Comment les entreprises s'appuient sur l'intelligence artificielle pour l'engagement client

Au cours des dernières années, les banques ont été confrontées à de nombreux nouveaux problèmes, tels que les attentes croissantes des consommateurs, la concurrence de concurrents numériques offrant une expérience client supérieure, les progrès technologiques et le renforcement des réglementations. De nombreuses banques ont commencé à se numériser pour relever ces défis et rester pertinentes, mais à mesure que le trafic a commencé à affluer vers les canaux numériques, les banques ont réduit leurs réseaux d'agences pour réduire les coûts.

Après le déclenchement de la nouvelle épidémie de couronne, la transformation numérique s'est encore accélérée. Cela est particulièrement vrai pour les banques traditionnelles, dont le ratio coûts/revenus est deux fois supérieur à celui des banques numériques.

Nous sommes désormais en récession, ce qui oblige tout le monde à se serrer la ceinture. Les dépenses diminuent et la situation actuelle risque de perdurer pendant un certain temps. Le ralentissement économique a également touché la plupart des banques, nombre d’entre elles ayant dû réduire leurs dépenses de recrutement et, dans de nombreux cas, procéder à de nouveaux licenciements. Même si ce licenciement a peut-être atténué une partie de la pression économique (la Financial Conduct Authority estime que la fermeture d'une succursale bancaire peut permettre d'économiser 590 000 £ par an), les banques ont encore besoin de ressources pour rester en contact avec leurs clients et pouvoir les fidéliser et en attirer de nouveaux.

Une solution consiste à utiliser les données et l'intelligence artificielle pour acquérir des connaissances clients et renforcer la fidélité des utilisateurs. L’apprentissage automatique (ML) peut être utilisé pour analyser les données afin de fournir aux banques des informations sur les expériences contextuelles, ou l’intelligence artificielle conversationnelle pour permettre des interactions « de type humain » avec les clients. Cora, l'assistante virtuelle de NatWest, montre comment y parvenir en aidant des milliers de clients touchés par la pandémie à rééchelonner leurs prêts et leurs paiements par carte de crédit.

Comprendre vos clients est la clé d'un meilleur engagement. Les solutions d’intelligence artificielle et d’analyse permettent cela en fournissant des informations pour aider les clients à gérer leurs finances et en leur recommandant les prochaines étapes. Toutefois, pour assurer l’engagement le plus efficace possible, des données complètes sont nécessaires. Les banques devraient utiliser une plateforme pour collecter des informations sur les autres relations commerciales et emplacements des clients afin de pouvoir comprendre les préférences des clients et prédire leurs besoins futurs. Par exemple, une collecte de données basée sur les revenus et les habitudes de dépenses des clients, leur âge, leurs actifs et passifs financiers permettrait aux banques de recommander des investissements dans des entreprises spécifiques ou de réduire leurs dépenses liées aux repas fréquents au restaurant.

Un autre avantage de l’utilisation de l’analyse des données est qu’elle empêche les banques d’ennuyer les clients avec des services et des offres dont ils n’ont pas besoin. Au lieu de cela, cela permet aux banques de fournir les bons services aux bonnes personnes, au bon moment. Cela réduit le risque que les clients aillent ailleurs pour répondre à leurs besoins financiers.

Les exemples mentionnés précédemment pourraient permettre aux banques d’atteindre des niveaux d’engagement élevés, en utilisant efficacement l’IA pour proposer des expériences et des recommandations hautement personnalisées et contextuelles qui améliorent le bien-être financier de leurs clients.

Cependant, même si fournir ces données aux clients peut les aider à gérer leurs finances plus efficacement, permettant aux banques de les fidéliser, le rapport de recherche Maximiser l'engagement bancaire numérique montre que seulement 5 % des banques ont réussi à créer un engagement client efficace. La plupart le font simplement en se concentrant sur des solutions temporaires pour l’expérience client plutôt que sur des plans à long terme.

La technologie requise pour la collecte et l’analyse des données peut également présenter des défis. Le coût peut être élevé et les résultats dépendent des données utilisées. Par conséquent, les banques doivent faire leur choix en fonction de leur emplacement, en tenant compte de facteurs tels que les objectifs commerciaux, la clientèle et l’état de préparation technologique.

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