Acquérir et fidéliser : comment réussir la personnalisation dans le secteur bancaire et fidéliser la clientèle

Les statistiques prouvent que la personnalisation dans le secteur bancaire a acquis une valeur stratégique. Plus de 70 % des clients considèrent les offres sur mesure comme très importantes pour les banques et autres sociétés financières. Ironiquement, les institutions bancaires restent le dernier bastion de la personnalisation avec seulement 14 % des banques proposant des expériences contextuellement pertinentes.

L'absence de personnalisation parmi les institutions financières semble déroutante. Chaque jour, les banques génèrent une énorme quantité de données clients. Pourtant, il reste souvent inutilisé pour proposer des offres uniques au client.

Dans nos conversations avec les clients, nous constatons que les dirigeants bancaires sont néanmoins désireux d'améliorer la satisfaction de la clientèle grâce à des expériences client personnalisées. Les équipes de marketing, de service client et d'expérience client réalisent que les services bancaires personnalisés sont essentiels pour générer des revenus indirects.

En établissant des relations personnalisées avec les clients, les banques obtiennent une valeur financière supplémentaire telle que la vente incitative et croisée, de nouveaux clients par le biais de recommandations et des virements interbancaires, entre autres. Tous ces éléments complètent les flux de revenus directs et sont le résultat de l'affinité avec la marque.

Donc quel est le problème? Pourquoi les banques n'utilisent-elles pas pleinement leurs actifs de données clients ?

Défis sur la voie de la personnalisation dans les services financiers

Une compréhension approfondie de la personnalité et des préférences des clients est ce qui mène à une expérience sur mesure dans les services financiers. Cependant, les offres granulaires sont souvent entravées par les limitations courantes présentes dans le secteur bancaire.

Logiciel hérité

Selon Deloitte, les technologies obsolètes sont considérées comme le principal goulot d'étranglement sur la voie d'une personnalisation plus poussée. La dette technologique, l'absence d'analyse de données en temps réel et les bases de données client inflexibles laissent le comportement des clients peu motivé pour financer les organisations. En conséquence, les entreprises manquent d'offres cross-canal solides, de croissance des revenus et, surtout, d'une vision holistique de leurs clients.

De plus, le manque d'analyses de données cohérentes empêche les banques d'exploiter les données déjà disponibles. Cela signifie que les institutions bancaires ne sont pas en mesure de concurrencer par défaut les banques à la pointe de la technologie, perdant ainsi des bénéfices et des habitués potentiels.

Silos organisationnels

Les données cloisonnées et les départements isolés entravent également l'adoption réussie d'un état d'esprit axé sur le client. La mentalité de silo est préjudiciable aux politiques internes et externes car elle limite les flux de données vers une succursale ou un employé spécifique. Par conséquent, aucune approche uniforme de gouvernance des données n'est possible, ce qui rend la personnalisation non viable à toutes les étapes.

En règle générale, les silos organisationnels font référence à des systèmes technologiques incompatibles qui ne peuvent pas interagir les uns avec les autres par programmation. En conséquence, les données sont fixées dans un service et séparées des autres parties de l'architecture du système. Par conséquent, avant de mettre en œuvre une nouvelle configuration, les entreprises peuvent soit mettre à jour une infrastructure entière, soit connecter des systèmes hérités au nouveau composant d'infrastructure.

Besoins clients négligés

Trop souvent, le secteur bancaire se concentre sur les produits et services plutôt que sur les besoins des clients. Cependant, une recherche approfondie des besoins des clients est intrinsèque aux initiatives les plus vendues. Sans une bonne expérience client, il est impossible de vendre efficacement et d'augmenter votre rentabilité.

Une vision client bien définie prépare le terrain pour :

• Service à la clientèle compétitif;
• Frais pertinents sur les comptes bancaires ;
• Succursales pratiques ;
• types de services en demande ;
• Image de marque positive ;
• Taux d'intérêt bien définis.

Heureusement, les défis susmentionnés peuvent être éliminés. Les entreprises technologiques résolvent ces problèmes en aidant les banques à mettre en place toutes leurs données clients, à les analyser et à créer des offres personnalisées au bon moment et au bon endroit.

Cinq secrets pour acquérir et fidéliser des clients bancaires grâce à la personnalisation

La bonne nouvelle est que la personnalisation dans le secteur bancaire est réalisable. En mettant en œuvre des outils technologiques avancés et des approches à la pointe du numérique, les entreprises bancaires peuvent puiser dans le cœur et l'esprit de leurs clients et proposer des initiatives impeccables. Voici votre sauce secrète qui vous aidera à attirer des clients et à générer plus de valeur.

Établir une source unique de vérité

Certaines organisations financières ont leurs données clients cloisonnées dans plusieurs départements, ce qui les isole du reste de l'organisation. Par conséquent, le parcours client et les personnages sont incomplets s'ils sont créés.

Des données propres, pertinentes et accessibles sont essentielles pour discerner les stimuli, les préférences et le comportement financier de vos clients. Pour créer une vue unique du client, les sociétés de services financiers doivent unifier et activer la diversité des données opérationnelles à portée de main.

Cependant, l'unification et l'activation des données nécessitent l'élimination des silos organisationnels et la modernisation du système. Les lacs de données et les entrepôts contribuent à fournir une vue client à 360° et favorisent l'interopérabilité et l'immuabilité des données. En leur sein, les données sont extraites de plusieurs emplacements dans les départements, toutes les entrées étant analysées selon des critères spécifiques.

Une fois que les résultats de l'analyse sont prêts à être utilisés, des outils de Business Intelligence personnalisés ou basés sur une plateforme visualisent les informations et préparent les données pour les rapports afin que les entreprises puissent surveiller et comparer les métriques et les KPI cruciaux. Par exemple, un service de prêt peut obtenir des données de transaction spécifiques à partir d'un énorme référentiel de données pour amplifier à tout moment la prise de décision en matière de prêt.

De plus, des politiques globales de gouvernance des données maximiseront l'utilisation des données et aligneront la collecte et la classification des données au-delà des frontières organisationnelles. La gouvernance des données relie également les points de données dans un ensemble cohérent et les normalise entre les entrepôts, les lacs, le stockage en nuage et les bases de données.

Pour mieux comprendre un client, les dirigeants bancaires enrichissent également leur collecte de données grâce à des API externes. Cela augmente l'accès à des informations client supplémentaires basées sur les systèmes d'entreprise et comptables, ainsi qu'aux ensembles de données partenaires et publics tels que les informations de compte PSD2.

Exploitez l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur

Vos données ne parleront que si vous le demandez. L'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage profond (DL) peuvent découvrir des relations cachées entre les valeurs des données et offrir une perception client unique. Bien que les trois soient également utiles pour découvrir des modèles de données, le Deep Learning est cité dans la plupart des exemples de personnalisation dans le secteur bancaire.

En tant que branche de l'IA et du ML, Deep Learning excelle dans l'agrégation d'un patchwork de données clients et la génération d'informations exploitables pour des produits sur mesure. De plus, les modèles DL sont spécialisés dans l'analyse des données structurées et non structurées. Ces dernières représentent environ 80% des données bancaires et sont impossibles à analyser sans algorithmes spécifiques.

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent discerner des modèles inexplicables dans les données et prédire les résultats futurs sur la base d'énormes quantités d'informations. L'analyse manuelle ne peut jamais être à la hauteur des systèmes intelligents, car l'analyse de données traditionnelle ne peut tirer des conclusions de haut niveau que par le biais de résumés visuels et de tableaux Excel sans connaissance approfondie du problème ou de la corrélation.

Les modèles d'apprentissage en profondeur peuvent analyser à eux seuls les habitudes d'achat, les données démographiques, les volumes de transactions et les fichiers audio pour créer des offres de crédit ou d'épargne ciblées à faible risque pour les banques mais à forte valeur ajoutée pour les clients. Tous ces résultats exploitables sont basés uniquement sur les ensembles de données disponibles. Sans Deep Learning, les sociétés financières finiront par perdre des années à établir manuellement des liens entre les empreintes des clients.

L'apprentissage automatique dans son ensemble peut stimuler la personnalisation pour n'importe quel client, qu'il s'agisse de gros joueurs ou de clients à faible valeur. De cette façon, des algorithmes intelligents peuvent identifier les tendances de dépenses cachées et subtiles et suggérer une solution sur mesure ou des expériences client contextualisées pour tous les clients.

En outre, le ML et l'IA peuvent amplifier les modèles d'analyse de données et fournir aux banques et aux coopératives de crédit une différenciation concurrentielle. Par exemple, si un certain pourcentage de clients existants avec X montant de revenu annuel ont tendance à dépenser de l'argent en voyages plutôt qu'en dépôts, les modèles ML découvriront ce lien. Cela signifie que les banques peuvent proposer des offres de remboursement personnalisées sur les hôtels et autres à ce groupe de clients.

Créer des audiences similaires avec le ML

Puisqu'il est impossible de produire des expériences sur mesure pour chaque client, les institutions financières mettent souvent en œuvre des modèles similaires. Cette technique de classification permet d'identifier les groupes de clients qui partagent des données spécifiques à un segment similaire, qu'il s'agisse d'habitudes de dépenses ou de tranches d'âge.

En analysant un large éventail de mesures, les modèles similaires basés sur ML produisent des profils de clients évolutifs. Une segmentation précise, à son tour, permet aux banques de prévoir les clients les plus susceptibles de répondre à des services financiers particuliers. En termes simples, les sociétés financières obtiennent un indice d'opportunité intelligent qui leur permet de créer des expériences super ciblées qui génèrent une véritable valeur pour les clients.

Intégrer les données d'événements de la vie

Le profilage client ne peut jamais être trop profond. Par conséquent, toute information précieuse contribue à une meilleure prise de conscience du comportement des clients. Sur cette ligne, les données d'événement, qui décrivent les actions effectuées par un client, peuvent fournir des informations mesurables ou autrement analysables. En conséquence, les sociétés financières peuvent réagir immédiatement aux nouvelles interactions et offrir une personnalisation.

Les sociétés bancaires peuvent se prévaloir de la consolidation des données événementielles tierces pour rechercher de nouveaux clients. Ceux-ci peuvent inclure des outils de communication, des données de médias sociaux et d'autres bases de données et applications tierces. Pour permettre des processus automatisés et un suivi des données en temps réel, les institutions financières doivent intégrer ces données à des outils internes.

Cependant, à mesure que les pratiques de partage de données avec des tiers se resserrent, les approches d'intégration sont soumises à un large éventail d'actes réglementaires, notamment GDPR, Dodd-Frank, MiFID II et autres.

Alternativement, les banques peuvent collecter et intégrer des données d'événements internes pour fidéliser. L'infrastructure financière sur site avec une architecture basée sur les événements et le streaming d'événements est déjà inondée de données provenant de sources d'entreprise. Cela étant, en partageant les événements au sein de l'entreprise, les entreprises financières disposent d'un ensemble de données d'événements prêt à être analysé. Si nous combinons des données historiques avec des informations en temps réel, cela ajoute encore la capacité prédictive aux flux d'événements.

De plus, les données d'événement à elles seules peuvent créer des opportunités d'engagement client contextualisées en temps réel. Cela signifie que lorsque le client décide de choisir de nouvelles offres de compte lors de la vérification de son solde en ligne, par exemple, et laisse le formulaire de demande non rempli, le système informera la banque de l'opportunité manquée. Ceci, à son tour, permet aux banques de réengager immédiatement le client.

Un autre exemple de gestion de données d'événement bien faite comprend la catégorisation en temps réel des dépenses. Lorsqu'un client effectue un achat dans une épicerie ou prend de l'essence, les outils de surveillance de l'argent de la banque informent le client du type de dépenses et du portefeuille budgétaire, le tenant au courant de ses habitudes de dépenses. Cette touche agréable nourrit la connexion à la marque même sans véritable interaction avec le client.

Soyez là où sont vos clients

90 % des clients s'attendent à des interactions cohérentes sur tous les canaux. Par conséquent, l'excellence omnicanale n'est pas une option, mais une nécessité. Les sociétés financières axées sur le numérique doivent offrir une expérience et un service uniformes aux clients sur plusieurs canaux simultanément. Ceci, à son tour, relie tous les points de contact avec les clients et permet aux organisations de cibler le client avec des offres sur mesure basées sur les interactions précédentes avec les plateformes de l'entreprise.

Par exemple, les clients peuvent recevoir des publicités granulaires sur les réseaux sociaux ou sur des sites Web adaptés aux publicités après avoir consulté des informations sur une certaine carte de crédit bancaire ou des offres de prêt. De plus, les processus de demande interrompus peuvent être corrigés avec des notifications mobiles personnalisées si un client dispose d'une application bancaire sur son smartphone.

Pour alléger la pression sur le service marketing, les banques peuvent recourir à l'automatisation du marketing. Ce dernier prend en charge les efforts marketing multifonctionnels et facilite l'envoi d'offres personnalisées sur tous les canaux, qu'il s'agisse d'un prêt hypothécaire ou d'un plan de retraite. Les entreprises qui tirent parti de l'automatisation du marketing ont tendance à attirer +451 % de prospects qualifiés.

D'un point de vue technologique, les outils marketing automatisés s'appuient sur des données cross-canal, se nourrissant d'e-mails, de sites Web, d'applications et d'autres interactions. Le logiciel diffuse ensuite les processus de segmentation et de ciblage pour regrouper les bonnes audiences et calibrer automatiquement la messagerie pour chaque client en fonction de son profil. En tant qu'atout concurrentiel, l'automatisation du marketing atteint les clients à un niveau personnalisé, quelle que soit la taille de l'audience.

Réinventez l'expérience bancaire de vos clients

Transformer des clients inactifs en évangélistes bancaires est une tâche ardue. Cependant, les expériences personnelles peuvent renforcer vos ventes et vous rapprocher des clients. Des messages personnalisés, significatifs et opportuns aident les institutions financières à établir des relations plus profondes avec les clients sans risques supplémentaires ni effort fastidieux.

Pour permettre des initiatives de personnalisation, les institutions financières doivent établir une infrastructure de données mise à jour qui permet une analyse en temps réel, une collecte de données exhaustive et des capacités intelligentes. Une stratégie concise de gouvernance des données collera tous les composants de votre configuration et lancera un volant de données pour obtenir des informations continues sur les clients.

Notre approche axée sur le conseil permet aux organisations de concevoir une stratégie de données robuste et de créer un ensemble de nouvelles capacités pour gérer la chaîne de valeur des données aux décisions. Entrez en contact avec nos experts et nous surmonterons toutes les complexités de données que vous pourriez avoir.

L'article est initialement publié ici.