Trois façons dont la démocratisation des données peut améliorer le paiement de factures pour les entreprises et leurs clients

Présentez vos salutations au yottabyte, qui représente 1024 octets, ou la quantité de données pouvant tenir sur des DVD empilés de la Terre à Mars. D’ici les années 2030, le monde devrait générer un yottabyte de données par an.

Mais à quoi sert cette vaste mer de données, sauf si elle peut être rapidement accessible, analysée et utilisée pour éclairer les décisions présentes et futures ? Cette question a suscité une conversation croissante sur la valeur de la « démocratisation des données » ou de rendre les données plus accessibles à toutes les parties d’une organisation. Lorsque les données sont démocratisées, elles peuvent être utilisées pour comprendre la santé de l’entreprise, prévoir les résultats et élaborer des stratégies pour réduire les coûts opérationnels et augmenter les profits. Une partie de la « démocratisation » consiste non seulement à donner accès aux données, mais aussi à permettre à des personnes de profils techniques variés d’utiliser ces données pour orienter les décisions commerciales.

Les entreprises fintech et leurs clients, comme les facturiers, sont particulièrement aptes à participer au mouvement de démocratisation en raison de la quantité énorme de données de paiement disponibles — si ces données peuvent être rendues accessibles à toutes les parties prenantes de l’organisation de facturation. Dans cet article, nous discuterons des principaux obstacles à la démocratisation des données — silos de données et gardiens IT — et de la façon dont l’accès à ces données peut transformer les paiements pour les facturiers et leurs clients.

Silos et le Garde-fou IT

Depuis 50 ans, les données sont principalement contrôlées par des techniciens et analystes IT qui possèdent des connaissances et une formation spécialisées. Les données de paiement, en particulier, sont généralement verrouillées dans des plateformes de paiement, dont les équipes d’ingénierie des fournisseurs compilent des rapports standard pour leurs clients trimestriellement et créent des rapports personnalisés sur demande.

Les données de paiement ne devraient pas être détenues par quelques-uns. Des milliards de points de données résident dans les plateformes de paiement. Ces données représentent essentiellement la façon dont les clients communiquent chaque mois avec leurs institutions de crédit. Lorsqu’un facturier peut accéder à ces données et les utiliser de manière innovante, cela peut aider toute l’organisation à prendre de meilleures décisions et à améliorer ses opérations.

Démocratiser les données ouvre un trésor d’informations exploitables pouvant être appliquées de manière nouvelle et innovante. Voici trois façons dont les facturiers peuvent utiliser ces insights pour améliorer leur efficacité opérationnelle et renforcer la prise de décision :

1. Identifier et améliorer les points faibles et orienter les priorités en conséquence

Avoir des données et statistiques de paiement sous les yeux, c’est une chose, mais cela soulève souvent plus de questions que de réponses. Ces chiffres sont-ils bons ? Mauvais ? Faut-il agir ? Et si oui, où ?

Lorsque votre fournisseur de paiement vous permet de mesurer et de comparer vos paiements et données clients avec des données agrégées du secteur, vous pouvez suivre les tendances de paiement et de consommation à travers différents marchés et localités, et prévoir leur impact sur votre activité.

Les données de référence révèlent les anomalies — zones où vous êtes nettement au-dessus ou en dessous de la moyenne — et vous aident à comprendre la direction que prend l’industrie.

Par exemple, vous pouvez examiner les taux de paiements refusés et de rétrofacturations, puis déterminer ce qui peut être fait pour aligner vos chiffres sur la moyenne du secteur ou la dépasser. Vous pouvez aussi analyser l’engagement dans les communications, en vous demandant : « Quel est le taux de clics typique pour SMS versus email, et cela conduit-il plus rapidement à un paiement pour notre entreprise comparé à l’ensemble du secteur ? » Vous pourriez repérer des endroits où ajuster des règles commerciales ou paramètres, introduire de nouveaux types de paiement ou déplacer les messages d’engagement à un autre moment pour favoriser des paiements à temps.

Les données de référence vous aident aussi à repérer les tendances émergentes en matière de paiement, afin de vous adapter rapidement pour résoudre des problèmes ou répondre à de nouvelles demandes. Vous pourriez constater qu’un type de paiement particulier gagne du terrain ou qu’un paiement automatique ralentit dans une démographie spécifique. En visualisant vos données à un niveau granulaire, comparé aux moyennes sectorielles, vous pouvez réagir, vous adapter, fixer des KPI réalistes et vous concentrer sur l’amélioration des processus pour générer de véritables gains opérationnels.

2. Prévoir l’avenir pour mieux planifier

Limiter l’analyse des données aux sources internes, voire à celles du secteur, peut laisser des lacunes dans la compréhension. C’est pourquoi de nombreuses entreprises intègrent des données externes dans leurs analyses ; elles cherchent une vision plus large pour comprendre comment ce qui se passe dans le « monde extérieur » peut influencer le comportement de paiement aujourd’hui et demain.

À mesure que davantage de fournisseurs de plateformes de paiement s’engagent dans la démocratisation des données, cela pourrait ouvrir des opportunités de transmettre les données de paiement à l’écosystème du facturier. Lorsqu’elles sont combinées avec d’autres données comme les scores de crédit, l’indice des prix à la consommation ou les données du recensement, ces informations peuvent aider votre fournisseur de paiement à déterminer le profil de risque d’un individu ou d’un groupe démographique, ce qui facilite la prévision des comportements de paiement, la segmentation des communications et l’automatisation des règles commerciales favorisant la ponctualité.

Les données économiques provenant de sources gouvernementales peuvent révéler des zones où une augmentation du chômage ou une baisse du PIB pourrait impacter la solidité financière d’un grand nombre de clients. Même les données météorologiques peuvent être utiles. Par exemple, l’ouragan Ian a causé des dégâts à toute l’économie de la Floride, avec la fermeture d’entreprises, l’évacuation des résidents et une dépense accrue pour se préparer et se remettre de la tempête, ce qui a réduit leur capacité à payer leurs factures.

Lorsque vous disposez de données pour faire des prévisions factuelles, vous pouvez préparer votre entreprise à l’impact des paiements à l’avance. Vous pouvez aussi collaborer avec votre fournisseur de paiement pour automatiser la communication avec les payeurs avant que des paiements manqués ne deviennent un problème plus coûteux. Vous pourriez proposer des solutions comme fractionner les paiements, déplacer la date d’échéance pour coïncider avec le jour de paie, ou envoyer des rappels plus fréquents.

3. Automatiser la prise de décision pour lutter contre la fraude et autres problèmes

L’industrie des paiements génère une quantité énorme de données pouvant servir à repérer d’éventuels problèmes — mais seulement si les facturiers disposent d’un moyen d’analyser ces données en temps réel, de prévoir les résultats et d’automatiser les réponses. Votre fournisseur de paiement devrait pouvoir exploiter l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) pour atteindre ces objectifs, permettant de détecter et prévoir de manière fiable et rentable les activités frauduleuses, les paiements en retard, les retours ACH, etc., et d’initier des corrections de façon proactive via des règles automatisées.

Le ML et l’IA sont liés dans le même écosystème — les systèmes d’IA sont construits à partir de ML, ainsi que d’autres techniques. Avec le ML, les machines apprennent à partir de jeux de données plutôt que d’être programmées explicitement. Elles peuvent classer des données, reconnaître des motifs et créer des modèles prédictifs. Les programmes d’IA exploitent ces capacités pour effectuer des tâches complexes, imitant les capacités et actions humaines. Les chatbots, assistants intelligents comme Amazon Alexa, et voitures autonomes sont autant d’applications de l’IA.

Un exemple de modèle ML dans le secteur des paiements, visant à réaliser de l’IA, consiste à repérer un schéma de rétrofacturations élevées pour un groupe de clients et à appliquer automatiquement une règle commerciale pour retirer leur carte comme moyen de paiement dès qu’un client initie sa troisième rétrofacturation en six mois. Le ML rend cette réponse immédiate, précise et automatique, sans intervention manuelle.

L’IA peut aussi améliorer l’expérience client et réduire les coûts opérationnels. Par exemple, un modèle ML peut être utilisé pour orienter les clients ayant un historique de paiement fiable vers des options d’auto-service via IVR, chatbot ou SMS, avec des liens de paiement personnalisés. Il peut aussi leur envoyer des messages d’engagement spéciaux pour encourager l’inscription à l’autopaiement, avec des liens personnalisés pour simplifier le processus.

Inversement, pour ceux ayant un historique de paiements manqués ou de retours ACH, des communications peuvent leur proposer des options pour régulariser leur situation : fractionner leur paiement manqué en plusieurs versements, le reporter à une date de paie, ou opter pour des paiements hebdomadaires plutôt que mensuels. Les clients peuvent cliquer sur des liens pour appliquer leurs choix de façon autonome, sans passer par un appel avec un agent. Ce type de décision automatisée, basée sur les données, permet d’orienter rapidement les clients vers l’expérience de paiement la plus adaptée, tout en réservant le temps des agents pour les cas nécessitant une attention particulière.

En attendant, les données issues de ces décisions et des futurs comportements de paiement alimentent la formation du modèle ML pour proposer aux futurs clients les options les plus susceptibles de conduire à un paiement ponctuel et autonome.

Comment démocratiser les données dans votre organisation

La démocratisation des données ne se produit pas de manière organique ou indépendante. Elle nécessite d’abord un engagement de la part de votre fournisseur de paiement pour éliminer les silos et les gardiens qui empêchent l’accès complet et rapide aux données par toutes les parties prenantes. Si votre fournisseur actuel ne donne pas la priorité à cela, il est peut-être temps d’en chercher un autre.

Votre fournisseur de paiement doit d’abord développer un entrepôt de données où il compile et normalise toutes les données de paiement. Ensuite, il doit fournir ces données dans le format le plus utile pour vous. Cela peut signifier fournir des données brutes à télécharger et analyser en interne, réaliser l’analyse pour vous, visualiser vos données en agrégat avec celles du secteur, ou offrir des données contextuelles provenant de sources externes.

Une fois ces éléments en place, c’est à vous de rendre ces données visibles à toutes les parties prenantes de votre organisation — même celles moins techniques — afin qu’elles puissent agir et poursuivre leurs objectifs sur la base de faits, et non d’émotions.

Le mouvement de démocratisation des données a ouvert la voie aux facturiers pour ajouter des preuves et du contexte dans la prise de décision à tous les niveaux de l’organisation. Ceux qui en profiteront auront un avantage pour optimiser leurs stratégies, augmenter l’auto-service et créer une expérience client fluide et satisfaisante.

À propos de l’auteur

Steve Kramer est vice-président produit chez PayNearMe, où il dirige l’équipe de développement produit. Fort de plus de 25 ans d’expérience dans les paiements et le développement de produits, Steve veille à ce que les solutions de PayNearMe dominent le marché en réduisant la friction pour le consommateur et en offrant la gamme la plus large d’options et de canaux de paiement, tout en restant axé sur la sécurité et la fiabilité pour garantir que les clients reçoivent chaque paiement, à chaque fois.