De la qualité de données à la personnalisation client, en passant par la conformité RGPD
Les acteurs de l’assurance vie disposent d’un patrimoine de données unique. Mais exploitées partiellement ou mal structurées, ces données restent un potentiel inexploité.
Pourtant, en intégrant une stratégie data performante — de la qualité des bases à l’hyper-personnalisation — il est possible d’accroître la valeur client, fluidifier les parcours digitaux, et garantir la conformité réglementaire.
Dans cet article, nous détaillons comment les entreprises du secteur de l’assurance vie peuvent tirer pleinement parti de leurs données clients, en s’appuyant sur des bonnes pratiques éprouvées et des technologies accessibles.
Pourquoi la donnée est-elle stratégique pour les assureurs vie ?
L’assurance vie, produit de long terme, repose sur une relation client étalée dans le temps : souscription, arbitrages, versements, rachats, changement de bénéficiaire…
Autant de moments-clés où une donnée client fiable, centralisée et exploitable permet de :
- Comprendre les comportements et cycles de vie des assurés.
- Proposer des offres ou services personnalisés en fonction de l’évolution des besoins.
- Automatiser des interactions pertinentes et respectueuses de la réglementation.
- Renforcer l’engagement et la fidélisation sur un produit souvent perçu comme passif.
Problèmes fréquents : données éparpillées, silos SI et RGPD mal intégré
Dans nos missions, nous retrouvons souvent les mêmes freins dans les organisations assurance vie :
1. Données éparpillées dans plusieurs systèmes
Les données sont présentes dans différents outils (gestion de contrats, CRM, extranets partenaires, plateformes marketing…), sans interconnexion fluide. Résultat : une vision client fragmentée, et des difficultés à produire une communication unifiée.
2. Bases obsolètes ou incomplètes
- Champs non renseignés.
- Doublons.
- Données non mises à jour depuis plusieurs années.
- Absence de segmentation comportementale.
3. Une gestion du RGPD trop défensive
- Pas d’outil de gestion des consentements.
- Peu d’automatisation dans la purge ou l’anonymisation.
- Données conservées sans justification métier claire.
Comment une stratégie data bien construite permet d’améliorer la relation client en assurance vie ?
Étape 1 : Cadrer une stratégie de gouvernance de la donnée
- Définir une vision 360° du client.
- Identifier les sources de données (interne, partenaires, courtiers).
- Prioriser les cas d’usage métiers : fidélisation, cross-sell, automatisation marketing, conformité.
Étape 2 : Nettoyer et centraliser les données
- Mise en qualité : suppression des doublons, normalisation, enrichissement.
- Construction d’un référentiel client unique (RCU).
- Interconnexion avec les outils métiers (API, ETL).
Étape 3 : Respecter le RGPD tout en créant de la valeur
- Mise en place d’outils de gestion du consentement.
- Automatisation de l’effacement ou anonymisation des données sensibles.
- Traçabilité des accès et des traitements.
Étape 4 : Exploiter la donnée pour une personnalisation avancée
- Scoring client, analyse des comportements.
- Campagnes ciblées sur des segments (clients multisupport, jeunes investisseurs, seniors…).
- Parcours clients dynamiques en ligne ou via les canaux humains.
Étape 5 : Mesurer la performance
- Taux de transformation.
- Taux d’engagement par segment.
- NPS, rétention, activation post-campagne.
3 exemples concrets de transformation data dans l’assurance vie
Cas #1 – Nettoyage des bases post-RGPD
- Problème : Données inutilisables, consentements manquants.
- Action : Audit + nettoyage + automatisation RGPD.
- Résultat : Meilleure délivrabilité des campagnes et conformité garantie.
Cas #2 – Personnalisation du conseil
- Problème : Offres génériques, taux d’engagement faible.
- Action : Moteur de recommandations basé sur le profil client.
- Résultat : +25% d’interactions digitales, +15% d’arbitrages réalisés.
Cas #3 – Activation des clients inactifs via scoring comportemental
- Problème : Contrats dormants.
- Action : Identification des profils “à risque d’attrition”, campagnes ciblées.
- Résultat : Regain d’activité sur 22% des contrats ciblés.
Les tendances à suivre pour 2025
- L’IA générative pour conseiller automatiquement les assurés.
- La valorisation des données internes via des data marts assurance.
- La montée de la “zero-party data” (informations déclaratives, récoltées via les clients eux-mêmes).
- L’industrialisation des parcours digitaux pour faciliter la souscription, la gestion, et le rachat.
Pourquoi faire appel à une ESN experte des SI assurance vie ?
Chez ALTAPYX, nous intervenons sur tout le cycle de valorisation de la donnée :
- Diagnostic technique et fonctionnel.
- Déploiement d’outils de gestion de la donnée.
- Mise en place de dashboards & indicateurs.
- Conseil RGPD et conduite du changement.
Parce qu’une bonne donnée, ce n’est pas que de la technique, c’est aussi de la stratégie métier.
Conclusion : La donnée est-elle un frein ou un atout dans votre stratégie assurance vie ?
Si vos équipes peinent à exploiter les données clients, il est temps d’investir dans une gouvernance moderne, au service de la performance, de la conformité et de la relation client.
Parlons de votre projet. Ensemble, donnons de la valeur à vos données.
📅 Prenons rendez-vous et échangeons sur la transformation de vos données en levier de performance.