Segmentation de la clientèle des banques de détail

Les banques de détail, également appelées banques de consommation, offrent des services financiers au grand public. Les services typiques offerts par les banques de détail comprennent les comptes de chèques et d’épargne, les prêts personnels, l’accès aux cartes de crédit et les prêts hypothécaires.

Ce guide couvre les définitions de la banque de détail et de la segmentation de la clientèle et une discussion explorant les types communs de segmentation de la clientèle de la banque de détail, comment les analyses de données sont utilisées dans la segmentation de la clientèle et les avantages de la segmentation.

À quoi ressemble la segmentation de la clientèle dans la banque de détail ?

Les services bancaires de détail sont généralement fournis par les institutions financières dans des lieux physiques, ou succursales, où les clients peuvent gérer leur argent et parler en personne avec un agent bancaire concernant d’autres services ou produits financiers offerts.

La plupart des services peuvent être fournis à des guichets automatiques ou par le biais de plateformes bancaires mobiles, qui, ces dernières années, ont connu un essor considérable. Comme ces institutions ont une large base de clients, les banques regroupent souvent leurs clients dans des catégories basées sur des traits similaires, un processus connu sous le nom de segmentation de la clientèle.

Les clients qui constituent la base d’utilisateurs d’une banque de détail peuvent varier considérablement en fonction de nombreux facteurs, notamment l’âge, le sexe, le revenu, le mode de vie, etc. Les banques peuvent segmenter leurs clients en listes divisant leurs consommateurs en groupes basés sur certaines caractéristiques clés et prendre des mesures qui s’alignent mieux sur chaque segment.

L’obtention et l’action sur les données clients à travers le prisme de la segmentation peuvent avoir un impact massif sur le marketing et les ventes, les efforts de rétention, le service client, et plus encore.

L’analyse minutieuse d’un tel volume de données clients peut être décourageante. En utilisant des outils et des logiciels comme WE Analyze, les banques de détail peuvent facilement capturer des données telles que les habitudes, la fréquence et la capacité de dépense, puis utiliser ces informations pour identifier le moment le plus approprié pour faire une offre de prêt. À son tour, cette action ciblée améliore la probabilité que les banques de détail gagnent des revenus accrus grâce aux prêts aux clients.

L’approche de segmentation de la clientèle d’une banque peut varier considérablement et doit être basée sur le modèle d’affaires et les priorités de l’organisation. Les segments peuvent être quantitatifs, comme l’âge et le sexe, ou ils peuvent être qualitatifs, comme la séparation par les valeurs et les intérêts.

La valeur maximale est obtenue lorsque les banques fusionnent les deux types de données pour mieux comprendre les désirs et les besoins de leurs segments de clientèle, ce qui leur permet d’offrir le bon produit ou service au bon moment.

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Types courants de segmentation de la clientèle des services bancaires de détail

Il existe de nombreuses façons de segmenter les clients. Traditionnellement, les segments sont démographiques, géographiques ou basés sur les produits. Et, comme l’illustre cet exemple de plan marketing, avec des informations démographiques et géographiques de base, une banque de détail peut adapter ses efforts de marketing afin qu’ils soient personnalisés pour répondre à la demande des consommateurs.

Voici quelques-unes des catégories de segmentation plus traditionnelles que les banques de détail peuvent envisager :

• Lieu : Les efforts de marketing orientés vers des zones géographiques spécifiques.
• Sexe : Bénéfique lors de la promotion en ligne de produits spécifiques aux hommes et aux femmes.
• Âge : Améliorer les prédictions sur les clients en fonction de l’âge. Par exemple, les milléniaux sont plus réceptifs aux stratégies de marketing numérique, la plupart ayant un compte de messagerie dédié au contenu promotionnel et plus de 95 % d’entre eux s’abonnant à des listes de messagerie après avoir  » liké  » la page Facebook d’une entreprise, tandis que les baby-boomers ont tendance à être plus stables financièrement et à avoir une plus grande fidélité à la marque.
• Niveaux de revenus : Annoncer certains produits aux clients en fonction de leur niveau de revenu. Les banques peuvent élaborer des segments basés sur un modèle de richesse, dans lequel les segments sont classés en fonction de traits et de données démographiques similaires et donnent un aperçu des dépenses potentielles de ces consommateurs.

Les modèles de richesse sont utiles car ils convertissent certains attributs qualitatifs en scores quantitatifs. La modélisation de la richesse permet aux banques de savoir où concentrer leurs efforts d’acquisition et de marketing pour cibler les clients qui produisent le meilleur retour sur investissement.

Une fois ces informations recueillies, les banques affinent ces segments en analysant les habitudes et la capacité de dépense de leurs clients pour augmenter les revenus en sachant quel produit ou service doit être proposé et à quel moment. Ces dernières années, l’accent a été mis davantage sur les segments qui intègrent le comportement de dépense ou les intérêts des clients, en devenant souvent assez granulaires avec les variables, car il existe de nombreux facteurs qui ont un impact sur la volonté de dépenser d’un client.

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Echantillon de segments de banque de détail

Une fois qu’une banque est capable de catégoriser et de comprendre le client avec lequel elle travaille, elle peut utiliser un logiciel pour apprendre comment l’aider au mieux. Voici trois exemples de segments bancaires de détail et la façon dont ils pourraient être approchés pour des services et un marketing pertinents :

• • Une famille vivant en banlieue avec deux enfants de moins de six ans dans une maison de moins de 1200 pieds carrés, qui a une valeur nette supérieure à 500k $. Ce segment pourrait être attrayant pour les candidats à la recherche de prêts immobiliers pour déménager dans une maison plus grande.
  • Un client existant qui n’a qu’un prêt automobile de 30 000 $ avec votre banque, mais qui est également propriétaire d’une entreprise. Ce segment peut être approché pour les services bancaires aux entreprises, la ligne de crédit ou le prêt/leasing d’équipement.
  • Un client existant qui a moins de 50k $ dans vos comptes, mais qui a également été signalé comme un investisseur accrédité. Ce segment pourrait être ouvert à vos services de banque privée ou de gestion de patrimoine.
  • Un client existant qui a une valeur nette de plus de 500k$ et un enfant, âgé de 17 ans, qui a une carte de débit avec votre banque. Ce segment peut être exploité pour montrer comment aider leur enfant à construire un crédit en utilisant une carte de crédit sécurisée. Cela fonctionne de la même manière qu’une carte de débit, (que leurs parents pourraient être prêts à financer), mais leur historique d’utilisation et de remboursement est signalé aux agences de crédit pour aider à commencer à construire un historique de crédit.

Pour les banques qui cherchent à tirer le meilleur parti de leur segmentation, savoir comment utiliser les informations sur la richesse et le style de vie pour cibler le bon public avec les bons services est essentiel pour fidéliser les clients, et prévoir leurs besoins.

Comment l’analyse de données est utilisée dans la segmentation des clients de la banque de détail

Une fois que les banques de détail commencent à collecter et à trier les données clés de leur base d’utilisateurs, l’analyse peut être utilisée pour transformer les données des clients en informations exploitables pour chacun de leurs segments de consommateurs. Comme indiqué précédemment, l’analytique des données est le plus souvent utilisée dans la segmentation de la clientèle des banques de détail pour identifier les traits ou caractéristiques communs aux clients afin de personnaliser les offres de services ou de produits.

Les logiciels de marketing aident les entreprises à combler les lacunes de leur base de données clients en utilisant l’enrichissement des données, le nettoyage des données, la livraison sécurisée et les mises à jour en temps réel pour maintenir des données de haute qualité. L’automatisation offre une efficacité accrue par rapport aux ressources perdues lorsqu’elles sont consacrées à la maintenance et à la mise à jour manuelles des bases de données, ce qui permet d’allouer plus de temps à l’établissement de relations plus solides avec chaque segment de clientèle.

Personnalité de l’acheteur du client bancaire

Une personnalisation précise de l’acheteur du client bancaire peut susciter beaucoup plus d’engagement de la part du client et des ventes plus rapidement. Il est basé sur des données. C’est là que faire un dépistage de patrimoine peut vraiment accélérer vos efforts de marketing.

Le dépistage de patrimoine par WE Screen utilise des scores et des évaluations de patrimoine exclusifs et les fusionne avec les données actuelles des clients, ce qui permet aux entreprises d’en savoir plus sur les intérêts, les affiliations politiques, la valeur nette et la capacité à dépenser des consommateurs. Ces connaissances peuvent être appliquées aux segments pour créer une variété d’initiatives telles que la réduction des taux de désabonnement, l’amélioration de la satisfaction, et plus encore.

Avec WE Screen, les banques peuvent recueillir des analyses sur les clients de leur segment de style de vie en utilisant des scores d’affinité appliqués à leurs données.

Utilisation d’un modèle de ressemblance

A l’aide de la segmentation et des scores d’affinité, les banques peuvent classer les consommateurs en fonction de variables telles que la valeur nette ou l’encaisse pour identifier leurs segments de clients les plus (et les moins) précieux, ce qui leur permet de concentrer les efforts de marketing spéciaux directement sur leurs meilleurs consommateurs.

La création d’un modèle de ressemblance pour ces clients pousse plus loin cette application de l’analyse des données, permettant aux banques de cibler des segments de prospects dont elles savent qu’ils produiront un bénéfice plus élevé. La modélisation des sosies permet aux banques de rassembler et d’identifier les traits communs d’un certain segment de clients et de trouver de nouveaux prospects qui correspondent à ces mêmes critères.

Les banques peuvent utiliser ces informations pour créer des messages personnalisés pour les clients potentiels qui résonnent avec eux dès la première interaction en fonction du ou des segments auxquels ils appartiennent. Cela permet souvent d’augmenter les conversions et d’établir des relations plus solides avec les consommateurs.

Les banques de détail peuvent utiliser d’autres informations de base sur les consommateurs pour identifier plus rapidement les tendances parmi les segments de clients et les utiliser pour personnaliser davantage les interactions. Certains de ces points de données comprennent :

• Source d’acquisition : Noter où un nouveau consommateur a été acquis. Cela permet de suivre d’où viennent les nouveaux clients, ce qui permet aux banques de capitaliser sur ces canaux.

• Dépense initiale : Les banques peuvent identifier le premier achat d’un nouveau consommateur, ce qui les aide à faire de meilleures prédictions sur les besoins et les achats futurs des clients.

• Utilisation des appareils : Cela permet aux banques de comprendre quels appareils les clients utilisent pour divers services, en précisant quelles actions peuvent optimiser ces interactions et engagements.

Parce qu’il y a tellement de données clients qui peuvent être analysées, l’exploration de données devient de plus en plus populaire pour les grandes institutions financières. Les banques utilisent l’exploration de données pour appliquer des analyses approfondies aux données actuelles et pour repérer des tendances qui pourraient autrement ne pas ressortir.

Par exemple, une banque peut utiliser des analyses de data mining pour découvrir les 5 principaux attributs partagés par les clients ayant la valeur à vie (LTV) la plus élevée. En connaissant ces caractéristiques clés, les banques peuvent concentrer leurs efforts de marketing en créant des campagnes personnalisées ciblant les clients à forte valeur.

L’analyse de données effectuée sur des segments de clients peut également être utilisée pour créer des modèles prédictifs plus efficaces pour les banques de détail. Lorsque l’apprentissage automatique est intégré, elle peut utiliser ces modèles pour créer une expérience client plus fluide en prévoyant mieux ce dont les clients ont besoin et quand.

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Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique gagne du terrain et devrait avoir un impact positif sur presque tous les aspects des grandes organisations axées sur la technologie, 57 % des professionnels de la technologie s’attendant à ce que l’apprentissage automatique contribue à améliorer l’expérience client.

Avantages de la segmentation des clients de la banque de détail

A travers une solide compréhension de leurs segments de clientèle, les banques de détail peuvent personnaliser les expériences des consommateurs et former rapidement des relations authentiques avec les clients nouveaux et existants. L’amélioration de ces efforts entraîne une réduction des coûts et une augmentation des revenus. Voici une liste des avantages courants dérivés de la segmentation de la clientèle :

• • Moins de coûts d’acquisition

Par la segmentation de la clientèle, les banques peuvent déployer des initiatives plus personnalisées qui augmentent la probabilité que les prospects deviennent des clients. Les banques peuvent également générer des efforts spécialisés vers les segments qui produisent la plus grande rentabilité. Une façon d’y parvenir est d’utiliser un modèle de ressemblance.

• • Augmentation des ventes

En connaissant les intérêts, les habitudes et les désirs des clients, les banques peuvent leur offrir exactement ce qu’ils recherchent au moment où ils en ont le plus besoin, ce qui entraîne une augmentation des revenus.

• • Prédiction de la valeur à vie du client (CLV)

La CLV aide les banques à identifier leurs segments de clients les plus précieux afin qu’elles puissent se concentrer sur l’acquisition de clients qui génèrent le plus de revenus au fil du temps.

• • Diminution du taux de désabonnement

Créer une expérience personnalisée pour les segments de clientèle de détail augmente la satisfaction des clients, ce qui conduit souvent à une augmentation de la rétention des clients et de la fidélité à la marque, diminuant ainsi le taux de désabonnement.

• • Amélioration des campagnes de marketing

En utilisant les segments de clients, les banques de détail peuvent déterminer la meilleure façon d’attirer de nouveaux clients, de renforcer la fidélité à la marque et de promouvoir des produits spécifiques. Avoir une meilleure compréhension des segments cibles permettra d’augmenter les taux de conversion.

La segmentation de la clientèle rend le marketing, le développement de produits et même le service à la clientèle plus efficaces en aidant les banques de détail à mieux connaître des regroupements spécifiques au sein de leur clientèle.

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