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DSP2, quelles nouvelles perspectives de la valorisation de la donnée bancaire ?

DSP2, quelles nouvelles perspectives de la valorisation de la donnée bancaire ?

Tags : Banque Big Data DSP2 Transformation Digitale

Octobre 2018

Tribune de Benoit Gruet dans  Les Echos le 10 octobre 2018

 

Dans un environnement réglementaire en pleine mutation, la DSP2 normalise l'accès aux informations détenues sur les comptes bancaires, pour les tiers autorisés par le client. Si l'accès à la donnée transactionnelle est désormais normalisé avec la DSP2, la question de son niveau d'exploitabilité reste posée.

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Dans un environnement réglementaire en pleine mutation, la DSP2 normalise l'accès aux informations détenues sur les comptes bancaires, pour les tiers autorisés par le client. Les barrières, à l'entrée du secteur bancaire, n'ont jamais été aussi fragiles et le risque de disruption fort. Face à une nouvelle forme de concurrence très active (néo banques, PFM-Agrégateurs, GAFAM, BATX...), les banques traditionnelles doivent s'appuyer sur la valorisation des données qu'elles détiennent, exposées plus que jamais aux convoitises. 

Enjeux autour de la data de paiement bancaire.

Parmi les données rendues accessibles par la DSP2, l'analyse des transactions liées aux dépenses carte bancaire est un enjeu-clé puisqu'elles restent la condition pour créer de la valeur et enrichir la relation client en proposant des offres et services individualisés, à l'instar de ce qui fait la force des géants du net. On entend souvent, chez les nouveaux acteurs, que la DSP2 ouvre les perspectives d'une exploitation "eldoradesque" de la donnée transactionnelle. En revanche, la question de la qualité de la data collectée n'est jamais réellement abordée. Avec la mise en place de cette nouvelle directive, la question posée n'est plus de savoir comment accéder aux données en toute conformité, mais bien de comment parvenir à les exploiter correctement. 

Quel niveau d'exploitabilité de la donnée de paiement ?

Les chantiers menés depuis quelques années sur le sujet ont confirmé le défi lié à la non-qualité des informations transactions carte affichées sur le relevé (celles précisément visées par la DSP2) : identité du commerçant imprécise, absence de localisation de l'achat, absence du type de paiement effectué : offline, online, automate ? Les banques sont quotidiennement confrontées à cette réalité. D'une part, les clients s'interrogent régulièrement lors du pointage de leurs comptes (chaque conseiller bancaire recevant en moyenne 2 appels par jour pour gérer ce type de question*) ; d'autre part, leurs data scientists tentent - sans réel succès à ce jour - de bâtir des modèles efficients pour différentes finalités métiers : CRM, risque, fraude... 

Du côté des applications PFM, l'amélioration de la nature des dépenses est basée principalement sur l'option de catégorisation manuelle, dépendant ainsi du bon vouloir de l'utilisateur. Force est de constater, depuis presque une décennie, que ce principe de contribution n'a pas donné de résultat significatif. Lorsque vous avez la majorité de vos dépenses restant à catégoriser ou incorrectement catégorisée, cela ne motive pas à y passer du temps. Peut-on esquisser des lendemains meilleurs pour les PFM grâce aux avancées de l'IA, permettant un mix "catégorisation automatisée/catégorisation manuelle" plus conforme aux attentes ? 

Que peut faire l'IA face à cette problématique ?

La problématique à résoudre par l'IA serait donc, à partir du libellé unique de la transaction affichée, de reconstituer une identité fiable et intelligible du marchand. Lors d'un récent workshop**, Jean-François Puget, Technical Lead IBM pour WATSON, évoquait la nécessité de partir impérativement d'un cas pratique déjà résolu par l'humain avant de pouvoir tenter d'expérimenter une solution IA. La machine peut être "joueuse d'échecs", "trieuse d'email", "conseiller chat conversationnel"... tous ces cas d'usages doivent préalablement être maitrisés par l'humain avant de tenter de passer à une expérimentation IA. Dans le cas qui nous concerne, l'identification automatique du marchand sur une seule donnée alphanumérique reste non résolue. 

L'accès à la donnée brute monétique constitue un avantage concurrentiel unique.

Pour une fois, les grands émetteurs de cartes bancaires disposent d'un avantage concurrentiel vis-à-vis des nouveaux entrants, que la DSP2 ne gomme pas. Être en capacité de se connecter à la donnée monétique brute avant qu'elle soit filtrée à des fins d'affichage dans l'espace client, constitue la solution à mettre en place dans les banques. Une fois ces données brutes collectées, un processus itératif de normalisation, de raffinage, de croisement avec des bases externes permet l'identification précise et fiable de chaque dépense carte bancaire. 

Créer de nouveaux services à partir de la donnée transactionnelle brute !

Proposer la clarification automatique du relevé de dépense, offrir des offres de shopping personnalisées sous forme de cashback automatisé, pousser aux commerçants des KPI's de benchmarking de leur point de vente... sont quelques exemples de nouvelles fonctionnalités désormais possibles grâce aux nouvelles technologies Big data. Le changement de paradigme pour les banques consiste à créer de la différenciation grâce aux données qu'elles détiennent en exclusivité plutôt que défensivement se focaliser sur celles qui sont désormais, via la DSP2, en format "open source". 

 

* Mesures internes au sein de 2 grands réseaux bancaires en France/# appels entrants concernant des demandes de clarification sur opérations affichées. 

** Workshop Revue Banque (R)évolution digitale - vers la finance 3.0 (19-20 septembre 2018) 

 

@BenoitGruet

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Les établissements financiers ont encore du mal à faire parler leurs données

Les établissements financiers ont encore du mal à faire parler leurs données

Tags : Banque Big Data DSP2 GAFA

Août 2018

Article paru dans  Les Echos le 07 août 2018


Si les GAFA rêvent d'accéder aux données dont disposent les banques, celles-ci demeurent pour l'heure difficilement exploitables.

Les GAFA rêvent de mettre la main sur les données de consommation que les banques ont amassées au fil du temps sur leurs clients. Ces informations - certes précieuses - restent pourtant encore très difficiles à faire parler. De fait, les établissements commencent à peine à mettre de l'ordre dans les masses de données qu'elles ont en leur possession.

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Sous l'impulsion des évolutions réglementaires successives en Europe ( la deuxième directive sur les services de paiement puis surtout  le règlement européen sur la protection des données personnelles ), les banques ont en effet mis en place ces derniers mois des équipes de « data intelligence » chargées de fiabiliser les données et de casser les « silos » informatiques qui se sont progressivement sédimentés. Dans les banques, les différentes modalités de collecte d'information auprès des clients ne sont pas standardisées et les systèmes informatiques n'ont pas été conçus pour mobiliser les données de façon transversale.

Mettre de l'ordre dans leurs stocks de données est surtout devenu une nécessité pour des raisons commerciales et opérationnelles. Les réseaux bancaires sont nombreux à s'équiper  d'algorithmes d'intelligence artificielle pour améliorer leurs performances face au client comme dans les back-offices. Ces outils apprenant puisent justement leur « intelligence » dans les masses de données qui leur sont soumises.

Enfin sur un plan strictement marketing, maîtriser les données est une condition sine qua non pour parvenir à des offres individualisées, adaptées aux besoins de chacun des clients, à l'image de ce que proposent déjà les géants du net.

Pour mener ce chantier stratégique, les banques n'ont pas de temps à perdre. Contraintes par la réglementation européenne, elles doivent dès maintenant ouvrir l'accès aux comptes courants de leurs clients à des acteurs tiers qui en auraient fait la demande. Autrement dit, si elles ne parviennent pas à s'organiser pour faire parler les données de leurs clients, les fintech ou pire  les Gafa risquent de le faire à leur place...

Sharon Wajsbrot

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Pourquoi les banques peinent à faire parler les données de leurs clients

Pourquoi les banques peinent à faire parler les données de leurs clients

Tags : Banque Big Data Fintech GDPR

Mai 2018

Article paru dans  Les Echos le 24 mai 2018

Les banques disposent d'une foule de données sur leurs clients, mais leur qualité reste assez inégale.

L'entrée en vigueur du  règlement général sur la protection des données personnelles (RGPD) demandera certes une rigueur inédite aux banques dans la gestion des données de leurs clients, mais elle ne les privera pas d'en faire usage. Encore faut-il qu'elles en aient la capacité.

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Que ce soit pour proposer des services très personnalisés ou pour optimiser leurs techniques de vente, les banques tentent déjà de « faire parler » leurs données : « 84 % des banquiers estiment qu'ils utilisent de plus en plus de données dans leurs processus de décision traditionnels ou automatisés », indique Marc Monpeurt, directeur exécutif chez Accenture, qui cite les résultats d'une étude récemment menée par le cabinet auprès de 800 banquiers dans 25 pays.

Il faut dire que ces données sont le principal carburant des outils d'intelligence artificielle censés venir révolutionner les produits financiers et la manière de les vendre. Mais si les banques disposent d'une masse de données considérable, elles sont encore loin d'en optimiser l'exploitation comme le font les licornes de la tech.

« Quand on interroge les banquiers sur leurs données, on s'aperçoit qu'environ la moitié d'entre eux ne prennent pas les mesures suffisantes pour s'assurer de leur qualité : 16 % d'entre eux tentent de vérifier leur qualité mais ne peuvent pas la garantir, 11 % pensent que leurs données sont fiables mais ne le vérifient pas et 24 % reconnaissent devoir mobiliser plus de moyens pour s'assurer de leur qualité », indique encore Accenture.

Concrètement, la collecte des données n'est pas toujours standardisée : l'adresse d'un client collectée lors de la souscription d'un crédit peut par exemple se révéler différente de celle collectée lors de l'ouverture d'un compte... Il faut dire que les banques n'ont pas conçu leurs systèmes informatiques pour mobiliser ces données de façon transverse.

Les nouvelles réglementations - la deuxième directive européenne sur les services de paiement ou aujourd'hui le RGPD - les incitent à changer de logique : « on voit de plus en plus d'établissements qui mettent en place des équipes de data intelligence chargées de fiabiliser leurs données et de casser leurs silos informatiques », indique Marc Monpeurt.

Le sujet est d'autant plus crucial que les banques s'équipent d'outils de plus en plus automatisés : selon Accenture, 78 % des banquiers estiment que ces systèmes embarquent de nouveaux risques de piratage via l'intrusion de données frauduleuses.

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CDLK lauréat des PayFORUM Awards 2018

CDLK lauréat des PayFORUM Awards 2018

Tags : Big Data CDLK Fintech Trophée

Mars 2018

Paris, 19 mars 2018

CDLK remporte un PayFORUM Award 2018 pour sa solution BUSINESS INSIGHT: une innovation Big Data au service des clients commerçants des banques. 

Chaque année, les PayForum Awards récompensent les solutions et produits les plus innovants de l'industrie des paiements et de la monétique. Cette année, le jury a été séduit par le modèle benchmarking de la solution BUSINESS INSIGHT et a choisi CDLK comme lauréat dans la catégorie Fintech.

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BUSINESS INSIGHT innove dans le domaine des rapports marketing pour les commerçants. Basée sur des indicateurs clés de performance contextualisés (KPI's), la solution propose, entre autres, une vision comparative de la performance d'un point de vente au sein de sa zone géographique. Cette approche dite « benchmarking» est un moyen unique pour les banques de différencier leurs offres monétiques en apportant aux commerçants un service additionnel aux bénéfices tangibles.

À partir de la data transactionnelle retraitée et enrichie, les commerçants peuvent obtenir leurs propres statistiques de performance (tendances du chiffre d'affaires, part de marché, panier moyen, profil client, cartographie, ciblage) et les consulter via une interface qui leur est dédiée.  « Grâce à sa banque, le commerçant accède en un seul clic aux KPI's de son point de vente, avec la possibilité de les comparer avec ceux des autres commerces aux alentours... » explique Benoit Gruet – CEO co-fondateur. 

Sur la base de la quarantaine d'indicateurs proposés, le commerçant est en mesure d'optimiser l'activité promotionnelle de son point de vente, grâce à une meilleure compréhension de la dynamique commerciale de son environnement.

Ce PayFORUM Award récompense une expertise Big Data unique sur le marché, et souligne l'intérêt du secteur bancaire pour ce type d'initiative innovante dans le domaine de la monétique.

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Les projets de CLO bientôt prioritaires en France

Les projets de CLO bientôt prioritaires en France

Tags : Banque Big Data Carte Bancaire CDLK CLO Promotion

Janvier 2018

Article paru dans le magazine Point Banque N°217

Sur le front des services de CLO (Card Link Offer) – qui ne sont rien d'autre que des services de cash backs automatisés et contextualisés - LCL fait toujours cavalier seul avec environ un million de membres inscrits à son programme de fidélité Avantage +, un chiffre atteint deux ans après le lancement dudit programme alors que la banque totalise un parc de 3,8 millions de porteurs de cartes.

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Avantage + a atteint un seuil significatif. La relative lenteur de la montée en puissance de ce programme tient essentiellement au fait que l'enrolement se fait par 'opt-in'. « Un programme de CLO se construit dans le temps » explique Benoit Gruet, président de CDLK, pionnier du CLO en France. Le prestataire vise le marché des banques avec une plate-forme technologique qui identifie la signature monétique des commerces grâce à une solution basée sur des algorithmes et du machine learning (CLO Tracking & CLO Targeting). CDLK produit ainsi un référentiel marchand croisant certaines données monétiques (codes MCC, SIRET, etc...) avec des données externes (APE Insee, etc...) pour permettre une identification et une catégorisation à des fins applicatives dont le CLO. La qualité des données du référentiel ainsi obtenu est essentielle pour les banques. Principale raison ? Sur le terrain, dans leurs relevés, les banques ne disposent que du libellé monétique des entreprises, lequel peut différer des marques commerciales connues du grand public. Ainsi, le client d'une banque, qui attend en principe un relevé clair et compréhensible, va donc s'arracher les cheveux pour identifier une dépense qui ne fait pas apparaître directement le nom du salon de coiffure ou de la boulangerie qu'il a l'habitude de fréquenter. « Cette situation résulte notamment du système 4-coins des schèmes CB, Visa ou MasterCard, qui distingue la banque acquéreur qui fournit le terminal de paiement de la banque du porteur » explique Angelo Caci. CDLK offre aux banques une solution technique afin de résoudre ce problème. « Elles peuvent ainsi offrir à leurs clients des relevés parfaitement explicites » explique Benoit Gruet. CDLK propose en outre des outils de segmentation de la clientèle basés sur le comportement de consommation permettant de mieux cerner leurs attentes. Alors que le sujet s'apprête à figurer en tête des priorités, d'autres grandes banques réfléchissent au déploiement d'une solution big data innovante exploitant leurs propres données, et ce afin de faire face à la concurrence croissante des néobanques dans un contexte de taux d'interchange à la baisse estime en substance Benoit Gruet.

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CDLK, lauréat du Grand Prix BIG DATA 2017

CDLK, lauréat du Grand Prix BIG DATA 2017

Tags : Big Data CDLK Fintech Innovation

Septembre 2017

Paris – le 19 Septembre

CDLK a remporté le Grand Prix « Big Data » du Salon Banque & Innovation 2017, décerné pour sa solution PDMP (Payment Data Management Platform). Ce prix, remis par Didier Gautier (Directeur Data Science à Business & Decision) vient une nouvelle fois récompenser un savoir-faire et une expertise unique dans le domaine du big data et de la monétique.

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Fondée par Benoit Gruet et Patrick Villeneuve, CDLK est la première fintech française à avoir développé une technologie visant à rendre exploitable la data monétique. « La data représente pour les banques une opportunité unique de se démarquer d'une nouvelle forme de  concurrence de plus en plus active », a déclaré Benoit Gruet – CEO de CDLK – lors de sa keynote.  « 66,5 millions de cartes bancaires génèrent plus de 12 milliards de transactions par an en France. Tout l'enjeu réside dans la manière de les traiter et de les enrichir afin de les transformer en valeur ajoutée au sein de l'écosystème des services liés au paiement ».

La solution PDMP, conçue pour accompagner les banques dans leur transformation digitale, constitue une réponse innovante dans le domaine du big data. « Grâce à son moteur algorithmique puissant, la PDMP raffine et enrichit quotidiennement des millions de transactions CB afin de catégoriser, géolocaliser et identifier les points de vente  » explique Patrick Villeneuve, CTO de CDLK. « A partir de ce socle technologique big data, nous avons développé plusieurs produits en réponse à différents "use-cases" identifiés au sein des banques »

Les applicatifs métiers couverts à ce stade via la PDMP sont : marketing bancaire particulier (CLO) et commerçant (KPI's), CRM (segmentation intelligente des clients), expérience utilisateur (Auto-catégorisation des dépenses et clarification du relevé bancaire), ....

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Effecting Digital Transformation in Finance

Effecting Digital Transformation in Finance

Tags : Big Data Innovation Transformation Digitale

Septembre 2017

Article paru sur business.com le 8 septembre 2017.

Finance has historically been a function slow to change, given the industry is heavily regulated. Yet other teams across organizations have embraced technology and the shift to digital, and finance functions should be no different.

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Finance has historically been a function slow to change, given the industry is heavily regulated – and even though finance spends more money on technology investments as a proportion of its revenues than other industries, the office of finance is still struggling to strategize how to implement the much-needed digital transformation. Other teams across organizations, ranging from sales to marketing to product development, have started to embrace technology and the shift to digital, and finance functions should be no different.

Leaders of today's organizations recognize the competitive environment they are in. They know they have to be open to change – and adapt to those changes quickly – in order to remain profitable and retain valuable customers who can easily choose between numerous other companies that offer the exact same, or at least very similar, product or service. While there has been considerable buzz around machine learning, process automation and other technologies, effecting digital transformation in the office of finance truly starts with creating new value and revenue opportunities from existing data assets. 

It is easy to imagine that finance teams are very comfortable with data. Much of their days are spent in Microsoft Excel, inputting numbers into spreadsheets and financial statements that show how a company is tracking against its goals. On the other hand, big data, another term that has received a lot of buzz in recent years, is much different than the usual hard numbers finance deals with – but it is still on their plates to digest and analyze for the better of the organization.

Over the course of their years in business, companies amass large amounts of unstructured data that is not necessarily related to the hard numbers finance teams deal with on a daily basis – this is what we mean when we say “big data." As more of this unstructured data is accumulated, it will undoubtedly become even more difficult to keep up with the vast quantity of information available, which is being retrieved and stored by other technology tools, such as mobile devices, software logs and wireless sensor networks. So, the big question at hand is: How do organizations today implement a strategy that takes data from volume to value?

Here are a few ways the office of finance can ensure they are creating value and revenue from tapping into existing big data: 

1. Leading finance organizations have ushered in enterprise-wide digital transformation by cultivating a culture of continuous performance measurement and monitoring. Circulating data throughout a company is a considerable challenge – yet, by leveraging cloud applications to mobilize resources and make data analysis less cumbersome and more accessible to everyone, finance leaders are helping to define the epoch of digital transformation.

2. Keeping an eye on emerging technologies that can help the finance function utilize data more smoothly and efficiently – and investing when the technology is a good fit – is also key. As global trade and science-driven data become more integral to strategy, finance departments are expected play an increasingly strategic role in business development. To keep pace with new expectations, financial executives need modern and dynamic tools that can be easily integrated with existing systems. Financial management systems software should include not just reporting and transactional features but also tools for financial consolidation, business intelligence (data visualization and forecasting), corporate performance management (CPM), business process management and online user communication tools.

3. Last but certainly not least, finance needs to utilize data in order to help with the end goal of keeping customers satisfied. Cloud-based applications and business analytics are rapidly providing data that results in ever-evolving customer bases adapting to new networked technologies and business models. This convergence is creating tremendous growth opportunities for companies across all industries, with a clear focus on value creation while still providing an outstanding customer experience. Today's cloud companies are rightly focused on the second "S" in "SaaS" (i.e., "service"). After all, in the service economy, customers will always remain central to demand-driven, fast-moving value networks.

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Pourquoi CDLK voit au-delà des programmes de CLO

Pourquoi CDLK voit au-delà des programmes de CLO

Tags : Big Data Cashback CDLK Fintech Innovation

Juillet 2017

Etude de cas parue dans Mind Fintech le 17 juillet 2017

Surtout connue pour l'offre Avantage+ de LCL, la société CDLK élargit son offre au-delà du CLO. Elle profite notamment de l'approche de la DSP2 pour aider les banques à affiner leurs agrégateurs. CDLK Services, ex-Cardlinkin, se positionne depuis sa création en 2013 sur les offres de CLO (card-linked offers), cashback lié à la carte bancaire. 

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Mais depuis quelques mois, outre le CLO, la société propose une suite bancaire plus complète avec trois offres supplémentaires : la segmentation intelligente des clients, la clarification des libellés des relevés bancaires et enfin la production de KPI (indicateurs clés de performance) pour les entreprises clientes des banques. L'approche de l'entrée en vigueur de la DSP2 et la concurrence des néo-banques ont ouvert de nouvelles portes à la start-up pour s'adresser aux banques.

Historiquement, pour proposer son offre de CLO, CDLK a développé une solution qui permet de récupérer les flux monétiques de ses partenaires bancaires, de les filtrer et d'identifier les marchands derrière chaque libellé. “Les libellés sont très peu explicites sur les relevés bancaires puisque cela dépend directement de la qualité des données saisies dans le contrat monétique à la signature entre l'acquéreur et le marchand", explique Benoît Gruet, CEO. Le référentiel marchands élaboré par CDLK repose sur les données issues des terminaux de paiement électroniques. “Nous utilisons du machine-learning supervisé : il y a une intervention humaine au fil de l'eau pour ajouter de nouvelles règles de normalisation. On croise aussi les informations recueillies avec différentes bases pour pouvoir techniquement sourcer tous les marchands de manière non ambiguë." CDLK assure parvenir à catégoriser 99,7 % des transactions cartes.

CLO : les banques attentistes

L'offre historique de CDLK a été lancée fin 2015 par LCL sous la forme du programme Avantage+. En mai dernier, la banque revendiquait 600 000 clients souscripteurs à l'offre gratuite (sur plus de 3 millions de clients éligibles), mais espère accélérer son développement grâce au lancement d'une application mobile et d'une campagne de communication dans les agences. Aucune autre banque française ne s'est pourtant encore lancée sur le créneau, dont le business model n'est pas évident puisqu'il sert avant tout à fidéliser les clients mais n'est pas facturé. “Les banques sont assez attentistes sur le sujet, elles veulent voir la montée en puissance du programme LCL et plus largement du CLO en France avant de déployer", note Benoît Gruet. Outre LCL, une autre banque s'est engagée avec CDLK et est en cours de déploiement pour lancer une offre de CLO. D'autres sont encore en discussions avec la société.

Le CLO est encore nouveau sur le marché français et c'est un programme techniquement assez complexe à mettre en place, décrit le CEO. D'abord, il faut pouvoir identifier les transactions donnant lieu à un cashback – c'est possible en utilisant notre plateforme – puis signer des commerçants et enfin communiquer auprès de ses clients tout en gérant l'animation des offres." Le CEO conseille aux banques de faire appel à plusieurs régies marketing pour signer le programme et de mettre en place un portail multirégie pour adresser tant le créneau des grandes enseignes que les petits commerçants et les cartes cadeaux. Quant au ROI, le patron de CDLK voit dans les programmes de CLO un investissement long terme. “Certaines banques ont déjà un programme de fidélité à points avec des cadeaux, comme c'était le cas pour LCL avant Avantage+, et ça leur coûte extrêmement cher. Avec le CLO, une fois les commerçants enrôlés, ce sont eux qui assument le coût du programme en offrant du cashback."

Clarification des libellés

CDLK propose donc depuis quelques mois d'autres produits dans sa suite bancaire. L'entrée en vigueur prochaine de la DSP2 et la vague des agrégateurs bancaires lui ont notamment permis de mettre en valeur sa plateforme de référentiel marchand. Car la catégorisation des transactions de cartes bancaires est un sujet brûlant pour les applications de gestion de budget. Bankin' ou Linxo, par exemple, misent principalement sur la recatégorisation par leurs utilisateurs des transactions non reconnues pour améliorer le taux de libellés catégorisés. De son côté, deux semaines après le lancement de Banxo, la Caisse d'Épargne se félicitait d'avoir pu catégoriser 70 % des dépenses. “Les PFM peuvent arriver péniblement à 80 % de catégorisation avec des data miners et en comptant sur le modèle collaboratif. Sachant qu'ils devront aussi compter sur tous les problèmes de marchands qui ferment, ouvrent ou migrent de systèmes de TPE", assure Benoît Gruet. En catégorisant quasiment 100 % des dépenses, CDLK propose aux banques d'améliorer leur service et de satisfaire les utilisateurs dès le lancement. Et au-delà des PFM, la solution de catégorisation peut permettre aux banques de réduire la masse d'appels aux conseillers liés à une mauvaise compréhension des relevés de cartes bancaires. “Les banques comptabilisent en moyenne deux appels par conseiller et par jour sur ce sujet, assure Benoît Gruet. Avec notre solution, elles peuvent réduire le nombre d'appels qui polluent le réseau et supprimer un irritant pour les clients et les conseillers."

Segmentation des clients

CDLK propose aussi de segmenter les clients de la banque selon leur comportement d'achat. “Le gros problème des banques sur la partie CRM, c'est qu'elles se contentent d'une segmentation KYC avec le genre, l'âge et l'adresse qu'elles peuvent croiser avec le taux d'équipement au sein de la banque et éventuellement une dimension de flux monétaire, décrit Benoît Gruet. Nous proposons d'y ajouter le comportement en tant que consommateur, qui permet de déterminer, ce qu'on appelle le buyer persona". Une banque pourrait ainsi envoyer une campagne ciblée pour proposer une carte bancaire premium avec assurance ski à ses clients qui partent tous les ans au ski, par exemple.

Production de KPI pour les clients pro

Le dernier volet de l'offre de CDLK donne la possibilité aux banques de proposer à leurs clients commerçants des rapports marketing avec des indicateurs indiciels de performance de leur point de vente : chiffre d'affaires, panier moyen, profil des clients... le tout comparé avec les autres entreprises du secteur. L'analyse ne porte par contre que sur les porteurs de carte de la banque et montre la tendance d'achats de ses clients dans le quartier. “La banque peut décider de le proposer comme un enrichissement de son offre monétique à tous ses clients commerçants pour se différencier ou de faire payer pour ce service supplémentaire", décrit Benoît Gruet. Une banque est en cours d'intégration pour utiliser l'outil, assure le CEO.

250 000 à un million d'euros de licence par an

Les coûts d'intégration de la suite bancaire sont principalement absorbés par la banque cliente, explique le CEO. CDLK facture ensuite une licence annuelle qui peut varier entre 250 000 et un million d'euros selon les applicatifs utilisés – la société édite une dizaine de logiciels modulables, du CLO tracking au ciblage des offres en passant par les interfaces SAV ou le référentiel marchands. Les données sensibles des clients sont traitées au sein de la banque, assure la société, et seules les données non sensibles des marchands transitent sur la plateforme CDLK. CDLK “a dépassé le million d'euros de chiffre d'affaires en 2016", indique son CEO, dont 60 % de récurrent environ puis des PoC et de l'accompagnement de projet. La société compte une quinzaine de collaborateurs, dont deux sourceurs pour mettre à jour le référentiel marchands, puis principalement des développeurs et data miners. La société, détenue à 100 % par ses fondateurs, se dit à l'équilibre.

Aude Fredouelle

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Stop aux mythes sur les données personnelles

Stop aux mythes sur les données personnelles

Tags : Banque Big Data CNIL

Juillet 2017

Article paru sur C'est pas mon idée le samedi 15 juillet 2017.

Dans la plupart des entreprises – notamment les institutions financières – j'entends régulièrement cette plainte : « nous aimerions bien exploiter les données de nos clients, mais la CNIL nous l'interdit ». Si cela ne suffit pas à clore toute discussion, le Règlement Général de Protection des Données ( RGPD) sert maintenant d'argument imparable. 

La réalité est pourtant très différente ...

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Les différents textes en vigueur ou à venir n'ont certainement pas vocation, à quelques rares exceptions près, à prohiber les usages de données personnelles. Au contraire, leur principal objectif consiste justement à définir un cadre acceptable pour ce faire. Parce qu'il est généralement impossible de faire entendre raison à des interlocuteurs inflexibles, la prise de position d'une représentante de la CNIL dans une  interview pour CBanque représente un contre-feu utile.

Clémence Scottez l'affirme sans ambiguïté : « il circule beaucoup de fantasmes sur l'exploitation commerciale des données bancaires ». Loin d'empêcher ces pratiques, la loi impose uniquement qu'elles ne soient pas mises en oeuvre à l'insu des clients et que le recueil de leur consentement respecte quelques règles relevant de la plus élémentaire déontologie. Quant au RGPD, il n'est pas plus restrictif a priori, puisqu'il vise essentiellement à renforcer la transparence des usages au profit du consommateur.

Au lieu de se focaliser (voire se bloquer) sur des contraintes réglementaires fictives (tout en respectant les obligations qui leur incombent, naturellement), les entreprises désireuses d'explorer les opportunités offertes par les données qu'elles hébergent devraient d'abord se pencher sur les moyens de convaincre leurs clients qu'elles vont ainsi leur apporter un meilleur service. En effet, le risque de rejet est plus élevé qu'une infraction et ses conséquences (sur l'image, par exemple) aussi dommageables.

Il s'agit là d'un enjeu de compétitivité. Les règles de protection des données personnelles s'appliquent de manière identique à tous les acteurs, grands groupes et startups, sans discrimination. Mais seuls ceux qui prennent le soin d'évaluer précisément ce qu'ils peuvent faire ou pas avec l'information captée pourront capitaliser sur sa valeur, pour améliorer leur efficacité opérationnelle, affiner et rendre plus attractives leurs offres, renforcer la fidélité de leur clientèle, créer de nouveaux modèles économiques...

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The use of data for banks

The use of data for banks

Tags : Banque Big Data Innovation

Juin 2017

Article from the  Financial IT on June 2017

If oil was thought to be the most valuable commodity at the beginning of the 20th Century, then data has now assumed a similar role in the post industrial age that is the 21st century. Customer experience is at the heart of the new banking model, and data is its most valuable commodity. Banks have always held vast amounts of data. The problem they have faced is that historically they have not been good at interpreting and extracting insight and value from it.  This situation is changing as financial services adjust to a new competitive environment in which the ability to identify value and insight from data becomes ever more critical.

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Competition from challenger banks alongside new legislation is changing the bank business model. Regulators in the UK and in Europe want to increase competition in the market by pushing towards an 'open banking' model.

Open banking will require banks to share data that they have historically held exclusively, with consumers and third parties. Third parties can access this data by connecting directly to customer bank accounts via a standard Application Programming Interface (API). This access will allow third parties to build products on a bank's infrastructure, enabling new services to be delivered and specifically tailored to the needs of different customers.

Open banking brings bank data, customer data and third party providers together and will radically transform the relationship between banks and their customers. With this development, banks need to reconsider how they create value – it will require banks to adopt a customer centric and data centric view on how they do business.  New businesses will be born on the promise of aggregated real time data analysis, customers controlling not only how they share their 'financial selves' but also assembling the financial relationships they want and need.

Banks must identify where the value case exists for insight from their data. Banks should begin with the customer experience both in terms of matching customer need, anticipating customer requirements, and improving communication to customers. This communication is not simply about selling more products, it includes the servicing experience that customers receive. Data is also helping banks streamline processes such as KYC (Know Your Customer) and underwriting that are benefiting customers.

Open Banking and regulations such as PSD2 has created an environment of permissive data sharing. This has increased the value of customer data. Customers can look forward to giving explicit permission for their own personal transaction data to be shared with third parties and to authorise payments direct from current accounts. This development is at the very heart of Open Banking. It is one of the drivers that are changing the dynamic of customer interaction with institutions and their ability to share information in real time and get real-time responses.

Moving from 'Big Data' to Fast Data'

Banks already possess vast amount of data but deriving greater value and insight requires the need for 'Fast Data'. Big data as the term suggests describes large amounts of structured and unstructed data that require orchestration.The defining feature of fast data is the rapid gathering and analysis of data in real time. It is about the ability to consume, analyse and execute on the insight generated from multiple data sources.  The difference between big and fast data is in the accessibility and utilisation of the data to create value.

Open Banking has increased the opportunity for banks and other third parties to consume data in real time on a customer's transaction history. They need to analyse and gain value from this data in a meaningful timeframe. This means in seconds and not days or weeks. Ultimately, fast data is about the ability to churn vast amounts of data quickly and derive insight. Unlike big data which focuses on storage, fast data takes a consumption orientated view of data. Fast data provides a richer context in terms of analysis and decisions making. This enables banks to provide added value to their customers; ultimately leading to an enhanced and more personalised customer service and experience.

 

Cognitive Banking

Improving the digital banking process involves embracing what can be termed cognitive banking. Cognitive banking should be viewed as an evolution. In the world of digitalisation and the digital economy, cognitive banking expresses all the digital banking requirements and more Cognitive banking is about having fast data, good User Experience and Interfaces (UX & UI) for customers. In addition it  includes automatic or robotic artificial intelligence, deployed in executing data quickly, accurately, cost effectively and predictably.

Not only do banks need to provide services in a digital way, part of the equation now involves reaching conclusions on the engagement strategy with their customer base either directly or indirectly on real time data from multiple data sources. This forms part of the cognitive banking process; it encompasses the analysis, processing and production of insights – new products and deeper more targeted customer value if you like.

Banks are working hard to apply this paradigm to establish new business opportunities by identifying how customers consume and are made aware of products. Decisions can be made on which additional services can be offered to secure customer loyalty along with understanding how banks should communicate specifically with individuals through applying more behavioural analytics to segmentation.

If banks apply greater machine learning and artificial intelligence techniques and technology, they can create a far more personalised, focused message. One that is targeted more effectively and with the added benefit of improving each customer's appreciation of what their bank can do for them. The holy grail of marketing has traditionally been the customer segment of one because everyone is, in the end,an individual. We have yet to reach that point but banks are on a path towards becoming more accurate in identifying and understanding who their customers really are. Data is critical to this.

The competitive advantage that data brings to incumbents

In 2015, when speaking about digital transformation, the CEO of Spain's largest banks BBVA, Francisco Gonzalez said that data was the most important competitive advantage that banks have. He said:

“Banks should become data-driven organisations in order to deliver knowledge banking: new and better financial products and services based on information and better suited to every customer's needs and expectations."

Faced with increased competition from challenger banks and fintechs, data provides incumbents with an inbuilt advantage that if harnessed successfully will help maintain their dominate position within given markets. They already possess large established customer bases and segments compared to challenger banks. With this presence, incumbents can extrapolate valuable data. This customer base gives incumbents insight which challenger banks do not have. In terms of data access, it is this which gives them a competitive edge over challenger banks.

In the era of Open Banking, the value incumbents can derive from data becomes more significant. How banks choose to consume and monetise their data is an open field. It becomes permissible for banks enable third parties to access segmentation information about their customer base which details consumer consumption behaviour. This permissive data which customers have agreed to share is an important development. The opportunity to sell insights based on segmentation knowledge is a value driver for incumbents which challenger banks do not have. This ability to sell insights to third parties presents potential new revenue streams for incumbents.

The relationship between banks and customers is being radically transformed through Open Banking, new technologies and increased market competition. What we see  are three main areas that banks are addressingto harness data;

Firstly, they must utilise data to better understand the customer experience. This involves identifying the most appropriate communication strategy and messaging in the right context for customers. Data provides an opportunity to obtain a much deeper knowledge and understanding of customers. This allows for a more personalised and insightful customer experience.

Secondly, banks need to know their segmentation. In an environment of fast data, banks can consume large quantities of data in real time. This helps drive a more accurate understanding of customers and the context in which they are operating in whether from a business or personal perspective. Fast data enables more insightful decisions based upon the greater number of factors that can now be considered real time, supporting accuracy of underwriting and the matching of need with solutions better.

Finally, banks must identify what value they can bring to their customers. This can involve better pricing and targeting of products and services from the bank to customer. Equally, with the advent of Open Banking, products and services can be provided through third party partnerships. Banks are no longer obliged to provide all services to their customers. Digitalisation and cognitive banking is about banks recognising where value can be created for their customer. In many cases added value will come from a third party and not from banks.

Exploiting the value of data involves banks bringing together many disparate elements of banking and financial services that meet the needs of customers. Those banks that can help manage and orchestrate these services will be successful as they can take value from their enhanced customer relationship. In order to be successful, banks need to have a clear understanding of their data estate, it must be built in a way that facilitates real time engagement, efficiently alongside an understanding of how they consume third party information. They must augment this data and understand how they derive insight.

Many banks have a long journey ahead before they reach this point but in understanding the true value of data they possess, they will be in a far stronger position to deal with the competitive opportunities they face in the Open Banking era.

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GDPR : Une mise en place pour mai 2018 ?

GDPR : Une mise en place pour mai 2018 ?

Tags : Big Data CNIL GDPR

Mai 2017

Isabelle Falque-Pierrotin, la présidente de la Cnil demande aux entreprises d'être prêtes pour l'entrée en vigueur du règlement européen sur les données personnelles (GDPR) qui sera applicable à compter du 25 mai 2018. Reste à savoir comment des acteurs qui gèrent des millions de données personnelles pourront être opérationnels à date tant les nouvelles règles restent complexes à mettre en oeuvre.

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De nouvelles contraintes avec un impact opérationnel

Outre les dispositions déjà présentes dans la loi informatique et liberté du 6 janvier 1978, le GDPR comporte des mesures qui obligent les organisations à modifier leurs modes de gouvernance et à refondre leurs systèmes  de sécurité. Ainsi elles devront s'engager dans une démarche de "privacy by design" : incorporer des mesures techniques et organisationnelles de protection dès la conception du produit et service afin de se trouver en mesure de démontrer la conformité au règlement. De plus  le client doit pouvoir bénéficier du plus haut niveau de protection possible, ce qu'on appelle "privacy by default". Par exemple en cas d'utilisation de nouvelles technologies, la protection doit être activée par défaut. Un mécanisme d'auto-contrôle ou "accountability" au sein de la société est également requis.

L'autre nouveauté réside dans l'étude d'impact sur la vie privée (EIVP ou PIA) auquel est tenu le responsable de traitement.

La mise en place d'un DPO (Délégué à la protection des données)

L'une des nouvelles mesures phares du règlement donne pour obligation au responsable des traitements de documenter, démontrer la conformité des traitements (accountability) et de gérer les risques", explique Florence Bonnet, directrice du cabinet d'expertise en protection des données CIL Consulting by TNP. "Alors que le GDPR devrait être un sujet prioritaire sur l'ordre du jour du COMEX, les CIL /DPO ont souvent le plus grand mal à sensibiliser la direction aux enjeux liés à la protection des données et à obtenir les ressources nécessaires. Il faudra sans doute attendre le prononcé et la publication des premières sanctions pour prendre la mesure de leur impact à la fois sur le plan financier et économique mais aussi sur la réputation de l'organisation", estime Florence Bonnet.

Revoir la sécurité des systèmes

Le règlement exige également une déclaration des failles de sécurité de manière détaillée et documentées à l'autorité de contrôle (et au consommateur) "dans les meilleurs délais", et si possible 72 heures au plus tard après la prise de connaissance de l'événement. Le nouveau droit à la portabilité des données risque également de compliquer la tâche au responsable de traitement car il permet à l'assuré de récupérer les données pour les transmettre à un tiers. "La portabilité représente un chantier de mise en conformité important car elle suppose l'intemporalité des systèmes pour les rendre compatibles", décrit Isabelle Cantero, avocate associée au cabinet Caprioli.

Des outils pour faire face aux nouvelles dispositions

Une chose est d'avoir à respecter des règles inédites, une autre est de trouver les moyens de le faire. "Avec une multiplicité des parties prenantes comme les clients et les sous-traitants, le règlement sera plus difficile à gérer pour les grosses structures ... Consciente du problème, la Cnil  a élaboré un plan d'information et de communication structuré en vue d'aider les organisations à appréhender le règlement. Elle vient de publier une méthodologie en 6 étapes pour se préparer au règlement : désigner un pilote, cartographier les traitements, prioriser les actions, gérer les risques, organiser les processus internes et les documenter.

La certification entre dans le champ de la conformité

La certification reste un moyen de se mettre en conformité avec ses obligations en matière de protection des données. Le règlement oblige les organisations à labelliser leurs process. Actuellement la Cnil délivre quatre labels : audit de traitements, formations, gouvernance et coffre-fort. En ce qui concerne la sécurité des systèmes, la norme  internationale ISO 27001 représente un gage de conformité. Par ailleurs les éditeurs de logiciels ont anticipé les changements et proposent désormais des outils conformes au GDPR.

Un calendrier difficilement tenable

"Le règlement ne peut souffrir d'aucun retard", a prévenu Isabelle Falque-Pierrotin lors de la présentation du rapport d'activité 2016 de la Cnil le 27 mars dernier. Elle a ajouté que "les entreprises doivent absolument se mettre en marche". Seulement, l'impossibilité pour elles d'être prêtes le 25 mai 2018 fait quasiment l'unanimité auprès des professionnels. La Cnil a néanmoins reconnu que le Medef lui avait signifié qu'à ce jour, seules 10% des entreprises sont susceptibles d'être opérationnelles en 2018. "Même si nous assistons à un changement d'attitude sur la protection des données personnelles, il sera difficile pour les organisations de se mettre totalement en conformité en mai 2018", affirme Paul-Olivier Gibert. Pour autant, la Cnil veut croire que tout sera prêt en 2018. Elle a néanmoins concédé que pour les acteurs qui feront défaut en 2018, "nous adopterons une courbe de montée en charge en fonction de la taille de l'entreprise."

Sources : Article et données recueillies par  mind Fintech.

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Vers une réglementation des big data ?

Vers une réglementation des big data ?

Tags : Banque Big Data ESA

Janvier 2017

Article publié sur le blog  C'est pas mon idée  le 30 décembre 2016

Parce que les mégadonnées (« big data ») offrent autant d'opportunités qu'elles induisent de risques, l'ESA – qui rassemble les 3 principaux organismes européens de régulation du secteur financier, ESMAEBA et EIOPA – lance une consultation afin de décider s'il est nécessaire de définir des règles spécifiques en vue d'encadrer leurs usages.

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Les nouvelles technologies d'analyse de données et l'émergence de l'intelligence artificielle constituent désormais un thème d'exploration universel dans les institutions financières. Les bénéfices potentiels, autant pour les clients que pour leurs fournisseurs, commencent à se concrétiser, créant un effet d'emballement généralisé. En parallèle, les risques associés à ces initiatives apparaissent progressivement et sont mal maîtrisés. Pour les régulateurs, il devient donc urgent de dresser un premier état des lieux.

Avec une certaine sagesse, les autorités européennes considèrent qu'un certain nombre de textes existants sont déjà susceptibles de couvrir le sujet, par exemple en matière de protection des données personnelles, de cybersécurité, de transparence et d'information des consommateurs, de gestion des risques... En conséquence, elles ne se jettent pas immédiatement dans une course à la réglementation et préfèrent prendre le temps de la réflexion. La priorité porte d'abord sur la compréhension de l'ensemble des enjeux.

Pour remplir cette mission, les 3 organisations ont compilé un document préparatoire [PDF], qu'elles soumettent maintenant aux commentaires des parties prenantes. Dans la perspective d'établir un panorama à 360° des « big data » pour le secteur financier, ce travail à vocation à rassembler une liste exhaustive des opportunités et, surtout, des menaces à appréhender dans les usages envisagés. Quelles qu'en soient les suites, ce recueil constitue déjà une aide précieuse pour les acteurs concernés.

Du côté des bénéfices, les avantages perçus à travers les expérimentations actuelles sont dorénavant bien partagés. La personnalisation des produits et services en est un des principaux, ouvrant la voie à une meilleure adaptation de l'offre aux attentes des clients ou à des possibilités de servir une population jusque-là exclue (plus ou moins complètement) du système financier. L'impact sur les coûts est également mis en avant, que ce soit grâce aux gains d'efficacité ou par la création de nouveaux modèles économiques.

Il ne faut évidemment pas oublier les améliorations possibles dans les opérations, notamment au niveau de la lutte contre la fraude et autres activités illégales, de la cybersécurité ou même de la gestion de la conformité. La stimulation de l'innovation est enfin perçue comme un facteur important, par le renforcement des capacités à développer des processus et produits diversifiés, avec une meilleure qualité de service, mais aussi sous la forme de solutions rendant aux consommateurs le pouvoir sur leur argent.

En contrepoint, les éventuelles dérives sont tout aussi nombreuses et variées. Il en est, ainsi, des excès de la segmentation des consommateurs, si elle va jusqu'à un filtrage potentiellement générateur d'exclusion. Plus subtil, l'ultra-personnalisation des services peut également engendrer une perte totale de transparence, qui se concrétiserait par une information insuffisante, des difficultés à comparer des solutions concurrentes ou encore l'incitation à des pratiques déloyales (en mesurant, par exemple, la probabilité de défection de chaque client avant une augmentation de tarifs).

Dans un registre différent, il faut en outre se préoccuper des inévitables anomalies, erreurs et bugs qui affecteront à la fois les outils mis en place et les données collectées. En particulier, quels seront les recours des personnes dont les informations personnelles sont exploitées qui estimeraient être indûment désavantagées ? Comment juger impartialement ce type d'assertion ? Ces questions amènent ensuite à réfléchir aux risques de réputation et juridiques, puis aux problèmes de délégation de responsabilité...

Avant que les régulateurs ne s'emparent concrètement du sujet, il est évident que les interrogations soulevées par le travail de l'ESA – dont la plupart relève directement de l'éthique – doivent être prises en compte très sérieusement et dès aujourd'hui par les institutions financières. Il serait dangereux d'attendre une hypothétique réglementation pour apporter des réponses pratiques et raisonnées aux consommateurs qui ne manqueront pas de s'émouvoir de la multiplication des applications des « big data ».

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LCL lance la première offre de commerce connecté en France

LCL lance la première offre de commerce connecté en France

Tags : Big Data Carte Bancaire Cashback Innovation

Juillet 2015

Article de Ninon Renaud, paru dans  Les Echos.fr le 6 juillet 2015

La banque proposera le 1 er octobre des offres commerciales ciblées. Elles découleront de l'analyse des données de paiement des clients volontaires.

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C'est un premier mouvement qui devrait être observé de près par l'ensemble du secteur bancaire. Après un pilote cet été, LCL généralisera à partir du 1er octobre un programme d'offres commerciales personnalisées en fonction de l'analyse des flux de paiement des clients avec leur carte bancaire. Les quelque 4 millions de personnes majeures détenant un compte dans la filiale du Crédit Agricole pourront souscrire à ce programme baptisé Avantage + afin de percevoir des réductions de prix sous forme de « cashback » lors d'achats en magasin ou sur un site Internet

« Notre objectif est de faire bénéficier les clients LCL de cartes avec encore plus de valeur au regard de leur cotisation », explique Frédéric Lapeyre, directeur du marketing LCL pour le marché des particuliers. Le groupe bancaire espère avec ce programme innovant avoir trouvé la contre-attaque à nombre de concurrents qui ne facturent pas cette cotisation afin d'appâter le chaland. « Les réductions offertes chez les commerçants répondront aux besoins des clients et pourraient, en quelques achats, être supérieures au montant de la cotisation. Le “cashback" sera d'ailleurs d'autant plus important que le porteur aura une carte haut de gamme », souligne Frédéric Lapeyre. La banque peut ainsi faire coup double en poussant ses cartes les mieux margées.

En pratique, les clients devront se rendre sur leur site de banque en ligne pour adhérer au programme et recevoir des offres commerciales dans leur espace dédié. Il leur faudra ensuite sélectionner les promotions qui les intéressent afin de les associer à leur carte. Durant la période d'éligibilité proposée, il leur suffira alors de régler leur achat avec cette carte pour que le terminal de paiement du magasin ou le module de paiement de son site Internet y lient le « cashback » promis. Ce dernier sera reversé dans un délai de 48 heures au minimum, le porteur de carte pouvant visualiser sur le site Internet de sa banque ses achats en cours et le total des remboursements dont il a déjà bénéficié.

Transparence sur l'utilisation des données

Tous les trois mois, il devra confirmer son accord pour que la banque fasse bien le lien entre sa carte et son achat en magasin. « LCL prône la transparence quant à l'utilisation de ses données personnelles, qui ne quittent jamais la banque. Les clients se montrent favorables dès lors que ce sont eux qui choisissent et qu'ils en voient les bénéfices », assure Frédéric Lapeyre.

Il reste à convaincre les grandes enseignes correspondant au budget des ménages français de rejoindre le programme durant l'été et de consentir des remises suffisamment attractives. Si, en France, les offres de « cashback » existent déjà sur Internet, tout reste en effet à faire dans le monde physique. Mais LCL veut croire que les commerçants seront intéressés par le modèle économique de ce type de programme fondé sur la performance (voir ci-dessus). Contrairement à une publicité traditionnelle, ils ne paient en effet que si un client vient consommer chez eux. La banque espère ainsi offrir d'ici à deux ans 80 % de promotions en magasin pour 20 % en ligne.

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Quand les banques deviennent des marchands connectés

Quand les banques deviennent des marchands connectés

Tags : Banque Big Data Carte Bancaire

Mai 2015

Article de Ninon Renaud, paru dans  Les Echos.fr le 29 avril 2015

Les banques françaises sont à deux doigts de franchir une nouvelle étape dans l'ère du shopping connecté, qui voit converger le monde du e-commerce et des magasins. Face au développement de nouveaux usages de consommation liés au mobile, elles se sont déjà toutes dotées de portefeuilles électroniques, mais, pour faire mouche, il manquait à ce contenant du contenu ! //.... Et ce grâce à une solution logicielle fournie par la start-up Cardlinkin', qui viendra s'implémenter sur le système d'information de la banque.

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Protéger les données

Les banques assurent en effet avoir pris soin de protéger jalousement les données de leurs clients. « Le secteur veut préserver son image de tiers de confiance et il n'était pas question de mettre ces informations sensibles à disposition d'autres acteurs! », souligne un expert du secteur, qui garde en mémoire les déboires de ING. Le groupe néerlandais avait reçu une volée de bois vert en annonçant il y a un an qu'il était prêt à partager les données de ses clients avec des entreprises extérieures afin de leur permettre de mieux cibler les consommateurs.

Les banques sont d'autant plus soucieuses de rassurer leurs clients sur ce plan que l'enjeu est important. Source de commissions supplémentaires (voir ci-contre), en démocratisant les programmes d'avantages liés à la carte bancaire, ce type de solution peut renforcer aussi tout à la fois la fidélité de leurs clients et le recours à un moyen de paiement moins coûteux que le liquide ou le chèque.

Or, d'autres acteurs venus d'Internet se positionnent aussi sur ce nouveau marché. Pour cause : 90% des achats se font en magasin... Plebicom lui-même, qui opère le site eBuyClub - 2,5 millions de membres et 1.900 e-commerçants - est en passe de basculer son site de « cashback » dans le monde physique. Il s'est associé à Ingenico pour permettre aussi à d'autres acteurs disposant de sites d'avantages en ligne d'étendre leurs offres à des marchands traditionnels. Dans cette configuration, c'est la plate-forme d'Ingenico qui permettra de faire le lien entre le client, identifié par sa carte quand il paie sur le terminal de paiement, et Plebicom qui déclenche l'offre de remboursement. Le spécialiste de la fidélité en ligne a déjà trouvé un accord de poids : il prépare la bascule dans le monde physique d'ici à la fin de l'année du site Ma Galerie Marchande de MasterCard.

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Nouveaux moyens de paiement : la bataille des données

Nouveaux moyens de paiement : la bataille des données

Tags : Big Data Carte Bancaire

Février 2014

Article de Jacques Henno, paru dans  Les Echos.fr le 4 février 2014

Pour les banques, les opérateurs de téléphonie et les géants de l'informatique, le paiement par mobile présente un enjeu majeur : mieux connaître nos habitudes de consommation.

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Aujourd'hui, une consommation dans un café se paie généralement en espèces. Demain ? Nous sortirons notre smartphone. Voilà, en tout cas, le scénario sur lequel planchent tous les acteurs économiques impliqués de près ou de loin dans l'évolution des moyens de paiement : les banques, les émetteurs de carte, les opérateurs de téléphonie mobile, les enseignes de la grande distribution, des start-up et les grands noms de l'informatique mondiale, qui espèrent bien développer de nouveaux services à partir des données collectées lors de ces achats.

Si tout se passe bien, l'évolution en France devrait se faire en trois temps : « Je ne peux pas affirmer quand exactement le plastique va disparaître, mais je pense qu'après l'adoption de la carte sans contact la deuxième étape devrait être la migration de la puce de votre carte bancaire dans la carte SIM de votre téléphone, puis la généralisation des “wallets", les portefeuilles électroniques sous forme d'applications sur les terminaux mobiles », résume Régis Folbaum, directeur général de MasterCard France.

La première étape, amorcée il y a dix-huit mois, est le passage à la carte bancaire sans contact : il suffit d'approcher une carte équipée de la technologie NFC (Near Field Communication) d'un terminal de paiement électronique (TPE) adapté pour payer les achats de moins de 20 euros sans avoir à entrer son code secret (le PIN reste nécessaire pour les montants supérieurs). Cela permet de payer de façon plus fluide en caisse, ce qui fait gagner du temps au commerçant et au consommateur. « Nous pensons que les consommateurs vont aussi acquérir un nouveau réflexe – avancer un objet vers le TPE pour payer – qui devrait favoriser l'adoption du paiement à l'aide de leur téléphone mobile », espère Hugo Salaun, directeur paiement et NFC chez SFR.

C'est le deuxième étage de la fusée : le paiement avec son smartphone NFC, sur le même principe que la carte sans contact. La France a retenu la technologie « SIM centric » : l'élément de sécurité – l'équivalent de la puce de la carte bancaire – est stocké sur la carte SIM du téléphone. Avec la géolocalisation de celui-ci, les banques devraient pouvoir mieux sécuriser les transactions, et les opérateurs auront accès à certaines données commerciales. Les banques, les émetteurs, les opérateurs de téléphonie mobile et les grandes enseignes ont mis plus de six ans à se mettre d'accord sur les normes et les tarifs.

« Les choses vont bouger cette année : trois banques, BNP Paribas, la Société Générale et le Crédit Mutuel-CIC, vont lancer la déclinaison de leur carte bancaire sur mobile et la SNCF, par exemple, va lancer des sites pilotes où vous pourrez acheter votre titre de transport régional avec votre mobile », poursuit Hugo Salaun. Avant d'ajouter : « C'est un sujet sur lequel on doit être très humble : il y a un saut quantique à faire pour abandonner la carte à puce, entrée dans les moeurs depuis trente-deux ans. » De plus, le risque de piratage d'une carte bancaire installée sur un téléphone connecté en permanence à Internet n'est pas nul. « Il est indispensable que l'ensemble des acteurs soit vigilant à la sécurité de ces solutions innovantes, afin que la confiance des utilisateurs dans leurs moyens de paiement, quels qu'ils soient, soit maintenue en France », explique Alexandre Stervinou, adjoint au chef du service de la surveillance des moyens de paiement de la Banque de France.

Ultime étape – du moins pour l'instant : le « wallet », ou portefeuille électronique, sur le modèle de PayPal. Le consommateur confie à un tiers de confiance ses numéros de carte bancaire, ainsi que toutes ses cartes de fidélité ou coupons de réduction, bref toutes ses habitudes de shopping ! Il lui suffit ensuite de taper un code confidentiel pour payer un achat à partir de son ordinateur, mais aussi de son smartphone ou de sa tablette dans les transports en commun, dans un magasin ou un restaurant... Du coup, tous les acteurs proposent déjà leur « wallet » : les émetteurs de carte (Visa avec V.me, MasterCard avec MasterPass), les banques (La Banque Postale, BNP Paribas et Société Générale avec Paylib), les enseignes (McDo, associé à PayPal en France, ou Starbucks avec Square aux Etats-Unis) essaient de rattraper PayPal (143 millions de comptes actifs dans 193 pays, dont 6 millions en France) et de prendre de l'avance sur Apple (plus de 500 millions de clients iTunes), sur Google (qui a relancé un « wallet » en 2011 aux Etats-Unis), ou sur  Facebook (945 millions d'utilisateurs sur mobiles dans le monde)...

Une question de confiance

« Ces acteurs venus du monde de l'Internet possèdent des masses de données énormes et se demandent comment les transformer en actes de paiement ; les banques, au contraire, font du paiement, possèdent des données fortement sécurisées et pourraient les utiliser pour développer de nouveaux services », commente Willy Dubost, directeur systèmes et moyens de paiement de la FBF (Fédération bancaire française). « Avec les moyens de paiement du futur, les banques risquent d'être court-circuitées par les nouveaux acteurs ; si elles veulent rester dans la course, elles devront profiter de ces nouvelles technologies pour offrir des services beaucoup plus complets à leurs clients, comme l'analyse très fine de leurs dépenses », estime Emmanuel Viale, directeur des Technology Labs d'Accenture à Sophia-Antipolis.

Quel tiers de confiance l'emportera ? « Les principaux atouts des banques sont leur savoir-faire dans le paiement, leur maîtrise de la sécurité et la confiance que leur témoignent leurs clients », argumente Marc Espagnon, responsable des moyens de paiement chez BNP Paribas. « Nous pensons que le paiement est très lié au monde des télécoms : ce sont des métiers de réseaux, de sécurisation, d'authentification des clients et où une très grande confiance dans la marque est nécessaire », réplique Hugo Salaun.

Signe que la question de l'utilisation des données est primordiale, la CNIL (Commission nationale de l'informatique et des libertés) a décidé de lancer un contrôle de PayPal, à la suite des modifications de son « règlement relatif à la vie privée » survenues en octobre dernier : celui-ci permet désormais la collecte de la géolocalisation des acheteurs et l'utilisation des données pour la publicité ciblée. « Nous sommes une banque et donc soumis au secret bancaire », se contente de rappeler Gimena Diaz, directrice générale de PayPal France.

Jacques Henno

 

Les chiffres clefs
En 2012, il y avait 60,6 millions de cartes bancaires CB en France.
Fin 2013, 28,3 % de ces cartes étaient sans contact et 10,2 % des terminaux de paiement CB acceptaient le sans-contact.
Fin 2013, il y avait 75,5 millions de cartes SIM mobiles en France et 5,3 millions de mobiles compatibles NFC Cityzi, c'est-à-dire capables de se substituer à une carte bancaire.

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Les achats par CB valent de l'or

Les achats par CB valent de l'or

Tags : Banque Big Data

Janvier 2014

Article paru dans  le figaro le 20/01/2014, par Anne de Guigné.

BNP Paribas et la Société générale pourraient se lancer dans l'exploitation des données sur les transactions de leurs clients.

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Les banques françaises devraient bientôt franchir le pas. Comme leurs homologues américaines, britanniques et espagnoles, elles exploiteront les informations provenant des cartes de paiement de leurs clients pour vendre des campagnes de publicité ou de marketing sur-mesure.«Nous avons accès à l'ensemble des achats des clients, explique un banquier français, qui explore le sujet. Nous pouvons qualifier les dépenses par grands thèmes et vérifier à tout moment s'il a consommé son budget mensuel pour chacun.»

Aux États-Unis, cette pratique, initiée au départ par  Bank of America, s'est développée massivement depuis 2005. Les banques confient les données de paiement de leurs clients à des sociétés de traitement de données marketing comme Cartera ou Cardlytics. Celles-ci proposent ensuite aux grandes enseignes comme aux petits commerçants des campagnes promotionnelles très ciblées. Un client habitué des grands magasins J.C. Penney recevra, par exemple par le biais de ce service, des courriels de l'enseigne concurrente Macy's lui proposant des réductions sur ses produits préférés. Dans le modèle américain, l'intermédiaire et la banque sont rémunérés à chaque achat du client. Le marché est évalué pour les banques américaines entre 2 et 4 milliards de dollars de revenus supplémentaires à horizon 2015.

Vie privée

En France, l'exploitation des données privées étant très encadrée, les banques ne peuvent pas se contenter de décalquer la solution américaine. La loi française leur interdit en effet d'externaliser les données et leur traitement. Elle exige aussi que les intéressés donnent formellement leur accord à leur utilisation. Malgré ces contraintes réglementaires, qui obligeront les banques à exploiter en interne les fichiers, les grands établissements français travaillent tous sur le sujet. Selon nos informations, BNP Paribas  et la Société générale seraient les plus avancés. BNP Paribas pourrait même sortir un projet pilote dès le premier semestre 2014. «Les banques réfléchissent à ces projets d'exploitation des données bancaires, confirme Nathalie Chabaud, responsable de la communication de Visa France. Visa réfléchit à leurs côtés. Elles avancent chacune à leur rythme et en fonction de leur stratégie marketing.»

Ce marché du marketing direct auprès des clients est estimé, en France, autour de 3 à 4 milliards d'euros. Les banques ne devraient gagner qu'un petit pourcentage de ce marché. «En moyenne, évalue Jean-Philippe Poisson, associé du cabinet Elia, cette activité pourrait rapporter aux banques 4 euros de produit net bancaire par client équipé d'une carte bancaire.» Avec 6,8 millions de clients dans son réseau français, BNP Paribas pourrait ainsi s'octroyer un supplément de revenu de 27 millions d'euros annuels. Un apport modeste comparé à un produit net bancaire annuel de près de 7 milliards d'euros en 2012 pour l'activité de banque de détail française du groupe. Mais, dans le contexte actuel de taux bas, qui lamine la rentabilité des établissements, tous les petits ruisseaux sont bienvenus... Reste à savoir comment réagiront les Français, moins fanatiques de promotions que les Américains et plus sourcilleux sur leur vie privée.

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France – CardLinkin la start-up monétique du smart-shopping

France – CardLinkin la start-up monétique du smart-shopping

Tags : Big Data CDLK CLO

Janvier 2014

Article paru dans  monéticien.com, le 16/01/2014 par Georges Langeais

Initiée au printemps 2012 et officiellement créée en juillet 2013 par Messieurs Benoit Gruet et Patrick Villeneuve, la start-up « Cardlinkin » se positionne sur le marché du smart shopping offrant aux établissements de paiement un modèle innovant issu du domaine des « Payment Information Value Added Services » (PIVAS). Sujet d'actualité, s'il en est, tant les enjeux sont importants pour les acteurs de la monétique en recherches de relais de croissance et de nouveaux services en 2014. Vous trouverez ci-après, l'interview d'un des fondateurs afin de décrypter le positionnement et la stratégie de la société.

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CarLinkin est un nouvel entrant avec une offre en plein essor aux États-Unisappelée « card linked offer » proposant aux banques d'exploiter leur connaissance clients basée sur l'historique des transactions. La start-up souhaite séduire à la fois l'établissement de paiement (émetteur de cartes bancaires), mais aussi le marchand (grande enseigne, commerce de proximité et site de ventes à distance). La plateforme, développée par la société, repose donc sur l'exploitation des données transactionnelles de type « carte » auprès des commerçants via un programme « client bancaire » d'offres promotionnelles ciblées.

Monsieur Benoit GruetCEO de CardLinkin, nous a accordé une interview afin de mieux connaitre cette offre se présentant sur le marché de la monétique une dimension « time to market » particulièrement forte.

Monéticien : Votre offre se compose d'une solution en trois étapes, analyse anonymisée des données du client, ciblage d'une population de consommateurs et communication des offres du marchand. Comment se différencie votre offre avec les programmes de fidélité déjà existants sur le marché et utilisés par les acteurs, à l'instar de la grande distribution ?

B.G : C'est à la fois un programme de fidélité destiné aux banques et également unoutil marketing de ciblage puissant pour les commerçants. Pour les banques, cela permet d'augmenter la volumétrie des opérations monétiques mais aussifavoriser le taux de pénétration de l'usage de la carte bancaire au point de ventes. Pour les  marchands, la solution vise à générer du trafic via des offres promotionnelles avec une possibilité de ciblage inégalée. L'enseigne marchande peut privilégier, soitl'animation de sa clientèle existante, soit l'acquisition de nouveaux clients. A titre d'exemple, une des problématiques connues chez le marchand aujourd'hui est, entre-autre, de « réactiver » la relation avec ses anciens clients.

Monéticien : L'objectif pour le commerçant est d'augmenter son chiffre d'affaires grâce à votre programme de fidélité. Comment déterminez-vous le profil du client afin de cibler au plus juste, une offre à laquelle, il peut répondre favorablement ?

B.G : La solution Cardlinkin permet au marchand de concevoir sa campagne et définir sa proposition d'offres promotionnelles en exploitant différents paramètres de ciblage. Parmi ces critères, notre plateforme propose un tri par type de dépenses(localisation, Récence, Fréquence, Montant (RFM), type d'industrie, etc.) à croiser avec lesdonnées socio-démo disponibles comme l'âge, le genre, etc... Pour se faire, notre portail interroge en temps réel, par requêtes, la base de données des porteurs de carte et ceci en garantissant à 100% qu'aucune donnée ne sorte de la banque, même anonymisée. C'est un point de différenciation spécifique à la solution technique développée par notre entreprise, si on la compare aux solutions de Card-Linked-Offer existantes sur le marché.

Monéticien : Comment choisissez-vous les offres marchands et à quel moment intervient l'établissement de paiement dans la décision finale ?

B.G : Naturellement tous les commerçants ne sont pas éligibles à la plateforme car ils doivent correspondre à une ligne éditoriale que nous définissons conjointement avec les banques partenaires. Par souci d'efficacité, les offres promotionnelles retenues doivent correspondre aux attentes des clients en termes d'image, d'accessibilité et de générosité. Nous opérons une solution « monético-marketing » dans un cadre pré-défini conjointement avec les banques associées à la plateforme.

Monéticien : Votre solution de « smart-shopping » est basée sur la simplicité du service proposé au porteur de la carte bancaire d'un établissement de paiement. Pouvez-vous nous expliquer le modèle économique de votre société ?

B.G : Vous avez raison, l'attrait de notre solution repose sur la simplicité pour le porteur. Via sa carte, il active une offre de son choix en un seul clic et, se rend dans l'enseigne concerné pour y faire son achat sans coupon. Son compte bancaire est crédité par sa banque sous 48 heures automatiquement. Concernant le modèle économique, lemarchand paie une commission marketing selon la performance de son offre. Selon le niveau d'activité généré, un pourcentage de cette commission facturée par Cardlinkin, est reversé à la banque partenaire.

Monéticien : Votre offre est disponible actuellement sur le marché français. Avez-vous des ambitions de développement à l'international, à quelle échéance et quels sont les pays visés par votre programme de développement ?

B.G : Notre solution IT a été développée en interne pour répondre précisément aux attentes des banques en France et plus largement en Europe Continentale. La Belgique, l'Italie ou encore la Russie sont des marchés avec lesquels nous avons eu des premières sollicitations et pour lesquels, nous souhaitons envisager une présence dans l'avenir. Ceci étant dit, notre focus reste à court-terme, le marché français. Il représente un fort potentiel avec 45 Millions de porteurs, 30 milliards de dépenses marketing annuelles et des attentes fortes des 5 /6 grands émetteurs de carte bancaire concernant l'exploitation vertueuse de leur données clients.

Nous vous remercions chaleureusement, Monsieur Benoit Gruet, pour cette interview exclusive et vous présentons nos voeux de succès au développement de votre activité.

La Rédaction

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