Le Club Risques et le Club Data Intelligence de l’Ecole de Guerre Economique ont reçu Laurence Niclosse lors d’une conférence le 24 janvier 2019 pour aborder les risques et opportunités liés à l’hyperpersonnalisation des services bancaires et assurantiels. L’hyper personnalisation constitue aujourd’hui un enjeu inhérent à toutes les activités, et ce en particulier dans le secteur des banques et assurances.
Pourquoi l’hyperpersonnalisation ?
Riche d’une expertise dans la transformation digitale, de l’analyse des données à l’optimisation des canaux (site Web, Big Data, intelligence artificielle), et d’une solide expérience dans le secteur bancaire (Crédit Agricole, BNP Paribas) et assurantiel (AXA, Allianz), Laurence Niclosse est aujourd’hui Directrice Senior Retail Banking chez Cognizant Consulting. Au cours de son expérience, elle remarque que les consommateurs se révèlent de plus en plus exigeants et visent une expérience unique et personnalisée avec les marques. Cependant, cela n’est pas sans générer des risques : protection des données personnelles dans le cadre de la récolte d’informations, atteinte à la vie privée, compliance RGPD, crise de confiance, risque d’ « atrophie » lié aux bulles de filtres, etc. Se pose ainsi la question suivante : quelle prise en compte des risques et opportunités de l’hyper personnalisation de la relation client ?
Laurence Niclosse définit l’hyperpersonnalisation comme la personnalisation des services poussée à son paroxysme. Elle s’entend à l’échelle individuelle et en temps réel. Elle se veut parfaitement adaptée au contexte du client. Elle peut se décliner en offre personnalisée, communication ciblée et expérience client unique.
Laurence Niclosse explique le développement de l’hyperpersonnalisation à travers deux principaux prismes. Tout d’abord, celui du client sur-sollicité, qui oblige les marques à s’adresser de manière plus étroite au client. Face à un océan d’informations, de news, de campagnes marketing auquel est confronté le consommateur, le message des marques se dissout. Les entreprises doivent donc capter du « temps de cerveau », et pour cela personnaliser leur message. L’autre prisme relève de l’évolution de la société et des modes de consommations. L’explosion des réseaux sociaux a développé « l’hypertrophie narcissique » des consommateurs, qui veulent se sentir reconnus et uniques. Les entreprises n’ont donc pas d’autre choix que de développer une relation personnalisée avec leur client.
Comprendre l’hyperpersonnalisation
Partant du constat que « nos données valent de l’or », Laurence Niclosse explique que les marques disposent aujourd’hui d’une vision à la fois plus complète et plus fine de leurs clients via la collecte systématique des données sociodémographiques, comportementales et psychographiques. Grâce aux nouvelles technologies, au Big Data et aux algorithmes en tête, ces entreprises sont techniquement capables d’enrichir les données client avec des données contextuelles externes (météo, tendances du marché, etc.), de les analyser, de détecter des signaux faibles, de tester et d’enrichir leurs modèles. Les algorithmes et l’intelligence artificielle sont au cœur de cette capacité à hyperpersonnaliser la relation entre le client et la marque. Là où le Big Data permettait de traiter un volume de données variées, en temps réel, l’axe est porté aujourd’hui sur la véracité des données (s’assurer que la donnée traitée est fiable) et surtout sur la valeur ajoutée (s’assurer que la donnée traitée est porteuse de valeur pour répondre à l’objectif attendu).
Les opportunités de l’hyperpersonnalisation
Cette hyperpersonnalisation permet aujourd’hui aux entreprises d’atteindre de manière plus efficace et plus précise l’objectif ultime de chaque entreprise proposant des biens et des services : engager le client avec sa marque. Laurence Niclosse insiste sur l’optimisation du potentiel de business de l’entreprise qui lui permet, grâce à cette personnalisation de l’offre, de proposer le bon produit au bon moment et à travers le bon canal (notion de « Next Best Action »). La marque se voit offrir la possibilité de créer une relation unique et valorisante pour le client en lui parlant au plus de près de ses besoins du quotidien. Cette relation permet également de positionner le client en partenaire privilégié en le plaçant comme prescripteur de la marque (par exemple, via le développement des projets de co-construction). Cette relation presque « intime » entre client et entreprise répond donc au besoin de reconnaissance du client tout en optimisant l’offre et donc les ventes de l’entreprise.
Quid des risques ?
Laurence Niclosse analyse les risques de l’hyperpersonnalisation selon trois approches. Du point de vue du client, l’hyperpersonnalisation pose des problèmes en termes de protection et de partage des données du client. Ici, le rôle du RGPD s’avère crucial et demeure encore perfectible dans son application. En effet, les internautes acceptent souvent l’usage des cookies sans forcément être alertés des impacts associés. Une autre limite se pose quant à la gestion et la suppression des datas. Ainsi, les IA fonctionnent sur l’analyse d’interactions qui sont stockées, parfois de manière illimitée. Ou encore, les systèmes d’informations bancaires et assurantiels ont été construits pour stocker l’information (pour justifier un niveau de risque par exemple), et non pas pour la supprimer à une échelle individuelle.
Du côté de l’entreprise, l’hyperpersonnalisation de son offre au client pose une limite économique, avec le risque par exemple d’atomiser les investissements marketing. Le coût d’acquisition de nouvelles technologies et des expertises associées pose également un enjeu économique, avec des retours sur investissement encore mal maîtrisés. Au niveau statistique, il peut s’avérer de plus en plus compliqué d’interpréter des modèles quasi infinis sans perdre de vue les objectifs de départ. Cette périlleuse interprétation renforce la difficulté de transposer les modèles uniques en « Next Best Action » la plus fiable et adaptée aux besoins des clients. Dans ce processus de personnalisation, la marque s’expose également à un risque d’image. A trop vouloir personnaliser chaque relation, l’entreprise peut perdre en cohérence dans son discours de marque.
Du point de vue sociétal, l’hyperpersonnalisation renforce l’enfermement des individus. Le concept de « bulle de filtrage » développé par Eli Pariser explique que les algorithmes « tuent le hasard ». Sur Internet, un phénomène d’isolement intellectuel survient par le fait que les informations qui parviennent à l’internaute sont filtrées au préalable. Au-delà du risque d’enfermer un peu plus chaque individu dans « son monde », le risque est surtout que les marques ne s’adressent plus qu’aux individus les plus « rentables » pour elles. À ce titre, l’hyperpersonnalisation pourrait renforcer les inégalités. L’exemple donné concerne les assurances : avec un système hyper-personnalisé, les assurés les plus à risque payeraient des primes plus élevées (auto, santé, habitation, …), ce qui remettrait en cause le principe même de la mutualisation porté par l’assurance.
Vers une approche vigilante de l’hyperpersonnalisation ?
Afin de ne pas s’enferrer dans cette captation frénétique des données, les banques et assurances doivent adopter une approche éthique et responsable de l’hyperpersonnalisation. Celle-ci devrait être emprunte de transparence, de pédagogie et garantir la sécurisation des données. Selon Laurence Niclosse, l’entreprise doit viser « l’hyper pertinence plutôt que l’hyperpersonnalisation », ce qui permettrait d’utiliser l’intelligence artificielle en privilégiant l’accompagnement et la prévention tout en laissant des espaces de découverte aux clients. En termes d’évolution, l’hyperpersonnalisation ne doit pas se perdre dans l’essor vertigineux du Big Data mais doit optimiser les modèles en prenant le temps d’analyser ces datas en profondeur. Laurence Niclosse conclut en affirmant que la clé est de « s’assurer que la cinquième V (valeur) ne soit pas la seule boussole ».
Le Club Risques