Collecte de données en ligne

Banque et exploitation des données client : peut mieux faire

Après avoir colonisé un à un les environnements économiques, le Big Data investit le monde bancaire.

L’irruption des banques en ligne par automatisation de tâches à faible valeur ajoutée (virements, commandes de chéquier, relevés de compte…), émanant d’acteurs parfois historiquement éloignés de l’environnement bancaire (GAFA, BAXT, Télécom…) puis des Fintech bousculent des acteurs bancaires traditionnels  autant qu’elle séduit leurs clients. Des clients auprès desquels les banques doivent se connecter sous peine de les voir partir. Or, si la clientèle bancaire se sent attirée par les sirènes de la consultation et de la gestion en ligne, elle n’en demeure pas moins demandeuse de rencontres physiques, notamment pour bénéficier des conseils avisés dispensés par un conseiller compétent.

La compréhension de leurs besoins, leurs préférences et leurs habitudes de consommation, au travers de la collecte des Big Data, devient donc un enjeu économique. Encore convient-il d’extraire à partir des innombrables sources de données disponibles qui constituent le Big Data des Smart Data à la fois pertinentes et qualitatives, grâce notamment à l’interconnexion entre toutes les données disponibles dans une démarche globale. Une démarche qui débouchera sur une meilleure compréhension du client, mais aussi une anticipation de ses besoins. D’où un meilleur ciblage des messages diffusés à son  attention pour lui proposer des produits ou des prestations de services, qui contribueront à l’optimisation de l’expérience client, donc au maintien, voire à l’accroissement du résultat financier.

Une démarche qu’encadre désormais strictement  la Directive Européenne sur la Réglementation Générale pour la Protection des Données (RGPD). Entrée en vigueur le 25 mai 2018, elle impose aux établissements bancaires d’accorder à leurs clients  non seulement un droit d’accès et de rectification des données ainsi qu’un droit à l’oubli, mais aussi un droit d’information sur le traitement des données recueillies, notamment pour leur proposer automatiquement des produits ou des prestations de services.

En outre, l’optimisation de l’expérience client se trouve modifiée par les premiers effets de la Directive Européenne MIF 2 (Marchés d’instruments financiers), entrée en vigueur le 3 janvier 2018 : facturation par les banques de services antérieurement gratuits ou rétrécissement des offres de placements. Des effets susceptibles d’amplifier la mobilité des clients vers des banques proposant des tarifs plus favorables. Pourtant, et en dépit de la loi Macron sur la mobilité bancaire, celle-ci reste freinée de manière importante par la difficulté, voire l’impossibilité, de transférer certains produits : crédit immobilier, contrats d’assurance-vie, Plan d’Epargne Actions…Une clé qui pourrait servir aux établissements bancaires à fidéliser leurs clients.

Exploitation des données client : une course d’obstacles

Si l’accès aux données clients est unanimement considéré comme un enjeu stratégique, notamment pour rester compétitif face aux Fintech et aux banques en ligne, il reste aux établissements bancaires classiques à les exploiter. Une démarche qui se heurte aujourd’hui à trois obstacles.

Le premier obstacle résulte de l’image positive de tiers de confiance dont jouissent les banques auprès de leurs clients. Une image que les banques souhaitent préserver, car elle leur confère une valeur ajoutée dont leurs homologues en ligne ne jouissent pas forcément, et qui les rend attractives auprès d’une certaine catégorie de clients. Mais une image qui place la banque traditionnelle en retrait lorsqu’il s’agit d’exploiter ces données dans le cadre de démarche de séduction et de fidélisation. Un exemple paradoxal d’effet pervers lié à une trop bonne réputation…

Le deuxième obstacle résulte de l’inégale exploitation des données dont elles disposent. Si les données contractuelles (nom, âge, lieu de résidence…) et les données de consommation (nature des actes d’achat, fréquence, montant…) sont convenablement exploitées, les données d’intérêt (les produits sur lequel l’internaute se renseigne et donne son avis) sont encore trop souvent ignorées. A tort, tant l’analyse de ces interactions permet d’affiner le profil du client. A l’origine de cette inégalité dans l’exploitation des données : une vision et une perception du monde encore trop linéaire, héritage de la pensée causale de Renée Descartes, dans laquelle les données s’enchaînent à la manière d’un menu déroulant ou de la table des matières d’un livre. Une pensée qui s’adapte parfaitement à l’élaboration d’un programme informatique, par exemple. Or, l’émergence d’Internet s’accompagne d’un glissement de la pensée linéaire vers la pensée analogique : décloisonner des informations et les interconnecter dans une démarche globale. Un peu comme si vous recherchiez sur Wikipédia des informations sur la crise de 1929 et qu’en cliquant sur des liens successifs, vous aboutissiez sur un article lié à la vie en Australie dans les années 60. Une pensée qui se matérialise plus facilement en mode cartographique que comme une table des matières. Encore faut-il que les établissements bancaires disposent de collaborateurs correspondant à ce mode de fonctionnement.

Vers une perception prédictive du comportement client ?

Un troisième obstacle résulte de la perception du comportement d’un agent économique par les acteurs de la finance. Les universités et les grandes écoles dépeignent traditionnellement l’homo economicus comme un individu dont les décisions et les actions entreprises dans un environnement économique incertain reposent sur une évaluation objective  des effets anticipés au regard des informations dont il dispose. En gros, chaque acteur économique se déciderait et agirait de manière rationnelle. Une vision qui sert notamment de fondement à la théorie des jeux, développée en 1944 par John VON NEUMANN et Oskar MORGENSTERN.

Une perception qui a été mise à mal d’abord dans les années 70 par les travaux de Daniel KAHNEMAN et Amos TVERSKY sur les processus de prise de décision de tout être humain. Mais ce sont les travaux de l’américain Richard THALER, récompensé en 2017 du prix Nobel d’économie, qui ont mis en lumière les limites de la rationalité de l’être humain en tant qu’acteur économique dans ses processus de prises de décisions. Des travaux qui ont interpelé la Société Française des Analystes Financiers : et s’il était possible pour les banques de tirer parti des situations illogiques dans lesquelles se trouvent parfois leurs clients professionnels, mais aussi particuliers, pour mieux en tirer parti ?

Une démarche que pourrait faciliter l’alliance entre finances et Intelligence artificielle. Et plus précisément les solutions d’intelligence cognitive, comme celle que propose le groupe IBM sous le nom d’IBM Watson. Un outil qui aide les établissements financiers dans leur lutte contre le blanchiment d’argent, conformément à la loi n° 2016-1691 du 9 décembre 2016 relative à la transparence, à la lutte contre la corruption et à la modernisation de la vie économique, dite Loi Sapin 2. Mais IBM Watson ne s’arrête pas là : cet outil fait aussi gagner du temps aux collaborateurs du Crédit Mutuel, grâce à sa  solution d’analyse d’e-mails et ses assistants virtuels.

Mais les performances de l’outil vont plus loin : celui-ci serait capable, selon le site Internet d’IBM, de « faire des recommandations personnalisées à un utilisateur » grâce à ses capacités à comprendre sa personnalité, ses goûts et ses émotions. IBM Watson est aussi un outil d’analyse de contenu, capable d’utiliser aussi bien les contenus écrits que vous, vos proches ou les salariés d’une entreprise laissez sur les réseaux sociaux, tel que votre profil LinkedIn, ou le site institutionnel de votre entreprise, que les images de vous, de vos proches ou de vos collaborateurs disponibles en ligne pour dresser votre portrait psychologique ou décrypter votre stratégie d’entreprise. Un tel outil entre les mains d’un établissement bancaire lui ouvre une porte d’entrée sur votre rapport à l’argent et plein d’autres informations. Des informations sur vous qui ne tombent pas sous le coup de la Réglementation Générale sur la Protection des Données. Et surtout, qui permettent de vous faire des offres de produits que vous aurez des difficultés à refuser, tant elles vous correspondent.

Décidément, l’exploitation des données clients a de beaux jours devant elle…

POUR ALLER PLUS LOIN…

Sharon WAJSBROT (LES ECHOS) « Pourquoi les français ont toujours du mal à changer de banque » 2018

Delphine CUNY (LES ECHOS) « IA : Crédit Mutuel veut déployer IBM Watson dans 100% de ses métiers » 2018

Laurence BOISSEAU (LES ECHOS) « La SFAF lance une commission sur la finance comportementale » 2018

BOURSE FORMATION «  Sciences cognitives, leur rôle sur nos décisions lors du trading » 2018

LES REFLEXIONS DE LA CORNEILLE « Ces entreprises qui veulent vendre à notre cerveau » 2018

Edouard LEDERER (LES ECHOS) « Données : une mine d’or complexe à exploiter pour les banques » 2018

Solenn POULLENNEC (LES ECHOS) « Données clients : les banques ont un trésor encore inexploité » 2018

Solenn POULLENNEC (LES ECHOS) « Les clients des banques privées commencent à percevoir le choc de MIF2 » 2018

AMF « Marchés financiers et infrastructures : les principaux apports de MIF 2 » 2018

CAFE DE LA BOURSE « Banque et RGPD : ce qui va changer pour vos données personnelles » 2018

Axel SABER (BANKOBSERVER) « l’exploitation de la donnée risque dans les banques : entre l’exigence réglementaire d’aujourd’hui et les besoins anticipés de demain » 2018

Jonathan HERSCOVICI (L’OPINION) « La donnée : le nouvel or noir des banques et surtout des Fintech » 2018

Ariel CECCHI & Sylvain FROCHAUX (LE TEMPS) « Finance comportementale : les banques vous connaîtront encore mieux » 2017

LE FIGARO « Le Crédit Mutuel déploie IBM Watson » 2017

Clément BOHIC (ITEXPRESSO) « Banques et Fintech : le débat sur l’accès aux données des clients remonte à Bruxelles » 2017

Danièle GUINOT (LE FIGARO) « La bataille pour l’accès aux données bancaires s’intensifie » 2017

COMARKETING NEWS « Les marques croulent sous les données clients, mais ne savent pas les exploiter » 2017

Claire DO (SMART TRIBUNE) « Quels enjeux pour la connaissance client à l’heure du Big Data » 2017

Julie LE BOLZER (LES ECHOS) « Les data d’entreprise, une mine d’or non exploitée » 2016

JOURNAL OFFICIEL « loi n° 2016-1691 du 9 décembre 2016 relative à la transparence, à la lutte contre la corruption et à la modernisation de la vie économique »

RIGIDIO « Le point sur l’utilisation de la Big Data dans la banque pour améliorer l’expérience client »

Le site Internet d’IBM Watson

LES ECHOS Définition de la finance comportementale

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