Depuis quelques années les grandes entreprises de BtoC ont bien compris la nécessité d’exploiter la valeur économique des informations sur leurs clients, ainsi que l’intérêt de chercher de nouvelles utilisations de leurs données clients, afin de mieux les servir et d’améliorer leurs performances. Dans cette optique elles ont mis en place des entrepôts de données et plus récemment des solutions Big Data, pour enregistrer des millions d’interactions quotidiennes, et réaliser des segmentations pertinentes de la clientèle à partir de données factuelles. Ainsi toujours à la recherche de progrès, elles se sont mises à évaluer et à gérer les relations avec la clientèle à un niveau de plus en plus fin.

Tout cela conduit les banques par exemple, à de nouvelles approches commerciales hypersegmentées, qui remettent en question les idées traditionnelles, à savoir que les facteurs clés qui différencient les banques, sont la présence d’un centre d’appels ouvert 24h/24, 7j/7 et l’existence d’une succursale à chaque coin de rue. Les banques arrêtent de faire du marketing de masse destiné à de vastes segments de clientèle. Elles cherchent le moyen d’être de plus en plus réactives et de se concentrer davantage sur le client, dans un environnement concurrentiel où il n’y a pratiquement pas de différences entre les services offerts. Pour cela elles établissent des stratégies de commercialisation offensive au cas par cas, fondée sur l’information client, exploitée au moyen de puissantes applications d’analyse, capables d’évaluer et gérer des millions de clients selon leur valeur, et d’orienter tous les dialogues individuels dans tous les points de contact avec la clientèle. En effet un véritable avantage durable ne peut être obtenu qu’en parvenant à intégrer au sein d’une solution technologique globale, les informations clients et les processus de vente dans tous les canaux, quels que soient le lieu, le moment ou la manière dont le client interagit avec la banque (web, centre d’appels, agence par exemple).

Dans le but d’affiner les offres de services et de produits, la gestion des coûts, les politique de prix et les campagnes marketing, les banques travaillent afin d’obtenir une mesure précise, détaillée et continue de la valeur de leurs clients. En effet il est essentiel de pouvoir mesurer la valeur actuelle et potentielle des clients, car cela permet aux banques de segmenter la clientèle de façon plus sophistiquée, en tenant compte de facteurs tels que les événements qui interviennent aux différentes étapes de la vie. Les clients peuvent être regroupés dans des segments variés qui reposent sur des facteurs tels que la rentabilité présente et à venir, ou les préférences en matière de canaux commerciaux. Des stratégies sont
ensuite développées pour chaque segment et pour des milliers de micro-segments au sein de chaque segment. Des stratégies de traitement individuel sont testées sur des petits groupes de clients, afin de définir ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Grâce à de nouvelles mesures de la valeur des clients, les banques peuvent réaliser des investissements stratégiques dans les relations pour leur rentabilité potentielle, et mieux gérer les relations avec la clientèle en s’assurant que les bons produits ou services sont proposés au bon moment dans la vie de chaque client.

L’une des clés majeures est de bien utiliser les indicateurs de la valeur des clients et l’historique des relations dans les activités quotidiennes des opérationnels. Pour cela il faut intégrer toutes données clients disponibles (structurées, non structurées), les analyser et en tirer parti dans les systèmes de gestion des ventes, des services à la clientèle, des calculs de la valeur, des segmentations et des campagnes marketing. Ainsi tous les collaborateurs des banques ayant à gérer de la clientèle, et en premier les commerciaux, peuvent exploiter les opportunités auprès des clients de manière proactive et aboutir à une plus grande fidélité par le biais d’offres pertinentes de produits ou de services.

Pour soutenir leurs stratégies de personnalisation, les banques doivent mettre en œuvre des solutions centrées sur le client et axées sur les comportements, suffisamment flexibles pour prendre en compte la rentabilité, en fonction de dimensions variées définies par les utilisateurs métier au sein des banques (organisations opérationnelles, produits, groupes de produits, segments de clientèle, régions géographiques, canaux de distribution), et suffisamment évolutives pour s’adapter aux développements futures de la banque.

Des banques comme Wells Fargo, Bank of America, Royal Bank of Canada, par exemple, font clairement la course en tête dans ce domaine, et ont déjà mis en production des plateformes analytiques Teradata Aster et certaines de leurs applications opérationnelles exploitent déjà des informations issues du traitement de Big Data. Pour aller plus loin sur ce sujet vous pouvez utilement consulter le lien suivant : Deeper Insights for Financial Services