Accélérer l'innovation dans les prêts immobiliers

Le défi

Sur le marché australien concurrentiel des prêts immobiliers, l'expérience client et l'innovation continue sont essentielles au succès d'uno Home Loans. uno est un courtier en prêts hypothécaires en ligne qui aide ses clients à trouver et à conserver le prêt immobilier le plus avantageux, révolutionnant le secteur en plaçant le client au cœur de ses priorités et en utilisant les données pour identifier les opportunités d'économies.

Les technologies évoluent rapidement et, au sein d'une petite équipe, il est difficile de maintenir une expertise dans tous les domaines. Hébergée exclusivement sur AWS, l'entreprise uno ne disposait pas de toutes les compétences nécessaires pour exploiter pleinement les capacités du cloud. Elle était également confrontée à un défi technique spécifique au niveau de son code source : l'équipe avait adopté une bibliothèque de programmation fonctionnelle que ni les développeurs internes d'uno ni les ingénieurs externes ne maîtrisaient, ce qui engendrait un goulot d'étranglement dans la vitesse de développement et compliquait l'intégration de nouveaux contributeurs.

Uno avait besoin d'un partenaire capable de combler les lacunes en matière de compétences, d'accélérer la livraison et d'aider l'équipe à prendre des décisions techniques pragmatiques concernant son architecture, le tout sans perturber le rythme de livraison des produits qu'exigeait sa position concurrentielle.

L'approche

La première mission a consisté à renforcer l'équipe. Les ingénieurs de Kablamo se sont intégrés à l'équipe d'uno afin d'évaluer et de poursuivre le développement d'une couche API centrale. L'équipe a analysé le code existant et identifié une décision technique cruciale : l'abandon de la bibliothèque de programmation fonctionnelle qui constituait un goulot d'étranglement. Kotlin a été conservé pour la couche de routage principale en raison de sa prise en main plus aisée, tandis que la logique principale des services et des dépôts a été migrée vers Java afin de tirer parti des compétences de l'équipe. Uno dispose ainsi d'un code auquel tout développeur Java compétent peut contribuer, sans nécessiter d'expertise pointue en programmation fonctionnelle.

L'équipe a mis en place des points d'accès pour la gestion des utilisateurs, développé des tests unitaires et d'intégration dans le cadre du pipeline d'intégration continue, et rédigé des tests d'acceptation pour valider l'API par rapport au comportement réel du service. L'objectif n'était pas seulement de livrer des fonctionnalités, mais aussi d'établir des modèles que l'équipe interne d'uno pourrait suivre une fois la mission terminée. Kablamo a formulé des recommandations sur les domaines où les processus manuels pouvaient être remplacés par des étapes automatisées du pipeline, permettant ainsi à l'équipe de maintenir son autonomie.

La seconde mission consistait en une preuve de concept basée sur les données. Uno disposait d'un grand nombre d'enregistrements d'appels clients, mais d'aucun moyen d'en extraire des informations structurées. Kablamo a utilisé AWS Transcribe pour convertir l'audio des appels en texte et AWS Comprehend pour analyser les transcriptions (sentiment, syntaxe et expressions clés). L'hypothèse était que l'apprentissage automatique pourrait identifier l'étape du parcours client dans le cadre d'un prêt immobilier, en fonction du contenu des appels, permettant ainsi un suivi plus personnalisé et plus rapide.

L'approche a suivi une méthodologie structurée : recherche et formulation d'hypothèses, mise en place du processus de transcription et d'analyse, tests d'hypothèses sur des données d'appels réelles et validation des résultats. La preuve de concept a démontré que l'analyse des sentiments et l'extraction de mots-clés permettaient d'identifier de manière pertinente les étapes du parcours client à partir des enregistrements d'appels.

Les résultats

L'intervention de renfort a permis d'obtenir des améliorations tangibles : une accélération des sprints, une réduction des bogues en production, un moral d'équipe renforcé et une diminution des risques pour l'expérience client. Le partenariat a évolué d'un simple accord de mise à disposition de personnel vers une relation de co-investissement, offrant à Uno l'accès à une équipe d'ingénieurs sur laquelle s'appuyer en fonction de l'évolution de ses besoins.

L'abandon de la bibliothèque de programmation fonctionnelle a été la décision technique la plus déterminante. Elle a levé un obstacle qui freinait tous les développeurs de l'équipe, et pas seulement les ingénieurs de Kablamo. Les nouveaux contributeurs pouvaient désormais être opérationnels en quelques jours au lieu de passer des semaines à maîtriser un paradigme inconnu. Les modèles de tests automatisés et les améliorations apportées au pipeline durant la collaboration ont continué à porter leurs fruits après la fin de l'intervention de Kablamo.

La preuve de concept basée sur les données a validé la faisabilité et l'utilité de l'analyse des appels clients par apprentissage automatique. AWS Transcribe a généré des transcriptions exploitables à partir d'enregistrements d'appels réels, et l'analyse des sentiments de Comprehend s'est avérée suffisamment précise pour confirmer l'hypothèse selon laquelle l'étape du parcours client pouvait être déduite du contenu des appels. Ceci a ouvert la voie à la création d'expériences client plus personnalisées grâce à l'exploitation de données d'appels structurées.

Avoir hâte de

Uno est désormais mieux positionnée pour poursuivre sa transformation du marché australien des prêts immobiliers. Grâce à des choix pragmatiques en matière de code, passant d'une programmation fonctionnelle de niche à des langages plus courants comme Kotlin et Java, l'équipe peut recruter et intégrer plus rapidement des ingénieurs. L'automatisation des tests et des déploiements permet à l'équipe d'effectuer des livraisons plus fréquentes sans compromettre l'expérience client.

La preuve de concept réalisée à partir des données a jeté les bases de l'utilisation du machine learning pour personnaliser le parcours client en matière de prêts immobiliers. Grâce à l'analyse structurée des appels, uno peut identifier les clients susceptibles de bénéficier d'un refinancement, signaler les comptes où le ressenti laisse présager un problème de service et adapter les communications de suivi en fonction de l'étape du cycle de vie du prêt pour chaque client. Sur un marché où la fidélisation client se joue souvent sur le timing et la pertinence, la capacité à extraire des signaux structurés de chaque interaction client constitue un avantage concurrentiel qui se renforce avec le temps.