Location : vers un parcours client plus sécurisé et plus juste

La location est en passe de devenir un nouveau réflexe de consommation, avec son lot de risques auxquels les commerçants doivent se préparer à faire face. Mais aussi d'opportunités à saisir.

Près de 70% des Français sont intéressés par la location longue durée d’équipements du quotidien. Et entre le changement des habitudes de consommation de la propriété vers l’usage et l’explosion des taux d’intérêt sur les crédits à la consommation, cette tendance ne cesse de s'accélérer. La plupart des retailers, et notamment les plus grands comme Decathlon, s’en emparent. L’occasion de proposer un parcours d’achat sur-mesure où chaque client est analysé en fonction de ses habitudes réelles de gestion de son budget et non de sa situation théorique (salaire, revenu brut fiscal, nature du contrat de travail, etc.).

Moins de risques pour plus d’opportunités

Le lancement d’une offre de location par un marchand, implique, par essence, une part de risque. C’est un modèle économique différent de la vente puisque le marchand ne perçoit pas immédiatement l’intégralité de son chiffre d’affaires. Ses revenus sont étalés dans le temps, et comportent un certain risque lié à la fraude ou à la solvabilité du client final. La start-up française Sline, par exemple, propose une solution technique clé en main qui permet aux e-commerçants de lancer une offre de location directement sur leur site web et ainsi de s’inscrire plus largement dans une démarche d’économie circulaire.

Une question vitale pour des services innovants comme celui de la jeune pousse tricolore Reyouzz, qui propose de louer des smartphones (et bientôt des tablettes, ordinateurs et autres consoles de jeu) reconditionnés. Elle s'est équipée d'une solution SaaS elle aussi française, Meelo, pour faire face à la fraude, qui représentait 15% de ses transactions par le passé, et l'a réduite par 3 à 4.

Une sélection moins discriminante

Concrètement, ce genre d’outil peut non seulement vérifier l'identité du client et la conformité des documents fournis, mais aussi calculer et attribuer en quelque secondes un score de solvabilité compris entre 0 et 100. En fonction du niveau de score défini au préalable par le marchand, le dossier du client est rejeté ou validé automatiquement. L’intelligence artificielle permet de ne juger personne en fonction de ses revenus ou de son emploi, qu’il s’agisse d’un CDI comme d’un freelance, mais plutôt d’analyser son comportement financier, c’est-à-dire si le client a tendance à être à découvert par exemple. Un système gagnant-gagnant : il écarte les personnes dont les habitudes financières mettraient en péril le bon paiement des mensualités tout en ouvrant l’accès à la location à d’autres dont la situation et les revenus seraient sur le papier trop faibles mais dont la gestion du budget est irréprochable.

Cela étend ainsi l’accès à une clientèle plus large en s’appuyant sur des analyses de données effectuées de manière indépendante et en récompensant les comportements financiers vertueux. C’est là l’opportunité de proposer une nouvelle voie, plus simple et plus sûre, aux particuliers. De simplifier et fluidifier le parcours client tout en qualifiant mieux les demandes, non plus en fonction de critères théoriques (salaire, revenu brut fiscal, contrat de travail, etc.) mais de la réalité économique du client.

Un parcours sur-mesure

Ces arguments ont notamment séduit Decathlon, qui a récemment commandé un audit sur son offre de location de vélo. Le géant français de l’équipement sportif veut faire des activités d'économie circulaire, dont la location, une part à deux chiffres de son chiffre d’affaires à l’horizon 2026. La tension sur le pouvoir d’achat est une réalité à laquelle répondent ces offres de "sport as a service" grâce à un paiement partiel (unique ou récurrent) du prix. C’est une nouvelle forme d'accessibilité à des produits et des services de qualité seulement pendant la période où l’utilisateur en a besoin.

L’enseigne mise sur des parcours différenciés, des expériences distinctes pour accéder à la location en fonction des produits loués et du niveau de risque associé ainsi que des profils des clients avec une segmentation en fonction de la connaissance ou de la reconnaissance de ces derniers. Une demande pour un vélo à assistance électrique est plus risquée (vol, fraude, recel, casse) que pour un vélo enfant, par exemple. C’est aussi plus risqué lorsque la réservation s’effectue en ligne plutôt qu’en magasin. Il y aura donc plus ou moins d’étapes de validation en fonction de la nature de l’article ou de la transaction. Et en magasin, d’ailleurs, le bénéfice est double : ce gain de temps grâce à l’IA permet aussi aux conseillers de vente de se concentrer sur la relation client plutôt que de s’attarder sur de l’administratif.