Modelle mit Cut-off Points optimieren

Ob bei einer Marketing-Kampagne, einer Kundenbindungs-Maßnahme, der Kreditvergabe oder der Betrugserkennung – immer geht es darum, die richtigen Entscheidungen zu treffen:  Wer erhält einen Katalog, einen Gutschein oder einen Kredit, oder welcher Schadensfall wird auf Betrug untersucht?

Zwar erlauben es Prognosemodelle, die vielversprechendsten Kunden, Anträge oder Fälle zu identifizieren. Doch wo die Grenze ziehen? Genügt beispielsweise eine Kaufwahrscheinlichkeit von 51%, um einem Kunden einen teuren Katalog zuzusenden, wenn der dadurch erwartete Umsatz des Kunden eher gering ausfällt?

Statistische Wahrscheinlichkeiten oder Scores alleine helfen hier nicht weiter, sondern müssen um monetäre Kosten-Nutzen-Abwägungen ergänzt werden. Genau dies leistet die Cut-off-Point-Optimierung. Mit ihr lassen sich Wahrscheinlichkeits- oder Score-Grenzen bestimmen, anhand derer jeder Einzelfall nutzenoptimiert entschieden werden kann.

Das Webinar demonstriert die Cut-off-Point-Optimierung an Beispielen aus unterschiedlichen Branchen.