Quelles pratiques data-driven pour booster les ventes privées dans le secteur automobile ?

Événements aujourd’hui incontournables, les ventes privées sont un bon moyen de renouer un contact personnalisé avec ses clients et de les récompenser en les invitant à profiter d’offres exclusives. Traditionnellement, ce sont les forces de vente qui vont sélectionner et inviter leurs clients, sans vraiment savoir si ceux-ci ont une réelle intention d’achat.

Le machine learning et l’intelligence artificielle permettent dorénavant de tirer pleinement parti de la multitude de données générées avant, pendant et après le processus de vente, afin d’assurer le succès des opérations Ventes Privées. 

Au cœur des données, les futurs leads ventes privées 

Afin d’optimiser le succès de telles opérations, il est essentiel pour les concessionnaires automobiles de détecter une clientèle d’acheteurs potentiels à réactiver dans leurs bases de clients existantes. A ce titre, les données clients constituent de précieuses sources d’informations qui peuvent être pleinement valorisées grâce aux capacités de traitement et de calcul de l’intelligence artificielle. Les marketeurs peuvent alors les exploiter dans l’activation de campagnes totalement individualisées.

Le facteur clé de succès des ventes privées dépend donc clairement de la capacité des équipes marketing à identifier les leads qualifiés au sein de leurs bases de données et ainsi personnaliser chaque communication pour inciter les individus concernés à prendre rendez-vous en concession. 

Une bonne utilisation des données : identifier et qualifier les clients potentiels 

Tout d’abord, on peut identifier, au sein de la base CRM, les individus qui seront les plus susceptibles de renouveler leur véhicule pour les engager dans les ventes privées. Les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent analyser l’ensemble des données clients pour déterminer les bons indicateurs d’un changement de véhicule imminent. 

Concrètement, un modèle prédictif peut permettre, par exemple, de déterminer le kilométrage estimé du véhicule possédé par chaque client, mais pas seulement, car c’est une  variable parmi des centaines d’autres qui peuvent être corrélées entre elles, telles que la date de fin d’un prêt bancaire, la naissance d’un enfant ou encore un déménagement en zone rurale… Une fois ces personnes identifiées grâce à ces algorithmes intelligents, leurs coordonnées sont ensuite transmises aux équipes commerciales, qui pourront directement contacter chaque client afin de qualifier un éventuel projet de renouvellement de véhicule. 

Par ailleurs, grâce à la mise en œuvre de modèles de recommandations spécifiques au secteur auto, l’IA peut identifier, parmi le stock de véhicules disponibles en Ventes Privées, ceux qui sont les plus proches de celui actuellement possédé par l’individu ciblé. La force commerciale est alors à même de proposer le véhicule le plus appétent à l’individu. 

Ensuite, on peut aussi qualifier les intentionnistes en visite sur le site dédié aux ventes privées pour les engager en temps réel. Il est primordial de pouvoir tirer parti des données chaudes de navigation, qui peuvent être analysées et interprétées en temps réel avec l’aide de l’intelligence artificielle. 

Grâce à un modèle de scoring de chaleur des intentions, un score est attribué à chaque individu, en fonction de son comportement de navigation (pages vues, configuration, mise en favori, temps passé sur certaines pages ...). Ce score témoigne de l’intention d’achat et de son intensité : plus il est élevé, plus l’intention est forte. Grâce à ces insights chauds, il est ensuite possible d’individualiser l'expérience de navigation de chaque visiteur intentionniste. Le contenu affiché est ainsi adapté en fonction du type de véhicule d'intérêt détecté. 

Accompagner le client tout au long de sa réflexion et préparer les prochaines ventes privées 

Poursuivre et coordonner une relation individualisée tout au long du parcours de décision, sur tous les points de contact, est un enjeu majeur de la relation client. 

En tirant parti d’une connaissance client enrichie, il est possible d’engager les leads Ventes Privées dans des cycles de nurturing individualisés pour susciter l’intérêt jusqu’à la prise de rendez-vous en concession. E-mail, display, Facebook, Google… La réconciliation des données au sein d’un même référentiel clients et l’association des cookies de navigation avec les identifiants CRM ouvre l'accès à de nouveaux points de contacts avec ses clients et permet de leur parler là où ils se trouvent et où leur décision d’achat se construit. 

Enfin, pour préparer les prochaines ventes privées, il est préférable de recruter au plus tôt les individus qui seront les plus susceptibles d’y participer. En analysant sa base de données, les algorithmes de la plateforme identifient des centaines de caractéristiques communes à tous les individus ayant acquis un véhicule lors des ventes privées, ou à ceux s’étant inscrits pour y participer. À partir de ce profil idéal, une audience “look-alike” est constituée, c’est-à-dire que les profils d’individus “jumeaux” sont ciblés sur les réseaux sociaux avec un message adapté. 

C’est par une bonne connaissance de ses clients et par l’usage des data déjà en base, que le futur de la vente se construit, dans l’automobile comme ailleurs.

   

Quelles pratiques data-driven pour booster les ventes privées dans le secteur automobile ?
Quelles pratiques data-driven pour booster les ventes privées dans le secteur automobile ?

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