Data driven UX : méthode appliquée à la banque et à l’assurance

Longtemps précurseurs dans une utilisation pointue de la donnée (trading algorithmique dans la banque, évaluation des risques dans l’assurance), les secteurs de la banque et de l’assurance seraient soi-disant moins soumis aux risques que d’autres à l’arrivée d’acteurs digital natives.

Pourtant, de nombreux exemples récents illustrent la montée en puissance de nouveaux acteurs :

  • En avril 2020, Alan, la start-up française de l’assurance annonçait une levée de fonds de 50 millions d’euros afin de poursuivre la digitalisation du secteur de l’assurance santé.
  • Sur la scène de l’assurtech européenne, la start-up suisse wefox, désormais installée en Allemagne, se pose en concurrent majeur avec un financement total s’élevant à un peu plus de 265 millions de dollars.
  • Côté B2B, de nouveaux acteurs s’inscrivent également comme des partenaires importants pour les plus grandes compagnies d’assurance. Nous pouvons citer par exemple Shift Technology, spécialisé dans la gestion de la fraude en assurance, dont le financement atteint 88 millions d’euros.

Les banques et assurances ont l’avantage de disposer d’une clientèle relativement captive, et d’un volume de données important qui permet d’adapter très finement l’expérience utilisateur. Les principales sources de croissance économique sont donc l’up-selling et le cross-selling destination de clients déjà connus. Ces deux secteurs ne sont toutefois pas similaires en tout point : en effet, alors que les banques disposent d’une relation quasi-quotidienne avec leurs clients, les besoins des clients en assurance (hors maladie) sont plus contextuels et principalement liés à des sinistres.

Si l’ordre n’est pas totalement chamboulé, comme le montre les études Colombus Consulting « Digitalisation de la banque” et “Digitalisation de l’assurance”, les banques et assurances digitales se démarquent sur l’expérience proposée et la pertinence de leurs sites web. L’arrivée sur le marché et la croissance de ces acteurs contraignent les acteurs historiques à s’adapter.

Si l’utilisation des données s’est largement démocratisée au cours de ces dernières années, ce processus de digitalisation s’est d’autant plus accentué à la suite de la première vague de la crise pandémique de la COVID-19. Dans un contexte où il est moins aisé d’échanger avec ses clients du fait des mesures de confinement, le caractère stratégique de la collecte des données s’est affirmé ces derniers mois. Parler de données digitales, en particulier dans le secteur des services financiers, revient à ouvrir la boîte de Pandore. Les ressources y sont nombreuses et variées. Pour n’en citer que quelques-unes : données clients, données d’usage, données personnelles, données
basées sur le revenu.

Dans ce livre blanc, Colombus et AT Internet souhaitent se concentrer sur un type de donnée particulier : les données d’usage des plateformes. Ces données sont une formidable source d’amélioration de l’expérience numérique et donc de la satisfaction client. Notre conviction est qu’une expérience utilisateur agréable est un facteur de différenciation important dans une relation B2C digitale.

Dès lors, qu’est-ce que le data-driven UX ? Le concept tend à avoir été supplanté par des domaines plus en vogue tels que l’optimisation du taux de conversion, aussi connue sous le nom de CRO (Conversion Rate Optimization).
Le data-driven UX a pour objectif de construire les meilleures expériences et interfaces possibles en utilisant toutes les sources de données utilisateurs disponibles, qualitatives comme quantitatives.

Comme toute méthodologie, il ne faut pas exclure de rencontrer des freins à son application. Ce n’est pas une formule magique et la méthodologie demande une certaine maturité en interne. Nous détaillerons au sein de ce livre blanc les grandes étapes nécessaires à sa mise en place.

Bonne lecture.

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