Accélérateur de réseaux d’agents : Rapport pays – Inde 2015
Le programme Accélérateur de réseaux d’agents (Agent Network Accelerator – ANA) identifie les facteurs responsables du succès ou de l’échec de réseaux d’agents à travers le monde. ANA utilise des enquêtes quantitatives à grande échelle qui mesurent la santé des réseaux d’agents dans les différents pays. Il évalue les réseaux d’agents pour des fournisseurs sélectionnés au niveau national et au niveau des fournisseurs.
La recherche effectuée dans le cadre du programme en Inde porte sur les facteurs opérationnels déterminants pour la bonne gestion d’un réseau d’agents, en particulier : la structure du réseau ; la qualité du service ; le contrôle et la conformité ; l’efficacité opérationnelle du réseau ; et la rentabilité de l’agent.
Accélérateur de réseaux d’agents : Rapport pays – Tanzanie 2013
Le programme Accélérateur de réseaux d’agents (Agent Network Accelerator – ANA) identifie les facteurs responsables du succès ou de l’échec de réseaux d’agents à travers le monde. ANA utilise des enquêtes quantitatives à grande échelle qui mesurent la santé des réseaux d’agents dans les différents pays. Il évalue les réseaux d’agents pour des fournisseurs sélectionnés au niveau national et au niveau des fournisseurs.
La recherche effectuée dans le cadre du programme en Tanzanie porte sur les facteurs opérationnels déterminants pour la bonne gestion d’un réseau d’agents, en particulier : la structure du réseau ; la qualité du service ; le contrôle et la conformité ; l’efficacité opérationnelle du réseau ; et la rentabilité de l’agent.
Accélérateur de réseaux d’agents : Rapport pays – Bangladesh 2016
Le programme Accélérateur de réseaux d’agents (Agent Network Accelerator – ANA) identifie les facteurs responsables du succès ou de l’échec de réseaux d’agents à travers le monde. ANA utilise des enquêtes quantitatives à grande échelle qui mesurent la santé des réseaux d’agents dans les différents pays. Il évalue les réseaux d’agents pour des fournisseurs sélectionnés au niveau national et au niveau des fournisseurs.
La recherche effectuée dans le cadre du programme au Bangladesh porte sur les facteurs opérationnels déterminants pour la bonne gestion d’un réseau d’agents, en particulier : la structure du réseau ; la qualité du service ; le contrôle et la conformité ; l’efficacité opérationnelle du réseau ; et la rentabilité de l’agent.
Accélérateur de réseaux d’agents : Rapport pays – Ouganda 2015
Le programme Accélérateur de réseaux d’agents (Agent Network Accelerator – ANA) identifie les facteurs responsables du succès ou de l’échec de réseaux d’agents à travers le monde. ANA utilise des enquêtes quantitatives à grande échelle qui mesurent la santé des réseaux d’agents dans les différents pays. Il évalue les réseaux d’agents pour des fournisseurs sélectionnés au niveau national et au niveau des fournisseurs.
La recherche effectuée dans le cadre du programme en Ouganda porte sur les facteurs opérationnels déterminants pour la bonne gestion d’un réseau d’agents, en particulier : la structure du réseau ; la qualité du service ; le contrôle et la conformité ; l’efficacité opérationnelle du réseau ; et la rentabilité de l’agent.
La recherche menée en Ouganda en 2015 est financée par Financial Sector Deepening Uganda (FSDU).
Comment l’épargne est influencée par les biais comportementaux
Premasis Mukherjee, Akhand Tiwari et Anup Singh, mars 2015
La conception de produits et services d’épargne a toujours été faite en fonction de la théorie normative qui suppose que la consommation au cours d’un cycle de vie devient de plus en plus modérée au fur et à mesure que le temps passe1. Cette théorie émet deux hypothèses sur la rationalité des épargnants, c’est-à-dire que premièrement, au fil des ans les épargnants accumulent et liquident des biens pour améliorer les différentes fonctions utilitaires de leur vie ; et deuxièmement, ayant déterminé leurs habitudes optimales de consommation, les ménages sont suffisamment animés de la volonté pour épargner en conséquence. Cependant, dès le départ, la théorie a été incapable d’expliquer les nombreuses anomalies que l’on observe dans le comportement des gens vis-à-vis de l’épargne. Les prestataires de services d’épargne se posent les questions suivantes :
Pourquoi pour les gens ont-ils tant de mal à abandonner les systèmes d’épargne informels pour adopter des mécanismes formels d’épargne ?
Pourquoi les gens tergiversent-ils lorsqu’il s’agit de souscrire à un plan d’épargne et de commencer à épargner ?
Pourquoi les gens interrompent-ils des plans d’épargne à long terme, même après y avoir souscrit ?
Pourquoi les gens ont-ils tendance à choisir « le rendement fixe » même au prix de taux d’intérêt faibles ou négatifs ?
Dans le présent bulletin, partant d’un modèle générique d’épargne de masse, nous examinons en profondeur les facteurs comportementaux qui rentrent en jeu au niveau de plusieurs points de décision sur l’épargne.
Le modèle mental du comportement du marché de masse dans le domaine de l’épargne
La recherche MetaMon de MicroSave Consulting (MSC), nous a révélé que la gestion de l’argent par le marché de masse est régie par l’interaction entre ses revenus, ses objectifs et les instruments (épargne / mutualisation / régulation) qui l’aident à traduire ses revenus en objectifs. Le comportement des gens vis-à-vis de l’épargne est un résultat direct de la façon dont ils perçoivent les objectifs de leur vie et de la façon dont ils gèrent leurs revenus et leurs dépenses à travers une variété de mécanismes de mutualisation / régulation.
Le rôle de l’objectif : Contrairement à la théorie normative du cycle de vie, la recherche MetaMon montre que pour une grande partie de la population, les objectifs ne sont pas autant en fonction du temps que de la certitude de l’événement et de la possibilité de les négocier par rapport à des objectifs concurrents ( par exemple l’achat d’une télévision plutôt que la reconstruction de la maison). Certains objectifs sont par nature immédiats, réguliers et récurrents. Les gens satisfont généralement ces objectifs (ou besoins) avec leurs revenus ordinaires. Cependant, il existe un nombre d’objectifs qui sont moins certains et moins négociables les uns par rapport aux autres. Ces objectifs sont poursuivis en fonction de la proximité de l’événement, de la pression / norme sociale, de la disponibilité de sous, ou du degré de tentation.
En dehors de ces objectifs, il y a une catégorie amorphe « d’objectifs liés à l’ambition » (par exemple l’achat de terrain), qui sont si lointains dans le modèle mental qu’ils ne jouent aucun rôle majeur dans les stratégies immédiates qu’utilisent les gens dans la gestion de leur argent. Cela explique pourquoi les plans à « montant définitif » prédéfini sont préférés aux plans d’épargne à moyen et à long terme conçus en fonction d’objectifs ou d’événements fixes (par exemple, l’épargne-mariage, l’épargne immobilière, etc.).2
Le rôle des instruments : Étant donné que les modèles de revenu et les objectifs ne sont pas toujours les mêmes en terme de fréquence ou d’ampleur, les gens utilisent des instruments financiers en guise de mécanismes catalytiques pour accumuler des économies afin d’atteindre leurs objectifs. Ces instruments sont définis en fonction de leur facilité à être convertis en liquidité en cas de besoin, et de leur rentabilité. Il existe des « mécanismes de mutualisation » qui permettent aux épargnants de thésauriser selon une certaine discipline (par exemple, RoSCA ou le dépôt récurrent) ou de manière flexible (par exemple, la boîte à clés, la tirelire) dans le but de disposer plus tard des revenus / rentrées de fonds imprévus sous forme d’un montant forfaitaire. La deuxième catégorie d’instruments, appelés aussi « biens », est accumulée avec toutes sortes de de revenus / d’apports d’argent imprévus et permet soit d’augmenter le revenu régulier (par exemple une vache qui donne du lait régulièrement), soit de stocker une valeur (par exemple des bijoux, des ustensiles) que l’on peut utiliser en cas d’urgence ou lorsque la valeur s’apprécie.
Les produits ou services d’épargne formels attireront des clients s’ils répondent à ce modèle mental de gestion de l’argent. En d’autres termes, à moins qu’un produit d’épargne formel ne ressemble à une vache, une chèvre, une poule, un bijou ou à l’un des mécanismes de mutualisation, les clients à faible revenu préfèreront naturellement s’en passer. Les modèles mentaux expliquent pourquoi les mécanismes informels d’épargne / de mutualisation sont préférés par rapport aux mécanismes formels, cependant il faut avoir recours à d’autres facteurs comportementaux pour élucider d’autres anomalies prédominantes, ce qui est discuté dans la section suivante.
L’hésitation à s’engager
Même lorsqu’un produit d’épargne bien conçu est offert, les gens manifestent en général une phobie de s’engager à épargner. Souvent, ils remettent à plus tard la décision de commencer à épargner (surtout l’épargne sur le long terme) malgré des besoins évidents et la disponibilité de choix. Ce genre de comportement peut s’expliquer par :
Le biais de statu quo et le facteur tracas : Les gens sont enclins à l’inertie comportementale et ont tendance à conserver leurs pratiques actuelles d’économies informelles ou de zéro économie. Par ailleurs, là où les produits donnent la possibilité d’augmenter la contribution avec le temps, les gens ont tendance à maintenir le niveau de contribution initial même lorsque leurs revenus, et donc leur capacité à épargner, augmentent. Les processus et la documentation exigés par les systèmes d’épargne formels ont également un effet dissuasif sur les gens, ne les incitant pas à abandonner les mécanismes informels/semi-formels où les processus sont relativement faciles et dépourvus de tracas.
L’actualisation hyperbolique et le biais du moment présent : Les gens ont tendance à donner la priorité à leurs besoins actuels de liquidités par rapport à leurs besoins futurs de ressources sous forme de somme forfaitaire. Ce « biais du moment présent » empêche les gens de s’engager pour épargner même lorsqu’ils réalisent l’avantage substantiel d’une telle action pour le futur. Souvent, la contribution régulière nécessaire pour l’accumulation d’une somme forfaitaire est si énorme que les gens se sentent intimidés. Cette caractéristique est exploitée par des opérateurs malhonnête qui promettent des plans à rendements élevés et irréalistes où la disparité entre les contributions et les rendements n’est pas immédiatement visible.
La comptabilité mentale et la primauté : En général les gens associent un prestataire de services avec un produit spécifique ainsi que la fréquence, l’ampleur et la durée des transactions qui y sont associées. Psychologiquement il parait incongru pour eux d’accepter ce prestataire avec une catégorie différente de produit. Toutefois les produits d’épargne sont souvent offerts au grand public par des prestataires mieux connus pour d’autres produits et services (les IMF, par exemple, sont mieux connues pour le crédit). Des lors que dans leur « calcul » mental ils ne voient ce prestataire que sous l’angle de son service principal (par exemple le crédit), il devient plus difficile pour eux d’épargner avec lui. Même s’ils s’inscrivent, ils ont tendance à n’épargner que le montant minimal requis en proportion à la valeur de la transaction habituelle qu’ils font avec ce prestataire. Par exemple, avec la plupart des IMF, les épargnes se font sous forme d’un pourcentage du prêt à rembourser.3
L’arrêt de l’épargne souscrit
Quand bien même les gens s’engagent et commencent à épargner, il arrive souvent qu’ils arrêtent leurs contributions aux plans d’épargne à moyen et à long terme qui de ce fait deviennent caducs.4 Tandis que l’absence d’un objectif clair se traduit souvent par un manque de motivation, il existe cependant d’autres facteurs responsables du phénomène dont certains sont les suivants :
L’erreur de planification : Après avoir été persuadés, les gens prennent des engagements pour épargner régulièrement sans vraiment prendre en considération la durée et en surestimant leur bien-être et leur revenus réguliers futurs. Ils prennent alors des engagements excessifs qu’ils ont du mal à respecter régulièrement.
L’insignifiance du renouvellement des versements : Avec leurs mécanismes d’incitation et de marketing, les prestataires de services essaient de « trouver » et « d’inscrire » des clients pour des produits d’épargne à moyen et à long terme. En supposant que les clients vont acquérir une discipline de persistance, ils ne mettent pas l’accent sur l’importance des contributions régulières constantes (qui ne sont également pas immédiates) comme ils le font pour la première contribution. Les clients ont donc tendance à ne pas respecter leur engagement de paiements réguliers. En d’autres termes, l’enrôlement devient un « objectif primordial » pour un client alors que les versements réguliers ne le sont pas.
Le choix du rendement fixe / nul
Les personnes à faible revenu semblent préférer des produits d’épargne qui offrent un rendement fixe plutôt que variable. Cette préférence les pousse à souscrire à des plans qui offrent des taux d’intérêt minimaux voire négatifs. L’ambiguïté qui plane sur le montant final et la peur de la perte qui y est associée n’expliquent qu’en partie cette tendance. Pour les personnes à faible revenu, le mécanisme de plans d’épargne rigoureux (par exemple, RoSCA ou la collecte d’épargne) est plus important que l’espérance de rendements. Le besoin d’une discipline imposée dans l’intérêt d’épargner est une prédilection si innée chez les personnes qui ont des biais du moment présent qu’elles sont même disposées à encourir des frais pour utiliser ce genre de services.
Conclusion
L’inclusion financière est souvent définie comme le processus du transfert de la vie financière des gens du domaine des mécanismes informels à celui des mécanismes formels. De nombreuses études ont démontré que les personnes à faible revenu sont des épargnants efficaces et dynamiques. Partout dans le monde les prestataires continuent de se battre pour que les produits d’épargne formels soient attrayants aux yeux de ces épargnants. Comme le souligne le présent bulletin, pour que ce changement important puisse s’effectuer, un prestataire se doit de mener les actions suivantes :
Concevoir des produits qui correspondent au modèle mental de gestion financière utilisé par les clients ;
Les aider à s’engager et commencer à utiliser, dans leur vie quotidienne, les outils que sont les mécanismes formels d’épargne ;
Leur permettre de continuer à épargner à des intervalles réguliers; et,
Donner une garantie aux clients en ce qui concerne la sécurité et le rendement de cette épargne.
De nombreux commentateurs ont exprimé leur inquiétude au sujet des taux d’intérêt appliqués par les prestataires de crédit digital. Et, compte tenu du fait que tout le processus soit automatisé et dépende d’algorithmes informatisés plutôt que d’interventions et d’analyses humaines coûteuses, cela semble raisonnable. À première vue, il parait étrange que les taux d’intérêt appliqués par le crédit digital soient plus proches de ceux pratiqués par le secteur informel plutôt que de ceux prélevés sur d’autres prêts du secteur formel. Alors, de quoi s’agit-il ?
Trois facteurs clés expliquent les niveaux élevés des taux d’intérêt : 1. La modicité des prêts ; 2. Le coût de l’analytique des données ; et 3. La majoration en raison du risque.
1. La modicité des prêts : Nous savons tous que, d’une manière générale, le montant qu’il faut dépenser pour obtenir un prêt de 10 ou de 10 000 dollars est le même. Le crédit digital, étant dépourvu de relation personnelle, commence d’abord par prêter de petites sommes (généralement 10-20 dollars) pour évaluer les comportements de remboursement qui vont servir de base pour les décisions de prêt futures. L’intérêt appliqué sur ces montants minimaux est souvent insuffisant même pour couvrir les coûts variables associés à l’octroi d’un prêt digital (frais de SMS ou de données, etc.).
2. L’analytique des données : Les fournisseurs de crédit digital sont obligés non seulement d’investir des sommes considérables dès le départ pour établir leurs plateformes et algorithmes, mais également pour continuer à les perfectionner au fur et à mesure qu’ils comprennent le comportement de leurs clients. Un grand prestataire nous dit qu’il dépense de 200 à 300 000 dollars par mois sur les analystes qui assurent l’entretien et le développement de son système.
3. La prime de risque : L’analyse des données d’un bureau de référence de crédit, effectuée récemment par MSC, a révélé des taux extraordinairement élevés d’impayés de la part des clients du crédit digital au Kenya où les données les plus récentes sont disponibles. Nous pouvons sans aucun doute présumer que c’est un problème général. Les prestataires de crédit digital n’ont d’autre choix que d’incorporer ces pertes dans les taux d’intérêt qu’ils appliquent aux prêts. Cela signifie que tous les emprunteurs (qu’ils remboursent à temps ou non) sont tenus de payer la prime de risque pour le compte des défaillants.
Les fournisseurs de crédit digital seront toujours confrontés à des problèmes d’ordre mathématiques et économiques lorsqu’il s’agit de prêts modiques, sans compter le coût de l’analytique des données, cependant il est sans doute possible de réduire le niveau des impayés et donc la prime de risque à payer… et ce ne sont certainement pas ces algorithmes intelligents qui pourront le faire.
Greg Chen, du CGAP souligne six erreurs commises dès le départ lors des tests pilotes et des déploiements de crédit digital. Ce sont des erreurs qui contribuent pour beaucoup aux niveaux élevés d’impayés. Il s’agit de :
L’offre de crédit en l’absence d’un système solide d’identification à distance. Lorsqu’on ne peut pas vérifier l’identité du client, il est difficile d’offrir des services à distance, surtout à grande échelle.
Le mauvais ciblage qui fait que les offres de crédit attirent des candidats à haut risque.
Des procédures de demande de prêts compliquées qui n’attirent que ceux qui ne peuvent pas obtenir un crédit auprès d’autres sources.
La mauvaise conception du produit caractérisée par le fait que les clients qui remboursent régulièrement et à temps ne sont pas correctement reconnus ni récompensés.
L’accent excessif mis sur la notation de crédit sans une bonne stratégie de recouvrement.
Des modèles de notation de crédit trop scrupuleux ne permettant l’octroi de crédit qu’à une petite fraction de demandeurs.
La résolution des points 1 à 5 pourrait permettre aux fournisseurs de crédit digital d’améliorer le ciblage, d’augmenter la fidélité et de réduire aussi bien le risque que la défaillance… et ainsi accroitre les profits des prestataires.
1. Les systèmes d’identification : De plus en plus de pays introduisent des systèmes d’identification formels qui sont pour beaucoup des systèmes biométriques ; et même à défaut de ceux-là, des systèmes d’identification basés sur des applications (notamment Yoti, Taqanu, Trulio) sont de plus en plus courants. Pour cela il faut bien sûr des smartphones dont la pénétration ne cesse de s’améliorer en dépit de certains échecs des smartphones bon marché. Il est impératif que les fournisseurs exploitent ces systèmes d’identification afin d‘avoir de meilleures données sur leurs clientèles ; ceci est important du point de vue de l’identification, de l’évaluation du crédit, de la collecte et de la gestion des impayés. L’identification sera également essentielle pour la gestion efficace des bureaux de référence de crédit. Malheureusement, peu de pays, en dehors du Kenya, disposent de ce genre de bureaux qui ont pour objectif de faciliter la gestion de prêts modiques offerts par le secteur du crédit digital… et de permettre ainsi aux gens de constituer des antécédents de crédit. Le bureau de référence du crédit du Kenya est encore en train de poser ses marques, il joue cependant un rôle extrêmement important de transparence et permet à ceux qui remboursent à temps d’avoir des dossiers positifs.
2. Le mauvais ciblage : Pour mettre en place un système efficace il est essentiel de trouver le bon équilibre entre les modèles de notation de crédit trop conservateurs et trop libéraux. Toutefois il existe d’autres facteurs qui rentrent dans le mauvais ciblage. Il faudra que les prêteurs de crédit digital trouvent également le juste milieu entre un marketing dynamique « de pression » et la nécessité de faire en sorte que leur produit soit compris par le marché. Comme nous l’avons vu, beaucoup de gens réagissent au marketing de pression en empruntant par curiosité, sans un besoin réel ou un but précis. Pendant leurs campagnes de marketing, les prestataires peuvent donner plus d’éclaircissements pour permettre aux clients de mieux comprendre leurs modalités de prêt ainsi que les pénalités du non-remboursement. Une telle approche leur permettrait également de résoudre les problèmes de la protection des consommateurs. Ils peuvent également utiliser des stimulants comportementaux dans le but de susciter le comportement approprié.
Les opérateurs de réseaux mobiles (ORM) peuvent pour leur part réduire le risque de ciblage en effectuant un premier filtrage par le biais de prêts de crédit téléphonique. Ce dernier n’entraine que des coûts marginaux pour un ORM, et représente donc un risque beaucoup moindre que le crédit en valeur électronique. Cette approche pourrait ainsi permettre aux ORM de tester le comportement des emprunteurs à un coût bien plus faible avant de leur offrir une opportunité de passer à l’emprunt de valeur électronique.
3. Le processus de demande de prêt : De nombreux systèmes de crédit digital basés sur le SMS et l’USSD offrent un peu trop facilement l’accès au crédit, ce qui encourage des demandes de crédit frivoles. Pour éviter une telle situation il faudra adopter des signes comportementaux – par exemple encourager l’emprunteur potentiel à consulter les modalités des prêts, ou prendre une « pause symbolique » pour se convaincre de la nécessité du prêt. En revanche, la plupart des systèmes basés sur des applications soumettent l’utilisateur à de nombreuses vérifications (et, dans certains cas, exigent de manière intrusive des informations et des photographies) avant d’accorder le prêt. Il y a lieu d’examiner de façon approfondie ces systèmes pour que chaque étape du processus soit optimisée, qu’elle ajoute vraiment de la valeur et qu’elle ne dissuade pas les emprunteurs à forte potentialité.
4. La mauvaise conception du produit : Pour le moment, parmi les produits de crédit digital disponibles, il y en a peu qui accordent une récompense à ceux qui remboursent systématiquement à temps, hormis la possibilité de prendre des prêts plus élevés. Cependant, dès que les emprunteurs démontrent leur solvabilité, il serait logique de réduire la prime de risque (et donc le taux d’intérêt) qu’ils doivent payer sur les prêts successifs. À cet effet un système de statut hiérarchisé (similaire à celui des miles aériens) pourrait être mis en place. Ainsi les emprunteurs pourraient gravir les échelons du statut, se qualifier pour une réduction des taux d’intérêt, des prêts plus importants, des périodes de remboursement variables ainsi que d’autres avantages. On peut également penser à d’autres innovations dans le genre :
Octroi de prêts d’une durée d’un jour aux commerçants. Pour l’heure ces derniers n’ont à leur disposition que des prêts remboursables sur quelques semaines ou sur un mois pour financer leur cycle d’activité qui commence de l’aube jusqu’à l’après-midi ;
Épargne / prêt visant des objectifs précis gérés avec un outil de planification financière approprié intégré dans l’interface de l’application ou de l’USSD ;
Prêts à plus long terme pour ceux qui ont un excellent dossier de crédit et qui veulent emprunter pour leur activité commerciale. Encore une fois il est nécessaire que toutes ces innovations tiennent compte des cycles d’activité.
Les lecteurs noteront que rien de ce qui précède ne se réfère à l’utilisation de « megadonnées » comme cela a été fait avec succès dans le monde développé (par exemple par le Lending Club aux États-Unis). En effet dans les pays en développement la grande majorité des personnes à faibles revenus ne laissent pas suffisamment « d’empreintes digitales » qui permettent d’orienter de manière fiable les décisions de crédit. Cela changera avec le temps, mais pour l’instant, les indicateurs de solvabilité les plus efficaces (et communément utilisés) se trouvent dans les antécédents de crédit et le comportement, et (dans une moindre mesure) le comportement dans le domaine des recharges de crédit téléphoniques et des appels/SMS. Lorsqu’il s’agit de prêts plus importants les fournisseurs de crédit digital basé sur des applications peuvent également utiliser des indicateurs psychométriques pour jauger la volonté de payer. Pour cela il faudrait réduire le nombre des questions de vérification de 200-300 à 40-50 sans compromettre la capacité de prévision, ce qui est un véritable défi.
Il est clairement indispensable de réduire la prime de risque pour les emprunteurs de crédit digital. Bien que difficile (mais en aucun cas impossible) dans le cas des deux premiers cycles de prêt, une telle réduction devrait être tout à fait possible pour les cycles de prêts ultérieurs une fois que l’emprunteur a établi ses antécédents de crédit et montré son désir d’emprunter des montants plus importants. Cela devrait pousser les emprunteurs à rembourser promptement et accroître leur fidélité… ainsi que les profits des fournisseurs de crédit digital.
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