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Comment les coopératives de crédit peuvent-elles utiliser les données transactionnelles pour se développer ?

Alors que les coopératives de crédit à travers le pays continuent d’évoluer vers des coopératives financières de nouvelle génération, elles se tournent de plus en plus vers des stratégies de données transactionnelles avancées comme différenciateur concurrentiel. Lisez la suite pour obtenir des conseils d’experts qui peuvent vous aider à déterminer comment tirer parti de vos données transactionnelles pour créer de la valeur pour les membres.

Dans le monde actuel des coopératives de crédit, les données transactionnelles sont tenues pour acquises. En tant que coopérative de crédit, vous ne considérez tout simplement pas les données circulant dans vos systèmes comme utiles pour bien plus que la conformité et la production de rapports. Mais cela est sur le point de changer. Pourquoi?

Parce que les données transactionnelles, c’est-à-dire les informations sur chaque transaction financière, offrent d’innombrables opportunités inexploitées de croissance et de création de valeur.

Les données transactionnelles ne concernent pas seulement les transactions. Il s’agit de chaque membre en tant qu’individu avec des interactions, des préoccupations et des intérêts uniques, qui sont tous enregistrés et analysés pour résoudre au mieux leurs problèmes et répondre à leurs besoins. Qu’il s’agisse de prêts, d’investissements, de paiements de factures, d’encaissement de chèques, etc., votre coopérative de crédit effectuera de nombreuses transactions. Et ça les données peuvent être utilisées de diverses manières puissantes que les membres commenceront à remarquer, même sans qu’ils sachent ce qui se passe dans les coulisses, car les résultats parlent d’eux-mêmes.

Mais étonnamment, un récent sondage que nous avons mené auprès des professionnels des coopératives de crédit indique que les données transactionnelles sont une ressource sous-utilisée dans les coopératives de crédit. La plupart des CU ne savent pas combien de données transactionnelles elles possèdent ou comment elles peuvent les utiliser plus efficacement pour gagner plus de membres, se développer plus rapidement et gagner en efficacité.

Si vous êtes l’un d’entre eux et que vous souhaitez savoir “Comment pouvez-vous commencer à utiliser les données transactionnelles pour la croissance de votre CU ?” Voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus populaires où vous pouvez exploiter les données transactionnelles et améliorer les produits et services, ainsi que des expériences de membres améliorées qui favorisent des relations plus solides et plus fiables.

Cas d’utilisation des données transactionnelles pour la croissance des coopératives de crédit

Les coopératives de crédit sont connues depuis longtemps pour leur capacité à établir des relations avec leurs membres et à offrir une expérience client supérieure, ce qui a contribué à accroître leur part de marché au cours des dernières années. Dans le monde actuel du Big Data, cependant, cultiver ces relations devient plus difficile, car il existe souvent de nombreuses façons différentes d’interagir avec vos membres – en ligne ou hors ligne – et divers outils et canaux à utiliser pour ce faire.

Il existe également de nombreuses façons d’analyser le comportement et les préférences de vos membres sur tous ces différents canaux et points de contact, mais comment pouvez-vous vous assurer que vous en tirez le meilleur parti ? La réponse réside dans l’exploitation des données transactionnelles.

Mais qu’est-ce que les données transactionnelles exactement ? Il s’agit simplement des détails d’un achat effectué par un consommateur – où il a fait ses achats, ce qu’il a acheté et combien il a dépensé. Par exemple, si j’utilise ma carte de crédit chez Starbucks, le flux de données indique que j’ai payé 5 $ chez Starbucks à Chicago le 14 février à 14h02.

La principale différence entre les données transactionnelles et les autres types de données client est leur actualité. Étant donné que les consommateurs effectuent des achats tous les jours, ces informations peuvent être utilisées pour créer des campagnes de marketing très opportunes qui seront considérées par vos membres comme pertinentes pour leur vie.

Voici quelques-unes des façons dont les coopératives de crédit peuvent utiliser les données transactionnelles pour stimuler la croissance :

Cas d'utilisation des données transactionnelles pour la croissance des coopératives de crédit

1. Identifiez les véritables moteurs des sentiments des membres

Les coopératives de crédit se concentrent depuis longtemps sur leurs membres, ce qui leur permet d’instaurer la confiance et la loyauté. Mais alors que tant de concurrents se disputent les affaires de leurs membres, les coopératives de crédit doivent s’assurer qu’elles peuvent fournir les services que les membres veulent et apprécient.

L’un des principaux moyens d’y parvenir est l’analyse des sentiments des données transactionnelles, qui permet aux coopératives de crédit d’identifier ce qui motive vraiment les sentiments et les réactions de leurs membres. Cela contribue à créer une interaction plus significative entre les membres et leur coopérative de crédit – et à son tour, augmente la satisfaction des membres, ce qui est un énorme moteur de croissance.

2. Comprendre comment les membres utilisent vos produits et services

Vos membres interagissent activement avec vos produits et services, ce qui signifie que vous disposez d’une multitude de données transactionnelles à portée de main. Vous pouvez utiliser ces données pour comprendre comment les membres utilisent vos produits et services et ce qu’ils attendent de leur caisse populaire.

Par exemple, vous pouvez utiliser les données transactionnelles pour identifier les membres qui utilisent régulièrement les services bancaires mobiles et qui pourraient bénéficier d’une solution de paiement mobile. L’ajout de paiements mobiles à leur gamme de services existants les aiderait à mieux gérer leurs finances et à rester en contact avec votre caisse populaire.

Une fois que vous avez identifié ces types d’opportunités, vous pouvez contacter directement ces membres avec des offres personnalisées pour de nouveaux produits et services qui les aident à atteindre leurs objectifs financiers.

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3. Établir une base de référence pour l’engagement des membres

Avec tant d’enjeux dans le monde bancaire, la mesure de l’engagement des membres est l’un des éléments d’information les plus importants que toute coopérative de crédit puisse recueillir. Le défi est de pouvoir mesurer où les membres interagissent avec votre entreprise, où ils abandonnent et où ils partent. En analysant les données transactionnelles de canaux tels que les services bancaires en ligne, les guichets automatiques, les succursales de détail et les applications mobiles, vous pourrez évaluez les performances sur tous vos canaux et établissez une base de référence pour les initiatives d’engagement à venir.

Lorsque les membres des coopératives de crédit atteignent ou dépassent cet engagement de base, vous pouvez constater une croissance positive dans tous les domaines de l’engagement et de la rétention des membres. En outre, cela aide à augmenter le nombre de membres en augmentant les ouvertures de nouveaux comptes en tant que références.

4. Predict evolving member behavior with data modeling 

With the advent of advanced data analytics and predictive modeling in finance and banking, credit unions have access to more information about members than ever before. However, as with most industries, it’s not so much about having access to the data as it is being able to make sense of it. With all this data available, credit unions can use predictive data modeling to get a better idea of where members may be headed and what they’ll want next — and how they can adapt to provide those services in a way that ultimately increases revenue while delivering an outstanding experience. 

The use of predictive modeling enables credit unions to look beyond their current member base to reflect back how those members have evolved over time. This helps you to create a portrait of who your current members are; what they’ve done in the past; how they’ve behaved; and how that behavior could evolve in the future. 

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5. Anticipate member needs 

By itself, transactional data can be overwhelming and difficult to use. However, when combined with other data sources, it can provide valuable insights for credit unions. 

Transactional data is a powerful insight source that allows credit unions to better understand and anticipate member needs, which ultimately leads to more effective engagement and higher member loyalty. 

By understanding transactional data, credit unions can create targeted campaigns that encourage members to: 

  • Use their debit card more often 
  • Apply for an auto loan (based on activity at the dealership) 
  • Sign up for a retirement savings account (based on grocery purchases) 
  • Open a home equity line of credit (based on home improvement purchases)

To build all these use cases, you need to ask the very fundamental question of how to build a data bank and a data department. And once you cross that bridge, a solid data governance framework for a single source of truth.

6. Faites du marketing ciblé

Les coopératives de crédit ont toujours utilisé la segmentation pour gérer leurs efforts de marketing et de vente. Mais l’approche actuelle de la segmentation est décevante.

La segmentation traditionnelle des coopératives de crédit est basée sur la démographie, l’utilisation des produits et la valeur à vie. Vous devriez toujours utiliser des informations démographiques, mais si c’est tout ce dont vous avez besoin, vous laissez beaucoup de potentiel à la hausse sur la table.

Afin d’arrêter de laisser un potentiel de hausse sur la table, les coopératives de crédit doivent commencer à utiliser les données transactionnelles dans leurs stratégies de segmentation.

Les données transactionnelles peuvent vous aider à identifier des comportements spécifiques pour chacun de vos membres. Plus les données sont granulaires, plus vous pouvez obtenir d’informations sur le comportement de vos membres.

Voici quatre façons d’utiliser les données transactionnelles pour développer des campagnes marketing ciblées qui atteignent des segments spécifiques :

  • Utilisation de l’historique des transactions d’un membre pour déterminer les produits ou services dont il a besoin
  • Déterminer quand les membres doivent être contactés au sujet d’un produit ou d’un service
  • Identifier de nouveaux déclencheurs d’offres (c’est-à-dire lorsqu’un membre effectue un dépôt important)
  • Aviser les membres qu’ils ont une dette à taux d’intérêt élevé

7. Reduce risk and fraud 

Credit unions are always looking for more efficient ways to reduce risk and fraud in their organizations. In the past, many institutions have relied on consumers’ credit scores, which may seem obvious but also has its downsides. 

The problem with using credit scores as a measure of risk is that it takes into account all types of consumer spending, not just relevant spending categories or types. Many consumers who have healthy financial habits may still have poor credit due to factors outside their control, such as medical bills or even student loans. 

The better metric for measuring risk is transactional data, which shows how much money a person spends each month (and on what) and how often the individual pays his or her bills on time. Most importantly, transactional data allows credit unions to help reduce risk and fraud.  

Zuci’s Credit Underwriting Solution – HALO helps credit unions reduce credit risk and minimize the overall credit cost by improving the quality of loan disbursals. HALO can also enhance the underwriting process efficiency by reducing the time lost on bad clients, thus increasing the number of right approvals. 

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8. Optimiser les dépenses globales

L’une des utilisations les plus importantes des données transactionnelles consiste à optimiser ou à réduire les coûts d’exploitation globaux. Les coopératives de crédit peuvent mieux comprendre où va leur argent durement gagné et comment elles peuvent créer plus d’économies en utilisant des données transactionnelles.

Par exemple, les analyses peuvent montrer que les membres utilisent plus que jamais les guichets automatiques hors réseau, ce qui est un signal d’alarme pour les dirigeants des coopératives de crédit. Cependant, l’analyse des données peut également révéler qu’il peut s’agir d’une erreur de l’utilisateur – les membres peuvent ne pas savoir qu’il existe un réseau de guichets automatiques à proximité où ils pourraient économiser sur les frais. Dans ce cas, les coopératives de crédit peuvent utiliser les informations issues des données transactionnelles pour mettre en œuvre des localisateurs GPS ou mobiles afin d’aider les membres à trouver le guichet automatique le plus proche du réseau.

Voici quelques exemples pour optimiser ou réduire le coût d’exploitation global à l’aide de données transactionnelles :

  • Identifiez les membres inactifs depuis longtemps et offrez-leur des incitatifs pour poursuivre leur relation bancaire avec votre caisse populaire.
  • Identifiez les membres dont le solde moyen des prêts est faible et offrez-leur des incitations à contracter des prêts plus importants à l’avenir.
  • Identifiez les membres qui ont un solde nul ou très faible sur leurs comptes chèques et incitez-les à augmenter le solde (cela améliore votre marge d’intérêt nette).

How your credit union can get started with a data strategy? 

Credit unions lag behind other financial institutions when it comes to the use of data analytics. For instance, a recent report from the Credit Union National Association stated that only a tiny percentage of credit unions currently use advanced analytics, compared to banks. 

Credit unions have been slower to adopt advanced analytics for several reasons. First, credit unions often struggle with data integration and management. Second, credit union executives tend to be more conservative than their banking counterparts and are less likely to embrace big changes in technology at an enterprise level. Finally, some credit unions lack the talent needed to drive growth through analytics and data science initiatives. 

For these same reasons (particularly the first two), credit unions also lag behind in their adoption of data-driven marketing techniques. And this is a loss because it’s a missed opportunity for growth that can be addressed relatively quickly by leveraging existing customer data assets.  

In fact, several credit union marketing leaders have already successfully implemented micro-segmentation and triggered messaging programs that leverage member transaction data to drive increased engagement and loyalty among members as well as new account acquisition efforts. 

Avantages d’une bonne stratégie de données pour votre caisse populaire

Les coopératives de crédit font face à de nombreux défis. Ils doivent satisfaire les besoins des membres, offrir un service à la clientèle de qualité et maintenir la rentabilité. Afin d’atteindre ces objectifs, les coopératives de crédit doivent adopter de nouvelles technologies et transformer leur mode de fonctionnement.

Avantages d'une bonne stratégie de données pour votre caisse populaire

Avec une bonne stratégie de données en place, votre coopérative de crédit peut se concentrer sur ce qui est important : servir les membres.

Une bonne stratégie de données sur les caisses populaires vous permettra de :

  1. Associez plus étroitement vos produits et services aux tendances du marché et aux besoins des membres.
  2. Augmentez l’adoption de la solution et personnalisez l’engagement en adaptant les promotions aux profils spécifiques des membres.
  3. Atténuez les risques en découvrant des modèles qui pourraient conduire à des fraudes ou à des erreurs dans les projections de dépenses.
  4. Gagnez du temps et de l’argent en automatisant de nombreux processus manuels de tabulation des données.

Final Thoughts 

There is an old saying, “you don’t know what you don’t know.” This certainly holds true for credit unions that are not using transactional data in their growth strategy.  

It is a safe bet that the majority of credit unions are not using transactional data because it is expensive and difficult to access. But with the right technology and partners, this information can yield amazing results. 

With credit unions across the country thriving and surviving in the face of increasingly intense competition from banks, it’s clear that transactional data strategies are critical for growth.  

 

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Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Assistant Marketing Manager @ Zuci Systems.

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