Identifier des signaux faibles via Twitter : le cas des Fintech françaises

Cet article est le premier d’une série sur les méthodologies de détection des signaux faibles via Twitter, en ciblant des secteurs innovants.  L’analyse des tweets sur Vivatech en  2018 et sur le CES en janvier 2019, permet de constater la difficulté à identifier des mentions de produits et d’innovations concrètes via des filtres mots-clés, l’essentiel des tweets étant axé sur la communication autour de partenariats ou d’effets d’annonces.

Pour autant, en combinant des recherches mots-clés précises et le suivi des communautés actives sur Twitter, il est possible d’identifier des acteurs faiblement mentionnés, mais qui peuvent être intéressants pour la veille prospective.

Je vais m’intéresser ici aux mentions Twitter des Fintech en français, collectées via le logiciel de veille sur les réseaux sociaux Visibrain, et cartographiées avec Gephi, logiciel libre et gratuit.

L’innovation dans le secteur bancaire génère un bruit et des biais d’analyses importants

Une revue de littérature sur l’utilisation des réseaux sociaux pour la prédiction (Using Social Media To Predict the Future : A Systematic Literature Review, Lawrence Philips et Al, 2017) indique l’importance de filtrer le bruit, de prendre en compte les biais  propres aux réseaux sociaux, et d’adapter le modèle d’analyse à la spécificité des sujets traités.

  • Le bruit est énorme sur un sujet innovant. La cartographie suivante qui correspond aux hashtags utilisés avec le terme Fintech dans les tweets français de janvier 2018 montre, au-delà des termes génériques les plus repris, une très grande diversité.

Même en filtrant sur un terme précis comme #crowdlending (mentionné 337 fois), il restera du bruit et des mentions peu pertinentes à filtrer :

  • Prendre en compte les biais des réseaux sociaux: dans un secteur innovant, Twitter sera utilisé aussi bien par les leaders que les start-up pour augmenter leur visibilité et affirmer leur leadership technologique.  Les mastodontes du secteur bancaire seront les mieux armés et les plus efficaces pour obtenir des mentions en valorisant leurs Fintech partenaires. Cela signifie qu’elles obtiendront plus de visibilité sans être pour autant très innovantes. On peut ainsi identifier sur le même mois de janvier 2018 des clusters autour de grandes banques françaises.

  • Adapter le modèle d’analyse à la spécificité des sujets traités: Dans un premier temps, je m’intéresserais aux réactions correspondant à des services / produits qui suscitent une attente afin d’identifier les réseaux correspondant sur Twitter. Le dernier baromètre Deloitte sur la relation entre les banques et leurs clients permet ainsi d’identifier des attentes clés autour des services, produits, du crédit, de la sécurité des données, de l’aide à la gestion administrative et des frais bancaires.

Identification d’un outil innovant de scoring de prêt immobilier via les tweets du CES 2019

Durant le Consumer Electronic Show en janvier 2019, très peu de comptes ont évoqué en français les Fintech. On retrouve les influenceurs @jblefebvre (BNP Paribas) et @FlashTweet, et quelques mentions de comptes corporate comme celui de la MMA, de Natixis … et des références à l’actualité politique française via la cagnotte Leetchi controversée en faveur du boxeur Dettinger.

Afin d’identifier des comptes peu mentionnés qui correspondent à de nouveaux services / outils bancaires, on filtre avec des mots-clés précis : seul le terme « crédit » va rapporter un résultat, confirmant que la majorité des tweets sur les Fintech ne mentionnent pas de service ou de produit concret :

Développé par Ashler & Manson, courtier en prêt immobilier Bordelais, l’outil PREACOR disponible en ligne depuis septembre 2018 exploite des algorithmes de machine learning pour déterminer, à partir d’une base de données de 50 000 dossiers acceptés ou refusés, les probabilités d’accord de prêt immobilier ainsi qu’un taux à priori précis.

A noter que l’historique de données est assez faible pour y appliquer du Machine Learning, et nécessite donc une technologie innovante pour être capable de personnaliser au maximum l’analyse.

Les banques françaises proposent toutes des simulateurs de prêt immobilier en ligne, mais qui sont très approximatifs et intègrent peu d’informations. Cela signifie d’une part que selon les éléments communiqués dans la constitution d’un dossier, il peut y avoir des mauvaises surprises, mais que de toute façon le particulier demandeur doit toujours passer par le processus fastidieux de constitution d’un dossier de crédit. Cela sans trop savoir à quelle sauce il sera mangé … Il y a donc des opportunités pour des services innovants.

L’analyse des tweets en français sur les Fintech en janvier 2019 met en évidence l’apparition d’une petite communauté autour de l’innovation dans les prêts immobiliers

L’outil PREACOR est rarement mentionné sur Twitter et donc actuellement peu connu : https://twitter.com/hashtag/preacor?f=tweets&vertical=default&src=hash

Sur le mois de janvier 2019, les mentions commencent à apparaître, via un tweet du journaliste de la Tribune César Armand mentionnant les Fintech du crédit immobilier. Trois dirigeants de la société @monemprunt reprennent l’information, leur société proposant un service similaire permettant d’obtenir un taux de crédit personnalisé en ligne. @APENICAUT diffuse quelques jours plus tard un article des échos consacré à sa société, en mentionnant plusieurs acteurs de la Fintech tel que @jblefebvre60 justement, mais n’est repris que par la French Tech Bordelaise.

Nous avons donc ici une société de courtage qui propose un outil dédié aux prêts immobiliers, à un moment où ceux-ci sont très accessibles, rendant les délais de rendez-vous et d’analyse des banques traditionnelles sans doute problématiques pour des clients pressés. Pour autant, malgré deux mentions dans Les Echos et La Tribune, et le tweet du dirigeant ciblant l’écosystème influenceur Fintech français, les mentions d’Ashler & Manson ainsi que de l’outil PREACOR restent très faibles.

Monemprunt profite d’un partenariat avec la Société Générale pour augmenter sa visibilité pendant Vivatech 2019

L’analyse globale des tweets effectué par Visibrain avec l’outil Gephi montre que les banques sont les plus actives et donc visibles sur Twitter concernant #Vivatech19, ainsi que les influenceurs du secteur Fintech :

Les recherches effectuées sur des produits / services bancaires ramènent très peu d’éléments. Preacor et Ashler & Manson ne sont pas mentionnés, contrairement à monemprunt dont la communauté se développe. La société bénéficie à la fois d’un partenariat avec la Société Générale et d’une intégration en février 2019 dans l’incubateur Fintech Swave. C’est la seule start-up positionnée sur les crédits immobiliers.

On retrouve les 3 dirigeants déjà actifs en janvier 2019, et un réseau autour des acteurs de la Société Générale ainsi que de l’incubateur. Les mentions sur Linkedin de monemprunt.com sont également très nombreuses en mai 2019. L’analyse du trafic SEO via l’outil Yooda Insight du site monemprunt.com montre une forte croissance depuis la sortie en août 2018 de son outil en ligne pour les prêts immobiliers.

Conclusion : Le scoring de prêt immobilier, un sujet émergent sur Twitter qui suscite de plus en plus d’intérêt

Les conversations Twitter sur les Fintech restent concentrées autour des termes #blockchain, #bitcoin, #smartcity, mais aussi #cybersécurité, #IOT … Les chatbots semblent passés de mode, mais du coup en ce qui concerne le crédit, notamment immobilier, il y a peu de services ou de produits concrets mentionnés :

Cela pour une raison simple : les acteurs innovants proposant des solutions sur le marché du crédit immobilier sont très peu visibles, utilisant mal les codes des réseaux sociaux à l’exemple de ce tweet qui valorise peu l’outil de Monemprunt en démonstration à Vivatech.

Mais avec des recherches pointues, il est possible de les identifier pour suivre ensuite la croissance de leur communauté et de leur influence en ligne. Les deux sociétés Ashler & Manson et Monemprunt sont par ailleurs suivies toutes les deux sur Twitter par quelques dizaines de comptes de courtier, services de crédit et d’agences immobilières qui ont déjà identifié le potentiel de ces outils data et digital.

A noter que la digitalisation du service de courtage de crédit permet d’imaginer d’autres façon de valoriser l’accompagnement sur l’obtention d’un prêt immobilier : utilisation de la signature électronique pour gagner du temps, services de conciergerie de crédit pour accompagner le client dans toutes les étapes jusqu’à son emménagement, voir des services de sophrologie pour diminuer le stress de cette période …

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Une réflexion sur “Identifier des signaux faibles via Twitter : le cas des Fintech françaises

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