À l’instar du Crédit Agricole, qui vise une offre de crédit immobilier intégralement en ligne, les banques développent de plus en plus d’outils de souscription automatisée. En allant plus loin, une présence en amont du parcours client réduirait l’exposition d’une banque à la concurrence, dans un contexte où moins d’un client sur deux se tourne vers sa banque pour s’informer avant de souscrire. Quelles idées peut-on donc proposer pour anticiper et nourrir le besoin client, en automatisant autant que possible cet effort ?
Anticiper le besoin client avec le deep learning
La technologie du deep learning permet d’analyser des données (dans le cas d’une banque : données démographiques, comptes, transactions, etc.), sans que celles-ci ne soient préalablement traitées et qualifiées, ce qui ouvre la voie à l’identification de modèles statistiques inaccessibles pour l’imagination humaine. Coïncidence statistique ou véritable insight marketing, toutes les structures de données peuvent servir à l’identification de similarités et à la prévision de comportements, pour ainsi alimenter des recommandations personnalisées de produits bancaires.
Ce sont des principes qui inspirent Clinc, une startup berlinoise qui propose à ses utilisateurs d’épargner grâce à un algorithme de deep learning capable d’analyser les dépenses et revenus, et d’effectuer automatiquement des virements vers le compte d’épargne du client. C’est un exemple d’application qui pourrait augmenter la connaissance des comportements, afin d’anticiper les projets du client et lui proposer les produits les plus adaptés.
Enfin, il est intéressant de souligner que les analyses possibles grâce au deep learning pourraient dans les prochaines années renouveler les critères d’éligibilité fixés par les banques pour certaines offres. Les crédits sont premièrement concernés, notamment en avantageant des clients aujourd’hui disqualifiés, qui pourraient obtenir un crédit à la faveur d’une analyse plus fine du risque. Dans un second temps, des offres d’investissement inédites et personnalisées pourraient émerger de ces calculs automatisés. On peut aussi imaginer de nouveaux critères d’évaluation du potentiel d’un client, préalables au déclenchement d’offres commerciales comme la gratuité d’une carte bancaire, par exemple.
Nourrir le besoin client avec l’automatisation marketing et le predictive lead scoring
Lorsque le bon produit est identifié, le client peut être sollicité à l’aide d’actions marketing automatisées. Les actions touchent le client dans les différents points de son parcours multicanal : des notifications push ou des messages in-app sur mesure, ou encore des campagnes déclenchées en fonction du comportement (y compris l’absence de réaction). Ces canaux ne sont évidemment pas nouveaux mais ils sont réellement mis à profit lorsque la banque est capable de structurer ses actions, et d’en moduler le contenu et la fréquence, afin de rester pertinente et faire avancer individuellement le client dans son parcours d’information. Par exemple, lors des premiers contacts, les contenus informatifs sont à privilégier sur les contenus commerciaux, pour alimenter la réflexion et accompagner vers la prise de décision (méthode connue sous le nom de Nurturing Marketing).
Au fil des contacts, le comportement du client évolue, et ce dernier peut témoigner d’un intérêt croissant pour le produit identifié. Des indices permettent en effet d’identifier un client prêt à la souscription. Ils sont exploités par la méthode du lead scoring, qui associe une note au client sur la base de ses caractéristiques et de ses interactions avec sa banque. Le récent développement du lead scoring en modèle prédictif élargit les sources d’information aux indices digitaux externes, comme le comportement sur les sites internet, dont les réseaux sociaux. Autant d’informations qui permettent d’identifier automatiquement les moments clés de la vie du client et d’analyser sa maturité quant à la souscription d’un produit. Lorsque le client paraît « mûr », une action ciblée peut conclure l’accompagnement vers la souscription : par exemple, le déclenchement d’une promotion comme la gratuité de frais d’ouverture d’un compte, ou encore le déclenchement d’une alerte événementielle liée à une baisse de taux d’intérêt d’un crédit.
Nous avons ainsi conduit le client vers la connaissance du produit et, si la décision est prise, la démarche d’accompagnement automatisée peut être prolongée par une souscription en ligne. Le conseiller bancaire peut néanmoins tout à fait s’intégrer dans ce parcours : en ciblant les clients mûrs, le temps de travail du conseiller est mieux exploité. Ainsi, tout en s’adaptant à la mobilité grandissante des clients, cette démarche répond aussi au souhait d’être mieux accompagné par sa banque. Il restera cependant à rassurer le client sur la confidentialité des larges données personnelles analysées : comment équilibrer la valeur perçue du service, entre conseil personnalisé très avancé et respect de la vie privée ?