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Des données qualifiées pour plus de précision et d'impact

Ce jeudi 21 mars 2019, près de 80 professionnels Marcom s'étaient donné rendez-vous au Sobogusto pour assister au premier Apéro Marketers de l'année. Les experts locaux et internationaux ont partagé leurs bonnes pratiques et cas clients, tout en discutant des prochaines tendances "data" et des dernières solutions innovantes visant à décupler la puissance des stratégies Marketing.

Erica Leclercq (Head of Operations & Strategy, Farvest Group) a officiellement lancé ce nouvel Apéro Marketers, en soulignant que "tous les acteurs évoluaient désormais dans une nouvelle ère basée sur l'or noir du XXIème siècle : les données". Elle a par la suite donné la parole aux experts digitaux de la Banque Internationale à Luxembourg, pour une présentation intitulée "AI from standards to marketing use cases" : Emilia Tantar (Head of Artificial Intelligence & Big Data), David Recchia (Chief Data Officer) et Laurent Lava (Data Scientist).

 

La qualité de la donnée au cœur de la transformation de la banque

Dr. Emilia Tantar a tout d'abord défini l'Intelligence Artificielle, "la théorie et le développement par les systèmes informatiques, capables de réaliser des tâches généralement effectuées par l'intelligence humaine". Elle a également souligné que d'après une étude publiée par MMC Ventures, sur les 2830 startups qui proposent des services d'IA, seules 60% utilisent véritablement cette technologie. Comme l'explique le Dr. Tantar, ces techniques d'IA sont apparues dès les années 50, mais elles ont uniquement pu être exploitées grâce aux unités graphiques arrivées en 2010 : "l'IA peut maintenant être utilisée en masse. C'est une certitude". Elle a par la suite partagé un premier exemple dont les marketers peuvent bénéficier : la génération via l'IA de visages humains, qui comme ils n'existent pas, ne nécessitent pas d'autorisation pour être utilisés à des fins marketing. "Dans le domaine de la finance, les processus et méthodes autour de l'IA sont définis, également par le régulateur local, la CSSF. Ainsi, 5 axes font office de base et ne doivent pas être ignorés : la donnée, sa gouvernance, l'éthique, la technologie en elle-même puis son interprétation, en interne ou/et avec des partenaires externes," a expliqué Emilia Tantar. Ainsi, ces piliers peuvent être utilisés pour différentes études de cas, avec pour but d'optimiser les processus, d'accélérer le développement de produits et services personnalisés, d'aider à la décision, etc.

Laurent Lava, Data Scientist à la BIL, a ensuite présenté un cas concret ayant permis d'améliorer les résultats de campagnes marketing et ainsi d'augmenter les taux de conversion, en utilisant le Machine Learning. "Tout d'abord, il faut sélectionner des caractéristiques spécifiques pour tous les clients, et définir si oui ou non ils ont le produit. Ensuite, on divise le set en deux : apprentissage et test. La phase apprentissage permet de construire l'algorithme, et donc de trouver les règles qui séparent les gens qui ont le produit des autres. On l'applique sur la base test pour avoir si on arrive à prédire, grâce à ces règles," explique l'expert. Ensuite vient le temps de la comparaison et de la vérification. Ainsi s'aperçoit que des clients n'ont pas le produit malgré le fait qu'ils rentrent dans les critères : sont-ils plus aptes à souscrire à un produit ? Des campagnes peuvent donc être ciblées vers ces prospects.

David Recchia s'est quant à lui intéressé à la donnée, sans qui les technologies d'IA et autres algorithmes ne sont pas en mesure d'être développés. Pour le Chief Data Officer de la BIL, "la banque est en train de refondre la totalité de son écosystème data, car si on veut que l'IA fonctionne, il faut travailler la data management. La qualité des données est clé : il faut l'augmenter en utilisant de nouvelles façons de collecter, vérifier et corriger". Il a également souligné l'importance de l'intégration de ces nouveaux modèles qui peuvent être un challenge, notamment lorsqu'il s'agit de modèles tournant en temps réel. Puis, le CDO a insisté sur l'importance de développement des compétences et de la formation, la data et les nouvelles technologies représentant souvent un changement important pour les collaborateurs et les départements marketing, en terme de culture, voire d'acceptation : "il ne faut pas opposer technologies et humains. Il faut expliquer et leur faire comprendre les bases du Machine Learning". Il a conclu en expliquant qu'avec l'arrivée de nouveaux joueurs, les banques travaillent différemment et doivent désormais exploiter la data de manière directe. Ainsi, à la BIL, les 3 piliers de la chaine de valeur data sont : "data warehouse" ou la transformation d'un entrepôt en une bibliothèque qualifiée, "quality management" avec un focus important sur la qualité, et "exploitation", permettant de rendre la banque "data-driven".

 

Maîtriser le parcours client

Mostafa Dziri (Manager, Business & Decision) s'est quant à lui intéressé à la donnée client, à son importance dans la prise de décision ainsi qu'à son impact sur les stratégies et actions marketing. "Le marketing a toujours été l’un des domaines les plus innovants en matière d’analyse prédictive et de données.  De ce fait, la plupart des entreprises utilisent déjà aujourd'hui des solutions de suivi digital (Google Analytics ou Adobe Analytics), un outil de parcours client (tel que Selligent ou Adobe Campaign) ainsi qu´une plateforme de gestion des données", explique l'expert digital, qui souligne que les données restent malgré tout largement sous-utilisées et que les outils campagnes sont encore trop souvent drivées par des règles et non pas par la prédictif. Il ajoute : "Or, c'est justement là où la data peut aider, en analysant davantage de facteurs que l'humain ne peut en traiter. On peut désormais optimiser chaque étape du parcours client en adoptant des modèles prédictifs : le CRM permet de mieux conseiller et de recommander, et le taux de churn permet de limiter la perte de clients". La société Business & Decision propose ainsi plusieurs services, de l'atomisation du back et front-office, la détection de fraude et le pricing, l'optimisation des modèles CRM, etc. Mostafa Dziri a conclu son intervention en partageant un cas client et son impact : une banque au Luxembourg avec le projet de créer un score d'appétence crédit pour le développement de son marketing.