Lorsque je me suis assise pour la première fois pour écrire ce blogue, le monde était très différent de celui où nous nous trouvons aujourd’hui. Néanmoins, le besoin de parcours clients personnalisés semble tout aussi important en ces temps, alors que les consommateurs exigent des expériences clients basées sur une compréhension et une empathie de ce dont ils ont besoin en ce moment, alors que nous naviguons tous dans cette « nouvelle normalité ». Qui sait, pour certaines entreprises, c’est peut-être même le moment idéal pour essayer de nouvelles choses et prendre plus de risques. 

Un excellent parcours client peut être réalisé de multiples façons, mais une stratégie qui est encore en pleine ascension est la personnalisation. Cette stratégie utilise une technologie ingénieuse pour présenter aux clients des offres et des services adaptés à eux, le tout grâce au big data et à l’IA (intelligence artificielle). Bien faire de la personnalisation, c’est avant tout une question de données. La façon dont tu les collectionnes et comment tu l’utilises en harmonie avec la technologie, les algorithmes et plus encore. Cela améliore l’engagement, réduit les coûts et peut générer des gains majeurs de revenus. Cha-ching. 

Voilà le truc. Quand j’ai commencé à penser à mes exemples préférés d’entreprises utilisant la personnalisation ces dernières années, j’ai vite réalisé : aucune d’elles n’était une organisation de services financiers. Bien sûr, ces exemples existent et certains sont excellents (voir ci-dessous). Mais étant donné leur accès à d’énormes quantités de données riches, à des départements numériques dédiés, tous dotés d’IA et d’analyses avancées de données à portée de main, on s’attendrait à ce que les services financiers prospèrent dans tout ce qui concerne la personnalisation. Alors pourquoi ne l’est-elle pas? 

Quelques obstacles qui se dressent sur son chemin pourraient être : 

• Certains clients ne sont pas entièrement numériques et dépendent encore de la succursale 
• La technologie héritée la freine 
• L’environnement réglementaire crée des barrières 
• Des lacunes dans la technologie omnicanal nécessaires pour soutenir la personnalisation 

 Selon l’Enquête européenne sur les cadres des services financiers, 51% ont déclaré que les défis informatiques constituaient le plus grand obstacle à une expérience client personnalisée. Suivi de près par 34% citant « conformité aux règlements gouvernementaux/industriels » et 31% citant des données fragmentées comme un obstacle important.1
Comme l’a dit Tom Bloomfield, PDG de Monzo : « Le problème que je vois avec les banques traditionnelles, et quand elles parlent de personnalisation, c’est que c’est toujours une façon de vendre plus de produits financiers. Ils ne semblent jamais se demander comment on peut vraiment utiliser ça pour aider nos clients? » 

Voici quelques exemples réussis de personnalisation dans les services financiers : 

• Le programme YouDrive de Direct Assurance qui connecte un appareil DriveBox aux voitures des clients 
• L’utilisation par Capital One de la plateforme d’analyse de localisation FourSquare 
• L’utilisation de l’IA par HSBC pour offrir un service personnalisé aux clients américains de cartes de crédit 
• L’application par Monzo des données sur les habitudes de dépenses des clients pour les conseiller sur la façon d’économiser de l’argent. 

Prenons un moment pour nous rappeler quelques excellents exemples de personnalisation : 

Netflix 

Le secret de ce géant du streaming est son algorithme constamment développé et amélioré. N’ayant pas deux pages d’accueil identiques, Netflix est entièrement axé sur les données et se concentre sur des données démographiques traditionnellement importantes comme le genre et l’âge, préférant se concentrer sur le comportement des utilisateurs, et avec le nombre d’abonnés payants dans le monde passant de 21,5 millions à 158 millions entre 2011 et 2019, quelque chose fonctionne clairement. 

Amazon 

L’utilisation par Amazon du big data et d’un algorithme de recommandation pour suggérer des produits non seulement pour des clients spécifiques, mais aussi pour certains aspects de leur personnalité, encourageant aussi les achats impulsifs en suggérant des produits clés adaptés. Un impressionnant 89% des acheteurs s’accordent à dire qu’ils sont plus susceptibles d’acheter des produits sur Amazon que sur d’autres sites de commerce électronique.

Coca-Cola 

Si vous ne vous souvenez pas d’avoir visité votre supermarché local et d’avoir cherché avec impatience une bouteille de Coke à votre nom durant les étés 2013 et 2014, alors vous vous êtes peut-être caché sous une roche, ou peut-être que vous n’êtes qu’une poule jeune. Pour sa célèbre campagne « Share a Coke », Coca Cola a remplacé son logo sur les bouteilles par une grande variété de prénoms ainsi que des termes comme « famille », « amis » et « BFF », encourageant les consommateurs à répandre l’amour pour la marque et #shareacoke. 

Spotify 

Pour sa campagne de fin d’année, #2018wrapped Spotify a tiré le meilleur parti de ses données internes sur les utilisateurs. Chaque utilisateur recevait un courriel personnalisé révélant un aperçu de ses habitudes d’écoute tout au long de l’année, comme les chansons qu’il écoutait le plus et combien de fois – l’utilisateur pouvait ensuite cliquer sur un microsite qui lui donnait plus d’informations et suggérait des chansons qu’il pourrait aimer selon ce qu’il avait écouté cette année-là. Des choses intelligentes. 

Tesco 

En 1995, Tesco a lancé sa Clubcard, le système simple de récompenses où les clients accumulent des points pour des achats qui peuvent ensuite être échangés contre des bons en argent comptant pour les dépenser à nouveau chez Tesco. En disposant d’une carte qui suit votre activité, Tesco a accès à une mine de données sur les préférences de ses clients, et peut ainsi créer des produits et des campagnes publicitaires basés sur l’évolution des goûts et préférences de ses clients. 

Avec plus de données enregistrées au cours de la dernière décennie que dans toute l’histoire humaine précédente (oui, vous avez bien lu), les façons innovantes dont les entreprises utilisent les données pour améliorer l’expérience client ne font que commencer. Bien sûr, l’année prochaine en particulier sera très intéressante. Étant donné à quel point tout a changé depuis la pandémie mondiale, les services financiers devront réorienter leur focus. La question est : vont-ils viser à créer de meilleurs parcours clients plus personnalisés – ou leur attention se tournera vers autre chose? 

Seul le temps le dira.