Wie Sie einkaufen und was Sie im Supermarkt kaufen, kann vorhersagen, ob Sie Ihre Kreditkartenrechnungen pünktlich bezahlen, Unsere neuen Forschungsergebnisse zeigen.
Als Marketing Professorenwollten wir mehr über Alternativen zu herkömmlichen Kredit-Scores erfahren. Deshalb haben wir uns mit einem multinationalen Konglomerat zusammengetan, das unter anderem eine große Supermarktkette und einen Kreditkartenherausgeber betreibt.
Durch die Analyse von Verbraucherdaten dieser beiden Geschäftseinheiten konnten wir sehen, wie 30.089 Personen einkaufen und ihre Finanzen verwalten.
Wir haben festgestellt, dass Menschen mit regelmäßigeren Einkaufsgewohnheiten ihre Kreditkartenrechnungen eher pünktlich bezahlen. Das sind Menschen, die normalerweise am gleichen Wochentag einkaufen, jeden Monat ungefähr den gleichen Betrag ausgeben, bei mehreren Einkäufen ähnliche Artikel kaufen und regelmäßig Sonderangebote nutzen.
Wir haben auch festgestellt, dass die Kaufgewohnheiten der Menschen Aufschluss darüber geben, wie sie mit ihren Finanzen umgehen. So neigen Käufer, die häufig Zigaretten oder Energydrinks kaufen, eher dazu, Kreditkartenzahlungen zu versäumen. Käufer, die häufig frische Milch oder Salatdressing kaufen, neigen eher dazu, ihre Rechnungen gewissenhafter zu bezahlen.
Im Allgemeinen war der Kauf gesünderer, aber weniger praktischer Lebensmittel ein Indikator für verantwortungsbewusstes Zahlungsverhalten. Dies galt sogar, wenn wir Verbrauchermerkmale wie Einkommen, Beruf, Kreditwürdigkeit und Familiengröße konstant hielten.
Aufbauend auf diesen Erkenntnissen haben wir einen Kreditbewertungsalgorithmus entwickelt, der Personen anhand ihrer Einkaufsgewohnheiten und traditioneller Kreditrisikoindikatoren bewertet. Als wir mit diesem Algorithmus Genehmigungsentscheidungen simulierten, stellten wir fest, dass die Verwendung von Lebensmitteldaten Kreditgebern dabei helfen kann, Zahlungsausfälle genauer vorherzusagen und gleichzeitig ihren Gewinn pro Kunde zu steigern.
Warum es wichtig ist
Nach Angaben der Weltbank mehr als 1 Milliarde Menschen weltweit haben keinen Zugang zu formellen Finanzsystemen und verfügen daher über keine Kreditwürdigkeit. Allein in den USA etwa 45 Millionen Erwachsene Sie verfügen über keine oder nicht ausreichende Kredithistorie, um einen Score zu erstellen.
Dies erschwert ihnen den Zugang zu Krediten, selbst wenn sie verantwortungsbewusste Kreditnehmer sind. Und ohne Kredit ist es schwieriger, ein Auto, einen Job oder sogar eine Wohnung zu bekommen. Es ist ein Problem, das überproportional viele Menschen betrifft. benachteiligte Gruppendarunter auch Menschen mit dunkler Hautfarbe und Frauen.
Als Reaktion darauf sind politische Entscheidungsträger und Forscher zunehmend daran interessiert, alternative Datenquellen zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit zu nutzen. Zum Beispiel Fannie Mae erwägt nun die Mietzahlungshistorie von Hypothekenantragstellern, sodass auch diejenigen ohne herkömmliche Kredithistorie ihre Kreditwürdigkeit nachweisen können.
Daten zum Lebensmittelhandel sind besonders vielversprechend, weil es so viele davon gibt. So ziemlich jeder kauft Lebensmittel und das nicht nur einmal. In jeder Abteilung von Lebensmittelgeschäften auf der ganzen Welt werden ständig Informationen über Verbraucherpräferenzen generiert.
Unsere Studie zeigt, dass diese Daten weit über die Lebensmittelbranche hinaus wertvoll sind.
Wie geht es weiter?
Wir sind davon überzeugt, dass unsere Studie als Proof of Concept dient und Erkenntnisse für die Gestaltung und Durchführung künftiger Forschung bietet. Dennoch bleiben einige wichtige Fragen offen. Was wäre zum Beispiel, wenn dieser Ansatz unterschiedliche Gruppen ungleich stark beeinflusst? Und was ist mit Datenschutzbedenken?
Unsere Folgeforschung zielt darauf ab, diese Probleme anzugehen. Wir arbeiten mit einem Konglomerat in Peru zusammen, einem Land, das auf Bargeld angewiesen ist und in dem ein großer Teil der Bevölkerung kein Bankkonto hat. Aufbauend auf unseren aktuellen Erkenntnissen arbeiten wir eng mit diesem Unternehmen zusammen, um die Auswirkungen unseres Ansatzes auf Bevölkerungsgruppen mit niedrigem Einkommen zu testen. Wir werden dabei helfen, Kreditantragsteller anhand von Einzelhandelstransaktionsdaten zu bewerten, um nicht nur die Rentabilität zu verbessern, sondern auch die soziale Eingliederung in der Region zu fördern.
Dieser Artikel wurde erneut veröffentlicht von Das Gespräch unter einer Creative Commons-Lizenz. Lesen Sie die Originalartikel.