Depuis 2011, Zions Bank, petit établissement de l'ouest américain, a entièrement transformé ses processus de gestion de fraude grâce à des technologies de type "big data". Forte de l'expérience acquise et des infrastructures mises en place, elle commence désormais à étendre le champ d'action de cette initiative au marketing.
Pour mémoire, le projet initial consistait à collecter dans une gigantesque base de données (reposant sur un socle Hadoop) les informations issues des systèmes transactionnels et des équipements de sécurité (firewalls, serveurs web...) pour permettre de les analyser en (quasi) temps réel et détecter ainsi les attaques, vols de données et autres malveillances menaçant la sécurité des comptes des clients.
A ce jour, l'entrepôt stocke plus de 5 petaoctets de données, issus de 140 systèmes différents dont, entre autres, le cœur bancaire, les services en ligne, la gestion des crédits... Pour certains d'entre eux, la collecte est effectuée en temps réel tandis que, pour d'autres, l'alimentation est périodique. Par ailleurs, l'équipe comprend 2 "data scientists" (experts des données), chargés d'extraire du sens à partir de cette masse d'information brute.
Les résultats donnent (apparemment) toute satisfaction et les besoins continuent à croître. Malheureusement, la seule analyse de la fraude ne suffit plus à justifier les investissements nécessaires. Alors, les responsables du projet ont décidé d'ouvrir leur "trésor" à leurs collègues et, naturellement, les premiers intéressés sont les responsables du marketing, qui ont bien compris toute la valeur qu'ils pouvaient en retirer.
Un groupe dédié, baptisé "Marketing Insights", a donc été créé il y a 6 mois dans l'objectif d'identifier les opportunités d'utilisation des données disponibles et de dessiner les scénarios d'analyse qui pourraient être mis en œuvre pour, par exemple, définir des segments de clientèle plus précis, offrir des suggestions de produits plus pertinentes, prédire les comportements futurs des clients, optimiser l'exécution des campagnes marketing...
L'intérêt du dispositif "big data" pour ces besoins ? Toutes les données requises, précédemment dispersées dans des silos plus ou moins fermés, sont maintenant rassemblées dans un espace unique, autorisant des explorations inimaginables jusqu'alors. Un exemple saisissant : avant de lancer une option de dépôt de chèque sur mobile, la banque a pu d'abord estimer précisément le nombre de chèques déposés en agence par les clients utilisateurs de son application pour smartphone.
Les cas d'usage envisagés sont quasiment illimités et pourraient rapidement s'étendre à d'autres activités, notamment du côté du service client : les téléconseillers pourraient ainsi avoir à leur disposition un aperçu de la "valeur" et du risque de perte du client qu'ils ont au bout du fil et ajuster leur discours en conséquence.
En synthèse, la démarche de Zions Bank est exemplaire dans sa démonstration des innombrables possibilités offertes par les approches "big data" : en partant d'un projet spécifique, la banque découvre une myriade de nouvelles applications pour les données jusqu'alors enfouies dans son Système d'Information. Ce constat justifie donc une fois de plus la recommandation de lancer les initiatives "big data" sur la base d'un premier cas d'utilisation, tout en adoptant immédiatement une ambition stratégique.
Pour mémoire, le projet initial consistait à collecter dans une gigantesque base de données (reposant sur un socle Hadoop) les informations issues des systèmes transactionnels et des équipements de sécurité (firewalls, serveurs web...) pour permettre de les analyser en (quasi) temps réel et détecter ainsi les attaques, vols de données et autres malveillances menaçant la sécurité des comptes des clients.
A ce jour, l'entrepôt stocke plus de 5 petaoctets de données, issus de 140 systèmes différents dont, entre autres, le cœur bancaire, les services en ligne, la gestion des crédits... Pour certains d'entre eux, la collecte est effectuée en temps réel tandis que, pour d'autres, l'alimentation est périodique. Par ailleurs, l'équipe comprend 2 "data scientists" (experts des données), chargés d'extraire du sens à partir de cette masse d'information brute.
Les résultats donnent (apparemment) toute satisfaction et les besoins continuent à croître. Malheureusement, la seule analyse de la fraude ne suffit plus à justifier les investissements nécessaires. Alors, les responsables du projet ont décidé d'ouvrir leur "trésor" à leurs collègues et, naturellement, les premiers intéressés sont les responsables du marketing, qui ont bien compris toute la valeur qu'ils pouvaient en retirer.
Un groupe dédié, baptisé "Marketing Insights", a donc été créé il y a 6 mois dans l'objectif d'identifier les opportunités d'utilisation des données disponibles et de dessiner les scénarios d'analyse qui pourraient être mis en œuvre pour, par exemple, définir des segments de clientèle plus précis, offrir des suggestions de produits plus pertinentes, prédire les comportements futurs des clients, optimiser l'exécution des campagnes marketing...
L'intérêt du dispositif "big data" pour ces besoins ? Toutes les données requises, précédemment dispersées dans des silos plus ou moins fermés, sont maintenant rassemblées dans un espace unique, autorisant des explorations inimaginables jusqu'alors. Un exemple saisissant : avant de lancer une option de dépôt de chèque sur mobile, la banque a pu d'abord estimer précisément le nombre de chèques déposés en agence par les clients utilisateurs de son application pour smartphone.
Les cas d'usage envisagés sont quasiment illimités et pourraient rapidement s'étendre à d'autres activités, notamment du côté du service client : les téléconseillers pourraient ainsi avoir à leur disposition un aperçu de la "valeur" et du risque de perte du client qu'ils ont au bout du fil et ajuster leur discours en conséquence.
En synthèse, la démarche de Zions Bank est exemplaire dans sa démonstration des innombrables possibilités offertes par les approches "big data" : en partant d'un projet spécifique, la banque découvre une myriade de nouvelles applications pour les données jusqu'alors enfouies dans son Système d'Information. Ce constat justifie donc une fois de plus la recommandation de lancer les initiatives "big data" sur la base d'un premier cas d'utilisation, tout en adoptant immédiatement une ambition stratégique.
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