Le KPI que les équipes de données des banques canadiennes pourraient négliger : la qualité du consentement

Par Susan Sanei-Stamp

Les banques canadiennes investissent massivement dans la personnalisation. Des conseils plus pertinents, des offres mieux ciblées, des rappels prédictifs et des expériences appuyées par l’IA font de plus en plus partie de la promesse faite aux clients.

Mais plusieurs équipes pourraient sous-estimer une contrainte importante : la qualité du consentement.

Il ne s’agit pas seulement de savoir si les clients ont cliqué sur « oui » ou si le consentement a été techniquement recueilli. La vraie question est de savoir si les clients comprennent ce à quoi ils consentent, et si ce consentement peut tenir lorsque la confiance est mise à l’épreuve.

Nos plus récentes recherches dans le secteur des services financiers suggèrent que le consentement ne disparaît pas. Il devient plus fragile.

Plusieurs clients sont ouverts à la personnalisation fondée sur les données. En même temps, une proportion importante reconnait ne pas bien comprendre comment son institution financière utilise ses données personnelles. Cela crée une forme de consentement plus faible, où la friction peut rapidement émerger lorsque les clients se sentent confus, exposés ou privés de contrôle.

Il y a une lecture optimiste des données : les clients sont généralement ouverts aux expériences financières personnalisées.

Chez les Canadiens de 18 à 34 ans, 81% sont à l’aise avec le fait que leur principale institution financière utilise leurs données personnelles pour leur offrir des services plus personnalisés. Même chez les 55 ans et plus, ce niveau d’ouverture demeure relativement élevé, à 70%.

Mais la lecture opérationnelle est plus importante : la personnalisation avance plus vite que la compréhension des clients.

Seulement 43% des 18 à 34 ans estiment que leur institution financière est suffisamment transparente quant à l’utilisation de leurs données personnelles. En parallèle, 30% de ce groupe affirment ne pas savoir comment leurs données sont utilisées. Chez les Canadiens de 55 ans et plus, cette incertitude grimpe à 35%.

Autrement dit, les clients peuvent donner leur consentement en surface. Mais sous ce consentement se trouve une zone d’ambiguïté importante.

Pour les leaders en données et analytique, en marketing, en produit et en expérience client, cette ambiguïté dépasse le simple enjeu de communication. Elle peut devenir un risque de performance. Plus la personnalisation dépend des données clients, plus la transparence devient une composante essentielle de l’échange de valeur.

Cet enjeu devient encore plus important alors que les Canadiens s’attendent à ce que l’IA joue un rôle croissant dans le secteur bancaire. Dans un récent article de Leger sur la façon dont les Canadiens souhaitent que l’IA améliore l’expérience bancaire, notre équipe Services financiers explore comment les clients veulent que l’innovation rende leurs services bancaires plus simples, plus pertinents et plus utiles — pas seulement plus avancés.

Les clients n’évaluent pas tous l’utilisation des données de la même façon. L’âge joue un rôle important, surtout lorsque l’échange devient plus explicite.

Lorsqu’on leur demande s’ils seraient prêts à échanger une part de leur vie privée contre des conseils financiers plus personnalisés :

• 51% des 18 à 34 ans disent qu’ils seraient susceptibles de faire cet échange
• 38% des 35 à 54 ans disent qu’ils seraient susceptibles de faire cet échange
• 25% des 55 ans et plus disent qu’ils seraient susceptibles de faire cet échange

Pour les équipes produit, cela crée un défi de conception. Pour les équipes marketing, cela crée un défi de positionnement. Pour les équipes de données, cela crée un défi de gouvernance.

Un seul modèle de personnalisation, un seul discours sur le consentement et un seul message sur la « valeur des données » ne fonctionneront pas aussi bien auprès de tous les segments de clientèle. Certains clients sont prêts à recevoir des conseils plus personnalisés si la valeur est claire. D’autres ont besoin de plus de contrôle, d’explications plus simples et de choix plus visibles.

Le même constat se dégage lorsqu’on compare les clients des grandes banques canadiennes à ceux d’autres institutions financières.

Les clients des grandes banques affichent un niveau d’ouverture plus élevé envers la personnalisation fondée sur les données : 78%, comparativement à 65% chez les clients d’institutions autres que les grandes banques.

Mais la perception de transparence est pratiquement identique. Dans les deux groupes, 42% des clients estiment que leur institution financière est suffisamment transparente quant à l’utilisation de leurs données personnelles.

L’incertitude est aussi similaire. Près du tiers des clients disent ne pas savoir comment leurs données sont utilisées : 31% chez les clients des grandes banques et 33% chez les clients d’autres institutions financières.

C’est ici que les leaders doivent faire preuve de prudence. Un niveau d’ouverture plus élevé peut ressembler à un avantage concurrentiel. Mais si la clarté n’augmente pas avec l’ouverture, cet avantage pourrait être plus fragile qu’il n’y paraît.

La question n’est pas seulement : « Les clients nous font-ils assez confiance pour dire oui? »

Elle est aussi : « Nous comprennent-ils assez bien pour continuer à dire oui? »

Ce constat rejoint une autre analyse récente de Leger sur la confiance des consommateurs envers la réglementation financière au Canada, qui montre que la confiance financière repose de plus en plus sur la protection, la clarté et la confiance envers les systèmes qui encadrent les services financiers.

Pour les équipes de données et d’analytique, le prochain saut de maturité ne repose pas seulement sur une meilleure performance des modèles. Il repose aussi sur l’explicabilité au niveau du client.

« Je ne sais pas comment vous utilisez mes données » devrait être traité comme un signal d’alerte mesurable, et non comme un bruit de fond. Un tableau de bord du consentement pourrait être utilisé en complément du suivi des modèles, afin de mesurer non seulement le consentement, mais aussi la compréhension.

Pour les équipes marketing, la personnalisation ne devrait pas être présentée comme un avantage vague. Elle devrait être formulée comme un échange clair : une meilleure pertinence, de meilleurs conseils et de meilleures expériences en contrepartie d’utilisations précises et compréhensibles des données clients.

Les jeunes clients peuvent être plus ouverts à cet échange, surtout lorsque la valeur est concrète. Les clients plus âgés sont moins susceptibles d’échanger une part de leur vie privée contre de la personnalisation, ce qui signifie que les simples messages de réassurance ne suffisent pas. Ils ont besoin de choix simples, de contrôles clairs et de limites visibles.

Pour les équipes produit, l’occasion consiste à intégrer la transparence directement dans l’expérience. Cela peut vouloir dire des explications plus claires au moment où les données sont utilisées, des paramètres de préférences plus faciles à gérer et des parcours qui montrent aux clients ce qu’ils obtiennent en retour lorsqu’ils partagent davantage d’information. Autrement dit, le contrôle ne devrait pas se limiter à la politique de confidentialité. Il devrait aussi apparaître dans le produit.

Les institutions financières ne devraient pas traiter le consentement à l’utilisation des données clients comme un simple artefact de conformité.

Le Commissariat à la protection de la vie privée du Canada rappelle qu’un consentement valable exige que les organisations fournissent de l’information claire sur ce qu’elles font avec les renseignements personnels. En pratique, cela signifie que la compréhension est au cœur du consentement, et non une couche supplémentaire agréable à avoir.

Nos recherches suggèrent que la transparence devient un facteur de différenciation commerciale. Lorsque l’ouverture est élevée, mais que la clarté est faible, le défi ne consiste pas seulement à recueillir le consentement. Il consiste à concevoir un modèle de consentement que les clients peuvent comprendre, croire et maintenir dans le temps.

Ce modèle traverse les données, le marketing, le produit et l’expérience client. Il mérite le même niveau de rigueur que la pile technologique de personnalisation elle-même.

Parce que si les clients ne peuvent pas expliquer en une phrase comment leur institution financière utilise leurs données, cette institution a-t-elle réellement obtenu un consentement durable à grande échelle?

C’est aussi un enjeu de promesse de marque. Comme nous l’avons exploré dans notre article sur le risque lié à la résilience des promesses des institutions financières canadiennes, les clients évaluent les institutions financières non seulement sur ce qu’elles disent, mais aussi sur la capacité de l’expérience à tenir la route lorsque la pression augmente.

L’équipe Services financiers de Léger peut aider les institutions financières à identifier les zones où le consentement est fort, celles où il est fragile, ainsi que les segments de clientèle les plus susceptibles de valoriser une personnalisation plus poussée ou un contrôle accru.

La croissance fondée sur les données dépendra de la personnalisation. Mais la croissance durable dépendra de la capacité des clients à comprendre l’échange.