Dans un contexte numérique en perpétuelle évolution, les banques ont su capitaliser sur les avancées technologiques pour se réinventer et repenser leurs interactions clients. Les institutions bancaires connaissent aujourd’hui des changements majeurs, largement alimentés par la récolte des données clients, qui s’est imposée comme l’un des principaux moteurs de ces transformations. Sans même parler de l’intelligence artificielle (IA) et des nombreuses possibilités qu’elle offre, les banques ont désormais accès à une richesse d’informations en temps réel sur les préférences, les habitudes et les besoins financiers de leurs clients.
La collecte et l’exploitation des données ont donc marqué un changement fondamental dans la façon dont les banques interagissent avec leur clientèle, en anticipant les besoins de cette dernière et en contextualisant leurs offres, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour le secteur.
Un pivot central dans la compréhension des besoins
Les données clients se révèlent être le pivot central dans la compréhension des besoins et des contextes des clients bancaires. Bien exploitées, ces données permettent aux banques de s’engager dans un cercle vertueux, améliorant ainsi la compréhension des clients, renforçant la relation avec ceux-ci, et générant des revenus supplémentaires.
Cependant, après des années d’accumulation de données, les banques se retrouvent à présent à rechercher des informations simples, mais avec une approche intelligente, sans perturber l’expérience utilisateur. Plutôt que de se perdre dans des cas d’usage complexes nécessitant une algorithmie tout aussi complexe, les banques se concentrent désormais sur l’identification de corrélations directes entre les données et des actions bancaires immédiates. Cette approche, bien que moins spectaculaire en apparence, s’avère plus efficace et simple à pérenniser.
La personnalisation des offres est souvent présentée comme le graal pour toute banque ou assurance mature sur la donnée clients. Toutefois, sa mise en œuvre peut s’avérer complexe, engendrant une prolifération des offres bancaires et posant des défis en termes de suivi du portefeuille d’offres, de leur gestion dans les systèmes IT, voire de la sécurité. On note d’ailleurs sur le marché une tendance à la rationalisation des portefeuilles d’offres pour reprendre la maîtrise du sujet.
Plutôt que de s’obstiner à personnaliser son offre, il est surtout important de la présenter au « bon » interlocuteur, au « bon » moment et par le « bon » canal. Comprendre son utilisateur et son quotidien pour présenter l’offre de manière contextualisée permet de démultiplier l’intentionnalité et les taux de souscription du client sur les offres bancaires.
Anticiper les projets à venir
La question est donc de savoir comment comprendre le contexte de vie du client.
Depuis la DSP2, de nombreuses fintechs utilisent les flux financiers des clients pour définir leurs habitudes et leurs préférences. Les banques sont en capacité d’identifier les besoins de leurs clients via les données d’achats réalisés sur leur compte bancaire (ex. un client achète des matériaux pour réaliser des travaux, il est probable qu’il vienne d’emménager ou que sa situation familiale ait évolué). Le problème, c’est que la banque arrive a posteriori du besoin et ne peut donc pas l’anticiper en proposant une offre commerciale adaptée.
En effet, tout l’enjeu est le timing dans lequel les banques vont réussir à capter ce fameux « moment de vie ». Il s’agit alors d’arriver à relever des signaux faibles afin d’identifier le moment de vie dans lequel le client se situe, en amont de son expression. C’est un des bénéfices des approches beyond banking.
Le beyond banking permet aux banques de proposer un panel d’offres extra-financières diversifiées pour améliorer la vie quotidienne des clients et donc d’attirer le client via un service réellement utile vis-à-vis de ses problèmes du quotidien (par exemple, recherche d’appartement, passage du permis de conduire, reconversion professionnelle, révision de cours de langue...). Les institutions bancaires peuvent ainsi identifier le moment de vie et anticiper les prochains projets du client via des données déclaratives ou comportementales collectées dans le cadre de ce service proposé.
Grâce à cette connaissance approfondie des clients, acquise grâce à la collecte des données, les banques peuvent repérer plus rapidement et plus efficacement de nouvelles opportunités commerciales au sein même de leur plateforme, et ce quotidiennement, afin de proposer immédiatement le produit bancaire associé et pertinent.
Cette transformation du secteur bancaire vers un modèle axé sur le client et orienté vers l’innovation marque un tournant décisif dans la façon dont les banques interagissent avec leur clientèle et façonnent l’avenir du secteur.
