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Comment créer une solution "data-as-a-product" pour une organisation bancaire

Dans le paysage bancaire concurrentiel actuel, la transformation numérique et l'utilisation efficace des données sont devenues des impératifs. L'innovation technologique permet non seulement d'améliorer l'expérience client, mais aussi de développer de nouveaux produits et services. Ainsi, l'idée de proposer des données comme produit est née. Une telle approche repose sur la mise à disposition de données prêtes à l'emploi, notamment en matière de géomarketing. Comment avons-nous mis en place cette solution innovante ? Voici un aperçu.
Data geomarketing ‘ready-to-use’ via API dynamique

Le cœur de cette solution est l'API dynamique, alimentée par différentes sources internes et externes. Cette mise à jour automatique des données se focalise exclusivement sur les zones de chalandise des agences. Pour garantir une utilisation transparente et sécurisée, cette API est accessible en HTTPS, avec un niveau de sécurité renforcé. Elle bénéficie également d'une documentation riche pour assurer la conformité RGPD et faciliter l'utilisation de ces données.

Le type de données disponibles est riche et diversifié : concurrence, taux de pénétration par produit et segment, centres de produits, données socio-démographiques et financières, évolution du marché immobilier, commerces locaux et autres informations financières.

Visualisation des données avec une perspective analytique

Le logiciel associé offre une vue dynamique basée sur des technologies frontend modernes. Directement alimenté par l'API, il met en lumière des cas d'utilisation spécifiques. La magie opère surtout en arrière-plan, où les données sont traitées pour déduire les critères socio-démographiques qui influencent la vente de produits. L'exploitation du Machine Learning permet d'identifier des tendances et des potentiels souvent occultés par les approches traditionnelles.



L'impact business pour le domaine bancaire

Au-delà de la prouesse technologique, quel est l'impact réel d'une telle solution sur le secteur bancaire ? En termes de retour sur investissement (ROI), plusieurs bénéfices sont manifestes :

Personnalisation de l'offre : La compréhension approfondie des zones de chalandise permet aux banques d'adapter leurs produits et services aux besoins spécifiques de leurs clients.

Optimisation des ressources : En ayant une vision claire des opportunités de marché, les banques peuvent allouer efficacement leurs ressources, évitant ainsi les dépenses inutiles.

Accélération de la prise de décision : Avec des données actualisées en temps réel, les décideurs peuvent réagir rapidement aux tendances du marché.

Amélioration de la relation client : En proposant des offres adaptées aux besoins locaux, les banques renforcent leur relation avec leurs clients, améliorant ainsi la fidélisation.

Scénarios illustratifs

Impact Exemple Retour Sur Investissement
Personnalisation de l'offre Une banque découvre, grâce à la solution "data-as-a-product", que dans une zone de chalandise particulière, il y a une forte concentration de jeunes familles. Pour répondre à leurs besoins spécifiques, la banque pourrait développer des offres de prêt immobilier avec des conditions préférentielles pour l'achat d'une première maison. Si grâce à cette offre ciblée, la banque parvient à capter ne serait-ce que 10% de ce marché spécifique, cela pourrait se traduire par 200 nouveaux contrats de prêt, générant des revenus additionnels de 2 millions d'euros par an (en considérant un prêt moyen de 200 000€ et un taux d'intérêt de 1%).
Optimisation des ressources En identifiant une faible pénétration du marché des comptes d'épargne dans une certaine zone de chalandise, la banque pourrait réallouer ses ressources marketing pour cibler cette zone avec des campagnes publicitaires spécifiques. Supposons que cette campagne permette d'attirer 500 nouveaux clients pour un compte d'épargne avec un dépôt moyen de 5 000€. Cela représenterait un apport de fonds de 2,5 millions d'euros. Avec un rendement net de 2%, la banque pourrait générer 50 000€ de revenus additionnels la première année.
Accélération de la prise de décision La solution identifie une augmentation rapide des start-ups dans une zone. Réagissant rapidement, la banque lance un nouveau produit de prêt pour start-ups. Si 50 start-ups optent pour ce nouveau produit avec un prêt moyen de 50 000€, cela représenterait 2,5 millions d'euros de prêts. À un taux d'intérêt de 2%, cela générerait 50 000€ de revenus supplémentaires la première année.
Amélioration de la relation client À partir des données collectées, la banque observe qu'une zone de chalandise a un fort taux d'expatriés ou de personnes travaillant à l'international. Pour répondre à leurs besoins spécifiques, elle pourrait proposer un package de services bancaires internationaux, incluant des transferts d'argent à l'étranger à tarif réduit, une carte bancaire offrant des avantages pour les voyages, et un service client multilingue. Supposons que cette nouvelle offre attire 1 000 nouveaux clients qui utilisent activement les services bancaires internationaux. Si chaque client effectue en moyenne quatre transferts internationaux par an, avec une économie moyenne pour la banque de 10€ par transfert grâce à des accords négociés et d'autres optimisations, cela générerait une économie directe de 40 000€ par an. De plus, en considérant que ces clients dépensent en moyenne 1 500€ par mois à l'étranger avec leur carte bancaire, avec des frais moyens de 1%, cela pourrait rapporter 18 000€ par mois, soit 216 000€ par an. Au total, grâce à cette amélioration ciblée de la relation client, la banque pourrait générer un ROI additionnel de 256 000€ par an, rien qu'à partir de ce segment spécifique de clients. Cela, sans compter les avantages indirects comme le bouche-à-oreille positif et la fidélisation renforcée.

La transformation numérique dans le secteur bancaire ne se limite pas à une simple digitalisation des services. Elle réside également dans la capacité à exploiter intelligemment les données pour créer des offres ciblées, optimiser les ressources et renforcer la relation avec le client. La mise en place d'une solution "data-as-a-product" est un témoignage éloquent de cette dynamique, permettant aux banques d'anticiper les besoins, d'innover et de demeurer compétitives. Chaque zone de chalandise recèle des trésors d'informations qui, une fois décryptés, peuvent se traduire par un impact business significatif. C'est une aventure passionnante qui mêle technologie, stratégie et vision client, et qui démontre une fois de plus que, dans le monde bancaire de demain, les données seront au cœur de la réussite.