mardi 25 juin 2013

Le « big data », levier de croissance pour les banques

A lire sur:  http://www.lesechos.fr/entreprises-secteurs/finance-marches/actu/0202845129206-le-big-data-levier-de-croissance-pour-les-banques-579126.php

Par Ninon Renaud | 25/06 | 06:00

L'exploitation de leurs données permet aux banques d'affiner leur connaissance du client.
Le « big data » offre ainsi des leviers d'action pour fidéliser la clientèle.

Le « big data » permet d\'identifier des clients aux caractéristiques différentes, partageant le même comportement. - Photo Shutterstock
Le « big data » permet d'identifier des clients aux caractéristiques différentes, partageant le même comportement. - Photo Shutterstock
Le régime minceur que s'infligent les banques françaises depuis plusieurs années ne suffit plus pour absorber tout à la fois leurs nouvelles charges prudentielles et la pression qu'exerce sur leur activité la conjoncture morose. Dans ce contexte moins-disant, le « big data » devient stratégique pour les acteurs du secteur car il leur permet d'optimiser leurs revenus. La lutte contre la fraude est l'utilisation du « big data » la plus connue mais, plus globalement, «  l'exploitation des masses de données dont disposent les banques peut leur permettre d'apprécier plus finement le comportement de leurs clients à travers leur consommation bancaire  et d'adapter leur offre au plus près de leurs attentes  », explique Daniel Pion, associé chez Deloitte. Une promesse d'autant plus séduisante que «  le client moyen n'existe pas », poursuit Patrick Zerbib, associé chez Deloitte. Contrairement aux outils traditionnels d'intelligence économique qui produisent des tableaux de bord, le « big data » ne fait pas de moyenne, il répond à des questions précises. « Il apporte ainsi aux banques des leviers d'action immédiats qui leur permettent de renforcer la satisfaction de leurs clients, quel que soit leur profil », conclut Patrick Zerbib.
 

20 à 30 % de revenus en plus

Dans un marché très mature, les banques ont notamment à coeur de ne pas laisser des clients partir à la concurrence. Le « big data » permet, grâce à l'élaboration d'algorithmes intégrant différentes données micro et macroéconomiques (transactions bancaires, code postal, taux de chômage…), d'identifier des groupes de clients aux caractéristiques différentes mais partageant le même comportement. Exemple : une sensibilité forte aux frais bancaires. En « coloriant » ainsi sa base clients, la banque se dote d'un outil plus prédictif lui permettant de mettre en place des actions ciblées afin de neutraliser les causes d'insatisfaction.
En poussant un peu plus loin la logique, ce travail peut transformer la clientèle en un canal d'acquisition à part entière. Une fois identifiées les différentes familles de clients (détracteurs, neutres, promoteurs), leurs sources d'insatisfaction et leurs attentes, la banque peut en effet renforcer mécaniquement sa base d'aficionados. Or «  faire passer un client du statut de détracteur à celui de promoteur permet potentiellement d'augmenter de 20 à 30 % les revenus liés à ce client  », souligne Daniel Pion, associé chez Deloitte.
Un dernier domaine d'application est plus novateur mais non moins prometteur : les incidents de parcours. Le « big data » permet en effet d'identifier les signes avant-coureurs de difficultés afin d'accompagner le client durant une période temporaire de difficultés, tel un divorce ou un décès. Crise des subprimes oblige, les banques américaines ont montré que la fidélité de la clientèle concernée en était durablement renforcée.
Ninon Renaud

Aucun commentaire:

Enregistrer un commentaire