Dans le paysage actuel de la vente automobile, les données ne sont pas seulement un sous-produit du processus de vente, elles sont le carburant qui permet de prendre des décisions plus intelligentes et d'obtenir de meilleurs résultats. L'une des sources de données les plus sous-utilisées et pourtant les plus puissantes est constituée par les données relatives aux essais de véhicules. Associées à l'intelligence artificielle (IA), ces données peuvent aider les concessionnaires non seulement à suivre l'engagement, mais aussi à prédire avec précision les résultats des ventes, à optimiser le traitement des prospects et à améliorer les performances globales.

Cet article explore la manière dont les concessionnaires peuvent exploiter les données d'essai et l'IA pour prévoir les ventes, affiner l'expérience client et conclure davantage de contrats.

L'importance des données relatives aux essais routiers

L'essai routier reste l'un des signaux d'achat les plus forts dans le parcours d'achat d'une voiture. Les études montrent régulièrement que les clients qui réservent et effectuent un essai routier sont beaucoup plus susceptibles d'acheter dans les jours qui suivent que ceux qui se contentent de parcourir l'inventaire en ligne.

Cependant, de nombreux concessionnaires considèrent les essais de conduite comme une simple étape du processus plutôt que comme une source essentielle de données comportementales. La capture d'informations telles que les demandes de rendez-vous, les taux d'achèvement, les annulations, les préférences en matière de véhicule et le temps passé dans le véhicule permet de dresser un tableau détaillé des intentions d'achat.

Comment l'IA transforme les données des essais en prévisions de vente

L'intelligence artificielle permet aux concessionnaires de traiter rapidement et avec précision d'énormes quantités de données sur les clients. Lorsqu'elle est appliquée aux informations relatives aux essais routiers, l'IA peut mettre en évidence des schémas et des tendances que les équipes humaines risquent de négliger.

Voici comment :

1. Évaluation des prospects en fonction de l'engagement

Les algorithmes d'IA peuvent classer les clients potentiels des essais routiers en fonction de comportements tels que la rapidité avec laquelle ils ont pris rendez-vous, le fait qu'ils se soient présentés ou non et le nombre de véhicules pour lesquels ils ont manifesté de l'intérêt. Un client qui réserve en ligne, confirme par SMS et effectue un essai a une probabilité beaucoup plus élevée de conclure.

2. Structuration prédictive des transactions

L'IA peut croiser les données de l'essai routier avec la pré-qualification de crédit et la disponibilité des stocks pour suggérer des options de financement et des correspondances de véhicules en temps réel. Cela permet de rationaliser le processus de négociation et de maintenir l'engagement des clients.

3. Prévision de non-présentation et d'annulation

Les schémas des données historiques peuvent aider l'IA à identifier les réservations d'essais routiers les plus susceptibles de ne pas se présenter ou d'être annulées. Les concessionnaires peuvent alors contacter de manière proactive, reconfirmer ou surréserver de manière stratégique pour protéger le calendrier.

4. Optimisation des stocks

En analysant les véhicules les plus fréquemment demandés pour des essais de conduite mais non achetés, l'IA peut révéler des lacunes potentielles en matière de prix, de choix de garnitures ou même de tendances de la demande des consommateurs. Cela permet de prendre des décisions plus judicieuses en matière de stockage.

Conseils pratiques pour les distributeurs

• Numérisez votre processus d'essai routier : Abandonnez la programmation manuelle. Des outils tels que la réservation en ligne et la vérification numérique de l'identité (par exemple, AVA™ ID et AVA™ Drive) garantissent une saisie précise des données et réduisent le risque de fraude.
• Intégrer les outils de CRM et d'IA : Veillez à ce que les données de vos tests de conduite circulent directement dans votre système de CRM ou d'IA. Des données fragmentées = des informations perdues.
• Suivi au-delà de la visite : Saisissez les données de suivi, par exemple si un client est revenu pour une deuxième visite ou s'il a demandé un financement. Les modèles d'IA s'améliorent à mesure que les ensembles de données s'enrichissent.
• Utilisez Insights pour la formation : Partagez les modèles avec votre équipe de vente. Par exemple, si l'IA montre que les SUV se convertissent mieux après un deuxième essai routier, les commerciaux peuvent adapter leur suivi en conséquence.

Des avantages testés par les concessionnaires

Les concessionnaires qui utilisent l'analyse des essais routiers pilotée par l'IA le constatent :

• Des taux de conclusion plus élevés grâce à une plus grande attention portée aux prospects à fort potentiel.
• Réduction des pertes de temps liées aux clients à faible probabilité.
• Amélioration de l'expérience client grâce à une structuration plus rapide des transactions et à des recommandations d'inventaire pertinentes.
• Une meilleure prévention de la fraude, puisque les outils d'identification numérique confirment que le client est bien celui qu'il prétend être avant que les clés ne lui soient remises.

Réflexions finales

Prédire les ventes n'est plus une question de suppositions. Grâce aux données d'essai et à l'IA, les concessionnaires peuvent prévoir les résultats, allouer les ressources plus efficacement et conclure des affaires plus rapidement.

Sur un marché concurrentiel où chaque piste compte, les concessionnaires qui adoptent les informations fournies par l'IA à partir des données d'essai auront un avantage certain.