Les marketeurs financiers ne sont pas préparés à l’ère du Big Data Malgré le pouvoir de combiner les données internes et externes, la plupart des institutions financières n’ont toujours pas la capacité de capturer et de traiter les mégadonnées au profit du consommateur. Pour les organisations qui peuvent tirer parti des données démographiques, de produits, transactionnelles et comportementales, les avantages sont infinis. Par Jim Marous, coéditeur de The Financial Brand et éditeur du Digital Banking Report Visitez n’importe quelle conférence bancaire ou coopérative de crédit et il semble que les mégadonnées pourraient être la solution miracle pour tous les défis commerciaux. Des informations clients inefficaces? … Big Data! Mauvaise performance marketing? … Big Data! Distribution inefficace ou opérations de back office? … Big Data! Bien que les mégadonnées détiennent un potentiel incroyable dans une gamme de disciplines, exploiter ce potentiel reste insaisissable pour la plupart des institutions financières. Même définir le terme est difficile. Les mégadonnées sont le plus souvent définies comme des ensembles de données qui répondent à trois attributs, appelés les trois V »- volume, variété et vitesse. Ce sont des données qui sont générées rapidement, se présentent sous toutes les formes et tailles, et en grande quantité. Mais alors que la définition des mégadonnées peut être quelque peu vague, la valeur de ces données est bien documentée. Pendant des années, les institutions financières ont collecté des informations sur leurs clients et membres – données démographiques de base, transactions, activité de compte, portefeuilles de prêts et soldes de cartes de crédit qui sont l’épine dorsale des décisions. Une grande partie de ces données est convertie en rapports mensuels, trimestriels et annuels à l’usage de leurs parties internes et externes. Avec toutes ces informations, les banques ont fait un très bon travail en remontant le temps et en exploitant les données historiques. Regarder vers l’avenir a été plus un défi. En fait, malgré l’importance d’exploiter les données pour obtenir de meilleurs résultats, 71% des directeurs marketing du monde entier affirment que leur organisation n’est pas préparée à faire face à l’explosion des mégadonnées au cours des prochaines années, selon une enquête IBM. c’est leur principal défi, devant la fragmentation des canaux, les changements démographiques et les considérations réglementaires ou de confidentialité. (contenu sponsorisé) (CONTENU SPONSORISÉ) La croissance des données est à la fois structurée et non structurée. Les données structurées font référence aux données qui résident actuellement dans les systèmes de produits et de service client. Les données non structurées font référence à des informations qui ne sont pas aussi facilement capturées ou stockées, telles que les informations sur les réseaux sociaux, les journaux d’appels vocaux, les e-mails, les flux de clics sur le site Web et même les fichiers vidéo. Selon Business Insider, jusqu’à 70% des données mondiales ne sont pas structurées. Comme l’a mentionné un banquier, les mégadonnées offrent plus qu’un instantané de ce que font une cohorte représentative de personnes, elles offrent la possibilité d’exploiter des millions, voire des milliards d’observations directes sur ce que tout le monde fait… en temps réel. Les capacités de Big Data permettent aux spécialistes du marketing des banques et des coopératives de crédit de comprendre leurs clients et leurs membres à un niveau plus détaillé et de proposer plus rapidement des offres personnalisées ciblées. Cela se traduit par de meilleurs taux de réponse aux offres et aux ventes croisées, une meilleure pénétration des produits, une satisfaction et un plaidoyer accrus, une meilleure rentabilité des clients et des coûts de campagne potentiellement inférieurs. Le défi est que les services au sein des banques fonctionnent en vase clos, ce qui signifie que de nombreuses institutions n’ont pas de vision claire et unique de leurs clients. Ainsi, une analyse minutieuse – par individu ou ménage – des tendances d’utilisation des comptes, de la réceptivité aux programmes de marketing, des préférences de service à la clientèle ou des modèles démographiques est presque impossible. Cependant, l’accent est mis sur la correction de cette vue d’entreprise du client. Une enquête menée en 2012 par Deloitte auprès de dirigeants aux États-Unis et dans d’autres pays a révélé que 96% des répondants (dont beaucoup de banquiers) pensent que l’utilisation de l’analyse augmentera en importance au cours des trois prochaines années. Bien que l’utilisation de l’analytique comme outil de marketing soit à la traîne par rapport aux autres disciplines, 55% des répondants ont déclaré que les groupes de marketing et de vente de leur organisation investissent aujourd’hui dans l’analytique – un nombre qui devrait augmenter. Les banques doivent transformer leur approche des données et des analyses des programmes de marketing traditionnels axés sur les produits en une approche à 360 degrés axée sur le client. Ils devraient s’efforcer de briser les silos de longue date, opérant horizontalement dans toute l’entreprise, plutôt que de façon étroite, en visionnant une unité commerciale à la fois. C’est souvent difficile car les infrastructures ont été conçues pour fonctionner verticalement. La puissance de l’automatisation La possibilité d’effectuer des analyses statistiques complexes – automatisées et en temps réel – peut fournir des offres personnalisées au moment où le client est prêt pour cela. Sans plate-forme d’analyse automatisée, le consommateur pourrait manquer votre offre ou recevoir une offre d’un concurrent… en une seconde numérique avec un clic de souris ou un robinet mobile. Comme l’a fait remarquer un cadre d’une banque mondiale dans le sondage Analytics Advantage de Deloitte, je préférerais avoir un peu des bonnes informations au «moment de vérité» plutôt que toutes les informations dans le monde deux semaines plus tard. » L’analyse de données automatisée peut aider les institutions financières à mettre en œuvre des parcours client multicanaux. Ces rencontres omnicanal, tirant parti des données de transaction des clients, peuvent permettre aux organisations de fournir une communication indépendante des canaux au bon moment, avec la bonne offre en utilisant le canal que le consommateur préfère. Cela entraînera une augmentation des ventes, une meilleure satisfaction de la clientèle et même une efficacité organisationnelle. Selon Deloitte, la prise de décision automatisée et d’autres compétences axées sur l’analyse ont la réputation de générer des revenus plus élevés dans un délai plus court et à moindre coût. En fait, des essais réussis avec un retour sur investissement efficace peuvent rapidement constituer le budget analytique d’une organisation. Il est peu probable de trouver ces compétences chez une seule personne, ce qui nécessite une approche d’équipe. Lorsque les scientifiques des données et de la décision sont associés à des banquiers qui connaissent et comprennent le secteur bancaire et à des technologues traditionnels qui comprennent les données commerciales, une puissante équipe de résolution de problèmes est formée. Mais les avantages des mégadonnées peuvent être importants et répandus. La maturité ou la préparation de l’analyse à l’utilisation de l’analyse varie considérablement dans les banques. La taille et les poches profondes ne se sont pas nécessairement traduites par un avantage concurrentiel. Les organisations qui ont une infrastructure de données solide et une vue claire à 360 ° de leurs clients ont définitivement une longueur d’avance et conserveront leur énorme avantage et finiront par être les gagnants. Ces institutions bénéficieront du déploiement des dernières technologies et plates-formes analytiques et guideront les décisions commerciales comme jamais auparavant. Ils sortiront leaders du peloton. Beaucoup peuvent avoir besoin d’une aide extérieure pour se faire une idée plus large et choisir les meilleures pratiques ou un ensemble de solutions qui conviendront le mieux à leur organisation. En réalité, les grandes et les petites institutions financières doivent devenir des entreprises axées sur les données qui auront la capacité de capturer, de croquer et d’analyser les données pour trouver des informations cachées mais de plus en plus précieuses qui rendront une institution plus compétitive, rachat de crédit sainte marie efficace et attrayante pour les consommateurs. Selon IBM, l’exploitation réussie des mégadonnées peut aider les organisations à atteindre trois objectifs essentiels pour la transformation bancaire: créer une entreprise axée sur le client; Optimiser la gestion des risques d’entreprise; et Accroître la flexibilité et rationaliser les opérations. L’élément clé du succès de tout projet impliquant le Big Data est d’accepter et d’embrasser la prise de décision avec des informations loin d’être idéales. Compléter l’expertise des décideurs bancaires avec celle de données expérimentées et de scientifiques décisionnaires est cependant une stratégie éprouvée pour surmonter la paralysie de l’analyse «qui retarde et suit de nombreux projets Big Data», déclare Seth Rosensweig, directeur général de la gestion de l’information.