Libérer le potentiel de l’analyse numérique dans le secteur financier et bancaire

De nombreuses organisations financières font un excellent travail de collecte de données sur les clients. Cependant, pour se démarquer, elles doivent mieux anticiper les attentes des clients et adapter rapidement les produits et services aux préférences évolutives.

Les banques doivent s’assurer que leurs plateformes numériques sont conviviales et qu’elles offrent des fonctionnalités telles qu’une gestion facile des comptes, des transactions instantanées, des services bancaires intégrés dans les applications mobiles, un service client réactif via des chatbots ou d’autres outils numériques. En améliorant l’expérience numérique globale, le risque que les clients se tournent vers la concurrence est beaucoup plus bas. 

L’application stratégique des analyses constitue à présent l’un des défis principaux auxquels fait face le secteur bancaire. Celle-ci implique de subvenir efficacement aux besoins des clients, de gérer la conformité, d’atténuer les risques de sécurité et d’appliquer efficacement les connaissances analytiques dans différents domaines d’activité.

Dans cet article, nous allons nous pencher sur les défis auxquels les organisations financières sont confrontées en matière d’analyse, sur les moyens dont elles peuvent les relever ainsi que sur l’application efficace des analyses dans leurs activités.

Utilisation de l’analytique par les organisations financières : défis 

Les organisations du secteur financier traitent de grands volumes de données sensibles réparties entre différents systèmes et outils. Cela génère des défis uniques pour ces organisations au niveau de la mise en œuvre de l’analyse web. 

Conformité réglementaire

Les institutions financières doivent naviguer dans un paysage complexe de réglementations, y compris des lois sur la confidentialité des données telles que le RGPD. Ces réglementations imposent des exigences strictes en matière de collecte, de stockage et de traitement des données. La non-conformité pouvant entraîner des sanctions sévères, les organisations sont défendues de s’assurer que leurs outils d’analyse web respectent ces normes.

Confidentialité et sécurité des données

Compte tenu des enjeux élevés liés au traitement des informations sensibles des clients, les organisations financières sont particulièrement vulnérables aux violations de données. Les solutions d’analyse Web tierces peuvent augmenter ce risque, surtout si des données sensibles sont stockées sur des serveurs externes. Les entreprises du secteur financier doivent choisir les solutions analytiques qui privilégient la confidentialité des données et appliquent les normes de sécurité les plus élevées. 

Intégration de données provenant de sources disparates

Les équipes financières doivent créer un système de données unifié pour collecter et stocker efficacement des quantités massives de données provenant de leurs propres systèmes, de différents services et de sources externes. Une partie majeure de ces organisations doit faire face à des silos de données, où les informations sont contrôlées par une équipe et isolées des autres. Les données sont souvent piégées dans des systèmes existants qui ne s’intègrent pas bien aux outils d’analyse modernes. Cette fragmentation a un impact négatif sur l’efficacité des analyses et empêche l’obtention d’une vue complète du comportement client. 

Qualité des données

L’efficacité des analyses web dépend en grande partie de la qualité des données collectées. Le volume considérable de données collectées par les institutions financières peut compliquer la production des rapports et des analyses, nécessitant des systèmes de gestion des données robustes pour garantir la précision et la pertinence. L’accès à des données inexactes entrave la capacité d’utiliser efficacement les connaissances analytiques dans le marketing, les ventes ou le développement de produits. Les données analytiques incohérentes ou de mauvaise qualité posent des défis importants aux organisations financières, affectant leur efficacité opérationnelle, leurs processus de prise de décision et leur fiabilité globale. 

Respect de la vie privée dans le secteur financier

Le secteur financier traite des données extrêmement sensibles, y compris souvent des informations personnellement identifiables. Il s’agit de la collecte des détails sur les visiteurs tels que les noms, les dates de naissance, les adresses personnelles, les adresses mail, les informations démographiques, l’historique de navigation, les identifiants d’appareils, les adresses IP, etc. 

Les informations financières personnelles sont également concernées par ce traitement, y inclus les mots de passe, les données fiscales, les rapports de solvabilité, les numéros de sécurité des cartes de crédit. La manipulation de ces informations nécessite une prudence accrue, car toute violation peut entraîner des amendes réglementaires et une perte de confiance. 

Les institutions financières doivent se conformer à un grand nombre de régimes réglementaires et de lois, qui comprennent des restrictions sectorielles strictes, telles que :

• La loi Gramm-Leach-Bliley (GLBA),
• La loi Dodd–Frank (Dodd-Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act),
• La Safeguards Rule de la loi GLBA,
• La loi Sarbanes-Oxley (SOX), et plus encore. 

Dans le même temps, étant donné que les organisations financières traitent généralement des données personnelles et/ou des informations personnellement identifiables, elles peuvent être soumises aux lois sur la protection de la vie privée régissant ces types d’informations, telles que le RGPD, la CCPA, le LGPD, la DORA et d’autres régimes mondiaux ou locaux de protection des données. 

Pour s’aligner sur les exigences réglementaires et garantir la confidentialité des données, les organisations financières peuvent utiliser les stratégies suivantes

• Comprendre les réglementations en matière de protection de la vie privée auxquelles elles doivent adhérer et surveiller en permanence leur conformité. 
• Choisir un hébergement de données sécurisé (par exemple dans une base de données dédiée) à l’emplacement de leur choix. Sélectionner un fournisseur d’hébergement basé dans l’UE, si l’établissement est situé dans l’UE. 
• Conserver la pleine propriété des données, de la façon dont elles sont utilisées et des tiers avec lesquels elles sont partagées.
• Intégrer les analyses à une plateforme de gestion du consentement pour obtenir un consentement valide de l’utilisateur avant de collecter des données personnelles.
• Communiquer les pratiques de collecte de données aux utilisateurs par le biais de politiques de confidentialité mises à jour.
• Minimiser la quantité des données pour ne collecter que les données nécessaires à des fins spécifiques.
• Choisir un fournisseur d’analyses soucieux de la confidentialité qui respecte les normes de confidentialité dès la conception et de confidentialité par défaut. 
• S’assurer que leur fournisseur d’analyses offre des fonctionnalités de sécurité robustes, telles que le cryptage SSL, l’autorisation SSO, le contrôle d’accès et les sauvegardes de données.

Analyses web dans le domaine financier : exemples d’application

Les analyses web peuvent être exploitées par les institutions financières pour mieux comprendre les préférences client. En apprenant leur comportement sur différents canaux, elles peuvent offrir des conseils financiers personnalisés, des recommandations de produits proactives, des temps de réponse plus rapides et des alertes personnalisées. 

Passons aux exemples pratiques dont une société financière peut appliquer les résultats d’analyse à ses opérations.

Personnaliser l’expérience client

L’analyse web permet aux institutions financières de suivre les interactions des utilisateurs sur leurs sites web ou leurs applications, offrant ainsi des informations précieuses sur leur engagement et leurs intérêts. Par exemple, ils peuvent comprendre comment les utilisateurs naviguent sur le site web ou l’application, quelles actions ils effectuent et s’ils complètent des entonnoirs pour des objectifs spécifiques, comme soumettre une demande de prêt ou remplir un formulaire de contact. 

En intégrant les analyses à une plateforme de données client (CDP), les organisations peuvent segmenter les clients en fonction des données démographiques, des produits ou des services qu’ils ont achetés et des interactions avec le site web ou l’application. Cette segmentation permet aux banques de diffuser des messages marketing personnalisés et des contenus sur mesure qui résonnent avec des clients spécifiques, améliorant ainsi leur expérience.

Améliorer les campagnes marketing

Les organisations du secteur financier peuvent utiliser efficacement les données analytiques pour améliorer leurs campagnes marketing. 

Elles peuvent mesurer et suivre leurs performances afin d’affiner et d’améliorer les ressources marketing et les messages lors des futures campagnes. Par exemple, elles peuvent analyser les canaux qui génèrent le plus de trafic et d’engagement, identifier leurs audiences et déterminer le meilleur moment pour lancer une campagne afin d’en booster l’efficacité. 

Elles peuvent également surveiller les tendances liées au contenu en fonction de l’activité des visiteurs et des conversions, en utilisant ces informations pour influencer leurs futurs plans de contenu. Par exemple, ils peuvent analyser les pages vues, les clics, le temps passé sur la page ou les téléchargements de fichiers.

Optimiser le parcours client

L’analyse web permet également aux entreprises d’identifier les points faibles du parcours client. Grâce à des fonctionnalités de reporting personnalisables, les institutions financières peuvent suivre la façon dont les utilisateurs naviguent sur leurs sites Web ou leurs applications et analyser s’ils réalisent les parcours souhaités. 

Une approche se concentre sur les petites étapes que les utilisateurs franchissent et qui constituent l’ensemble du parcours client, notamment :

• L’évaluation des options de compte disponibles.
• L’ouverture d’un compte bancaire et l’intégration.
• La réalisation des transferts d’argent.
• La vérification du solde du compte.

En identifiant les points de friction pour les clients et l’endroit où ils abandonnent, les organisations peuvent résoudre les problèmes des utilisateurs et comprendre quelles interactions les poussent à se convertir en clients payants. En fin de compte, cela peut mener à une expérience utilisateur plus fluide, à une satisfaction client accrue et à de meilleurs résultats commerciaux. 

Réduire le taux de désabonnement

Comprendre le comportement des clients grâce à l’analyse aide les institutions financières à prévoir et à prévenir le taux de désabonnement. Les organisations financières peuvent établir une collecte de commentaires sur tous les canaux, par exemple par le biais d’enquêtes ou de médias sociaux, pour comprendre les problèmes à l’origine du taux de désabonnement. 

Elles peuvent repérer d’autres signes d’insatisfaction, tels qu’une réduction d’engagement, afin d’atteindre de manière proactive les clients à risque avec des stratégies de fidélisation personnalisées, y compris des produits sur mesure, des incitations ou une assistance dédiée. De plus, elles peuvent surveiller régulièrement les indicateurs clés de performance tels que la valeur à vie du client (CLV), les taux de désabonnement et les scores de satisfaction client pour mesurer l’efficacité de leurs stratégies de rétention.

Développer des produits et des services

Les informations provenant d’analyses sont essentielles à l’optimisation continue des produits. En suivant des indicateurs tels que les pages vues, les clics, le taux de conversion ou le taux de rebond, les institutions financières peuvent évaluer les performances des pages produit et voir dans quelle mesure leurs offres répondent aux besoins des prospects. Elles peuvent également analyser régulièrement les commentaires des clients recueillis par le biais d’enquêtes afin d’affiner leur offre et de s’adapter aux attentes des clients, assurant ainsi leur avantage concurrentiel.

Prévoir les tendances

Grâce à l’analyse, les organisations financières peuvent évaluer les données historiques pour anticiper les tendances futures. Elles peuvent, par exemple, utiliser les données disponibles pour identifier les intérêts des clients potentiels, les cibler avec des offres pertinentes au bon moment et optimiser les opportunités de vente croisée et de vente incitative. Elles sont également mieux adaptées à prendre des décisions éclairées concernant les approbations de prêts et la segmentation de la clientèle en évaluant les niveaux de risque à l’aide des données existantes. 

Caractéristiques principales d’une plateforme analytics dans le secteur bancaire et financier

Lors du choix d’une plateforme d’analyse, les institutions financières doivent donner la priorité à plusieurs fonctionnalités clés pour accéder à des données précises et intégrées qu’elles peuvent appliquer efficacement à leurs opérations de marketing ou de vente.

Access to actionable data 

L’objectif de l’analyse web est de fournir des informations exploitables pour piloter les stratégies marketing et améliorer l’expérience utilisateur. Les entreprises ont besoin de données précises et non échantillonnées pour mieux comprendre le comportement des clients, optimiser les efforts marketing et améliorer le parcours client. Des fonctionnalités telles que les tests A/B, les cartes thermiques et la cartographie du parcours client peuvent faciliter l’identification des points forts et faibles des interactions utilisateur. 

En combinant l’analyse avec les plateformes de données clients (CDP), les organisations ont la possibilité d’appliquer les connaissances acquises pour créer des campagnes marketing ciblées, proposer des offres personnalisées ou envoyer des mails personnalisés.

Aperçu des données en temps réel

L’analyse des données en temps réel est cruciale pour la prise de décision en temps opportun, la gestion des risques et l’efficacité opérationnelle. Celle-ci indique le nombre de personnes qui interagissent avec un site web ou une application ainsi que les objectifs convertis. 

Les institutions financières peuvent utiliser ces données pour gérer dynamiquement leur contenu marketing et leurs campagnes. D’autre part, elles sont en mesure de surveiller les transactions et d’identifier les anomalies pour détecter les activités frauduleuses au fur et à mesure qu’elles se produisent. Les tableaux de bord en temps réel peuvent être personnalisés de sorte qu’ils affichent les données les plus importantes et qu’ils simplifient la gestion quotidienne des données.

Intégration entre les systèmes et les données

L’intégration des données clients à travers différents systèmes et outils est essentielle pour un flux de données fluide. Elle donne également accès à des ensembles de données unifiés de première partie qui peuvent être utilisés efficacement par d’autres équipes, qu’il s’agisse du marketing, des ventes ou du service à la clientèle. Travailler sur des données cohérentes réduit le risque d’erreurs et contribue à améliorer l’efficacité des processus de données. 

Les institutions financières devraient opter pour des plateformes d’analyse qui offrent une intégration transparente avec d’autres outils dans leurs écosystèmes de données. Elles peuvent également connecter une plateforme de données client (CDP) pour intégrer des données provenant de plusieurs sources, segmenter les clients en fonction d’attributs comportementaux ou démographiques et activer les données pour cibler les publics avec des campagnes marketing pertinentes ou des offres personnalisées.

Analyses multi-plateformes

Les analyses multi-plateformes fournissent des informations à partir de différentes plateformes, permettant aux institutions financières de créer des entonnoirs pour identifier et suivre les utilisateurs entre l’application mobile native, le WebView et le site web. Ceci est particulièrement important pour le secteur bancaire, où les clients se sont habitués à une expérience omnicanale.

Données fiables

Les organisations financières devraient utiliser une plateforme d’analyse qui leur donne accès à des données précises. La majorité des solutions existantes fournissent des données échantillonnées, qui ne représentent qu’un sous-ensemble. Bien que l’échantillonnage soit utile dans certaines situations, il peut conduire à des rapports beaucoup moins précis et masquer des informations cruciales, ce qui a un impact direct sur l’efficacité de l’entreprise. En outre, les institutions financières peuvent bénéficier d’un accès aux données brutes, ce qui donne aux analystes plus de possibilités d’analyse approfondie, d’exploration des connaissances acquises et de leur exploitation.

Support dédié

Des services d’assistance fiables assurés par le fournisseur d’analyses peuvent améliorer considérablement l’efficacité de la plateforme. Les institutions devraient donc rechercher des solutions qui offrent une assistance dédiée plutôt que de s’appuyer uniquement sur des systèmes automatisés ou des chatbots. Pour les configurations complexes de données, les entreprises peuvent bénéficier d’un accès à un support technique pour la mise en œuvre de leur infrastructure d’analyse. 

Conclusions

Alors que le paysage financier ne cesse d’évoluer, avoir accès à des informations exploitables sera crucial pour maintenir la compétitivité et fidéliser les clients.

En choisissant une solution d’analyse qui donne la priorité à la conformité en matière de confidentialité, à la sécurité des données et à l’accès à des informations précieuses et exploitables, les organisations financières peuvent perfectionner leurs stratégies marketing, optimiser l’expérience utilisateur et, en fin de compte, améliorer les résultats commerciaux.

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