Technologie

Banquiers et assureurs, savez-vous ce que disent vos clients ?

Les banques doivent pouvoir capter les informations émises par leur client quel que soit le canal utilisé. Grâce aux technologies du web sémantique, de la linguistique et du raisonnement, cette gestion de l’« expression client » peut être largement automatisée. Mais elle requiert la capacité de traiter en temps réel de grands volumes de données…

Construire une time line client

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Cet article est extrait de
Revue Banque n°752

Shadow Banking : pas si obscur…

Rassembler et traiter en temps réel les informations hétérogènes que constitue l’expression des clients via les différents canaux à sa disposition est aujourd’hui possible. Des outils adaptables aux métiers de la banque et de la finance sont parvenus à maturité ces dernières années. En captant et mettant dans son contexte chaque forme d’expression du client, on pourra l’interpréter automatiquement pour affiner son profil, réagir rapidement à certaines situations, et suivre en temps réel les opinions de la clientèle sur les produits et processus.

La gestion automatisée de l’expression client met en œuvre les technologies du web sémantique, de la linguistique et du raisonnement, et requiert la capacité de traiter en temps réel de grands volumes de données.

La collecte de données événementielles est le point de départ de toute la chaîne de traitement. C’est l’action du client qui, captée en temps réel, est le déclencheur des traitements. Ce peut être un mail, un commentaire sur un produit de la compagnie, la consultation d’une information particulière sur le portail clientèle, un appel à un centre d’appel ou à un service de réclamations, un commentaire sur la page de la société dans Facebook… Les connecteurs sont installés sur les logiciels de gestion de messagerie, les logs de consultation du portail, les logs du moteur de recherche, les pages produits dans les réseaux sociaux… Ils servent à capturer les différentes actions ou messages des clients et lancer immédiatement leur traitement.

Interpréter les informations

Les informations acquises sont analysées et codifiées :

  • les verbatims sont interprétés par des outils d’analyse textuelle pour extraire l’objet du message, le produit ou service concerné, et ce qu’exprime le client sur cet objet ;
  • les interactions des clients autour de la page de la marque dans Facebook sont étudiées pour comprendre la tonalité mais surtout la portée des messages du client auprès des autres personnes qui suivent la page de la marque ;
  • les logs des recherches dans le site clientèle sont collectés et analysés pour connaître le sujet d’intérêt du client, mais surtout s’il a pu y trouver une réponse ;
  • les événements particuliers dans la vie des produits sont analysés, comme une résiliation avant échéance ou un fonctionnement hors norme.

Enrichies des données provenant des applications de gestion des comptes, des contrats et du CRM [1], ces informations peuvent ensuite être rapportées à l’historique de la relation avec le client. Cette « ligne du temps » (time line), telle que popularisée par Facebook, restitue aux utilisateurs l’enchaînement des échanges ; elle indique aussi bien les étapes de vie des produits souscrits, les messages échangés, la trace d’une consultation du portail sur les conditions de résiliation d’un contrat, la valeur actualisée du client à une date donnée, les messages des campagnes marketing, les parrainages, les changements de statut professionnel, etc.

La comparaison avec Facebook est très instructive, car c’est bien ce type de service qui est offert à tout nouvel « ami » Facebook qui, en consultant la page de son nouvel « ami », peut se faire très rapidement une idée de son parcours et des événements passés qui l’ont marqué.

La chaîne de traitement de l’expression client

Trois facteurs assemblés donnent toute leur valeur à la chaîne de traitement de l’expression client :

  • le traitement en temps réel des informations, qui permet de réagir immédiatement, de passer à une gestion proactive capable de détecter des situations nouvelles, d’évaluer leur impact et leur degré d’urgence, et de déclencher en temps réel les actions adéquates ;
  • la capacité de réconcilier de données hétérogènes, qui permet de comprendre un événement, d’obtenir une information de valeur. Par exemple, le rapprochement entre la date de disponibilité des fonds et la consultation par le client de la page « Comment transférer mes avoirs ? » dans le portail clientèle sera analysé comme une situation de risque d’un point de vue commercial et devra déclencher une action d’appel du client ;
  • la capacité de raisonnement sur la base de règles métiers, laquelle tient compte de l’événement détecté et des informations disponibles sur le client dans les applications de gestion.

Quand le message est finalement compris et codifié, il permet d’alimenter trois familles de solutions :

  • un traitement de workflow, pour piloter une action immédiate à réaliser auprès du client ;
  • le CRM et les outils de gestion de campagne, pour disposer d’une information plus fine sur le client ;
  • la base de données du tableau de bord de suivi de la satisfaction client, par produits et services.

La chaîne de traitement de l’expression client devient un composant original et innovant dans le système d’information des banques et assureurs. Elle demande des compétences méthodologiques et technologiques dans les domaines de l’ingénierie des connaissances, de la linguistique et de la statistique. Elle constitue également un terrain d’application privilégié pour la mise en œuvre des architectures « big data ».

La clé de la fidélisation

Banque et assurance sont deux secteurs des services dans lesquels la relation clientèle s’inscrit naturellement dans la durée. Mais la fidélité des clients ne saurait être tenue pour acquise, notamment dans la banque, alors que la Commission européenne relance une consultation en vue d’aider les consommateurs à changer facilement d’établissement bancaire et qu’une récente étude Cap Gemini révèle que 40 % des clients ne sont pas sûrs de rester fidèles à leur banque. C’est donc bien l’effort de compréhension intime des attentes des clients qui est la clef de leur fidélisation.

 

 

[1] Customer Relationshionship Management.

 

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