkmale auf dem Prüfstand des Datenschutzrechts. Ein Rechtsvergleich zwischen deutschem, englischem und österreichischem Recht. Verlag Dr. Kovac, Hamburg, 2011, S. 27.

9. ↑ BGH, Urteil des XI. Zivilsenats vom 22. September 2009, Az. XI ZR 286/08 (Leitsatz und Tatbestand).

10. vgl. für den gesamten Abschnitt Stephan Gärtner: ↑ Harte Negativmerkmale auf dem Prüfstand des Datenschutzrechts. Ein Rechtsvergleich zwischen deutschem, englischem und österreichischem Recht. Kovač, Hamburg, 2011, S. 27.

11. ↑ OLG Koblenz, Urteil vom 23. September 2009, Az. 2 U 423/09, MMR 2010, 277 f. (red. Leitsatz und Gründe).

12. ↑ BGH, Urteil vom 24. Januar 2006 - XI ZR 384/03

13. ↑ Einigung in Rechtsstreit: Deutsche Bank zahlt Kirch-Erben mehr als 775 Millionen Euro Der Spiegel, 20. Februar 2014.

14. vgl. für den gesamten Abschnitt Stephan Gärtner: ↑ Harte Negativmerkmale auf dem Prüfstand des Datenschutzrechts. Ein Rechtsvergleich zwischen deutschem, englischem und österreichischem Recht. Verlag Dr. Kovac, Hamburg, 2011, S. 70.

15. ↑ DSK, Empfehlung (Geschäftszahl K211.773/0009-DSK/2007).

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Bonität (von lateinisch bona, „Vermögen", hieraus lateinisch bonitas „Vortrefflichkeit") oder Kreditwürdigkeit ist in der Finanzwirtschaft die Fähigkeit eines Wirtschaftssubjekts ( natürliche Personen, Unternehmen oder Staaten mit ihren Untergliederungen), die aufgenommenen Schulden zurückzahlen zu können (wirtschaftliche Bonität), und der Wille, diese zurückzuzahlen ( Zahlungswilligkeit).