Le ciblage marketing relationnel, un avantage dans le secteur de la gestion de patrimoine

Le ciblage marketing relationnel constitue une occasion en or pour les gestionnaires de patrimoine d’avoir des échanges fructueux avec leurs clients à grande échelle.

En bref

• Le ciblage marketing relationnel renforce l’engagement des gestionnaires de patrimoine envers leurs clients, accroît l’efficacité des conseillers et rehausse l’expérience client.
• Pour assurer une mise en œuvre efficace du ciblage marketing relationnel, il faut adopter la bonne stratégie et employer les technologies et le canal de distribution appropriés.
• Grâce aux récents investissements dans l’IA générative, il est désormais possible de faire passer les offres liées au ciblage marketing relationnel au niveau supérieur.

Le ciblage marketing relationnel (« Next best action » ou NBA) ne date pas d’hier. Or, son plein potentiel reste encore à exploiter. Pour en savoir plus sur la façon dont le ciblage marketing relationnel constitue un avantage concurrentiel, cliquez ici.

Le ciblage marketing relationnel constitue une occasion en or pour les gestionnaires de patrimoine d’avoir des échanges fructueux avec leurs clients à grande échelle. Certaines difficultés compromettent toutefois une mise en œuvre efficace de cette capacité, notamment celles liées à la disponibilité des données et à la nécessité d’opérer un changement de culture, mais il est possible de les surmonter en adoptant la bonne méthode pour intégrer le ciblage marketing relationnel aux activités quotidiennes des conseillers et des clients. Il faut avant tout déterminer le résultat recherché au moyen des solutions NBA et la façon dont le modèle est conçu et présenté aux utilisateurs.

Examinons ensemble les aspects à prendre en compte lors de la mise en œuvre de solutions NBA en ce qui concerne la stratégie, les technologies et les canaux de distribution.

1. Adopter la bonne stratégie

Préciser sa compréhension du ciblage marketing relationnel : avant même d’envisager sa mise en œuvre, l’organisation doit connaître les résultats et la valeur qu’elle cherche à en tirer. Cela peut aller de l’amélioration de l’expérience client à l’accroissement de la productivité des conseillers. L’objectif déterminera toujours comment les données seront utilisées et présentées aux utilisateurs finaux.

Par exemple, si l’objectif est d’accroître la productivité des conseillers, il faudra présenter les données d’une façon qui contribuera à réduire le traitement manuel qui leur incombe. En revanche, si l’objectif est d’améliorer l’expérience client, il faudra alors déterminer les données qui sont importantes pour les clients et en informer les conseillers. Une même méthode peut parfois être utilisée pour produire différents résultats. Il demeure tout de même essentiel de définir l’objectif.

L’organigramme ci‑après présente les enseignements tirés des actions et des résultats des clients, ce qui devrait permettre d’enrichir le catalogue de données, le modèle de prédiction, les recommandations connexes et le canal de distribution¹.

Définir les étapes clés du parcours client : chaque point d’interaction entre le client et le conseiller est le début d’un nouveau parcours qu’entame le client. Par conséquent, le fait de déterminer les parcours qui présentent le plus grand potentiel contribuera à accroître la valeur de la mise en œuvre des solutions de ciblage marketing relationnel. Certains clients peuvent, par exemple, communiquer avec leurs conseillers en période de ralentissement économique. Le ciblage marketing relationnel permet de prévoir une telle situation et d’aider les conseillers à préparer leurs interactions en conséquence. En ce qui concerne la mise en œuvre, ces points d’interaction démontreront sans équivoque la valeur que revêt le ciblage marketing relationnel pour la direction et permettront de cerner les possibilités d’amélioration rapide pouvant se concrétiser assez facilement.

Développer et promouvoir le concept de « conseiller habilité » : les conseillers effectuent habituellement des recherches manuelles sur leurs clients – ce qui est certes efficace, mais nécessite beaucoup de temps. Les technologies NBA leur permettent d’effectuer les mêmes recherches efficacement et à grande échelle. Les conseillers disposent ainsi des bonnes informations au bon moment, ce qui favorise la confiance, l’engagement et la croissance, et leur permet de communiquer plus souvent avec les clients à des moments importants très précis. Par conséquent, il est essentiel de promouvoir ce concept de conseiller habilité pour s’assurer que les équipes s’y reportent pour répondre à des questions importantes et prendre des décisions judicieuses lors de la mise en œuvre.

2. Utiliser le bon modèle et les bonnes technologies

Une fois la stratégie définie, il faudra penser aux technologies qui faciliteront la mise en œuvre de la capacité NBA. Pour ce faire, il faudra évaluer l’écosystème technologique qui s’appuiera sur la capacité, puis élaborer le modèle.

Établir une base de données solide : la disponibilité de données précises et robustes sera décisive pour obtenir la confiance et l’adhésion des parties prenantes au sein de l’organisation. Il faut donc disposer d’une base de données solide avant de mettre en place le modèle NBA et de le diffuser à grande échelle.

Cela signifie qu’il faut mettre en place un catalogue de données et répertorier les sources de données qui alimenteront le modèle, ainsi qu’évaluer l’exactitude des données et les taux d’adoption de ces sources. À titre d’exemple, des systèmes comme les plateformes de gestion des relations avec les clients, de vente et de marketing et le registre des clients comprennent des informations sur les clients qui peuvent être intégrées au modèle NBA. Par conséquent, si ces systèmes posent des problèmes, notamment un faible taux d’utilisation ou des données imprécises, il est probable que les mêmes problèmes surviendront lors du déploiement du modèle NBA. Pour éviter ce scénario, il y a lieu de s’attaquer d’emblée à tout problème lié aux données fondamentales dans l’écosystème.

Concevoir et entraîner le modèle : les entreprises adoptent généralement l’une des deux méthodes suivantes pour élaborer le modèle NBA – le moteur de recommandation ou l’optimisation de bout en bout.

Selon la méthode du moteur de recommandation, le modèle recommande des actions et fournit des informations en fonction du comportement d’un sous‑ensemble de clients dans une situation donnée. Le modèle est entraîné à partir d’un vaste ensemble de données sur les clients, les regroupe et propose des recommandations basées sur des regroupements de ces clients.

Selon la méthode de l’optimisation de bout en bout, le modèle est axé sur la valeur du cycle de vie d’un client. Si cinq actions différentes se prêtent à la situation d’un client, le modèle de l’organisation recommandera celle qui est la mieux adaptée pour tirer le plus de valeur du client.

On peut choisir l’une ou l’autre des deux méthodes pour concevoir le modèle. La disponibilité des données et les objectifs stratégiques de l’organisation détermineront celle qui est la mieux adaptée.

3. Établir le bon canal de distribution

Les solutions NBA peuvent notamment être offertes aux clients par l’intermédiaire de leurs conseillers, sous forme de recommandations personnalisées lors de leurs interactions. Cette méthode convient parfaitement aux clients qui préfèrent recevoir des conseils d’une manière plus personnelle.

De plus, les solutions NBA peuvent également être déployées directement sur des portails numériques pour les clients qui préfèrent recevoir des conseils en ligne. Dans cette optique, les organisations pourraient choisir de déployer les solutions NBA en même temps que leurs plateformes de conseils en ligne. Étant donné qu’à l’échelle mondiale les actifs sous gestion liés à la prestation de conseils en ligne sont passés de 0,2 billion de dollars à 2,4 billions de dollars au cours des cinq dernières années¹, il va sans dire que de plus en plus de clients intègrent ces services dans leurs stratégies d’investissement.

IA générative et ciblage marketing relationnel (NBA) : les investissements récents dans l’IA générative représentent une autre possibilité de faire passer les solutions NBA au niveau supérieur. Les capacités axées sur l’IA qui ont recours à l’apprentissage automatique et aux grands modèles de langage permettent de rationaliser les flux de travail des conseillers lorsqu’ils cherchent des données sur les clients et qu’ils formulent des recommandations ou les résument. Les recommandations NBA peuvent ensuite être présentées sur des plateformes de conseils en ligne pour être consultées ou adoptées par les clients.

Compte tenu de la réaffectation des capitaux des budgets et de la mobilisation de nouveaux capitaux au titre du développement de diverses applications de l’IA générative, les organisations peuvent saisir cette possibilité pour explorer la manière dont l’IA peut renforcer leurs capacités en ciblage marketing relationnel².

Se préparer à offrir une meilleure expérience

La mise en œuvre réussie du ciblage marketing relationnel repose d’abord sur une stratégie bien définie, ainsi que sur les réponses données aux questions concernant la technologie, les équipes et le canal de distribution. La mise en œuvre d’une solution NBA efficace améliorera non seulement l’expérience utilisateur, mais aussi l’ensemble des données économiques grâce à sa nature évolutive.

Si votre organisation est prête à explorer le processus de ciblage marketing relationnel, consultez le site www.ey.com/fr_ca/wealth-asset-management et engagez une discussion avec l’un de nos conseillers en gestion d’actifs et de patrimoine.