Depuis quelques années, les standards des consommateurs ont évolué. Netflix et Disney+ recommandent des émissions de télévision adaptées aux préférences de chaque téléspectateur. L’algorithme de TikTok sélectionne du contenu selon les centres d’intérêt, avant même qu’ils ne soient exprimés. Amazon suggère de nouveaux produits aux utilisateurs en fonction de leurs habitudes de navigation et d’achat. Cette logique d’hyper-personnalisation ne se limite plus au divertissement ou au commerce : les clients attendent de leurs banques la même finesse, la même pertinence, la même anticipation. Et bien sûr ils ne s’attendent pas à ce que leur banque lise dans leurs pensées, seulement qu’elle utilise les données dont elle dispose déjà pour comprendre leurs intentions et prévoir leurs besoins.
La bonne nouvelle ? Les banques, sociétés de crédit immobilier et prêteurs du monde entier disposent déjà des données qui leur permettent d’offrir ce niveau de personnalisation. De nombreuses institutions l’ont déjà accepté et font progresser leurs stratégies de personnalisation. D’autres se demandent encore par où commencer.
Prédire les événements de vie
Un récent rapport Barclays Property Insights révèle que 17 % des locataires épargnent pour un futur apport. Mais comment les banques ou sociétés de crédit immobilier peuvent-elles détecter ce projet en amont, simplement grâce aux données ?
Prenons un exemple concret.
Considérons Thomas et Fatima. Ils louent ensemble un bien immobilier depuis cinq ans. Ils ont récemment commencé à contribuer à un compte d’épargne commun dans le but d’acheter leur première maison. Bien que leur banque ne connaisse pas ces détails de leur vie privée, les données racontent une autre histoire : des contributions récurrentes, un compte partagé, une progression constante de leur solde. Autant de signaux faibles qui annoncent un événement de vie majeur. En analysant ces signaux, la banque peut anticiper leurs besoins et leur offrir une expérience plus personnalisée.
L’achat d’une première maison peut être identifié par des indicateurs de données potentiels
- Thomas et Fatima paient régulièrement un loyer depuis plusieurs années.
- Ils ont épargné en moyenne 300 £ par mois au cours des deux dernières années, totalisant 7 200 £. À ce rythme, ils sont en bonne voie pour atteindre un montant d’apport typique d’ici cinq ans et demi.
- Fatima, qui a 32 ans, possède un compte Lifetime ISA (LISA) supplémentaire avec un solde de 14 000 £.
Ce que ces données indiquent à la banque
- Fatima ouvre 75 % des e-mails marketing de la banque, contrairement à Thomas.
- Tous deux sont des utilisateurs réguliers des services bancaires mobiles, consultant leur compte d’épargne environ 2,5 fois par mois chacun.
- Les données internes historiques indiquent à la banque que les épargnants présentant des schémas similaires se préparent souvent à acheter une maison :
- Les épargnants LISA de moins de 45 ans sont les plus susceptibles d’utiliser les fonds pour acheter leur première maison.
- En moyenne, les couples vivant dans leur région contribuent un apport de 20 000 £, les économies supérieures à 10 000 £ étant généralement liées à des objectifs d’achat immobilier.
Ce que la banque pourrait faire
- La banque pourrait intégrer Thomas et Fatima dans un plan de communication basé sur l’analyse des données, axé sur la transformation de l’épargne en apport pour une maison, les montants nécessaires pour un apport et les produits hypothécaires proposés.
En plus d’épargner pour une maison, Thomas et Fatima ont mis de côté de plus petites sommes dans un fonds de vacances distinct. Cependant, leurs projets ont récemment changé : ils se préparent à l’arrivée de leur premier enfant. Ces fonds iront donc dans l’aménagement d’une chambre d’enfant.
Indicateurs de changements de vie
- Thomas et Fatima ont un compte d’épargne nommé « Australie ! » avec un solde d’environ 3 000 £.
- Récemment, ils ont commencé à retirer cet argent de l’épargne à un rythme rapide pour plusieurs transactions d’une valeur d’environ quelques centaines de livres chacune. Ces fonds sont transférés sur un compte courant normal.
- Au même moment, plusieurs achats ont été effectués dans des magasins de puériculture de grande distribution pour des montants similaires.
Ce que ces données indiquent à la banque
- Ce compte n’est probablement plus utilisé pour son objectif initial. Les achats récents d’articles pour bébés suggèrent que le couple se prépare peut-être à accueillir un enfant.
Ce que la banque pourrait faire
- Bien qu’il faille éviter les suppositions, la banque peut partager des informations pertinentes. Par exemple, des communications mettant en avant différentes options de comptes d’épargne pourraient subtilement mentionner les comptes pour enfants, permettant à la banque d’évaluer l’engagement avec ce contenu.
Thomas et Fatima pourraient bénéficier non seulement d’autres produits et services du portefeuille de leur banque, mais aussi d’initiatives d’éducation financière pour les aider à mieux gérer et maximiser leur épargne à mesure que leurs circonstances évoluent.
Tous les événements de vie ne sont pas positifs
Prenons à présent l’exemple de Harry. Il a commencé à changer de fournisseurs de services publics et d’assurance et à annuler des prélèvements automatiques. Après une récente panne de sa voiture, il a du mal à joindre les deux bouts tout en épargnant pour les réparations, devenant de plus en plus sensible aux prix.
Les données de la banque d’Harry montrent clairement qu’il recherche des comparaisons de prix et ajuste ses dépenses mensuelles. Sa banque pourrait réagir en partageant du matériel promotionnel sur des réductions pour l’assurance automobile et habitation, ainsi que des informations sur leurs taux d’épargne à accès instantané compétitifs.
Reconnaissant qu’Harry pourrait également bénéficier de matériel d’éducation financière, la banque pourrait l’inclure dans un plan de communication offrant des ressources pour soutenir des décisions financières plus éclairées et l’orienter vers l’assistance disponible.
Comme nous l’avons vu dans les exemples ci-dessus, les points de données ne sont pas simplement opérationnels. Ils nous racontent une histoire sur le comportement des clients, leurs priorités et leur disposition au changement.
Intégration de l’IA et de l’apprentissage automatique
Repérer ces tendances parmi des dizaines ou même des centaines de milliers de comptes n’est pas une tâche facile. Cependant, l’impact potentiel d’une communication opportune et pertinente en fait une étape logique et précieuse vers une plus grande personnalisation.
Dans ces exemples, les informations tirées des données pourraient aider Thomas et Fatima à naviguer entre l’achat de leur première maison et leur nouvel enfant. Ils pourraient finalement décider qu’il est dans leur meilleur intérêt financier d’attendre encore un an et d’épargner plus d’argent dans le LISA de Fatima. De son côté, Harry pourrait adopter de nouvelles habitudes qui renforceraient sa résilience financière et sa préparation aux défis futurs.
Bien sûr, les banques peuvent utiliser les données pour promouvoir de nouveaux produits. Mais l’enjeu dépasse largement la vente : il touche à la fidélisation, devenue l’un des nerfs stratégiques du secteur. L’époque où un client restait chez le même prêteur pendant toute la durée de son prêt hypothécaire est révolue. Le consommateur moderne cherche la meilleure offre, mais aussi, et surtout, l’expérience la plus simple, la plus fluide, la plus humaine. Il reste là où il se sent compris et valorisé.
À mesure que cette tendance évolue, la réglementation se renforce toujours plus pour garantir que les organisations évitent les biais, traitent équitablement les clients et conçoivent des produits alignés sur leurs meilleurs intérêts. Les principes du Consumer Duty continueront de guider le développement de telles pratiques.
L’avenir de la banque prédictive
Les prêts hypothécaires et les comptes d’épargne ont beaucoup évolué depuis le début du siècle. L’hyper-personnalisation a ouvert la voie à de nouveaux services, à des parcours plus rapides et à une efficacité sans précédent. L’open banking offre un nouveau monde de visibilité sur le comportement des clients et leur capacité financière, offrant des informations précieuses lors de l’évaluation de la solvabilité.
À mesure que la banque prédictive arrive à maturité, les attentes des consommateurs continueront d’augmenter. Demain, la finance intégrée sera omniprésente : informations prédictives, évaluation des risques en temps réel, détection des fraudes et assistants bancaires conversationnels offrant des conseils financiers personnalisés.
Les institutions qui sauront exploiter les données de manière responsable et anticiper de manière proactive les besoins des clients seront les leaders d’une nouvelle ère pour la finance, une ère fondée sur la confiance, la personnalisation et l’autonomisation financière. Dans un futur proche, la banque ira au-delà de la gestion de l’argent. Elle agira comme un guide pour les individus, pour de meilleures décisions financières, éclairées par leur situation personnelle et leurs ambitions.
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