Depuis 3/5 ans, voire beaucoup plus longtemps dans certains cas, les banques de détail ont largement refondu leurs segmentations commerciales. Ce phénomène général se rencontre dans de nombreux pays. Plusieurs éléments l’ont précipité, notamment :

  • le développement du multicanal : comment orienter les clients sur les canaux qui leur conviennent le mieux ?
  • La généralisation des outils de CRM au cours des années 2000 et la déception liée au constat que ces outils ne permettaient guère la formulation d’offres différenciées selon le profil des clients : comment dès lors faire la bonne offre à des clients mieux identifiés ?
  • La prise de conscience de l’insuffisante rentabilité d’un grand nombre de clients : pour accroitre celle-ci, comment parvenir à élaborer des offres mieux ciblées, davantage personnalisées ?

Au total, sont ainsi apparues :

1) de nouvelles méthodes de segmentation des profils de la clientèle ;

2) ainsi que, beaucoup plus récemment, la volonté d’exploiter méthodiquement les bases de données clients, ce que l’on nomme le « Big Data ».

Dans le premier cas, l’approche par segmentation des clients, il s’agit de distinguer des profils puis de les regrouper par grandes familles. Dans l’approche Big Data, il s’agit de prédire statistiquement le comportement d’achat probable des clients en dégageant des moyennes. A terme, les deux approches doivent se rejoindre : pour être cohérentes, les statistiques de comportement doivent s’appuyer sur une segmentation pertinente de la clientèle. Réciproquement, pour être utile, notamment au niveau des forces commerciales, une segmentation doit déboucher sur des perspectives de ventes.

Aujourd’hui, cependant, tout reste à faire ou presque en matière de Big Data et les chantiers seront longs. Tandis que beaucoup de segmentations paraissent insuffisantes, dès lors qu’il s’agit d’aller vers des offres plus personnalisées et d’orienter les clients sur différents canaux de contact et de distribution. Le travers de beaucoup de segmentations, en effet, est d’assembler des traits qui tentent de caractériser les individus en eux-mêmes, manquant ainsi l’essentiel : le niveau d’interaction que ces individus ont et souhaitent avec leur banque – c’est le problème des segmentations en socio-styles et selon les CSP.

Réciproquement, un autre travers est de se focaliser sur des déterminants trop restreints : âge, niveau de revenus, consommation de certains produits. De telles segmentations aboutissent à distinguer les juniors des seniors, les hommes des femmes, etc. Or, dans les activités bancaires, chacune de ces catégories est bien trop large pour cerner les attentes réelles des clients. Certes – et c’est une évidence – on est généralement d’autant moins endetté qu’on est plus âgé. Mais les comportements évoluent et l’on acquiert des biens immobiliers de plus en plus tard. Certes, si 21% des Français sont en découvert chaque fin de mois, les femmes le sont plus (25%) que les hommes (18%). Mais un tel constat est trop court : les hommes ont des découverts plus longs et plus élevés. Surtout, les comportements de découvert sont très disparates : 1% à 1,5% des comptes ayant plus de 50 jours de découvert par an réalisent en moyenne 30% des revenus sur découvert des banques. Ce sont ce genre de subtilités qu’une segmentation doit permettre de capter, plutôt que d’en rester à des généralités ou des évidences.

Les membres d’un même segment de clientèle réagissent rarement de manière uniforme. Dès lors, les efforts de commercialisation et de distribution n’auront pas les mêmes effets en fonction des attentes des clients. On peut donc dire qu’une segmentation commerciale adéquate considère en premier lieu le rapport des clients à la banque. C’est ce rapport que permettent de sonder les nouvelles approches dites de « Maturité clients ».

Fondée sur un décryptage minutieux des comportements d’achats, c’est une méthode de segmentation de la clientèle qui part de ses attentes, en s’efforçant de les préciser et de les prévoir. Elle complète les segmentations par grands caractères (CSP, revenus, âges, …) qui paraissent insuffisantes aujourd’hui.

Elle permet particulièrement :

  •  de fournir de nombreuses pistes pour compléter une offre de services et produits
  •  d’aller vers des offres plus personnalisées
  •  d’offrir différents canaux de distribution de manière pertinente, chaque canal devant trouver ses utilisateurs.
  • d’assister les forces de vente
  • de raccourcir le délai de rentabilisation d’un client
  • de baisser les coûts de mise en vente et de publicité
  • d’augmenter la satisfaction des clients.

L’idée est finalement simple : partir des comportements différenciés des clients, comprendre leurs attentes, y ajuster les offres et les canaux de contact et de distribution. Pour cela, il faut saisir la diversité des types de comportement des clients. La notion de maturité en fournit une clé.

Guillaume ALMERAS/Score Advisor

Bookmark and Share