La commercialisation de données, nouveau relais de croissance pour les banques

De nombreux acteurs bancaires sur la brèche

Le secteur bancaire est l’un de ceux qui lance le plus d’initiatives liées à la vente de données (46% des entreprises du secteur financier déclarent avoir lancé une initiative de ce type) ; avec un objectif triple : accroitre le produit net bancaire via la diversification des sources de revenus, améliorer la relation avec les clients personnes morales en proposant un nouveau service rare et à valeur ajoutée et enfin gagner en visibilité face à leurs compétiteurs en se donnant une image d’innovateur.

Les facteurs clés de succès de la vente de données

Néanmoins, les retours d’expérience montrent que ces initiatives de vente de données sont très disparates en termes de maturité – la plupart restant à l’état d’étude d’opportunité – et peu d’entre elles aboutissent. Les raisons des échecs étant aussi variées que les projets eux-mêmes : blocage réglementaire, montage contractuel interne/externe complexe ou encore business case imprécis. En effet, ces initiatives ne sont pas évidentes à mettre en place car elles demandent une bonne compréhension de son écosystème, aussi bien interne qu’externe. Ainsi, 6 aspects clefs doivent être cadrés avec précision pour en favoriser la réussite :

• Quelles données ou analyses vendre
• A quels clients
• Pour quel prix
• Quel canal pour la mise à disposition des données
• Quelle stratégie marketing mettre en place
• Quelles questions réglementaires, juridiques ou de sécurité prendre en compte

Alors que ce sont historiquement les données économiques, financières et de marché qui font l’objet d’une mise à disposition auprès des clients (indices économiques et sectoriels, analyse financières, nappes de volatilité etc.), nous observons un intérêt grandissant pour les données dites alternatives. Il s’agit de données non conventionnelles, dans la mesure où elles ne revêtent pas un caractère strictement économique, mais valorisées autrement, peuvent s’intégrer dans des modèles analytiques ou prévisionnels. Par exemple, certaines entreprises proposent l’utilisation d’images satellitaires de parking d’hypermarché pour approximer la performance financière d’une enseigne de la grande distribution.

Dans le monde bancaire, un set de données dit « alternatif » pourrait être celui des données transactionnelles. En effet, les banques sont en mesure d’exploiter des données issues de leurs opérations : une fois retraitées, anonymisées et agrégées, ces dernières peuvent être revendues sous forme brut ou d’analyses, comme le fait par exemple déjà BBVA avec sa plateforme Commerce360 qui permet aux PME d’optimiser leurs stratégies commerciales et marketing dans leurs zones d’activité grâce à la mise à disposition des données sur les dépenses par région en Espagne.

L’analyse pourrait aller encore plus loin et l’on pourrait imaginer les banques vendre les données – anonymisées – de leurs clients sur les types d’achats par génération mais aussi l’heure de consommation pour améliorer le ciblage publicitaire. Les cas d’usage sont nombreux et les banques disposent intrinsèquement des données pour y répondre.

La tarification de l’offre de commercialisation de données dépendra du niveau de transformation appliqué (analyses, recoupements) et de l’effort d’adaptation réalisé pour répondre aux besoins des clients. Ce travail d’estimation de la valeur peut être réalisé en interne selon les schémas classiques d’évaluation des coûts et bénéfices attendus ou externalisé à des entreprises spécialisées (e. g. Dawex). La mise à disposition des données peut alors se faire par data set et/ou dans le cadre d’une offre de service complète, avec SLA et SAV.

La stratégie marketing autour du produit est capitale pour s’assurer que les clients visés s’approprient le contenu de l’offre. Outre le choix du canal de distribution (plateforme, application, fichier plat…), la mise en place de critères d’évaluation de la qualité des données (fraicheur, rareté, facilité d’accès, périmètre, etc.) est une bonne pratique pour aider les clients à choisir le produit adapté à leur besoin et en justifier le prix. Un essai gratuit pendant une période limitée est également une méthode courante dans la proposition de ces offres.

Enfin, toute initiative de ce type étant par essence sensible, elle doit répondre aux réglementations et politiques internes ; les données vendues ne doivent pas engendrer de conflit d’intérêt et surtout, répondre aux contraintes des réglementations sur les données personnelles (par exemple, pour l’Europe, dans le cas de RGPD, les données personnelles doivent être anonymisées, la finalité et la base légale du processus doivent être clairement définies et justifiées).

La vente de données est aujourd’hui clairement une opportunité à saisir pour les banques qui disposent, de manière structurelle, de quantité de données pertinentes. Mais, afin d’aboutir, il est indispensable que les initiatives lancées prennent en compte, dès leur démarrage, l’ensemble de leurs facteurs sous-jacents : de l’identification des clients et des données, à l’organisation cible à adopter jusqu’à la stratégie de commercialisation. Surtout, les aspects réglementaires et conformité de la vente des données, pour lesquels les solutions sont aujourd’hui maitrisées, doivent être anticipés dès la conception pour éviter de freiner le projet.