L'essentiel en 40 secondes

BNP Paribas Fortis · Banque · 2018–2019

Transformer une donnée de paiement inexploitée en un service que des commerçants veulent acheter.

BNP Paribas Fortis voyait passer près d'un tiers des paiements par carte du pays, mais n'en faisait aucun service pour les commerçants. En six mois, j'ai conçu ce service et je l'ai testé avec eux. Un commerçant pilote a signé une promesse d'achat ferme avant la première ligne de code.

Le problème

BNP traitait environ 30 % des paiements Bancontact de Belgique, mais cette donnée dormait sur les serveurs. Quatre équipes internes (métier, IT, juridique, marketing) n'étaient pas d'accord sur le service à construire.

Mon rôle

Service designer freelance, mandaté directement par le sponsor. Cadrer l'offre, la tester avec de vrais commerçants, aligner les quatre équipes et défendre la recommandation jusqu'au comité d'investissement.

Ce que j'ai fait

  • Rencontré six commerçants sur leur lieu de travail pour comprendre leur besoin réel.
  • Réuni les quatre équipes autour d'une même proposition de valeur.
  • Conçu et testé une maquette du service avant tout développement.

Le résultat

  • Léonidas, commerçant pilote, a signé une promesse d'achat ferme avant le développement.
  • Les quatre équipes ont validé le même périmètre.
  • Le sponsor a obtenu le feu vert d'investissement, backlog prêt.
La boutique Léonidas, l'un des six commerçants pilotes du projet.
Léonidas, l'un des six commerçants pilotes, a signé une promesse d'achat ferme avant le développement.

Comment j'y suis arrivé

Le détail de la méthode, pour qui veut creuser. Vous pouvez vous arrêter à l'essentiel ci-dessus.

01

Recherche terrain et cadrage du marché

J'ai interviewé six commerçants sur leur lieu de travail et benchmarké les précédents : une seule banque, en Espagne, proposait déjà ce type de service ; l'autre référence était l'offre de data intelligence de Proximus, construite sur ses données télécom. J'ai ensuite segmenté le marché professionnel et analysé chaque segment pour identifier le plus opportun pour tester la traction du service, plutôt que de viser tout le monde.

Cible retenue : les commerçants multi-boutiques qui n'ont pas d'équipe data en interne.

PME et petites entreprises
Cible retenue Commerçants multi-boutiques Un responsable marque ou marketing pilote plusieurs points de vente, sans équipe data en interne.
Indépendants mono-boutique Le propriétaire gère seul son point de vente. Hors du périmètre de la première version.
Segmentation du marché professionnel : le segment le plus opportun pour tester la traction du service. Recréé d'après l'artefact de 2017.
02

Analyse des freins côté commerçant

J'ai cartographié le parcours existant et identifié six freins concrets, formulés avec les mots des commerçants, par exemple : « Je reçois des statistiques, mais pas de nouveaux clients. »

Ces six freins sont devenus les critères pour trancher ce qu'on construisait, et ce qu'on laissait de côté.

Moteur

Un accès simple, via la banque, à une donnée massive qu'aucun autre acteur ne leur offre.

Frein 1

L'utilité réelle : « qu'est-ce que j'en fais, concrètement, dans ma boutique ? »

Frein 2

La fiabilité : seules les transactions par carte entrent dans le calcul.

Frein 3

La comparaison : les concurrents retenus sont-ils vraiment les bons ?

Frein 4

« Je reçois des statistiques, mais pas de nouveaux clients. » Pas de contact individuel.

Frein 5

Rien sur la performance des produits, là où l'attente est la plus forte.

Frein 6

Le retour sur investissement, au prix envisagé.

Un moteur, six freins, formulés avec les mots des commerçants. Recréé d'après l'artefact de 2017.
03

Un POC technique, qui laissait ouverte la question de la valeur

Le marketing avait fait développer un POC de « data discovery ». Il remplissait son rôle : prouver qu'on pouvait extraire et croiser plusieurs sources de données, les comptes en banque et les transactions des cartes sur les terminaux. Mais personne n'était convaincu de la valeur pour les utilisateurs.

C'est pour cette raison que j'ai organisé un atelier d'analyse des données : les agréger et les catégoriser à partir des besoins réels, terrain et métier, du segment de marché retenu lors des analyses préliminaires.

Trois écrans du POC « data discovery » : l'extraction et le croisement des sources fonctionnaient, la lecture restait entièrement à la charge du commerçant.
04

Le recadrage en atelier : la proposition de valeur

L'atelier avec les équipes a analysé les données disponibles, les a agrégées et catégorisées selon les besoins métier des commerçants, puis a regroupé les fonctionnalités en quatre objectifs et tranché le périmètre de la première version.

La proposition de valeur en est sortie : un rapport orienté vers un objectif précis, avec une action claire à la clé. Les quatre équipes parlaient enfin du même utilisateur et du même service.

Le mur d'atelier : maquettes affichées, objectifs métier épinglés, périmètre de la première version encadré.
L'atelier : les fonctionnalités regroupées en objectifs métier, le périmètre de la première version tranché au mur.
Page du Concept Report comparant les deux approches : exploration de données barrée, rapport orienté objectif retenu.
Le principe acté dans le Concept Report : l'exploration de données, écartée ; le rapport orienté objectif, retenu.

Ce que le commerçant cherche

  • Mieux connaître ses clients et sa concurrence pour adapter son offre.
  • Mesurer l'effet de ses actions et de sa communication.
Ses craintes
  • « Je n'ai pas d'expertise data, ni le temps d'en acquérir. »
  • « Mes clients accepteront-ils cet usage de la donnée ? »

La réponse du service

  • Des rapports orientés vers un objectif précis, avec une action à la clé.
  • Profil et géolocalisation agrégés des clients, fréquentation et évolutions.
  • La banque comme tiers de confiance pour une donnée sensible.
  • Un tableau de bord lisible sans équipe data.
Le Value Proposition Canvas, condensé : aligner le service sur les objectifs réels du commerçant. Recréé d'après l'artefact de 2017.
05

La maquette finale, testée par les commerçants

J'ai conçu la maquette finale autour des quatre objectifs métier et je l'ai testée avec les six commerçants. C'est à cette étape que Léonidas a confirmé son intention d'achat.

Chaque écran répond à un des freins identifiés. Le Concept Report complet, périmètre, parcours, maquettes et backlog priorisé, a été remis au sponsor, et l'investissement a été validé.

La maquette finale, écran par écran.

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