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Data mining avec IBM au Crédit Agricole du Nord-Est

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Avec près de 600 000 clients répartis sur trois départements, le Crédit Agricole du Nord-Est a choisi de passer d'un marketing de masse à une analyse plus fine des besoins de ses clients.

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«Le personnel du réseau se rend compte maintenant que nous arrivons à mieux cibler nos actions. Avant l'implantation du datawarehouse au Crédit Agricole du Nord-Est, les taux de réussite de nos mailings étaient aléatoires. Aujourd'hui, non seulement nous réalisons des économies sur l'affranchissement, mais nous envoyons nos conseillers vers les clients les plus profitables. » Jean Lefrançois, responsable du département produits et systèmes d'informations au sein de la direction des services bancaires et informatique au Crédit Agricole du Nord-Est constate que l'informatique décisionnelle installée par IBM est désormais en phase de production. « Dans six mois, précise-t-il, nous disposerons de l'historique suffisant pour affiner la démarche marketing. »

Du pilotage au ciblage


C'est en 1997 que la décision a été prise par le Crédit Agricole du Nord-Est de constituer un datawarehouse à des fins de marketing et de ciblage. Première étape, qui a débuté fin 1998 : la construction du datawarehouse. Celui-ci regroupe toutes les données de l'entreprise et repose sur les principes suivants : l'information a une source unique, elle est disponible pour l'ensemble des applications décisionnelles de la banque. L'infor-mation est accessible depuis le système de production par 200 responsables commerciaux du réseau d'agences ; les bases de données sont adaptées aux métiers de la banque et de l'assurance ; la mise à disposition des informations est automatisée, elle est uniforme sur l'ensemble de la caisse régionale. Cette Caisse régionale, issue de la fusion des Caisses régionales des Ardennes, de la Champagne et de l'Union Nord-Est est organisée en 22 groupes commerciaux, couvrant environ 180 points de vente. Avec 42 % de part de marché, cette banque est leader dans sa région, mais elle a pris conscience de l'importance de la mise en place d'un système d'aide à la décision. L'objectif principal : passer d'un marketing de masse à une analyse plus fine des besoins des clients et des opportunités de développement. « Dans un premier temps, la direction générale voulait disposer d'une base de données de pilotage, afin d'exercer un contrôle de gestion industrielle, ajoute Jean Lefrançois. Ensuite, nous avons équipé nos managers commerciaux de tableaux de bord leur permettant de suivre leurs objectifs, vérifier la rentabilité des points de vente et connaître le taux d'équipement de nos clients en produits. » Au premier trimestre 2000, ce sont 200 postes de travail qui ont eu à leur disposition un tableau de bord alimenté par l'entrepôt Banking Dataware-house d'IBM et la base de données Universal Data Base du même fournisseur et ce, par le truchement d'un simple navigateur web. Les informations sont à disponibles après chaquee arrêté comptable mensuel, grâce au logiciel ETI Extract. Des informations qui peuvent être transactionnelles, relationnelles, démographiques ou géo-démographiques. Dans un premier temps, ces tableaux de bord permettent de sélectionner les clients les plus importants, afin d'établir les plans de visites des agents commerciaux. Le grand chantier, celui de l'année 2001, c'est l'application du data mining au service de quatre domaines : le marketing, le commercial, le pilotage stratégique et le contrôle de gestion et des risques.

Vingt mois pour être efficace


« Pour le moment, deux groupes tests utilisent la fonction ciblage par l'intermédiaire du requêteur Web Intelligence de Business Objects, précise Jean Lefrançois. Ils s'en servent pour relancer certains clients. » Cette démarche progressive est logique. Pour pratiquer un data mining efficace, il faut disposer d'un historique conséquent sur les actions (ou non-actions) des clients. « Avec six mois d'historique, on ne va pas loin, ajoute Jean Lefrançois. Il faut vingt mois pour être efficace. » Il faut également fiabiliser les données de production, vérifier celles qui remontent du terrain. Et aussi intégrer tous les canaux d'interaction : agences, automates bancaires, site web de la banque, centre d'appels... et même télévision interactive sur TPS. Dès la mi-2001, ce sont les 20 groupes commerciaux de la Caisse régionale qui pourront utiliser les fonctions de ciblage alimenté par data mining. Quant aux tableaux de bord des activités de chacun, ils seront élargis aux conseillers en agences. A terme, ce sont 1 500 personnes qui auront accès au datawarehouse. « Nous avons misé sur les nouvelles technologies pour mieux comprendre les attentes de nos clients, conclut Jean Lefrançois. Les agents sur le terrain, poussés, il faut bien le dire, par nos clients, se sont appropriés les outils. Ils se sont rendu compte qu'ils leurs permettaient de mieux cibler leurs actions. »

LE CRÉDIT AGRICOLE DU NORD-EST (CHIFFRES CLÉS 1998)


Président : Henri de Benoist. Directeur général : Bernard Mary. Nombre de comptes : 1 363 549. Nombre de créances : 479 864. Nombre d'opérations : 178 778 000. Bilan : 51 848 MF. Résultat : 331 MF.

Olivier Brusset

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