L’analyse de données au service de l’inclusion financière dans le secteur de la microfinance
Les données sont le nouveau pétrole, et les enseignements tirés de ces données sont l’allié incontournable des entreprises modernes. Les services financiers ne font pas exception : le développement rapide des technologies, l’arrivée de nouveaux acteurs et la pénétration de la téléphonie mobile redéfinissent l’ensemble du secteur.
Le secteur de la microfinance gère un volume considérable de comptes clients et se trouve au cœur de données non structurées, web et de métadonnées (Big Data).
Ces ensembles de données contiennent des informations détaillées sur les clients, notamment l’âge, les revenus, les dépenses, l’objet du prêt, la profession, la présence aux centres de réunion, etc., créant une demande croissante d’analyses pour en extraire des informations exploitables.
Découvrons les types d’analyses actuellement proposés dans le secteur :
Analyse géospatiale
Les données démographiques des clients d’une zone ou d’une région spécifique permettent de leur associer des produits adaptés. Ces données aident à cibler les clients potentiels résidant dans cette zone. Ce besoin est satisfait par l’analyse géospatiale.
Elle permet de visualiser la localisation des clients sur la carte d’une agence d’IMF. De plus, elle prévoit les évolutions démographiques en filtrant les données pertinentes et en les appliquant pour fournir des analyses de tendances, de la modélisation et des prédictions. Elle analyse et surveille la performance des agences d’IMF et effectue des évaluations en définissant une zone de chalandise et en identifiant les concurrents à proximité.
Analyse comportementale
Elle joue un rôle essentiel dans la détermination des comportements pour identifier si un client est susceptible d’être en défaut de paiement. Des modèles de recouvrement précis peuvent être un facteur déterminant du taux et de l’efficacité du recouvrement d’un produit. Des modèles de classification simples ou des grilles d’évaluation (scorecards) peuvent être développés sur la base de données historiques pour aider l’équipe de recouvrement à cibler le groupe de clients du portefeuille actuel présentant un profil similaire à ceux ayant fait défaut par le passé.
L’équipe de recouvrement peut ainsi se concentrer sur les clients présentant une forte probabilité de défaut et adapter ses efforts en conséquence pour réduire les impayés. Ce modèle est exécuté au début de chaque cycle de recouvrement, et sa fréquence est identique à celle des remboursements (hebdomadaire, mensuelle ou bihebdomadaire).
Analyse prédictive
L’analyse prédictive offre la possibilité d’extraire des enseignements à partir de données historiques et d’optimiser les solutions afin de réduire la variabilité et d’améliorer les opérations.
Elle aide les IMF à réduire leurs coûts en transformant les données brutes en informations stratégiques pour une meilleure prise de décision. Elle permet de combiner des données issues de différentes sources du secteur et de déceler rapidement les problèmes, d’en identifier les causes fondamentales et de déterminer la performance future.
Les IMF l’utilisent pour prendre de meilleures décisions en vue d’une amélioration continue de la qualité, de la productivité et de la prestation opérationnelle. Les données par agence sont analysées pour évaluer la performance de chacune, permettant aux dirigeants de prendre des mesures correctives pour redresser les agences en retard.
Elle permet d’identifier précisément la cause première d’une sous-performance et de suggérer les actions requises bien à l’avance.
Tableaux de bord et grilles d’évaluation (Scorecards)
Les tableaux de bord offrent une vue d’ensemble des indicateurs clés de performance (KPI) pertinents pour l’activité de l’IMF grâce à l’utilisation efficace de graphiques et d’illustrations visuelles.
Le reporting analytique est l’élément le plus important pour présenter les informations souhaitées sous différentes formes à la direction générale. Cet outil permet des analyses multidimensionnelles, des simulations de scénarios (analyses « what-if ») et des analyses détaillées (drill-down).
Une grille d’évaluation (scorecard) aide à mesurer et à suivre les KPI par rapport aux objectifs stratégiques et aux étapes de performance définis, en utilisant efficacement des indicateurs visuels de type feux de signalisation.
Cette console complète fournit des détails approfondis à la direction générale pour l’aider à comprendre les tendances et les modèles de croissance de son activité. Grâce à cette console, les dirigeants peuvent suivre, décider et agir sur divers aspects de l’entreprise, par exemple l’analyse détaillée des dépenses et des revenus permettant de déterminer le niveau et la cause des variations du rendement des capitaux propres (ROE).
Analyse client
Les IMF utilisent l’analyse de données pour identifier les clients rentables susceptibles de devenir des cibles pour d’autres produits et des prêts individuels.
La valeur à vie du client (Customer Lifetime Value ou CLTV) est une mesure utilisée pour calculer la valeur d’une relation client, basée sur la valeur actuelle nette (VAN) des flux de trésorerie futurs projetés provenant du client. Les clients présentant une VAN négative ne doivent pas être pris en compte à cet égard, tandis que des efforts constants doivent être déployés pour améliorer le recouvrement auprès de ces clients. La rentabilité et la valeur à vie des clients facilitent la comparaison avec les groupes de pairs et fournissent des indications sur la satisfaction client ainsi que sur la probabilité d’attrition (départ client).
L’analyse permet également de déterminer la part de portefeuille (Share of Wallet ou SOW) d’un client, c’est-à-dire la part de ses dépenses totales consacrée aux produits et services proposés par l’IMF. La SOW peut être augmentée par la vente croisée (cross-selling) et la montée en gamme (up-selling) d’autres produits ou services, renforçant ainsi la fidélité.
Conclusion
Grâce à l’analyse prédictive et à l’analyse client basée sur la rentabilité, les IMF peuvent améliorer la qualité de leurs portefeuilles de prêts et réduire les impayés. De plus, les solutions d’analyse basées sur le cloud et mobiles permettent aux cadres dirigeants d’y accéder n’importe où et depuis n’importe quel appareil mobile.
Le Big Data aidera le secteur de la microfinance à franchir un cap majeur où il aura la capacité d’offrir des produits répondant exactement aux besoins des clients. Les IMF seront en mesure de servir les clients ayant des besoins financiers urgents, avec des montants de prêt et des formules d’assurance parfaitement adaptés.
Comme le dit le célèbre dicton : « Travaillez plus intelligemment, pas plus dur ». Le Big Data repose sur ce même principe : structurer les données non structurées pour fournir des informations utiles.
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