Les banques n'ont pas de problème d'engagement. Elles ont un problème d'activation.

La gamification, la fidélisation et la personnalisation peuvent toutes améliorer l'engagement des utilisateurs des services bancaires numériques. Mais leur efficacité repose sur un même principe : transformer les données financières en un contexte exploitable par la banque. 

Moneythor et Soluix ont récemment réuni à Jakarta des dirigeants du secteur bancaire de détail pour une discussion à huis clos sur l'adoption de l'IA et l'engagement client. 

Quatre hypothèses sont revenues suffisamment souvent pour mériter d'être examinées. 

La gamification peut-elle créer un engagement durable ? Les programmes d’engagement sont-ils pertinents pour les clients disposant de faibles revenus ? La fidélité n’a-t-elle de valeur que lorsque les clients augmentent leurs soldes ? Et lorsqu’un client choisit une banque principale, est-ce finalement la meilleure offre qui l’emporte ? 

Chaque question met en lumière un aspect différent de l'expérience client. 

Mais derrière tout cela se cache la même contrainte : la capacité d'une banque à comprendre ce qui se passe dans la vie financière d'un client et à agir en conséquence au bon moment. 

Cela commence par les données. 

La gamification fonctionne lorsqu'elle crée une habitude financière 

La gamification peut stimuler l'engagement dans le secteur bancaire lorsqu'elle est associée à un mécanisme financier utile. En revanche, lorsqu'elle est uniquement liée à une récompense, son effet tend à s'estomper. 

Pour les banques qui ciblent une clientèle plus jeune, cette distinction est importante. 

L'âge médian en Indonésie est de 30,7 ans, la génération Z et les Millennials représentant ensemble environ la moitié de la population. La clientèle des banques numériques est souvent encore plus jeune, ce qui rend la fidélisation après l'acquisition particulièrement difficile. 

Mais les banques doivent se montrer prudentes avant d'associer un plus grand nombre de jeux à un public plus jeune, et ce pour deux raisons. 

Premièrement, l'attention et la valeur financière ne sont pas nécessairement détenues par les mêmes clients. Recherche générationnelle en Indonésie Cela suggère que les marques qui cherchent à capter l'attention de la génération Z risquent de négliger les Millennials, qui se trouvent actuellement à un stade de leur vie où leur pouvoir d'achat et leur influence financière au sein du foyer sont plus importants. 

Deuxièmement, le mécanisme importe plus que l'interface. 

Les recherches sur la gamification des services bancaires mobiles mettent systématiquement en évidence des effets positifs sur l'engagement et les comportements financiers. Cependant, les badges, les bonus ponctuels et le déblocage de niveaux ne sauraient remplacer la formation de véritables habitudes. Une fois l'effet de nouveauté ou la récompense passé, une partie des comportements qu'ils ont engendrés disparaît avec lui. 

Cela permet aux banques de réaliser un test utile avant de consacrer du temps d'ingénierie à une initiative de gamification : si le mécanisme était désactivé demain, le client aurait-il encore une raison de continuer à adopter ce comportement ? 

Le marché indonésien en offre de bons exemples. La carte Kartu Untung de Superbank, développée avec KakaoBank, et le système d'arrondi Tabungmatic de Bank Saqu ancrent l'engagement client dans de véritables mécanismes financiers plutôt que dans une simple accumulation de points.  

Dans chaque cas, la couche ludique s'appuie sur un élément utile. Ludifiez l'habitude, pas seulement l'interface. 

Pour en savoir plus : Décryptage de la gamification dans le secteur bancaire numérique. 

L'engagement du marché de masse n'attend pas un équilibre croissant 

Les programmes de fidélisation peuvent être efficaces auprès des clients dont les revenus sont stables. En Indonésie, ces clients ne constituent pas un segment de niche ; ils représentent une part importante du marché. 

Deux hypothèses issues des discussions de Jakarta sont ici indissociables. La première est que la fidélité et l'engagement ne portent leurs fruits que lorsque les revenus ou l'épargne du client augmentent. 

La seconde raison est que les consommateurs du marché de masse, disposant d'un revenu disponible limité, ont besoin de cas d'utilisation différents. 

Lues côte à côte, la seconde répond à la première. 

Recherche s'appuyant sur des données de la Banque mondiale et du BPS L'étude révèle que la classe moyenne indonésienne est passée de 21,451 TP3T de la population en 2019 à 17,131 TP3T en 2024, tandis que la classe moyenne en devenir et les groupes en dessous représentaient au total 185 millions de personnes en 2023. 

Le client à faible marge n'est donc pas un segment nécessitant une fonctionnalité supplémentaire. Il représente une part importante du marché potentiel des services bancaires de détail. Enquête de l'OJK pour 2025 Cela met en lumière une autre dimension du problème. L'inclusion financière s'élève à 80,511 TP3T, contre 66,461 TP3T pour la culture financière. 

La plupart des Indonésiens ont désormais accès aux services financiers. Cependant, une minorité possède les connaissances et les outils nécessaires pour en tirer pleinement parti. L'accès était le problème de la décennie précédente, tandis que l'utilisation l'est aujourd'hui. Cela modifie la nature même de l'engagement. 

Examen par J-PAL des interventions en matière d'épargne Des études menées dans des pays à revenu faible et intermédiaire ont montré que les produits d'épargne par engagement, des dispositifs volontaires mis en place par les individus pour épargner, peuvent aider les personnes vivant dans la pauvreté à constituer une épargne même sans augmentation de leurs revenus. 

Le travail de la Fondation Grameen avec CARD Bank aux Philippines Cela illustre pourquoi. La banque a d'abord supposé que l'ouverture des comptes posait problème. Or, l'acquisition de comptes fonctionnait déjà. Le véritable problème est apparu ensuite : 58% de comptes nouvellement ouverts n'ont enregistré aucune transaction après leur ouverture. 

Ce qui a permis de modifier les comportements, ce n'est pas simplement une meilleure incitation financière, mais la définition d'objectifs et d'objectifs d'épargne clairs et personnalisés. Il est donc fort probable qu'un engagement constructif soit d'autant plus important lorsque les revenus sont limités. Un client disposant d'un excédent important peut absorber une facture impayée ou une dépense imprévue. Ce qui est impossible pour une personne dont la marge de manœuvre est faible. 

Il est donc nécessaire de modifier les mécanismes. Les micro-objectifs peuvent jouer le même rôle que l'accumulation de patrimoine pour les clients disposant d'un excédent. Les arrondis peuvent remplacer les versements forfaitaires importants. Visibilité des habitudes de dépenses, prévisions de trésorerie et incitations à optimiser le calendrier de facturation peut apporter plus de valeur qu'une autre campagne de vente croisée. 

Il ne s'agit pas d'une stratégie d'engagement moindre, mais d'une stratégie différente, conçue en fonction d'une réalité financière différente. 

Pourquoi les clients choisissent une banque : la confiance et la commodité priment sur le taux 

L'offre bancaire la plus avantageuse finit-elle par l'emporter ? Généralement, pas à elle seule. 

Enquête mondiale NextWave d'EY sur les services bancaires aux consommateurs Les résultats ont montré que la confiance dans la relation financière principale des répondants indonésiens était fortement influencée par des facteurs relationnels personnels, avant même les facteurs liés au produit. 

Des recherches distinctes sur le choix des banques en Indonésie vont dans le même sens, tandis que les recherches de McKinsey ont souligné l'importance persistante de la commodité malgré la croissance de l'adoption du numérique. 

Le taux d'intérêt reste un facteur important. Les taux promotionnels sur l'épargne peuvent être extrêmement efficaces pour collecter des dépôts et ont contribué à la croissance rapide des banques numériques. 

Il y a une différence entre attirer un dépôt et fidéliser un client. Les dépôts à taux promotionnel peuvent être loués plutôt que gagnés. Si un concurrent propose un meilleur rendement, les clients dont les dépôts sont sensibles aux taux peuvent le suivre. La meilleure offre peut capter le dépôt disponible d'un client, mais elle est moins susceptible de lui garantir une relation bancaire principale. 

La facilité d'utilisation et l'intégration à l'écosystème sont désormais primordiales. Selon une étude EY, 701 000 Indonésiens se disent très intéressés, voire extrêmement intéressés, par les applications financières tout-en-un. Parallèlement, les systèmes d'information bancaires rapides (QRIS) et l'open banking contribuent à la démocratisation des services financiers connectés. 

Les clients souhaitent limiter les changements de prestataires et d'applications pour comprendre et gérer leurs finances. L'établissement qui centralise la compréhension, la gestion et l'utilisation de l'argent par le client a ainsi de meilleures chances de bâtir une relation durable avec lui. 

Un programme de fidélité conçu principalement autour de la concurrence par les prix ne s'attaque donc qu'à un seul aspect des raisons pour lesquelles les clients restent fidèles. 

Pour en savoir plus : Lancement de programmes de fidélisation et de campagnes qui modifient les comportements. 

La contrainte sous-jacente aux trois : l'activation des données financières 

Ces exemples illustrent trois défis bancaires différents. L'un concerne la gamification, un autre l'engagement du grand public, et le troisième la fidélisation et la relation bancaire principale. 

Mais examinons les exigences de chaque solution. Une expérience d'épargne favorisant l'adoption de bonnes habitudes doit comprendre les dates de paie du client, ses engagements récurrents, ses habitudes de consommation et le solde disponible après ces engagements. Une solution adaptée aux flux de trésorerie fluctuants nécessite des transactions catégorisées, la détection des paiements récurrents et une vision prévisionnelle du mois. Devenir la plateforme centrale de gestion financière du client exige une vision cohérente, rassemblant les informations de ses comptes, cartes, portefeuilles électroniques et, de plus en plus, de ses sources financières externes. 

Les banques n'ont pas de problème de données. Elles ont un problème d'activation. 

Les signaux existent déjà dans les données transactionnelles et clients : ils révèlent les intentions, les comportements, les habitudes et les besoins émergents. Le défi consiste à contextualiser ces signaux suffisamment rapidement pour pouvoir les exploiter efficacement. 

C'est pourquoi enrichissement des données financières Les informations sont cruciales. Une simple description de transaction fournit peu de données à un moteur de personnalisation. L'enrichissement permet de la transformer en un commerçant reconnu, une catégorie de dépenses, un abonnement récurrent, un versement de salaire ou un événement significatif dans les flux de trésorerie mensuels du client. 

Ce contexte jette les bases de la décision suivante. Et chaque expérience qui en découle hérite de la qualité de ces bases. 

Si une transaction est mal catégorisée, les informations qui en découlent peuvent être inutiles. Si un paiement récurrent passe inaperçu, la prévision de trésorerie s'en trouve affaiblie. Si le contexte financier est incomplet, une recommandation censée être personnalisée finit par ressembler à une simple diffusion. 

L'objectif n'est donc pas l'enrichissement pour l'enrichissement, mais le passage des données à l'action. 

Des données brutes à la banque de détail 

L'établissement de relations bancaires plus étroites nécessite la collaboration de plusieurs compétences. 

Premièrement, les données financières doivent être contextualisées grâce à l'enrichissement, la catégorisation, la détection des paiements récurrents, l'analyse des dépenses et la compréhension des comportements. 

Ensuite, les services de renseignement doivent interpréter ce contexte, évaluer les événements au regard de l'historique du client et anticiper ce qui pourrait se produire ensuite. 

Enfin, la banque doit exploiter ces informations en orchestrant une expérience pertinente via le canal que le client utilise déjà. 

La séquence est simple : Données → Contexte → Renseignements → Action → Résultat 

Un signal est reçu. Les données sous-jacentes sont enrichies et le contexte financier du client évolue. L'intelligence artificielle évalue le signal en fonction de ce contexte. Une expérience pertinente est sélectionnée et proposée. Le résultat détermine la suite des opérations. 

C’est l’infrastructure qui sous-tend ce que Moneythor appelle Le système bancaire profond: des expériences bancaires plus personnalisées, plus proactives et capables d'aller au-delà des opérations bancaires transactionnelles traditionnelles. 

La plateforme de Moneythor rassemble l'enrichissement des données financières, IA prédictive et générative, des capacités de prise de décision en temps réel et d'engagement client permettant aux banques de passer de la détection d'un événement financier à la prise de décision au sein du même parcours client. 

Cette distinction est importante car les clients ne perçoivent pas l“” enrichissement des données “, l”“ IA ” ou la « prise de décision » comme des technologies distinctes. Ils constatent qu’une banque repère un élément pertinent et leur apporte une aide au moment opportun. 

Cela peut impliquer de repérer les liquidités disponibles après la paie et d'aider un client à en affecter une partie à un objectif d'épargne. Cela peut aussi signifier identifier un abonnement récurrent et le signaler avant le prochain paiement, ou encore ajuster un objectif d'épargne en raison de revenus irréguliers. 

Ou cela peut signifier déclencher un défi, une récompense ou une recommandation pertinente en fonction d'une action réelle du client. 

La banque en profondeur commence lorsque les données financières cessent d'être simplement stockées par une banque et deviennent des données sur lesquelles elle peut agir. 

Qu’est-ce que cela signifie pour une feuille de route de personnalisation bancaire ? 

Pour les banques qui planifient leur prochaine phase de personnalisation, l'ordre est important. 

Une approche courante consiste à partir de l'expérience : concevoir la campagne, l'interface, le mécanisme de fidélisation ou l'interaction avec l'IA, puis déterminer les données nécessaires à son fonctionnement. 

L'approche la plus efficace consiste à procéder inversement. Il faut commencer par définir le contexte financier nécessaire à une prise de décision pertinente. Ensuite, il convient de concevoir le mécanisme et l'expérience utilisateur en fonction de celui-ci. 

Deux mesures pratiques peuvent vous aider. 

1. Mesurer la qualité de l'enrichissement avant de concevoir l'expérience

Prélevez un échantillon représentatif de transactions et déterminez dans quelle mesure elles sont associées de manière fiable à des commerçants reconnus, à des catégories correctes et à des événements financiers significatifs. 

Cela détermine la qualité des bases sur lesquelles la personnalisation s'appuiera. 

L’objectif n’est pas simplement d’améliorer un indicateur de qualité des données. Il s’agit de se demander quelles décisions deviennent possibles une fois que les données sont fiables. 

• La banque peut-elle identifier le salaire de manière fiable ? 

• Peut-il faire la distinction entre les factures récurrentes et les dépenses discrétionnaires ? 

• Peut-il détecter les abonnements ? 

• Peut-il détecter si un client approche d'une période de trésorerie restreinte ? 

Ce sont ces signaux qui transforment la catégorisation en valeur pour le client. 

2. Commencez par le point où les données enrichies modifient la décision d'un client

Choisissez un cas d'utilisation dans lequel le contexte financier modifie sensiblement la suite des événements. 

• Un virement automatique vers un compte d'épargne, déclenché par le versement du salaire. 

• Un changement d'abonnement est apparu avant le prochain prélèvement. 

• Un objectif d'épargne qui s'adapte aux revenus irréguliers. 

• Un défi personnalisé déclenché par le comportement réel du client. 

Chacune est relativement circonscrite et mesurable. Plus important encore, chacune présente des défaillances visibles lorsque le contexte sous-jacent est inapproprié. Ce sont donc des terrains d'expérimentation pertinents pour démontrer leur valeur. 

La question stratégique n'est donc pas simplement Quelle expérience devrions-nous acquérir ? 

C'est: 

Dans quel contexte financier pourrions-nous créer une expérience que nos clients remarqueraient si elle disparaissait ? 

Concentrez-vous sur la différenciation, pas sur la plomberie. 

L'IA permet aux banques de créer plus facilement que jamais de nouvelles expériences numériques. Cela ne signifie pas pour autant que chaque composant sous-jacent doive être développé de A à Z. L'enrichissement en temps réel, le traitement des événements, l'analyse financière, la prise de décision, l'orchestration de l'IA et la diffusion multicanale nécessitent tous une infrastructure et une maintenance continue. 

Ce qui différencie une banque, c'est rarement son infrastructure elle-même, mais plutôt la manière dont elle l'utilise. Les banques doivent maîtriser leur stratégie client, leurs offres, les parcours financiers et les expériences qui font la singularité de leur marque. 

Des plateformes telles que Moneythor Fournir la couche d'intelligence financière et d'orchestration sous-jacente, permettant aux équipes internes de se concentrer sur la création d'expériences client différenciées plutôt que de recréer l'infrastructure nécessaire pour les mettre en œuvre. 

Construisez là où la banque peut se différencier. Investissez dans les fondations qui lui permettront de se différencier plus rapidement. Car, à mesure que les capacités de l'IA deviennent de plus en plus accessibles, l'accès aux modèles à lui seul ne constituera pas un avantage concurrentiel. 

Chaque banque a accès à une IA de plus en plus performante. Chaque banque possède déjà des données transactionnelles. L'avantage réside dans un aspect plus précis : la rapidité avec laquelle une banque peut transformer ses données financières en une interaction perceptible pour le client si elle venait à être interrompue. 

Foire aux questions