Recommendation - devoir de conseil

Recommandation dans le parcours Plug

La fonctionnalité de la recommandation a pour but de mettre en avant une des options proposées, tout en laissant le droit au client de ne pas suivre la recommandation élaborée pour lui. Le mécanisme de conseil peut être appliqué à tout type de question à choix multiples.

Dans cet article, la fonctionnalité de la recommandation est examinée sur la base d'exemple de conseil de profil de risque dans le parcours d'assurance-vie.

Comme on peut le voir sur l'exemple, une des options proposées est marquée comme recommandée, mais l'utilisateur a la possibilité de modifier son choix.

Comment fonctionne le mécanisme de recommandation dans Plug ?

Pour déterminer l'option recommandée pour le client, Plug utilise les questions pondérées. Le principe des questions pondérées implique que chaque réponse a son propre poids, qui s'ajoutera au résultat global. L'option recommandée sera ensuite sélectionnée en fonction du tableau de scoring.

La pondération s'applique spécifiquement aux questions de type "Choix multiple" et "Cases à cocher". Pour les questions de type "Choix multiple", il est possible de définir une pondération personnalisée pour chaque option de réponse, tandis qu'avec les questions de type "Cases à cocher", une pondération prédéfinie s'applique à tous les choix de réponse.

Les questions peuvent être posées de manière linéaire sous forme de questionnaire, ou sous forme d'arbre de décision, où les questions suivantes dépendront des réponses déjà données par le souscripteur.

Construire une recommandation sur la base d'un questionnaire

Les questions peuvent être posées linéairement dans le tunnel, sous forme de questionnaire. Pour chaque réponse proposée à la question, un certain poids est attribué, qui est toujours positif. Si la réponse n'affecte pas le résultat final, le poids doit être égal à zéro.

Ci-dessous un exemple de questionnaire sur le profil de risque d'un client. Les poids de toutes les réponses sélectionnées sont additionnés et le client se verra recommander un profil selon le tableau de correspondance du "Scoring".

Scoring

Sur la base de la somme calculée des points de toutes les réponses données dans le parcours, nous allons recommander un profil qui correspond à l'intervalle approprié.

Le même questionnaire peut être utilisé pour recommander des champs différents. Dans ce cas, il est nécessaire d'élaborer un tableau de comparaison des résultats pour chaque champ recommandé. Dans le cadre de l'assurance-vie, il peut s'agir d'une table de correspondance pour recommander un profil de risque, un mode de gestion ou un contrat d'investissement.

Construire une recommandation sur la base d'un arbre de décision

Le tunnel de recommandation peut également être construit de manière non linéaire selon l'arbre de décision. Dans ce cas, les réponses précédentes du client affecteront la composition des questions suivantes et, par conséquent, le score global du client. Le principe de calcul du score reste cependant le même. Pour chaque réponse possible, un nombre de points est attribué, qui est résumé et comparé à un tableau général qui détermine quel niveau de risque est le plus approprié pour le client.