Bilan

L’infini pouvoir des données

Il ne suffit pas d’avoir des quantités d’informations sur les clients. Encore faut-il savoir les interpréter et les utiliser.
Crédits: TongRo Images/Corbis

Data management, data mining, algorithme et autres modèles mathématiques sont disponibles aujourd’hui à tous les niveaux, dans tous les secteurs et pour tous les usages… Mais en faisons-nous vraiment bon usage et à quelle fin les utilisons-nous?

Les plus grands fonds «quant» savent depuis longtemps exploiter la moindre donnée pour vendre ou acheter, détecter une tendance et en dégager un profit. Beaucoup de banques et institutions financières disposent ainsi de données inépuisables pour satisfaire le compliance, les risques, le marketing ou la stratégie, mais ces départements, aussi importants les uns que les autres, partagent-ils ces données? Généralement pas. Dans un monde où le virtuel est prédominant, il est surprenant qu’un chiffre, une donnée reste perçue en 1D. 

Alors que le comportement d’un client, ses besoins, actuels et futurs, sont à appréhender à 360 degrés, en 3D. Au-delà du modèle mathématique, c’est notre capacité à compiler et consolider des données qui a priori n’ont rien en commun qui pourrait mettre en exergue des pistes pour élaborer produits et services, sentir les changements et satisfaire ainsi le client.

Un mot-clé dans une recherche Google suffit pour avoir instantanément un nombre incalculable de publicités sur des produits ou services en rapport avec ce même mot-clé, recevoir spams ou e-mails vantant d’autres produits. Et c’est comme cela que chaque donnée crée de la valeur ajoutée.

Certains acteurs de la finance sont très en retard dans ce domaine: ils continuent d’utiliser les données uniquement de façon empirique afin de promouvoir une performance, un équilibre, un risque, mais certainement pas pour définir des types de clients pour lesquels certains services ou produits seraient les plus adaptés. Ces acteurs restent ainsi dans une logique de vouloir tout vendre, à n’importe quel prix, sans écouter le client qui leur fournit pourtant toutes les informations sur ses envies, sa situation et son avenir.

De la simple statistique au big data, comment ces acteurs pourraient-ils comprendre les informations que livrent ces outils d’analyse? Et comment pourraient-ils ensuite proposer à leur client ce dont il a réellement besoin, ce dont il a envie ou ce dont il rêve? 

Communiquer est essentiel

Peut-être faudrait-il simplement commencer par mettre à plat toutes les données obtenues sans chercher à en comprendre le sens ou à déterminer les départements concernés. Ensuite, ces données mises en perspective, en relief, en 3D ou observées à 360 degrés avec un sens intuitif permettent de relier certaines d’entre elles a priori sans lien évident. En y ajoutant les éléments contextuels liés à la stratégie, aux objectifs, aux défis de l’entreprise, certains résultats font ressortir des éléments de réponse, des pistes de travail. 

Afin d’affiner encore l’analyse, on enrichit la base de données avec de nouveaux filtres, de nouveaux paramètres. On crée ainsi une arborescence beaucoup plus souple, plus intuitive et plus proche des besoins, envies ou rêves des clients. On joue avec les données et on modélise plusieurs résultats. On cerne mieux le client dans ses habitudes, ses zones de confort et ses faiblesses.

Les exemples sont nombreux. Un reporting commercial peut ainsi être recyclé et servir à redéfinir une politique marketing et communication. Tout en respectant la sphère privée du client, imaginons que l’on puisse avertir son client que dans les fonds dans lesquels il investit ou souhaite investir se trouvent des entreprises cotées en bourse dont il est familier pour y faire ses courses régulièrement; le produit peut paraître plus accessible et plus proche de lui.

Utilisant les nouvelles technologies de géolocalisation, le client pourrait se voir proposer un bancomat plus proche de son lieu de travail que celui qu’il utilise régulièrement, lui évitant perte de temps et frais éventuels. Combien d’utilisateurs d’e-banking ont-ils reçu un message se souciant de leur satisfaction du service? Et combien d’entre eux utilisent la fonction Excel pour télécharger un extrait de compte leur permettant d’établir leur budget sur la base d’exemples proposés par la banque? 

Anticiper, accompagner les clients avec les nouvelles technologies ne dispense toutefois pas d’aller chercher des informations quant à leur satisfaction, utilisation, fréquentation, fonctions mal utilisées. Le client participe pleinement à la construction des bases de données le concernant et sera ainsi écouté.

Au final, le client est celui qui paie la prestation. C’est donc son comportement qu’il faut étudier, analyser, rendre «big data compliant» pour le connaître, l’accompagner et anticiper ses besoins en scrutant les services qu’il utilise déjà et ceux dont il se détourne.

Il ne suffit pas d’avoir des données, même en nombre. Encore faut-il savoir les interpréter et les utiliser. C’est pour cela qu’être proche de sa clientèle reste la clé de lecture et de décision. Et c’est pourquoi le meilleur modèle mathématique ne sera rien s’il ne communique pas avec la réalité du terrain, c’est-à-dire le client. C’est peut-être là que se trouve le financier 2.0.

* Consultant indépendant business développement & marketing pour services financiers, asset managers et banques d’affaires, pour multiplicity partners.

Jean Arnaud

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