L’importance du Digital Analytics pour les banques

Pour une banque, le moment est idéal pour disposer d’une vue à 360° de sa clientèle. La tendance évolue vers le modèle «Segment of one». Celui-ci consiste à proposer une expérience personnalisée à l’utilisateur. Concrètement, la banque lui propose des offres adéquates au moment opportun ou l’identifie clairement à partir de ses comportements habituels. Par conséquent, sa fortune ainsi que son intégrité et celle de la banque sont protégées.

En raison des restrictions légales et des directives internes, il est beaucoup plus difficile d’exploiter tous les avantages de la collecte de données. Les sites Web et applications peuvent généralement être analysés par des solutions courantes telles que Google Analytics ou Adobe Analytics. Les choses se compliquent lorsqu’il s’agit de recueillir les données disponibles après la connexion du client à un site de banque en ligne ou un portail. Les données qui y sont traitées contiennent souvent des informations financières personnelles (IFP), dont l’utilisation est réglementée par plusieurs lois. Pourquoi ces données ont-elles une si grande valeur? Sur ces pages, les clients exécutent les actions les plus importantes pour la banque dans la mesure où elles révèlent leurs réelles préférences. Les banques peuvent utiliser ces données pour améliorer leurs offres et les personnaliser davantage afin de mieux satisfaire leur clientèle. Par ailleurs, les fournisseurs de solutions peuvent se servir de ces données pour identifier le potentiel d’optimisation du logiciel. Ils peuvent déterminer le comportement des utilisateurs, savoir quelles sont les fonctions les plus et les moins utilisées et pourquoi il en est ainsi.

Fonnova Digital Analytics

Empreinte numérique

À chaque interaction sur les canaux numériques et ses terminaux mobiles, le client laisse derrière lui son empreinte numérique. Les modèles comportementaux générés à partir de ces données, qui sont mis à jour en continu, ont plusieurs utilisations possibles: ils fournissent des indications sur les préférences des clients et permettent à la banque de proposer des offres et expériences personnalisées ou aux éditeurs logiciels d’optimiser la conception de leurs produits. D’autre part, ils sont employés pour améliorer la cybersécurité, la prévention de la fraude et la gestion des risques. L’analyse du comportement de navigation, des clics, des mouvements de la souris ou encore des données gyroscopiques renseigne en détail sur le comportement numérique du client et permet d’obtenir une véritable vue à 360° de ce dernier. Le Digital Analytics permet de recueillir, analyser, visualiser et interpréter les données inhérentes au comportement des utilisateurs dans les applications en ligne (IB, MAP et AWB). Cette technologie couvre de multiples champs d’application et peut analyser divers aspects du trafic de données. Taux de conversion, objectifs ou KPI traditionnels tels que les fréquences de clics et le taux de rebond: le Digital Analytics permet une analyse complète des flux de données numériques.

Finnova met actuellement en œuvre, dans ses produits AWB et E-Banking, de premiers concepts permettant de gagner de l'expérience avec le Digital Analytics. Les investissements réalisés dans ce domaine visent à identifier le comportement des utilisateurs sur les différents canaux. Dans une phase ultérieure du développement, il s’agira d’en tirer les bonnes conclusions pour améliorer l’efficacité des produits, les personnaliser davantage et les rendre plus conviviaux.