À l’instar du marketing, le secteur bancaire se laisse peu à peu gagner par la Big Data et ses nombreuses opportunités. Et pour faire face à l’arrivée de nombreux concurrents sur un marché en pleine mutation, les banques physiques ne peuvent pas faire l’impasse sur la collecte, le stockage et l’exploitation intelligente des données de leurs clients.

Cependant, les pratiques et les comportements orientés Data doivent encore être implémentés et formalisés au sein des institutions financières pour porter pleinement leurs fruits : suivez le guide.

Big Data : un facteur de différenciation majeur pour les banques

La Big Data peut se concevoir comme un facteur de différenciation majeur pour les institutions bancaires traditionnelles qui évoluent dans un secteur de plus en plus concurrentiel. L’arrivée sur le marché d’acteurs exclusivement numériques comme Hello Bank, ou encore d’opérateurs télécoms comme Orange, qui devrait lancer sa banque « 100 % mobile » d’ici la rentrée 2018, fragilise des banques physiques en perte de vitesse, tant sur le plan du chiffre d’affaires que sur celui du service client.

Dans ce contexte, les banques doivent orchestrer l’utilisation de la Data pour améliorer sans cesse l’expérience de leurs clients, que ce soit en la personnalisant ou en l’optimisant aux moments-clés qui se doivent d’être correctement identifiés.

La Big Data au service de la personnalisation

Quel que soit le domaine auquel elle s’applique, l’un des premiers objectifs de la Big Data consiste à identifier les habitudes de consommation et les préférences des clients. Dans la perspective des banques, une meilleure connaissance des utilisateurs induit une expérience optimisée, tant dans les enseignes physiques que sur les interfaces digitales.

Et les chiffres de la septième édition du rapport Deloitte sur les Relations banques et clients 2017 sont clairs sur les attentes des utilisateurs.

D’un côté, les clients ne sont pas prêts à abandonner les traditionnels rendez-vous au sein des guichets de banque physiques, notamment pour réaliser des opérations complexes et bénéficier d’un accompagnement personnalisé avec un conseiller attitré.

De l’autre, ces mêmes utilisateurs sont de plus en plus nombreux à adopter les canaux digitaux déployés par leurs banques, comme les applications mobiles ou les espaces personnels en ligne, pour réaliser des opérations simples et consulter leurs comptes.

L’optimisation de la stratégie cross-canal représente ainsi un autre enjeu majeur de l’utilisation de la Big Data au sein des banques. Et si l’idée semble avoir fait son chemin au sein des directions des grands groupes bancaires, puisque 70 % de leurs cadres disent avoir saisi l’importance d’une approche centrée sur le client selon une étude Bloomberg Businessweek, les effets d’une telle stratégie tardent à se faire sentir. Dans une étude réalisée par Capgemini, seuls 37 % des consommateurs interrogés estimaient que leur banque avait correctement cerné leurs besoins et préférences.

La Big Data au service de la performance

Au-delà de la personnalisation de l’expérience client, la Big Data peut se faire le vecteur d’une toute nouvelle conception de la performance et de la qualité au sein des banques. Mieux renseignés sur les besoins et les attentes de leurs clients, les conseillers seront en mesure d’automatiser la conception et la diffusion de campagnes ou d’offres commerciales taillées sur mesure pour des segments de clientèle clairement identifiés.

La première étape d’une stratégie orientée Data doit donc résider dans la collecte de données pertinentes et qualitatives.

La seconde étape du processus consiste à traiter ces données de façon à les rendre « lisibles » : quels renseignements vous offrent-elles sur le profil de vos clients ?

La troisième et dernière étape de votre stratégie devra faire appel à la Big Data autant qu’à vos départements marketing et commercial : de quelle façon pouvez-vous exploiter les renseignements fournis par les données pour séduire ou fidéliser vos clients ?

Cette approche, orientée Data et ciblée client, doit permettre à la banque d’améliorer ses performances commerciales —tout en automatisant certaines tâches, par le biais du marketing programmatique ou avec l’aide de chatbots.

Enfin, la Big Data doit aider les banques à identifier les moments-clés que peuvent représenter une période de chômage, un divorce ou la perte d’un proche. C’est le constat rapporté par l’étude Deloitte : seuls 8 % à 12 % des clients interrogés estiment avoir bénéficié d’un accompagnement adapté par leur banque lors d’une période perçue comme importante.

La Big Data doit alors aider les chargés de clientèle à mieux suivre et accompagner les parcours de vie de leurs clients, afin d’améliorer significativement la qualité perçue du service bancaire.