Comment l’utilisation des données de comportement peut aider les banques à personnaliser l’expérience client ?

Les tendances du marché et les statistiques montrent que la personnalisation des données dans le secteur bancaire a une valeur stratégique.  La crise du COVID a accentué cette tendance et permis de mettre en évidence le besoin croissant des clients de bénéficier de conseils adaptés à leurs attentes actuelles et futures. En 2019, plus de deux tiers des clients ont déclaré être prêts à donner accès à leurs données bancaires pour bénéficier de services personnalisés. Toutefois, paradoxalement, les institutions bancaires exploitent encore très peu les données clients, avec seulement 14% des banques offrant des expériences de personnalisation pertinentes. 

Les banques ont compris qu’elles pouvaient mieux répondre aux préférences individuelles de leurs clients et mieux cibler leurs actions, et ce en s’appuyant sur des acteurs spécialisés tels que Actico, Tealium, et Moneythor (Le comparatif de ces solutions est disponible dans le dossier d’actualité). Parmi les services qu’elles proposent, on retrouve : la collecte de données centralisée, leur fiabilisation et standardisation, l’intégration aux outils de gestion de la relation client, la segmentation d’audiences, etc.

La personnalisation dans le secteur bancaire consiste à adapter les produits et services bancaires aux besoins spécifiques des clients. Il s’agit de comprendre les besoins et les préférences de chaque client, puis de proposer des produits et services spécifiques en conséquence. 

 

Des offres sur mesure pour chaque client 

La collecte et l’analyse de la data est essentiel pour réaliser une cartographie des différents parcours clients, identifier les comportements et enclencher les meilleures actions à entreprendre. Cette approche d’analyse prédictive et de recommandation permet non seulement d’optimiser les interactions avec le client, mais également de présenter des produits et services bancaires en adéquation avec son besoin. Cette démarche conduit progressivement à une relation client ultra-personnalisée. Les banques peuvent maintenant offrir des produits et services sur mesure à chaque client, répondant à leurs besoins et préférences spécifiques. Des offres de crédit, des produits d’assurance, des offres d’investissement, etc. sont présentées aux clients en fonction de leur profil, de leurs habitudes d’achat et de leur comportement. 

En 2018, la banque Américaine Wells Fargo a lancé une application mobile appelée « Control Tower », qui permet à ses clients de suivre leurs dépenses et leurs revenus, ainsi que de définir des limites de dépenses pour différents types de transactions. En utilisant les données de l’historique des transactions de ses clients, la banque peut fournir des recommandations personnalisées sur la façon dont les clients peuvent mieux gérer leur argent, ainsi que des offres de produits financiers adaptés à leurs besoins. Un client qui a des dépenses régulières de voyage peut se voir proposer une carte de crédit offrant des avantages tels que des accès à des salons d’aéroport ou des récompenses sur les miles cumulés.

 

Améliorer l’expérience client grâce à l’analyse de données 

En plus de personnaliser la proposition de produits et services, les banques peuvent également utiliser les données pour améliorer l’expérience client en analysant les comportements de navigation sur leur site web ou leur application mobile et utiliser ces informations pour optimiser la conception et l’expérience utilisateur.  

Par exemple, si une banque constate que les clients abandonnent souvent un formulaire de demande de prêt immobilier à mi-chemin, elle peut analyser le formulaire pour identifier les étapes qui posent un problème. La banque peut alors apporter des améliorations pour simplifier le parcours de demande, réduire le nombre d’étapes nécessaires ou clarifier les instructions afin d’aider les clients à remplir le formulaire plus simplement.

 

Détecter la fraude et protéger les clients

Les banques peuvent également utiliser les données de comportement pour détecter les problèmes avant qu’ils ne se produisent. Par exemple, si un client commence à effectuer des transactions anormales ou si sa carte est utilisée dans des endroits inhabituels, cela peut indiquer une activité frauduleuse. En utilisant l’analyse des données pour détecter ces comportements suspects, les banques peuvent prévenir la fraude et protéger leurs clients.

 

Transparence et sécurité des données 

Il est important de noter que l’utilisation des données de comportement soulève des préoccupations en matière de protection de la vie privée. Le rôle du RGPD est crucial et demeure encore perfectible dans son application. En effet, les internautes acceptent souvent l’usage des cookies sans forcément être alertés des impacts associés. Les clients doivent être informés de la collecte et de l’utilisation de leurs données de comportement, et doivent donner leur consentement avant que les banques ne les utilisent. Les banques doivent également s’assurer que les données soient stockées de manière sécurisée et ne soient accessibles qu’aux personnes autorisées. 

La personnalisation dans le secteur bancaire est un processus complexe et difficile. Mais une expérience bancaire personnalisée est un des facteurs les plus importants de la fidélisation des clients. Adapter les services financiers aux attentes des clients représente une grande transformation numérique qui demande du temps, des efforts et, bien sûr, des capacités technologiques.