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Comment les banques devraient travailler avec les points de données de transaction cruciaux

Par
Michal Maliarov
6
min de lecture

Comment les banques devraient travailler avec les points de données de transaction cruciaux

Pour qu’une plateforme bancaire numérique fonctionne bien, les données detransaction doivent aller au-delà d'une simple liste de paiements. Après tout,si vous ne pouvez pas faire la chose la plus importante correctement, le resten’a pas vraiment de sens. Les clients modernes s'attendent à ce que leursinstitutions financières fournissent des détails clairs, contextuels etvisuellement attrayants sur les transactions, qui facilitent la compréhensionde leurs finances. Explorons les points de données et fonctionnalités cruciauxqui façonnent les détails des transactions de premier plan dans la banquenumérique et transforment les données brutes en informations financièressignificatives.

Historique des transactions propre et reconnaissable

L'historique des transactions a beaucoup évolué par rapport aux simplesrelevés bancaires lourds de texte. Les clients attendent plus qu'une simpleliste de dates et de montants. Ils veulent des détails de transactionintuitifs, perspicaces et visuellement attrayants qui leur permettent decomprendre rapidement leurs habitudes de dépenses. Il s'agit de donner auxclients les moyens de prendre le contrôle de leurs finances grâce à des donnéesprécises, contextuelles et faciles à naviguer.

Les éléments visuels comme les logos des commerçants apportent une nouvelle couche de familiarité et defacilité dans les historiques de transactions. Un achat chez Starbucks, parexemple, est immédiatement reconnaissable avec le logo de la sirène verte àcôté de la transaction. Ce simple ajout réduit la charge cognitive desutilisateurs, les aidant à repérer les commerçants familiers en un coup d'œil,ce qui est particulièrement utile pour examiner rapidement plusieurstransactions d'un même fournisseur. Si un logo n’est pas disponible, lameilleure chose à faire est une icône d’espace réservé à la catégorie, commeune icône de tasse à café pour les achats de café ou un sac à provisions pourla vente au détail. Cette approche maintient la cohérence visuelle de la listedes transactions et fournit aux utilisateurs une catégorisation de base quipeut aider à l'examen des dépenses et à la budgétisation.

Les noms de commerçants reconnaissables comme « Amazon Prime » au lieu decodes cryptiques comme « B2B PRIME*OK8ST8II5 » sont aussi importants que leslogos. Des noms de commerçants corrects sont fondamentaux pour une expériencebancaire intuitive. Lorsque les utilisateurs peuvent identifier les commerçantssans confusion, cela simplifie leur compréhension des dépenses, réduit le tempspassé à traquer les frais imprécis et augmente leur confiance globale dans leurbanque.

L'identification précise des marchands avec des données enrichies améliore les analyses de paiement
Source : Tapix, 2024

Des banques comme Revolut et bunq ont investi massivement dans des outilsd'enrichissement de données pour garantir un étiquetage commercial précis etconvivial. En affichant les noms des commerçants sous leur forme complète etcorrecte, ces plateformes créent une expérience fluide et familière pour lesutilisateurs qui peuvent facilement faire la différence entre un achat Amazonunique et un abonnement Amazon Prime récurrent.

Ajout de profondeur avec des points de données supplémentaires

Alors que les enregistrements de transactions traditionnels peuventseulement indiquer un nom et un montant de commerçant, des points de donnéesenrichis comme l'emplacement, la catégorie, les URL des commerçants et les indicateurs d'abonnement ajoutent un contexteprécieux. Par exemple, si un client voit un Starbucks charger avecl'emplacement « place de la Vieille Ville, Prague », il peut se rappelerprécisément quand et où il a fait l'achat. Ces informations sontparticulièrement utiles pour les voyageurs qui veulent s'assurer qu'ils ne sontpas facturés double ou veulent simplement un meilleur repère mémoire pour leurstransactions.

Différence de catégorisation des transactions entre paiement en ligne et en magasin physique.
Source : Tapix, 2024

L’inclusion d’indicateurs d’abonnement – comme « Récurrent » pour lespaiements réguliers à des services comme Netflix – aide également lesutilisateurs à gérer efficacement les abonnements. En identifiant clairementces frais récurrents, les banques permettent aux clients de rester au courantde leurs dépenses régulières et d’éviter les abonnements oubliés ou négligés.Sans oublier la possibilité d'annuler ou de gérer l'abonnement en applicationen option.

Détails de transfert pour l'engagement des utilisateurs

Beaucoup d'utilisateurs comptent beaucoup sur les virements bancaires pourleurs transactions quotidiennes, du partage des factures de restaurant avecleurs amis au paiement du loyer ou à l'achat en ligne. Pourtant, sans donnéescontextuelles adéquates, ces transactions peuvent facilement être perdues, cequi entraîne une confusion et des expériences client potentiellementfrustrantes. Une section de virement bancaire claire et enrichie aide lesutilisateurs à comprendre le « qui », « quand », « où » et « pourquoi »derrière chaque transaction, leur donnant plus de raisons d'utiliserl'application bancaire quotidiennement.

Les dépôts directs sont également l'un des moyens lesplus simples de s'assurer que les clients utilisent régulièrement votre compte. Facilitez letransfert des paiements des clients directement sur votre compte et soutenezcette notion avec un système de notification approprié pour tenir lesutilisateurs informés.

Catégorisation des transactions et modifications contrôlées par l'utilisateur

Les banques qui offrent des données de transaction enrichies permettent une catégorisation de niveau supérieur, l’un despiliers clés de tout détail de transaction approprié qui permet auxutilisateurs de consulter la ventilation des dépenses dans des catégoriestelles que « Restauration », « Épicerie », « Services publics » et «Divertissement ». Prenons, par exemple, les courses de café mensuelles d'unutilisateur : elles peuvent être classées sous « Restauration » ou, dans uneconfiguration plus granulaire, sous « Cafés ». Cette fonction de catégorisationpermet aux utilisateurs de suivre leurs habitudes, de surveiller les dépensesdans des domaines spécifiques et de prendre des décisions budgétaireséclairées.

Mais que faire si la catégorisation automatique est désactivée ? Offrir auxutilisateurs la possibilité de catégoriser de nouveau manuellement lestransactions est un moyen puissant de leur permettre de personnaliser leursuivi financier. Par exemple, quelqu’un pourrait vouloir classer un achatd’épicerie sous « Articles ménagers essentiels » plutôt que « Épicerie ». Lesbanques comme Revolut offrent cette flexibilité, ce qui signifie que lesutilisateurs peuvent adapter leur vision financière à leurs styles de vieuniques, rendant les résumés mensuels et la planification budgétaire plusprécis.

PRO TIP !
Mieux vaut catégoriser de manière basique que nepas catégoriser.

De plus, certaines transactions ne rentrent tout simplement pas dans lerécapitulatif mensuel des dépenses des utilisateurs. Permettre aux utilisateursd'omettre des paiements spécifiques, tels que des achats ponctuels ou desdépenses remboursables, crée un aperçu mensuel des dépenses plus précis, exemptde frais occasionnels ou atypiques.

Exemples de données correctement traitées

bunq's Data-Driven Insights : La néobanque hollandaise bunq améliore les détailsde ses transactions en mettant en œuvre l'enrichissement des données de paiement. Cette intégrationfournit aux utilisateurs des aperçus clairs des transactions, y compris desnoms des commerçants, des logos, des emplacements GPS et des catégorisationsprécis. En outre, bunq a introduit des fonctionnalités telles que des aperçusdes abonnements et le suivi de l'empreinte CO2 avec EcoTrack, offrant aux utilisateurs desinformations complètes sur leurs habitudes de dépenses.

Détail des transactions Bunq avec logo, nom, URL, GPS et catégorie pour des analyses enrichies.
Source : Tapix, 2024

Expérience utilisateur de Revolut : Revolut s'appuie sur l'analyse deproduits pour affiner son expérience utilisateur en permanence. En analysantles indicateurs d'activité et d'engagement des utilisateurs, Revolut identifieles tendances et les points de chute potentiels, permettant d'améliorer sesfonctionnalités en fonction des données. Cette approche garantit auxutilisateurs une expérience bancaire personnalisée et efficace.

 Analyse de l'app Revolut : suivez les dépenses par catégorie, région ou carte avec des visuels clairs.
Source : Tapix, 2024

Transparence des transactions améliorée de Swisscard : Swisscard, acteur majeur du marché financiersuisse, a intégré un enrichissement avancé des données pour fournir desinformations plus claires et détaillées sur les transactions à ses utilisateurstout en respectant les exigences AN4569 de Mastercard. En exploitant cesdonnées de paiement, Swisscard offre des informations précises sur lescommerçants, la catégorisation des transactions et les habitudes de dépenses.La plateforme comprend également des alertes de dépenses et des outils debudgétisation, permettant aux utilisateurs de surveiller leurs dépenses et deprendre des décisions financières éclairées pour des habitudes plus saines.

Détail des transactions Bunq avec logo, nom, URL, GPS et catégorie pour des analyses enrichies
Source : Tapix, 2024

Pourquoi les données enrichies comptent

Des études récentes soulignent la valeur significative que les donnéesenrichies apportent à l’engagement et à la satisfaction des clients. Selon uneenquête de Deloitte, 66 % des répondants estiment queles banques offrent des services identiques, et 75 % pensent que les produitset services bancaires sont les mêmes dans toutes les banques, ce qui indique laforte demande de données enrichies dans l'environnement bancaire numériqueconcurrentiel d'aujourd'hui pour vraiment faire la différence. Une grande précision avec des données transactionnellesintelligentes signifie une nouvelle couche de connaissance de lavie quotidienne et des comportements de vos clients.

Une étude de McKinsey & Company a montré que les banques peuventréduire de 10 à 15 % les demandes de soutien à la clientèle en offrant deshistoriques de transactions clairs et précis, car les clients ont moinstendance à avoir besoin de précisions sur les frais vagues. En offrant clarté,personnalisation et attrait visuel, les banques peuvent améliorer l'expériencebancaire quotidienne, renforcer la confiance et donner aux clients les moyensde prendre des décisions financières éclairées.

À propos de l'auteur

Michal Maliarov, un écrivain passionné qui adore parler de la fintech, de l’IA et du marché des technologies mobiles.

Michal Maliarov

Senior insider

Une passionnée de création qui a passé la moitié de sa vie dans l'industrie technologique. Passionnée par la fintech, l’IA et le marché des technologies mobiles. Naviguant depuis plus de 10 ans à la frontière entre le monde des médias et celui de la publicité, là où elle se sent le plus à l’aise.

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