Améliorer ses performances en sachant faire parler les données

Améliorer ses performances en sachant faire parler les données
DR THIERRY MONNIER, RESPONSABLE DU RÉSEAU DE THÉLEM ASSURANCES

Si l'analytics n'est pas un concept nouveau, la méthode est de plus en plus utilisée pour le ciblage marketing et la lutte contre la fraude.

De plus en plus de données sont disponibles dans les systèmes d'information, sur les réseaux sociaux, etc. L'analytics, c'est la capacité à les utiliser, les traiter avec différents algorithmes pour les croiser, les corréler. L'objectif est de faire parler ces données pour détecter les comportements frauduleux, les risques de résiliation, ou encore répondre à des questions relatives au métier. Pour cela, sont utilisés l'informatique décisionnelle, les statistiques, les probabilités et le data mining (l'exploration de données). « L'analytics a une dimension prédictive qui permet d'envisager différents scénarios et de prévoir le futur », note Christian Lhermite, directeur stratégie secteur assurance de l'éditeur SAS.

Des leviers de prospection encore inexploités

« Les assureurs sont très avancés sur l'analytics technique, utilisée par les actuaires pour le calcul des primes, par exemple. Mais il y a des potentiels nouveaux, comme de disposer d'une meilleure connaissance du client et de son risque, ou lutter contre la fraude. Les assureurs qui cherchent des marges de manoeuvre sont en cours de réflexion sur ces sujets », souligne Jean-François Gasc, responsable de l'activité conseil pour le secteur de l'assurance chez Accenture.

Il faut dire que l'accès à de gros volumes de données est facilité par l'évolution des technologies, et le coût du stockage informatique baisse. « Dès qu'il y a une problématique métier, avec une ressource financière ou humaine qui n'est pas infinie, l'analytics a un intérêt. Elle peut apporter des réponses dans de nombreux domaines en agissant sur des leviers jusqu'ici non révélés », explique Gontran Peubez, senior manager conseil assurance chez Deloitte. Côté marketing, l'analytics permet, par exemple, de mieux cerner le comportement des clients et prospects, ce qui signifie, d'une part, de mieux appréhender les risques et de mieux les sélectionner, mais également de proposer des produits complémentaires, de faire monter en gamme le client, d'anticiper ses comportements. « Marier les données comportementales du client, obtenues notamment via sa navigation sur Internet, à ce que l'on sait déjà de lui est une opportunité évidente pour obtenir des segmentations plus fines, baisser ses coûts d'acquisition ou accroître sa rétention », ajoute Jean-François Gasc.

Une technique complexe et coûteuse

L'analytics est également un bon moyen de gagner en efficacité opérationnelle. Par exemple, on peut calculer dans quels cas il est rentable de diligenter un expert lors d'un sinistre. Nombre d'assureurs emploient aussi l'analytics pour lutter contre la fraude des distributeurs et des clients. « Ces sujets émergent depuis deux ans, et les assureurs français ont des projets. Certains pays où la crise est intervenue plus tôt, comme l'Italie, sont plus avancés », précise-t-on chez Accenture.

Les courtiers sont également concernés par l'analytics. S'ils font de la délégation de gestion, s'ils ont un portefeuille de clients très hétérogène, ils ont besoin d'une capacité d'analyse très précise. « En théorie, les petits courtiers sont ceux qui peuvent le moins gaspiller leurs ressources. Ils auraient le plus besoin d'outils d'analytics. Actuellement, ils ne le font qu'avec leur intelligence. Demain peut-être, certains outils seront à leur portée. Néanmoins, il faut bien reconnaître que l'analytics s'adresse avant tout aux gros acteurs », explique Gontran Peubez.

En théorie, les petits courtiers pourraient utiliser l'analytics pour savoir quelles offres répondraient le mieux aux besoins de leurs clients. « Toutefois, ce n'est pas réalisable pour des raisons de ressources : la mise en oeuvre de tels projets est chère et complexe par rapport à leurs moyens », regrette Marc Atallah, associé risk advisory chez Deloitte.

Des compagnies proposent l'analytics à certains de leurs agents généraux, d'autres ont mis en place un système de syndication, de paiement pour ceux qui sont intéressés. « La difficulté est de montrer à ses réseaux de distribution qu'une meilleure compréhension du client est capitale. Les distributeurs ne voient pas l'intérêt d'optimiser des portefeuilles qui tournent beaucoup. De plus, avoir une vision 360° n'a que peu d'intérêt si leur offre est très ciblée », note Jean-François Gasc.

L'intelligence n'est utile que si l'on s'en sert

Si l'analytics est la capacité à transformer une masse de données en quelque chose d'intelligible et d'intelligent, il faut cependant ensuite utiliser les résultats en les traduisant en actions concrètes. « On peut avoir des services analytiques très performants, mais être freiné ensuite par la capacité des métiers à utiliser ou non ces connaissances. Par exemple, d'une segmentation client, il faut déduire un plan de segmentation, et réussir à redescendre jusqu'au niveau des agents généraux », prévient Xavier Cimino, responsable des activités marketing et analytics chez Accenture. Cela nécessite un effort de conduite du changement pour adapter les processus, la culture et le comportement des salariés. « Les équipes en interne doivent être convaincues. Souvent, il arrive que les services marketing travaillent à l'intuition, et les collaborateurs ont du mal à introduire des éléments plus objectifs, à accepter une culture dirigée par les données, où l'analytics peut donner des résultats contre-intuitifs », précise Marc Atallah.

Pour faciliter son adoption, mieux vaut donc le positionner comme un outil d'aide à la décision, apportant un éclairage nouveau, et ne pas imposer ses conclusions. « L'analytics doit être repositionné au bon niveau, sans arrogance. Il est possible de favoriser son adoption par la preuve. Il faut construire la conviction, la croyance dans le fait qu'il peut apporter un éclairage que nous sommes nous-même incapables d'avoir », conclut Xavier Cimino.

GONTRAN PEUBEZ, SENIOR MANAGER CONSEIL ASSURANCE CHEZ DELOITTE

« Réussir à prendre de la hauteur »

  • Quels marchés utilisent-ils le plus l'analytics ?

Le marché anglais, qui est très différent du marché français, a une longueur d'avance. Les assureurs y utilisent régulièrement l'analytics sur des problématiques précises. Les Anglo-Saxons ont une culture de données plus forte et disposent aussi d'informations de nature différente. Leurs consommateurs sont d'accord pour donner de nombreuses informations si cela leur permet d'avoir un meilleur service et un meilleur prix. La culture des Français et la loi informatique et liberté restreignent le nombre de données disponibles et exploitables. Cependant, le secteur de la grande distribution est moteur, et les banques ont bien avancé.

  • Et chez les assureurs français ?

Ils n'y ont pas un recours systématique. Néanmoins, certains facteurs devraient aider à son développement : l'assurance française est un marché très concurrentiel. Il faut donc aller chercher la valeur en ciblant mieux le client, en le retenant et en réduisant la fraude. Les budgets marketing n'étant pas infinis, il faut bien choisir les clients, pour les travailler au mieux. L'analytics peut être une réponse, mais il faut réussir à prendre de la hauteur, pour exprimer sa problématique et voir comment la résoudre au-delà des contraintes quotidiennes.

THIERRY MONNIER, RESPONSABLE DU RÉSEAU DE THÉLEM ASSURANCES

Un outil pour optimiser l'implantation d'agences

« Depuis deux ans, nous utilisons systématiquement un outil nous permettant de valider l'implantation ou non d'une nouvelle agence. Nous y injectons des données sur la localisation de nos clients, le chiffre d'affaires qu'ils représentent dans la zone, le type de contrats dont ils disposent... Nous chargeons également dans le système les zones de prospection prioritaire de nos agents, ce qui nous permet de bien identifier les maillages, d'éviter les recouvrements et de vérifier le degré de cohérence avec les bassins de vie de l'Insee. Nous intégrons aussi des données marché, comme le potentiel assurable, la typologie des clients, le revenu moyen du bassin de vie, le chiffre d'affaires assurantiel de la zone, s'il est en hausse ou en baisse... Nous avons prévu de créer dix points de vente par an. Nous ne devons pas nous tromper, car nous investissons près de 200 000 E pour chaque agence. Nous recevons des créateurs qui nous présentent leur projet, et nous utilisons cet outil pour en étudier la cohérence, s'il est viable de créer un point de vente dans leur zone. Jusqu'à présent, la théorie a toujours été confortée par la réalité. »

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