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[Tribune] Améliorer l'expérience client via la donnée, une question de survie pour les banques traditionnelles

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[Tribune] Améliorer l'expérience client via la donnée, une question de survie pour les banques traditionnelles

Pour concurrencer efficacement les néo-banques, les acteurs traditionnels doivent remédier à une analyse trop statique et grossière des données clients.

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Depuis plusieurs années, les banques traditionnelles sont confrontées à une concurrence de plus en plus rude par les néo-banques. Plus agiles, plus innovantes, leur forte croissance se fait au détriment des acteurs financiers historiques. En 2020, 72 néo-banques ont été lancées dans le monde, portant leur nombre total à 250, selon le cabinet Exton Consulting. Les néo-banques étaient à l'origine confinées à une offre très limitée. Elles gagnent très rapidement en maturité et en complexité, et elles viennent aujourd'hui concurrencer de plus en plus frontalement les établissements financiers traditionnels.

Les acteurs traditionnels ont un atout souvent sous-exploité: leurs données

Les acteurs traditionnels possèdent un actif que leur envient tous ces nouveaux entrants: leurs données. Quand elles sont bien exploitées, elles permettent aux acteurs traditionnels de réinventer la relation client, d'optimiser leurs opérations et d'inverser la tendance. Un conseiller bancaire a aujourd'hui le plus souvent de 500 à 800 clients à gérer. Impossible de les connaître tous! L'analyse des données en temps réel permet de l'alerter et de le guider sur les clients à contacter en priorité. Il est également essentiel que les commerciaux aient accès à l'ensemble du profil du client, y compris son historique et ses recherches précédentes, afin de proposer le produit le plus approprié.

La segmentation n'est pas une nouvelle technique, mais son efficacité était limitée par le manque de granularité et la dimension statique de l'analyse. Là où un établissement bancaire avait typiquement 3 à 5 segments clients, certains se dotent aujourd'hui d'une arborescence de centaines, voire de milliers de sous-segments. Au-delà de leur nombre, les clients sont alloués à un segment en temps réel pour refléter les événements de la vie: promotion, mariage, arrivée d'un enfant... Les opérations bancaires sont complexes et coûteuses. Une meilleure exploitation des données permet de très importants gains d'efficacité. Une étude récente du Boston Consulting Group montre ainsi comment certaines banques arrivent à être 39% plus efficaces qu'une banque standard, notamment grâce à une plus grande maturité digitale.

Une course de vitesse

Ces données détenues par les établissements financiers traditionnels sont malheureusement souvent peu exploitables: fragmentées entre différents systèmes, en batch plutôt qu'en temps réel, difficilement accessibles par les utilisateurs finaux. À l'inverse, les nouveaux acteurs digitaux excellent dans l'exploitation de leurs données. Plus agiles, libres de tout poids des systèmes historiques, leurs opérations sont entièrement centrées sur la donnée. Elle est au coeur et à l'origine de toutes leurs activités. La ou les établissements traditionnels s'appuient sur l'expertise bancaire de leur personnel, les néo-banques mettent l'automatisation et la donnée au centre.

Le challenge pour les banques aujourd'hui est le même que celui décrit par Netflix en 2013, quand l'entreprise se lançait dans la création de contenus originaux. "Le but est de devenir HBO plus vite que HBO ne peut devenir nous", expliquait alors Ted Sarandos, chief content officer chez Netflix.

Les néo-banques étendent leurs offres pour ressembler aux acteurs traditionnels, et elles collectent un maximum de données pour les égaler. De leur côté, les acteurs traditionnels cherchent à égaler la maturité digitale de ces nouveaux acteurs, afin de réinventer leur expérience client et leurs opérations. Il y a à la clef pour eux plus que de simplement maintenir leurs positions: le potentiel d'optimisation des opérations est énorme, permettant aux banques d'améliorer très fortement leur rentabilité.

Les principaux challenges techniques des banques

  • Passer du batch au temps réel

Les clients se sont habitués dans les autres domaines à un service en temps réel. Ils considèrent de moins en moins acceptable de devoir attendre plusieurs semaines pour ouvrir un compte ou pour recevoir une offre de prêt, tout comme attendre 48h pour un virement leur semble d'un autre temps. Cela impose de revoir l'ensemble des processus afin de les passer en temps réel: détection de fraude, étude des dossiers de crédit, KYC...

  • Assurer la gouvernance tout au long du cycle de vie de la donnée

Il est nécessaire d'avoir une vision d'ensemble de la donnée disponible afin de pouvoir correctement l'exploiter, quel que soit le lieu où elle se trouve: dans un cloud public, un data center ou un cloud privé. Il est nécessaire de suivre cette donnée tout au cours de son cycle de vie. Où a-t-elle été générée? Quelles sont les transformations qui lui ont été appliquées? Qui y a eu accès? La métadonnée est tout aussi précieuse que la donnée elle-même, aussi bien pour satisfaire aux exigences réglementaires que pour tirer le maximum de valeur client de cette donnée.

  • Exploiter une infrastructure hybride et multicloud

La plupart des acteurs financiers tirent profit de l'agilité offerte par le cloud public, et ils ont souvent plusieurs fournisseurs. En parallèle, ils ont aussi leurs propres data centers, notamment pour des raisons de sécurité. Cette multitude d'environnements impose de penser une architecture hybride et multicloud afin d'éviter de recréer des silos, et de pouvoir déployer les applications au meilleur endroit.

Garder une longueur d'avance grâce aux données

Si les banques ne sont pas à la hauteur de l'expérience client attendue, elles risquent de perdre de précieux clients au profit de leurs concurrents. Toutefois, en exploitant et en analysant leurs données, elles ont l'opportunité de développer des solutions qui leur permettront de gagner un véritable avantage concurrentiel. Pour prospérer à long terme, il est alors indispensable qu'elles investissent dans les cycles de vie des données connectées: c'est ainsi qu'elles pourront extraire des informations nécessaires à l'amélioration de l'expérience client.

L'auteur

Thibault Aimé est directeur business transformation chez Cloudera. Il a rejoint Cloudera en 2018, après quatre ans au Boston Consulting Group, où il accompagnait les dirigeants de grandes entreprises dans leurs réflexions stratégiques et leurs plans de transformation. Thibault Aimé est diplômé de Sciences Po Paris, mention Finance et Stratégie.


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