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Monétiser les Big Data des banques de détail

Data - Par Emmanuel Brochard - Publié le 21 octobre 2014
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Les banques de détail commencent à considérer les Big Data comme des actifs prometteurs à même de générer de nouveaux flux de revenus.

Monétiser les Big Data des banques de détail

Elles ont besoin de se projeter au-delà de la vente de produits complémentaires et d’examiner comment l’analyse des Big Data peut rétablir la confiance et améliorer l’ensemble de l’expérience client.

Plus que jamais, les banques de détail ont besoin d’utiliser la valeur de leurs données pour créer des offres plus concurrentielles. Simultanément, le pouvoir d’achat des ménages français à la baisse ou au mieux stable depuis 2007 conduit les consommateurs à utiliser des ressources telles que des sites comparatifs de services bancaires ou des logiciels de gestion pour être plus actifs dans le suivi de leurs finances. A divers degrés, les banques commencent à intégrer dans une vue unique les détails de leurs produits phares, tels que les comptes d’épargne et de crédits immobiliers. Certaines déjà inquiètes pour leur réputation, ont eu peur de pousser plus loin leur intégration par crainte que leurs données ne s’échappent des traditionnels silos informatiques et menacent la confidentialité et sécurité des données. D’autres banques craignent qu’une plus grande transparence et un apport de plus d’informations aux clients les incitent à aller voir ailleurs.

L’intégration et l’analyse des Big Data pour concevoir une proposition de valeur commerciale

Soyons clairs, monétiser les Big Data ne se limite pas à vendre plus facilement des assurances additionnelles sur des crédits immobiliers. Il s’agit d’offrir des services et expériences personnalisés exceptionnels qui conduisent à terme à une proposition de valeur commerciale, ou de maximiser la valeur totale d’un client au travers de toutes ses interactions et transactions. En déterminant les différents besoins des clients et en intégrant cette connaissance dans toutes ses transactions, une banque devrait être capable d’améliorer le service client et la fidélisation ainsi que d’augmenter sa propre profitabilité en optimisant ses prix en fonction de la valeur client. Aussi simple que cela puisse paraître, ceci a échappé aux banques de détail pendant des années parce qu’elles ont établi leurs prix sur des suppositions trop génériques et se sont davantage concentré sur la croissance des revenus plutôt que sur l’enrichissement de la valeur client.

Contrairement à d’autres marchés qui offrent des services aux clients tels que les fournisseurs d’accès internet, les banques de détail sont les seules à détenir des données concrètes sur ce que leurs clients ont exactement dépensé, quand et à quelle fréquence. Elles disposent donc des meilleures données pour établir des profils de clients détaillés et concevoir en conséquence des produits et services sur mesure.

Fournir une vue des clients à 360° à double usage

Le service fondamental qui profite à la banque de détail et à ses clients est la capacité à fournir cette vue intégrée à 360 degrés du portefeuille complet de chaque client décrit précédemment. Cette vue nécessite de fonctionner de deux façons ! En effet, les banques devraient avoir cette vue holistique de leurs clients, mais simultanément les clients demandent la même visibilité de leurs produits et services.
Cela implique de pouvoir utiliser un seul mot de passe pour se connecter et de tout visualiser au travers d’un tableau de bord clair et simple. Les clients préférant traiter en face à face ou par téléphone devraient obtenir une expérience intégrée similaire sans être transférés vers d’autres services utilisant des systèmes informatiques non intégrés. Cette vue à 360° est le prérequis qui permettra de monétiser les données avec plus de profit.

Comme évoqué plus haut, de nombreuses banques craignent que leurs données s’échappent de leurs silos sécurisés si elles tentent de les intégrer à de nouvelles applications qui améliorent l’expérience des clients ou des responsables de la banque.

Cependant, de nouveaux outils d’intégration de données sophistiqués permettent aux banques de mélanger les données à la source sans devoir les transférer au préalable dans une « zone de transit ». Ces mêmes outils permettent également d’établir des règles simples qui garantissent que les données soient traitées selon les règles de gouvernance des données locales ou européennes, ce qui éliminent virtuellement les risques de failles de conformité et de sécurité.

Mesurer la perception des clients

La plupart des banques mesurent la satisfaction des clients un peu au hasard, d’une façon dépassée. Elles raffolent d’enquêtes où leurs clients sont invités à compléter un formulaire après chaque transaction. Une façon plus révélatrice et moins intrusive de connaître la perception des clients est d’associer moins fréquemment des enquêtes plus détaillées avec des contenus des réseaux sociaux et internet que les clients publient de leur plein gré. Des outils analytiques pour les Big Data permettent de mixer ces différentes sources de données pour aider les banques à concevoir en permanence de meilleurs services.

Les banques de détail ont certes un travail considérable à accomplir pour bâtir les infrastructures et transformer leurs cultures de sorte qu’elles puissent fournir des vues intégrées des clients à 360° qui serviront de fondation à leur proposition de valeur commerciale. Néanmoins, elles disposent aussi d’atouts considérables. Par exemple, lorsque des clients ont suffisamment confiance en leur banque pour leur permettre de partager des données avec leurs commerçants préférés, les données pourraient avoir une valeur monétaire très élevée.

Ou encore, la tendance omni-canal des services bancaires qui se développent via les « DAB » intelligents, murs d’écran tactiles, applications et kiosques mobiles, autant d’opportunités de créer des expériences de services sophistiqués pilotés par des données intégrées de haute qualité, est pratiquement sans limite. Cependant, les banques doivent déterminer tout d’abord comment monétiser leurs propres données avant même de penser à les commercialiser à l’extérieur !

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Data - Par Emmanuel Brochard - Publié le 21 octobre 2014