Marketing für Millennials? Gewusst wie?!

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Millennials — die erste Generation digitaler Verbraucher, geboren zwischen 1980 und 2000, machen mittlerweile die größte Gruppe an Verbrauchern weltweit aus. Laut Brookings Institute ist zu erwarten, dass ihre Kaufkraft bis Ende 2020 weltweit 13 Billionen US-Dollar übertreffen wird. Während Einzelhändler ihre Omnichannel-Angebote überarbeiten, um den Bedürfnissen der Verbraucher gerecht zu werden, konnten wir ein Problem bei deren Vorgehensweise feststellen: ungenaue und veraltete Betrugspräventionsstrategien, welche den Lebensstil und das Einkaufsverhalten der Millennials nicht berücksichtigen und dadurch Kundenfriktion beim Checkout hervorrufen.

Für Händler stand noch nie so viel auf dem Spiel, da sie sich den Bedürfnissen einer Kundschaft anpassen müssen, die während der digitalen Revolution aufgewachsen ist und daher hohe Erwartungen an die Technologie der Händler sowie deren Kundenservice stellt. Im Zuge des Einkaufserlebnisses der Millennials gilt dies besonders für den Checkout-Prozess. Eine Umfrage von Statista hat ergeben, dass ganze 38% den Kaufvorgang beim Checkout abbrechen, wenn der Checkout zu lange dauert oder zu umständlich ist. 

In diesem Blogpost möchte ich die zwei gängigsten Maßnahmen zur Betrugsprävention im E-Commerce darstellen, die Millennials dazu bringen den Kaufvorgang beim Checkout abzubrechen und wie Händler diese beheben können.

Fehlendes Wissen über die Dynamik der Millennials

Millennials leben Diversität und Globalität, wie keine andere Generation zuvor. Technologische Fortschritte, wie das Internet und Cloud-Computing erlaubt es den Millennials ihr Leben ortsungebunden zu planen und als digitale Nomaden um die Welt zu reisen. Eine Umfrage des Weltwirtschaftsforums von Global Shapers hat ergeben, dass eine große Mehrheit der Millennials sich nicht über eine Region, ein Land oder eine Ethnizität definiert. Rund 40% gaben an, dass Mensch sein sie am besten definierte und 18,6% gaben an, dass sie sich mit der Identität des Weltbürgers identifizieren würden. Hinzu kommt, dass es noch nie so günstig war zu reisen, wie heutzutage. Daraus folgt, dass sich das Einkaufsverhalten der Millennials sowie deren Lieferadresse ständig ändert. Ein deutscher Freiberufler, der als Programmierer tätig ist und in den USA arbeitet kann mit seiner deutschen Kreditkarte eine Bestellung, die von einer IP-Adresse aus New York stammt, bei einem norwegischen Händler aufgeben und sich diese an sein nächstes Reiseziel schicken lassen: ein Airbnb in Bangkok. Diese Bestellvorraussetzungen beschreiben eine Menge augenscheinlich nicht zusammenpassender Daten, wodurch ein veraltetes regelbasiertes Betrugspräventionssystem diese Bestellung leicht als betrügerisch einstuft.

Viele Händler lehnen legitime Bestellungen von herumreisenden Millennials ab, da sie auf AVS vertrauen und sich, wie am Beispiel ersichtlich zwangsläufig Nichtübereinstimmungen der Adressen ergeben. Zudem vertrauen sie regelbasierten Systemen, die ausländische Kreditkarten sowie internationale Rechnungs- und Lieferadressen ablehnen. Ganz eindeutig fällt es diesen Händlern schwer den Kontext zu sehen, vor welchem diese Bestellungen aufgegeben werden und diese unzusammenhängenden sowie teils verdächtigen Bestelldetails ausmachen. 

Ein Mode-Händler von Riskified lehnte legitime Bestellungen für Wintermäntel, welche für dieses Quartal 15% seines Online-Umsatzes in den USA ausmachten aufgrund von AVS-Unstimmigkeiten ab. Durch eine Ablehnung der Bestellungen, da die Rechnungs- und Lieferadressen nicht zusammenpassten, entging es dem Händler, dass es sich bei diesen Bestellungen um chinesische Studenten handelte, die erst kürzlich nach Boston gezogen waren, um an der dortigen Universität zu studieren. Diese Studenten befanden sich noch nicht lange genug in den USA, und hatten daher noch keine Zeit eine Kreditkarte von einer amerikanischen Bank zu beantragen, weswegen sie die Bestellungen mit ihrer chinesischen Kreditkarte zahlen und sich ins Studentenwohnheim liefern lassen wollten. Allein aufgrund der Rechnungsadresse in Guangzhou und der Lieferadresse in der Innenstadt von Boston ist es leicht, diese Bestellung als betrügerisch einzustufen. Durch Berücksichtigung weiterer Informationen, wie die .edu-Email-Adresse sowie die Geolokalisierung und die IP-Adresse ergibt sich folgender Zusammenhang: Erwähnte Bestellungen wurden von einigen der 350.000 chinesischen Millennials aufgegeben, die zur Hochschulausbildung in die USA kommen und nicht um Betrüger, die versuchen Händler um ihre Ware zu bringen.

Gefahr der Überbewertung von geografischen Daten

Die Adressunstimmigkeiten müssen nicht so extrem sein, wie die in unserem Beispiel. In einem anderen Fall hat ein Online-Möbelhaus wiederholt Millennials abgelehnt, die sich ihre neue Wohnung einrichten wollten – genau die Kunden, die ein Möbelhaus gerne anwerben und im Kundenstamm aufnehmen möchte. Ursache der Ablehnungen machte den Umstand aus, dass die Millennials noch keine Zeit hatten ihre neue Adresse bei der Bank anzugeben, weswegen der Händler nicht in der Lage war die neue Adresse mit dem Kunden in Verbindung zu bringen. 

In diesem Zusammenhang ist Kontext besonders wichtig. Betrugsmanager können zum Beispiel mit Hilfe des Geräts feststellen, ob es sich um eine betrügerische Bestellung handelt oder nicht. Wurden in der Vergangenheit bereits Bestellungen mit diesem Gerät aufgegeben handelt es sich ziemlich sicher um einen legitimen Kunden. Soziale Medien können ebenfalls hilfreich sein um festzustellen, ob der Kunde etwas über seinen Umzug gepostet hat. Eine Überprüfung dieser Details kann jedoch ziemlich aufwendig und zeitintensiv sein. Bei Riskified haben wir die Überprüfung aller verfügbaren Informationen automatisiert, einschließlich unserer Daten und dem digitalen Fingerabdruck des Kunden um die Geschichte hinter der Bestellung in Sekundenschnelle nachvollziehen zu können. 

Der Bevölkerungsabteilung der Vereinten Nationen nach leben nahezu neun von zehn Millennials in Schwellenländern. Mehr als eine Milliarde Millennials leben in Asien und Millennials aus China – 351 Millionen an der Zahl – haben die Gesamtbevölkerung der USA zahlentechnisch schon lange überholt. Händler, die über Märkte hinweg erfolgreich agieren und Millennials für sich gewinnen wollen wissen bereits, dass sie ihre Werbekampagnen und Rabattangebote dementsprechend anpassen müssen. Was viele Händler jedoch noch nicht realisiert haben ist, dass sie auch ihr Betrugsmanagementsystem anpassen müssen, um den Lebensstil sowie das Bestellverhalten der Millennials besser zu verstehen und identifizieren zu können. 

Fehlender Kontext bei M-Commerce und BOPIS

Millennials lieben es jedoch auch in Ladenlokalen einzukaufen. Das bedeutet, dass Millennials nicht nur technikversiert sind und Bequemlichkeit bevorzugen, sondern auch ein Bedürfnis nach Authentizität und einzigartigen Erfahrungen haben. Obwohl 67% in einer eMarketer Studie angaben, dass sie lieber online einkaufen ist für 82% der Millennials ein Ladenlokal nicht wegzudenken, da sie der Überzeugung sind, dass dieses wichtig für den Ruf der Marke ist. Das bedeutet, dass Millennials on- und offline einkaufen wollen sowie mit Hilfe ihrer Handys in Ladengeschäften. Die Studie fand ebenfalls heraus, dass 63% der Millennials BOPIS in Anspruch nehmen, also etwas online kaufen es jedoch dann im Ladenlokal abholen. 

Kanäle, wie Bestellungen via Handy und BOPIS, die während des gesamten Einkaufserlebnisses über On- und Offline-Kontaktpunkte verfügen legen einem Team zur manuellen Betrugsüberprüfung den ein oder anderen Stein in den Weg. Beispielsweise müssen Betrugsmanager nun in ihren Analysen noch genauer vorgehen, da sie die Einkaufsaktivitäten auf mobilen Browsern von den händlerspezifischen Apps unterscheiden müssen: Nach den datenwissenschaftlichen Untersuchungen von RSA wurden betrügerische Bestellungen in der Vergangenheit häufiger über mobile Browser wie Chrome oder Safari aufgegeben, mittlerweile gehen jedoch 80% der Betrugsfälle von mobilen Geräten und Apps aus.

Händler könnten also denken, dass M-Commerce und BOPIS nicht die Mühe wert zu sein scheinen, die sie erfordern. Sie können es sich jedoch schlichtweg nicht leisten 63% der Millennials zu verlieren, die täglich über ihr Handy einkaufen und 84%, die ihr Handy als Einkaufshilfe verwenden, während sie in Ladenlokalen unterwegs sind.  Zusätzlich gaben 65% der Millennials an, dass der Einkauf über das Handy eine angenehme Alternative ist. Eine andere Studie hat ergeben, dass beinahe 50% der Millennials (20 – 30 Jahre alt) einmal pro Woche einen Einkauf über ihr Handy tätigen.

Laut einer globalen Betrugsumfrage des Risk Council überprüfen Händler Betrug entweder aufgrund der Zahlungsart oder dem Kanal, nur selten beziehen sie beide Aspekte in ihre Entscheidung mit ein. Daher sind Händler nicht in der Lage vollständig zu verstehen, wo Betrug am häufigsten auftritt und welche Zahlungsmethoden auf welchem Kanal benutzt werden. Das macht sie letztlich blind für das wahre Ausmaß des Betrugs während des gesamten Checkout-, Zahlungs- und Auftragsabwicklungsprozesses.

Anstatt automatisch Bestellungen, die via Handy eingehen oder BOPIS-Bestellungen abzulehnen raten wir Händlern zuerst einmal die relevanten Daten zu sammeln und zu analysieren. Im Zusammenhang mit Bestellungen, die von Handys eingehen oder BOPIS-Bestellungen sind bestimmte Datenpunkte wichtig, die zuerst einmal gesammelt und analysiert werden müssen, um einzigartige Bestellsegmente zu identifizieren, die problematisch für den jeweiligen Händler und den Produkttyp, sowie den Kanal und den Standort sind. Bei Riskified verwenden wir Elastic Linking von hunderten Datenpunkten, die sich über Hunderte Millionen Datenpunkte historischer Transaktionen erstrecken. Dadurch können wir einen das Verhalten des Käufers, der bei einem Händler zum ersten Mal online einkauft, mit der Einkaufshistorie bei einem anderen Händler vergleichen. 

BOPIS birgt viele Herausforderungen, da es einen wichtigen Datenpunkt nicht berücksichtigt – die Lieferadresse – auf das sich herkömmliche Betrugpräventionssysteme stützen, um den Käufer zu identifizieren und die Bestellung zu genehmigen. Wir haben bereits festgestellt, dass die Versuche, diese Schwachstelle auszunutzen zugenommen haben, da Betrugsversuche auf diesem Kanal bei einigen unserer Händler seit dem letzten Jahr um bis zu 250% gestiegen sind. Das hindert uns jedoch nicht daran, unsere Händler zu ermutigen, BOPIS anzubieten. Laut Euclid gibt fast die Hälfte oder 47% der Millennials an, dass sie online einkaufen und ihre Produkte mehr als 40% der Zeit in Ladenlokalen abholen würden, was ein wertvoller Umsatz ist, auf den Händler nicht verzichten können.

Wir empfehlen ein System, welches das Verhaltensmuster der Käufer identifiziert, wie bereits getätigte Einkäufe oder die Customer Journey auf der Website oder App, sobald diese beginnt. Bei Riskified benutzen wir zum Beispiel eine Beacon-Technologie, ein kleiner Code, der auf der Website eines Händlers eingebettet ist, um folgende Daten zu sammeln: Gerätetyp, der benutzt wird, um den Standort des Geräts zu bestimmen, sowie die Aktivität des Käufers auf der Website oder der mobilen App des Händlers. Diese Daten können für die Fingerabdruckerfassung von Geräten, die Proxy-Erkennung und die Verhaltensanalyse verwendet werden.

Wir können nur immer wieder erwähnen, wie gefährlich es ist eine Bestellung aufgrund eines einzigen Datenpunkts zu genehmigen oder abzulehnen. Händler müssen einen dynamischen und umfassenden Ansatz zur Betrugsüberprüfung verfolgen und sich Hunderte von Datenpunkten sowie die Interaktion mit dem Kunden ansehen, bevor sie eine Entscheidung treffen. Das klingt sehr aufwendig oder gar unmöglich? Dem muss nicht sein. Riskified verfügt über eine vollautomatische Lösung mit Modellen, die so trainiert sind, dass sie Händler bei der Erfüllung ihrer Umsatzziele unterstützen. Bei Fragen wenden Sie sich bitte an sales@riskified.com.