Quelle place pour la relation à distance dans le banques ?

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Moovxo présentait ce matin dans les locaux de l’Observatoire des métiers de la Banque, le résultat de son étude sur le devenir de la relation à distance dans les banques.

L’hégémonie de la relation à distance dans les banques

Les contacts en « face à face » dans la banque ne représentent plus que 4 ou 5% du volume total des contacts. Désormais l’essentiel (en volume) de la relation des banques avec leur client se fait à distance. Même au sein des agences bancaires le temps consacré aux relations à distance (téléphone, e-mail…) ne cesse de croître.

Et pourtant dans les représentations du métier de conseiller bancaire, le contact face à face reste encore souvent la forme la plus achevée de la relation avec son client. Les conséquences en sont la persistance d’une séparation entre l’agence bancaire et le Centre de relation client dans leur rattachement hiérarchique, leurs prérogatives, leurs outils, leur dispositif de recrutement et de rémunération.

Une distinction agence bancaire et centre de relation client, qui perd du sens

Cette dichotomie a-t-elle bien vocation à durer ? Bien entendu les contrats sont encore très majoritairement signés en agence (pour des raisons technologiques, réglementaires et stratégiques qui ont leur justification). Mais alors que 49% des clients (67% pour les 18-34 ans) préféreraient signer leur contrat à distance, cette situation doit nous interroger.

Vers un équilibre centralisation / décentralisation

Dès lors que les activités et les compétences exercées en agence ou en Centre de la relation client ont toutes les raisons de converger, la question à résoudre deviendra celle du niveau de décentralisation du modèle de distribution. C’est à dire, non plus la question de la répartition des activités et des prérogatives entre agence et Centre de relation client, mais la question de la distribution des ressources qui peuvent être soit à proximité géographique des clients soit regroupées dans un même lieu pour bénéficier de tous les avantages d’une organisation centralisée. C’est une autre manière de poser la question de l’évolution de la distribution bancaire.

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Big Data study Case ING Belgium


Pourquoi se lancer dans le Big Data?

Pour ING Belgium, le choix de s’orienter vers le Big Data est lié à la nécessité de trouver de nouvelles ressources de ciblages.

En 2009, 5% des contacts commerciaux s’appuient sur des modèles de scores. Mais en 2014, c’est 60% des contacts qui résultent de modèles prédictifs.Environ 4,4 millions de scores sont utilisés dans la sélection des clients à contacter.

La demande du marketing porte sur des ciblages de plus en plus fins et le potentiel de réponses basées sur les techniques utilisées jusque-là s’épuise.

Pour qui et sur quels thèmes initier la démarche ?

En 2014, ING Belgium décide de créer un « Lab Big Data ». Les premières applications sont réalisées pour le marketing « retail » et les entreprises. La Direction du Marketing était la plus intéressée par cette démarche et constituait un excellent « sponsor ».

Les premiers travaux portent sur des données non structurées, il s’agit d’exploiter les « commentaires libres » laissés par les conseillers dans l’outil de CRM. La recherche s’oriente ensuite vers l’identification du réseau de contacts des clients entreprises. Ces travaux sont très vite encourageants.

Aujourd’hui le Big data est bien installé dans une fonction d’exploration de données qui ne seraient pas exploitables par les techniques habituelles d’analyses statistiques.

Comment organiser un « Lab Data » ?

L’équipe est constituée de 9 personnes. Elle présente la particularité d’être pluridisciplinaire

  • 3 spécialistes de l’IT qui maintiennent la plateforme et déploient les outils*
  • 1 expert métier
  • 3 Datascientists
  • 1 planificateur/organisateur

Quelle expérience en retire ING Belgium ?

Tout d’abord le Big Data recèle bien des trésors de connaissance.

Dans le cas présent, le Big data est envisagé comme un outil de R&D. La plateforme est déconnectée des infrastructures de production de la Banque. On gagne en souplesse et on ouvre des voies de recherche qui n’auraient pas pu être investiguées autrement.

Pour ING Belgium, la clé du succès d’un Big Data de R&D repose sur une équipe pluridisciplinaire constituée d’experts IT, d’experts métiers, de Datascientists et d’au moins un organisateur.

Le Datascientist doit avoir un profil particulier. Il a d’autres compétences que le statisticien travaillant habituellement sur les scores.

  • Il a l’esprit tourné vers l’exploration, il est curieux, il est autonome pour trouver des solutions
  • Il a une bonne expertise du métier pour lequel il fait ses recherches
  • Il sait coder en différents langages pour assurer son autonomie (dont « R » et « Python »)
  • Il est statisticien et mathématicien
  • Il a des connaissances en intelligence artificielle
  • Enfin, il aime travailler en équipe

Comme on s’en rend compte, il n’utilise pas spécialement SAS ou d’autres outils standardisés d’analyses statistiques (SPSS…)

Une autre clé du succès tient à l’organisation du travail. Il est indispensable d’entretenir un rythme soutenu sinon le risque de s’enliser dans des recherches sans intérêt existe réellement.

ING Belgium s’organise avec des méthodes agiles (dans ce cas, c’est du Scrum avec des « sprints » de 2 semaines).

Tous les 15 jours une réunion de travail permet un échange pluridisciplinaire sur les recherches engagées et prend la décision de continuer ou d’arrêter l’analyse.

Le succès de cette démarche ouvre sur de nouvelles questions, l’une d’entre elles retient l’attention.

Compe tenu de la connaissance métier nécessaire au Datascientist et au travail d’équipe à organiser autour de thèmes de recherche, faut-il ouvrir ce Data Lab à d’autres Directions de l’entreprise, ou créer autant de Data Lab que de domaines d’expertises ?

Nous verrons dans un prochain article un début de réponse à cette question.

voir la vidéo de l’intervention lors de la conférence Eacp-Marketvox, IESEG

Study Case Big Data ING Belgium

Démarrer un projet Big Data

5 bonnes questions à poser

1 – Quelle est la destination de ce projet ?

  • Est-ce un projet de recherche et développement en marge des infrastructures de production ou s’agit-il de poser les bases d’une nouvelle infrastructure ?

2 – Est-ce que la culture de l’entreprise est prête à accueillir une autre façon de raisonner ?

  • Il va falloir passer d’un mode de décision qui s’appuie sur ce que l’on pense à un mode basé sur ce que l’on sait (les décisions s’appuient sur des éléments quantifiés)
  • Les équipes SI et datamining sont-elles prêtes à travailler avec des logiciels en Open Source (Hadoop, Spark…), et à s’appuyer sur le Cloud (plus flexible et évolutif)

3 – Est-ce que je dispose des compétences en gestion et en analyse de la donnée ?

  • Je vais avoir besoin d’analystes tout à la fois statisticiens, mathématiciens, informaticiens et disposant d’une bonne connaissance du métier analysé.
  • Je vais également avoir besoin d’un Chief Data officer et de processus de gouvernance de la donnée

4 – Est-ce que je dispose des outils de visualisation qui permettent de représenter simplement des états complexes ?

  • De nombreuses solutions sont disponibles, type « Tableau Software » ou autre

5 – Est-ce que j’ai des « clients » susceptibles de « commander » un cas immédiat ayant une réelle résonance dans l’entreprise

  • Il ne faut jamais oublier de se créer des alliés qui porteront la communication sur les résultats

Des questions à ré-entendre dans la conférence Eacp-Marketvox, IESEG :

Koen de Bock / Kristoff Coussement Professeurs, IESEG School of Management

Le défi des agences bancaires

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Des annonces qui font la une

Il fallait s’y attendre un jour ou l’autre, le 29 septembre 2015, la Société Générale annonce qu’elle pourrait fermer  400 de ses 2221 agences d’ici à 2020, soit 18% de son parc d’agences.

Au même moment, des sources syndicales annonçaient que la BNPP avait déjà supprimé pas moins de 52 agences en 2014, et comptait bien poursuivre sa cure d’amaigrissement.

La presse joue la surprise et en fait ses gros titres, mais c’est un secret de polichinelle.
Depuis plusieurs années tous les experts savent pertinemment que les réseaux bancaires devront se mettre au régime.

La densité du réseau d’agences bancaires en France tient à des raisons historiques

Les réseaux d’agences de proximité se sont développés en France à une époque où les banques étoffaient leur réseau pour acheter des parts de marché.
A partir des années 80, les ménages français disposent très largement d’un compte bancaire et les banques deviennent plus prudentes avant d’ouvrir de nouvelles agences.
Malgré tout, il reste essentiel de maintenir un réseau très dense. Les clients choisissent leur banque en fonction de la proximité géographique, de la présence d’un parking, de la facilité d’accès.

Plus une banque est présente sur le territoire et plus elle a de clients. Plus elle a de clients et plus elle a de résultats.
Une fois acquis, le client reste en moyenne plus de 10 ans dans la même banque, d’où l’enjeu de la conquête de ces nouveaux comptes.
Le seul vrai risque, c’est le déménagement. Si un client déménage et ne trouve pas d’agence bancaire à proximité de son nouveau domicile, il change de banque.

Jusqu’au milieu des années 2000, on ne remettra pas en cause fondamentalement la densité de ce réseau.

En 1998 il y avait en France 25427 agences bancaires et en 2002 il y en avait 26161. Il faut y ajouter les 17 000 bureaux de Poste qui à partir des années 2000 joueront le rôle de véritables agences bancaires.

Les agences s’organisent en fonction du flux de « visites naturelles »

Avec l’évolution des moyens de contact et des supports de paiement, la notion de proximité va se déplacer de la « proximité physique » à la « proximité relationnelle ».

La « proximité physique » était bien utile pour réaliser les opérations courantes. Si jusqu’aux années 2000 les visites en agences sont fréquentes, elles s’adressent en priorité au guichet. 80% des visites portent sur 3 opérations, le retrait, le dépôt d’espèces et la mise à disposition des moyens de paiement (carte et carnet de chèque).
Pour tirer parti de ce « flux naturel » de visites, la fonction de « conseiller » s’installe avec une dimension résolument commerciale. Le conseiller a pour mission d’enrichir l’équipement du client en produits financiers (moyens de paiements, produits d’épargne disponible, produits de placement, crédit etc…)
Les conseillers doivent réaliser en moyenne quatre entretiens de conseil par jour et  deux entretiens de SAV, environ 2,5 de ces entretiens donnent lieu à une vente.
Selon une étude Médiamétrie, de 2001, en France, 76% des clients de banques déclarent qu’ils préfèrent rencontrer leur conseiller en agence, seulement 9% préfèrent contacter le conseiller par téléphone. Il est à noter que déjà  8% des français évoquent de manière positive le recours à une banque entièrement sur Internet (contre 11% en Grande Bretagne et déjà 42% en Suède).

Le réseau physique bancaire n’est pas figé pour autant. Le géomarketing se développe pour « positionner » les agences dans les lieux qui favorisent la captation des flux de passants. Certaines agences sont fermées, d’autres s’ouvrent pour optimiser ce réseau physique.

Les agences bancaires tentent de faire venir les clients qui ne se déplacent plus

Certains experts annonçaient dès le début des années 2000, le retournement de la courbe des visites en agences.

Plusieurs facteurs le laissaient penser.

La carte bancaire prend peu à peu l’ascendant sur le chéquier et les retraits au distributeur de billets réduisent les contacts au guichet. Bientôt la totalité des opérations de retrait d’espèces seront transférées vers les Guichets automatiques de Banques (GAB/DAB). Les automates de dépôts de chèques vont parachever la chute de ces flux de visites.
Les serveurs vocaux interactifs (téléphone) donnent automatiquement les soldes de comptes et les dernières opérations par téléphones supprimant un autre motif de visite.

Les banques ont bien tenté de réagir. Puisque le volume des « clients de passage » diminue, il faut le remplacer par un flux de visites « provoquées ». Pour toutes les banques de détail, cette stratégie apparaît comme éminemment vertueuse. Un client qui se déplace dans son agence à l’invitation de la banque, sera beaucoup plus réceptif au conseil qu’un client qui passe dans son agence avec l’intention d’effectuer une opération courante.

Le travail a porté sur la connaissance des clients, le ciblage marketing, les scores permettant d’indiquer au conseiller les contrats les plus susceptibles de satisfaire le client, la mise en place de nouvelles méthodes de vente…

Les banques ont ensuite tenté d’offrir une grande disponibilité de leur offre de rendez-vous. Elles ont élargi les plages horaires d’ouverture des agences. Elle ont libéré leurs conseillers de la charge des contacts par téléphone, qui seront redirigés vers des centres de contacts téléphoniques.

A partir de 2005 et l’arrivée à maturité d’Internet, les clients deviennent autonomes pour réaliser toutes les opérations simples et obtenir les informations qui leur semblent utiles, sans avoir à se déplacer pour voir leur conseiller.

L’inéluctable ralentissement des visites en agence bancaire.

Aujourd’hui 99% des français ont un compte bancaire. Plus de 50% des paiements sont effectués avec une carte. L’essentiel des consultations de comptes et les opérations courantes, comme les virements, se font sur Internet. Les clients mieux informés trouvent par eux-mêmes les informations dont ils ont besoin.

Il y a beaucoup moins d’opportunités de rendre visite à son agence dont l’attrait est pas ailleurs en déclin.

Les techniques de vente largement développées depuis les années 2000, ont achevé de positionner le conseiller généraliste dans un rôle de vendeur et non de réel conseiller.

Alors oui, les visites en agences décroissent désormais à un rythme que va s’accélérer.

En 2014 seuls 17% des Français se rendaient plusieurs fois par mois dans leur agence, contre 62% en 2007.

Bientôt la généralisation des paiements par carte ou par téléphone supprimera même le besoin d’aller au distributeur de billets et nous fera oublier la localisation de notre agence.

Il est temps de se demander quel rôle l’agence va jouer demain, quelle sera la densité du réseau physique et comment s’articulera-t-il avec les Centres de relation client et Internet.

Marketvox a évidemment une petite idée sur la question, nous en reparlerons prochainement

Segmentation comportementale : mort annoncée

Mort annoncée d’une segmentation comportementale

segmentation comportementale

mort d'une segmentation

Pourquoi les segmentations comportementales meurent-elles ?

Et combien de temps sont-elles utilisables avec de bons résultats ?

Nous nous intéresserons aux segmentations développées par les grandes entreprises disposant d’un grand nombre de clients (banques, compagnies d’assurances, grand courtiers d’assurances, grande distribution, édition, constructeurs d’automobiles  etc.)

Le premier facteur d’obsolescence, c’est l’évolution des comportements :

Par construction, les segmentations comportementales visent à construire des groupes de clients dont les comportements sont stables.

Les comportements retenus correspondent à des courants qui traversent toute la population.

Il ne serait pas raisonnable d’agir autrement compte tenu du coût de création d’une telle segmentation et de l’investissement nécessaire pour déployer ce genre de segmentation à l’ensemble des métiers et à l’ensemble des acteurs en contact d’une entreprise.

Sauf grave crise, on peut considérer que les comportements identifiés ont une durée de vie d’environ  5 à 8 ans.

Les comportements nouveaux qui émergent ont besoin de temps pour se diffuser, ils s’affirment progressivement.

Illustrons ce propos par l’utilisation d’internet dans l’achat de produits de voyages.

Internet est apparu avec des fonctions de e-business dès les années 95-97. Déjà les instituts d’étude annonçaient un futur raz de marée pour ce type d’achat. Dès 1998 apparaissent en France des « Pure-players » de la vente en ligne.

Dans le domaine de l’e-tourisme, Nouvelle Frontière ouvre son premier serveur commercial en 1995. Il propose des enchères dès 1998 et en 2010 l’e-tourisme est une question de survie pour les voyagistes.

Mais on peut considérer que c’est seulement à partir de 2003 avec l’arrivée du haut-débit et surtout dans les années 2006-2009 avec sa large diffusion, que les volumes d’achats sur internet imposent la prise en compte de ce comportement dans la construction d’une segmentation comportementale.

Une segmentation comportementale créée dans les années 1995 pouvait ignorer le phénomène, elle devait être adaptée à la marge en 2000 pour identifier les « pionniers » de l’internet sans nécessiter une importante refonte.

En revanche à partir de 2003, elle nécessitait une refonte importante pour prendre en compte ce comportement d’achat qui touchait désormais une population significative et qui caractérisait une nouvelle manière d’acheter.

Mais parfois des modifications de comportements peuvent très brutales.

Il faut toujours rester aux aguets vis-à-vis de comportements émergents, ou de comportements qui connaissent un frein à leur expression.

Une évolution réglementaire, une crise économique, l’apparition d’un nouvel intervenant peuvent brusquement élargir le champ d’expression d’un comportement jusque-là limité à une niche de clients ou simplement temporairement «masqué ».

Illustrons ce propos par la vente de lunettes correctrices sur Internet.

La vente de lunettes correctrices se fait en magasin spécialisé, la France ayant longtemps refusé d’ouvrir cette activité commerciale sur Internet.

De grandes enseignes de ventes de lunettes en magasin ont ignoré le potentiel d’achat de ces produits sur Internet.

L’achat d’un produit aussi technique leur semblait impossible sur ce canal.

Mais seul la loi était un obstacle, le comportement d’achat existait potentiellement chez les consommateurs. Dans ce cas ne pas s’y préparer en identifiant le comportement potentiel est un vrai danger.

Les points de vente se sont multipliés.

Mais l’Europe a imposé à la France de supprimer l’interdiction de vente sur Internet.

Ceux qui n’ont pas anticipé le mouvement risquent bien d’en mourir. Tout le monde s’accorde pour dire qu’internet prendra très vite une part de marché significative à cause de l’attrait du prix sur ce canal. Beaucoup de points de vente vont fermer, des enseignes qui n’ont pas prévu de s’adapter sont clairement en danger.

Ceux qui n’ont pas prévu ce comportement d’achat dans leur segmentation doivent vite réagir.

Le deuxième facteur d’obsolescence, ce sont les données identifiant les comportements :

Les comportements ne sont pas directement lisibles dans le système d’information.  Ils sont interprétés à partir de données qui elles sont disponibles.

Les données utilisables sont celles dont on dispose dans la base de données des clients, avec  leurs qualités et leurs défauts.

Prenons le cas d’une banque :

Imaginons un comportement de clients inquiets pour l’avenir.  Ces clients aux revenus dans la moyenne française, épargnent chaque mois une part importante de leurs revenus en surveillant strictement leurs achats.

Appelons-les, des clients ayant un comportement « d’épargne par l’effort».

Dans la base de données clients on les reconnait aux fréquentes visites en agence bancaire, la détention de plus de 3 produits d’épargne, l’absence de découvert bancaire et la consultation, deux fois par mois, des soldes de leurs comptes d’épargne sur internet. Ils sont très réactifs aux augmentations de tarifs.

Tout client qui a ses caractéristiques est donc associé au comportement « Epargne par l’effort ».

A côté de cela, imaginons un comportement « d’épargne insouciante ». Ces clients dépensent beaucoup et ne se soucient pas des frais qui leurs sont facturés. Mais leurs revenus sont tels que le solde de leur compte en fin de mois peut « nourrir » leurs comptes d’épargne sans effort particulier.

Ils seront par exemple caractérisés par un grand nombre d’opérations sur leur compte chaque mois, et par un virement vers les comptes d’épargne lorsque leur compte dépasse un certain seuil. Ils ne sont pas du tout réactifs aux augmentations de tarifs. Ils ne consultent que rarement leurs soldes sur Internet

La qualité d’attribution du comportement dépend de la qualité des données.

Si des données sont fréquemment manquantes, si la qualité des données collectées se dégrade, l’identification du comportement va aussi se dégrader.

Une segmentation qui s’use si l’on s’en sert.

De plus cette segmentation a été conçue pour permettre d’améliorer la profitabilité des clients par la mise en œuvre d’actions commerciales adaptées.

Une banque va chercher généralement à transformer l’épargne courte en une épargne longue, Dans le cas qui nous sert d’illustration, la banque souhaitera inciter les « épargnants insouciants » à mieux suivre les soldes de leurs comptes de dépôt pour effectuer plus rapidement leurs virements sur leurs comptes d’épargne (pour stabiliser cette épargne et fidéliser le client).

Elle va chercher à rencontrer ces clients (visite en agence), elle va les inciter à consulter leurs comptes plus fréquemment (consultation de leurs comptes sur internet) et les inviter à effectuer des virements plus fréquemment pour améliorer la rentabilité de leurs économies.

Au final, les critères qui permettaient de les repérer ne vont plus être aussi distincts. Pour un certain nombre d’entre eux, leurs caractéristiques dans le fichier clients deviendront très proches de celles des « épargnant par l’effort ».

C’est cette mécanique qui fait vieillir non pas les comportements, mais leur identification dans le système d’information.

Enfin, tenons compte du vieillissement des données elles-mêmes :

L’identification des comportements reposant sur la pertinence des données de la base de données client, il est essentiel d’en assurer la qualité.

Ce n’est pas le moindre des problèmes, car les données vieillissent très vite.

Les données concernant la profession, l’adresse changent très rapidement (une vérification tous les 2 ou 3 ans est indispensable).

La composition de la famille change aussi très vite (phénomène des familles recomposées)

L’arrivé de nouvelles offres conduisent parfois à créer de nouveaux champ de valeur pour une même donnée, ce qui changent la nature de la donnée.

Ainsi la gestion de la donnée de la base de données client va avoir une grande influence sur la durée de vie d’une segmentation comportementale.

Les segmentations comportementales sont des outils précieux du marketing relationnel, mais ce sont aussi des objets fragiles, qui nécessitent une surveillance et des soins constants, ces facteurs sont à prendre en compte avant d’envisager la création d’une telle segmentation.