lundi, 14 juin 2021

SunTec : Pourquoi les stratégies de tarification ancestrales n’ont pas leur place dans le secteur bancaire moderne

La pandémie de Covid-19 a en fait déclenché des changements importants sur le marché bancaire en tant que banques faire face à des obstacles considérables, de la baisse des taux d’intérêt à un marché de plus en plus concurrentiel, aux défauts de paiement et maintenant même à l’inflation à venir. Bien que quelques-unes de ces modifications puissent être temporaires, certaines influenceront les modèles bancaires standard pour les années à venir. Cela poussera à son tour les banques à développer de toutes nouvelles capacités pour ajuster leurs opérations afin de naviguer dans le nouveau type et de sortir des opérations pandémiques plus puissantes que jamais. Dès que les banques auront réellement épuisé le levier des coûts, ce qui comptera vraiment pour les banques (et surtout leurs revenus) au cours de cette étape, c’est la tarification de leurs services et produits à mesure qu’elles se transforment en organisations alimentées par le numérique.

Il est important que les banques soient précises avec leurs techniques de taux si elles veulent rester performantes, mais les anciennes méthodes de taux n’aideront pas les banques à arriver. Au lieu de cela, ils doivent utiliser les technologies émergentes telles que le système expert et l’apprentissage automatique pour améliorer leurs méthodes de prix. Comment ?

Cartographier le passé pour piloter l’avenir

Le succès d’une était traditionnellement déterminé par une variété limitée de capacités, à savoir l’attribution de crédit, la gestion du capital, et opérations. Contrairement à aujourd’hui, il y avait traditionnellement très peu de distinction entre l’article d’une banque et ce que ses concurrents utilisaient, et il n’y avait souvent pas de véritable priorité accordée aux besoins des consommateurs. Aujourd’hui, les banques se préparent à l’échec si elles ne comprennent pas les besoins de leurs consommateurs. Les banques du futur devraient beaucoup mieux comprendre leurs clients et développer leurs capacités à favoriser un lien psychologique avec eux. Mais qu’est-ce que tout cela a pour finir avec les prix? Comme les préférences des consommateurs, les tarifs ne peuvent plus rester fixes. Les taux doivent changer pour s’adapter aux environnements micro et macro en développement.

Se concentrer sur une approche de tarification peut être plutôt une difficulté pour les banques. Cela dépend généralement du succès, de la part de marché, du paysage concurrentiel, de la perception des clients en matière de prix, de bénéfices et de prévisions de revenus, qui sont tous en constante évolution. Les banques sont désormais nécessaires pour ajuster les prix rapidement, ou peut-être corriger le cours en cours de route. Les méthodes de tarification standard ne sont pas équipées pour suivre ce rythme sans précédent et sont également vulnérables aux erreurs humaines. La bonne nouvelle est qu’il existe un service à ce dilemme : l’innovation.

Blocs de construction : capacités basées sur les données

L’intelligence artificielle (IA) continue pour gagner en popularité dans le secteur bancaire, et les banques ont commencé à utiliser l’innovation pour résoudre des difficultés plus complexes. Au début, l’IA était limitée aux fonctions orientées client telles que les chatbots et les assistants virtuels, en termes simples, la conversationnelle. Mais au cours des dernières années, les banques ont utilisé l’IA pour affiner les tâches intermédiaires telles que la prévention de la fraude, la segmentation des consommateurs, la vérification KYC, la souscription de crédit et la gestion des menaces.

La valeur la plus importante à laquelle l’IA contribue toute organisation est sa capacité à fournir des informations exploitables instantanées. Nous comprenons tous la valeur de la technologie grâce à sa capacité à analyser d’énormes quantités d’informations en très peu de temps, en particulier dans le secteur bancaire qui dispose de nombreuses informations sur les consommateurs. L’IA peut non seulement analyser les informations de la banque, mais aussi cartographier ces informations par rapport à des éléments externes – le tout en temps réel – pour aider les banques à atteindre des prix personnalisés et compétitifs. D’une certaine manière, cette technique cultive l’ouverture sur les variables qui sous-tendent chaque choix.

Une plate-forme de prix alimentée par l’IA permettra aux banques de suivre attentivement les modèles ayant une incidence sur les habitudes des consommateurs ainsi que sur le marché, puis de les corréler. ces aspects avec des coûts de produits compétitifs. Ils peuvent utiliser l’analyse pour comparer des scénarios de prix sans fin afin de créer des suggestions de tarifs plus optimisées. La technique des taux idéaux aidera les banques à gérer les attentes croissantes de leurs clients en prospectant, en faisant des ventes croisées, en incitant à la vente et en fidélisant leurs clients.

Les banques acceptant le numérique, leur principale préoccupation doit être de simplifier la vie de leurs consommateurs et leur expérience lisse et agréable. Les besoins des consommateurs doivent être au cœur de toute stratégie de transformation. Parallèlement à cela, les banques ont également la responsabilité de gérer les prix, d’augmenter la rentabilité, de promouvoir la durabilité et de contrer les obstacles dynamiques, parmi lesquels l’avènement de l’hyper-personnalisation.

Tarification hyper-personnalisée

Même avant la pandémie, les consommateurs s’habituaient actuellement aux marques qui les traitaient comme des personnes, comme des consommateurs distincts. Les fintechs et les énormes technologies ont ouvert une nouvelle ère d’hyper-personnalisation – et les consommateurs bancaires souhaitent exactement la même expérience. Ils s’attendent à ce que leurs banques comprennent leurs besoins et fournissent des services en conséquence.

En tant que dépositaires de grandes quantités de données, les banques ont un avantage distinct sur les fintechs, et l’IA peut aider à découvrir la valeur réelle de leurs données. Les plates-formes d’IA peuvent analyser les données à travers les silos pour comprendre les habitudes des clients, l’utilisation des services et même le désir de dépenser pour des produits ou des services. Les banques peuvent alors déterminer des taux basés sur des micro-segments et permettre aux consommateurs de comparer les prix en temps réel. Avant de se lancer dans cette aventure, les banques devront d’abord comprendre leurs besoins en matière de services, définir leurs priorités de tarification et, surtout, garantir une sécurité optimale des données.

En scannant et en évaluant les données, les banques peuvent s’éloigner vendre des articles identiques (exactement au même tarif) à différents clients et se concentrer plutôt sur le développement réel de valeur pour leurs consommateurs. L’accent mis sur ce type d’hyper-personnalisation aidera les banques à différencier leur marque, à augmenter leurs revenus et à améliorer l’inclusion monétaire.

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