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Gagner la bataille de la rétention bancaire grâce à la valorisation de la base clients

18 février 2016

Gagner la bataille de la rétention bancaire grâce à la valorisation de la base clients

En cette période marquée par des revenus en baisse liés à des taux historiquement bas et par l’émergence d’une nouvelle concurrence issue d’acteurs non bancaires, les banques doivent poursuivre, voire accélérer leur transformation digitale et intensifier leur orientation client.

La bataille de la rétention se joue sur la capacité à inscrire les actions menées dans une stratégie globale de valorisation de la base clients, dans l’exploitation intelligente des technologies Big Data et dans l’implication de l’ensemble des acteurs de la banque.

La rétention : levier incontournable de pérennisation des activités de la banque

Les consommateurs sont aujourd’hui courtisés par des nouveaux entrants, des marques puissantes comme les « GAFA » (Google, Apple, Facebook, Amazon) ou des start-ups spécialisées dans les services financiers (« fintechs »), qui proposent une offre alternative à celles des grands réseaux bancaires, principalement autour du paiement. D’autres activités sont également attaquées, comme le prêt avec le développement des plateformes de crowdfunding.

Les banques ne considèrent pas encore réellement ces acteurs comme une menace sérieuse. Il est vrai que la motivation d’un géant comme Google est la captation des données, et que la première génération de « fintechs » ne se positionne pas pour le moment en concurrence frontale avec les banques traditionnelles, notamment du fait des barrières réglementaires. La plupart des grandes banques multiplient les initiatives pour intégrer cet écosystème innovant : hébergement de start-ups pour le Crédit Agricole, participation dans Linxo (créateur d’application de Personal Finance Management) pour la Société Générale ou ouverture de pôles d’innovation par BNP Paribas pour accompagner les entreprises innovantes. En effet, ces nouveaux acteurs détiennent un temps d’avance en matière de relation client et d’exploitation des données.
Les banques traditionnelles ont ainsi tout intérêt à saisir l’opportunité de s’aligner sur cet avantage concurrentiel pour mieux faire face à la volatilité sans précédent de leurs clients, d’autant plus qu’une constante demeure dans les objectifs stratégiques : augmenter la valeur de la base clients.

Il est bien connu qu’il est moins cher de conserver un client que d’en acquérir un nouveau. De nombreuses études, dont celle de Frederick Reichheld en collaboration avec la Harvard Business school en 1996 « Loyalty effect : the hidden force behind growth, profits and lasting value », ont permis d’établir que le coût de rétention d’un client est bien moins important que le coût d’acquisition d’un nouveau. On parle souvent d’un rapport d’au moins 1 à 5. Dans ce contexte mouvant, la rétention est plus que jamais un levier incontournable de pérennisation des activités. Cependant, elle reste encore trop souvent appréhendée comme une stratégie défensive, domaine réservé de quelques collaborateurs de l’entreprise.

Parallèlement, les innovations technologiques offrent de véritables opportunités pour améliorer la connaissance client et la façon dont on prévient l’attrition. L’explosion de l’usage des canaux digitaux permet de développer l’interactivité, la collaboration et de collecter une plus grande richesse d’informations sur les usages des clients. Le stockage, le traitement et l’analyse des données de plus en plus volumineuses, rendus possibles avec les technologies Big Data, apportent une plus grande réactivité et pertinence aux plans d’actions, notamment avec la possibilité d’agir en temps réel et d’individualiser les sollicitations.

Déployer une stratégie de rétention dès les premiers moments de la relation

Les actions de rétention ont en général pour objectif de retenir les clients en risque de départ. Cependant la banque a-t-elle intérêt à retenir tous les clients, y compris ceux qui présentent un risque de défaut élevé ou ceux qui se révèlent non rentables après plusieurs années de relation ? La rétention s’inscrit dans une stratégie plus globale de valorisation de la base clients avec en entrée la réponse à la question : « qui sont les clients à conserver en priorité ? ».

Les premiers mois de la relation bancaire sont souvent les plus sensibles, c’est là que se joue la durée et l’intensité de la relation. La capacité de la banque à être au rendez-vous lors des moments de vérité est cruciale. En effet, la non détection ou la mauvaise gestion de ces situations sont des potentiels facteurs de désengagement de la part des clients.

Une stratégie proactive de développement de la base clients, repose sur l’anticipation sinon la captation de la baisse de l’activité des clients afin de mettre en place les actions adéquates le plus en amont possible. En effet, au moment où l’on détecte le risque d’attrition, le client est déjà souvent inactif, ce qui nuit considérablement à l’efficacité des actions de rétention. Cela milite pour la prévention de l’attrition dès les premiers moments de la relation et au moins jusqu’au « point mort » afin de rentabiliser les coûts d’acquisition engagés. La rétention doit donc être une préoccupation continue tout au long du cycle de vie de la relation bancaire avec une attention particulière sur les premières années de la relation puis sur les étapes clés, qu’il s’agisse d’événements structurants de la vie du client ou d’opportunités de développement commercial pour la banque.

La qualité de l’onboarding, de l’activation des clients, de la collecte et de l’exploitation des informations pour les accompagner de façon optimale lors des moments de vérité, sont des facteurs déterminants pour les conserver et en faire des actifs rentables et durables.

Exploiter les données : mirage ou réelle opportunité pour améliorer la valeur de la base clients

Aujourd’hui les innovations technologiques autour de la donnée ouvrent un champ large de possibilités pour améliorer la connaissance du client et intensifier la relation. Toutes les banques se sont lancées dans des expérimentations afin de tirer le meilleur usage des technologies Big Data.

Elles s’outillent, transforment leur SI et acquièrent des compétences en analyse de la donnée et en Data Science. Une question se pose pour chacune d’elle : quel sens donner à ces initiatives pour développer la valeur de la base clients et assurer le ROI des investissements ?

Dans un objectif d’enrichissement de la stratégie de relation client, les innovations Big Data doivent apporter de l’intelligence aux données et les rendre opérationnelles. Elles doivent également permettre d’améliorer la définition des fondamentaux de la stratégie et sa déclinaison.

Il s’agit de produire des informations traitées, agrégées, qui s’appuient sur un plus grand volume et une plus grande variété de données, sur l’exploitation de signaux (forts et faibles) et de données de contexte (heure, localisation etc.) facilement activables par les directions stratégiques et opérationnelles.

Grâce aux technologies Big Data et à la Data Science des traitements complexes peuvent être réalisés sur des données structurées, non structurées, internes, externes, des données issues des canaux ou des transactions. Les modèles créés alimentent la stratégie client ou sa déclinaison opérationnelle, à travers la production d’alertes, de recommandations ou de prédictions.

Le développement de la Data Science, au sein des banques et ailleurs, a remis l’intelligence artificielle sur le devant de la scène à travers le vocable de « Machine Learning ». Le « Machine Learning » s’appuie sur la puissance de calcul des ordinateurs pour créer des algorithmes auto-apprenants. Il complète les approches statistiques classiques, bien adaptées pour décrire et expliquer des phénomènes et qui ont permis aux banques d’avoir une bonne maîtrise des données « bancaires » de leurs clients (signalétique, détention, mouvements, PNB etc.). L’intelligence artificielle, apporte une dimension plus prédictive à la connaissance client et enrichit les données « bancaires » avec des données comportementales (consommation des produits et services, navigation web, parcours omni canal etc.) permettant d’apporter plus de pertinence aux plans d’actions.

Les signaux faibles, événements unitaires paradoxaux et volumineux, peuvent être détectés plus rapidement. La définition d’un faisceau de causes expliquant ces phénomènes est facilitée et permet d’améliorer la proactivité. Exemple : quelques clients utilisateurs réguliers d’un service cessent de l’utiliser. La détection de ce phénomène peut s’expliquer par le mauvais fonctionnement du service, la cannibalisation par un autre service, un début de désengagement des clients, etc.

Dans une logique de valorisation de la base clients, toute cette connaissance est utilisée pour définir ou optimiser les fondamentaux sur lesquels reposent la stratégie, à savoir :

  • L’identification des clients les plus rentables et à plus fort potentiel via entre autres la modélisation de la Life Time Value ou la combinaison entre segmentation classique et micro-segmentation recalculée en temps réel.
  • La définition des typologies de relation ou des liens recherchés par le client. La relation bancaire d’une part (banque principale ou secondaire) et d’autre part la relation affective (relation transactionnelle, partenariat, confident, …) pour adapter les canaux, la fréquence des contacts et le discours.
  • La connaissance et l’exploitation des causes de départ, pour améliorer les processus.
  • L’anticipation ou la détection des moments de vérité client, pour proposer un accompagnement adapté.
  • La compréhension de ce qui favorise l’engagement des clients, pour industrialiser les bonnes pratiques.

Cette connaissance permet d’accompagner les services opérationnels dans l’appropriation de la stratégie via la diffusion de « Next Best Offers » et de « Next Best Actions » vers l’ensemble des canaux et vers les back office. Elle est exploitée pour personnaliser les canaux et les offres.

Enfin, l’utilisation du temps réel permet de mieux saisir les opportunités de génération de revenus et également d’intervenir immédiatement en cas d’urgence afin de se positionner comme un partenaire fiable auprès du client.

La rétention revêt plusieurs dimensions impliquant toute l’entreprise

A l’heure du « Data driven » management, la stratégie de valorisation de la base clients concerne à la fois la direction générale, la DSI et l’ensemble des directions Métiers de la banque. Pour atteindre ses objectifs, elle implique une transformation de l’organisation afin de promouvoir la fin des silos et l’agilité. L’identification claire des rôles et du circuit de décision sont clés pour assurer la fluidité et la cohérence des actions au sein de la chaîne d’acteurs impliqués.

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