L’informatique décisionnelle dans l’industrie automobile

L’informatique décisionnelle (ou BI en anglais pour business intelligence) a joué un grand rôle dans l’évolution de l’industrie automobile.

Toutes les industries ont besoin de renseignements et de données, mais lorsqu’il s’agit de la construction et de la vente de véhicules, des données précises et en temps réel peuvent faire la différence entre le succès et l’échec. Les enjeux sont élevés, en particulier à l’étape de construction, où une seule erreur peut entraîner des répercussions majeures, qu’il s’agisse de réoutiller les usines, de rappeler des parcs entiers de véhicules ou de modifier les accords conclus avec les distributeurs. L’informatique décisionnelle est donc loin d’être un luxe ou un caprice dans l’industrie automobile. Pour nous, c’est une nécessité.

Dans l’industrie automobile, l’informatique décisionnelle peut contribuer à tous les acteurs de la chaîne d’approvisionnement. Des constructeurs automobiles aux fournisseurs de composants en passant par les concessionnaires, l’informatique décisionnelle permet à tous de bénéficier des principales données concernant leurs clients, les véhicules et les pièces, pour offrir une meilleure expérience à toutes les parties concernées.

L’informatique décisionnelle : qu’est-ce que c’est?

Dans l’industrie automobile, l’informatique décisionnelle comprend l’exploitation de données importantes pouvant profiter à tous les acteurs de la chaîne d’approvisionnement. En fait, certains affirment que l’informatique décisionnelle facilite la croissance de l’industrie automobile en raison des améliorations et des gains d’efficacité qu’elle autorise. Les améliorations incluent la réduction des coûts de réparation des véhicules, l’amélioration de la sécurité des véhicules, l’augmentation des ventes de voitures ou encore la rationalisation du processus d’achat en ligne.

L’analyse des données a la capacité de remodeler l’industrie automobile en raison des informations précieuses qu’elle fournit. Pour les constructeurs, l’informatique décisionnelle peut les aider à gérer les chaînes de production et pour les concessionnaires, elle peut les aider à gagner la confiance et la fidélité des clients. Armé de données en temps réel, le conseiller en vente d’un concessionnaire peut identifier les priorités de vente, améliorer l’engagement et la satisfaction des clients et augmenter les ventes. Parmi les autres exemples de données précieuses, mentionnons le suivi du rendement des équipes et des sources de clients potentiels qui génèrent le plus de ventes, ainsi que l’exploitation des données du portefeuille pour cerner de nouvelles occasions de vente. Tant pour les concessionnaires que pour les constructeurs, les données des clients en temps réel peuvent servir à établir les priorités en matière de vente et de stocks.

Importance des données dans l’industrie automobile

Les données offrent des informations précieuses à tous les acteurs de l’industrie automobile, des constructeurs aux concessionnaires. Ces données peuvent contribuer à transformer la façon dont les véhicules sont construits et vendus, rendant la chaîne de montage plus efficace et les véhicules plus sécuritaires sur la route. L’exploitation des données peut aussi permettre aux concessionnaires d’élargir leur clientèle et de stimuler les ventes. En fait, l’informatique décisionnelle peut profondément modifier le secteur de la vente au détail en permettant aux concessionnaires et aux constructeurs d’échanger avec les clients 24/7. 

Utilisation de l’analyse des données dans l’industrie automobile

Les clients, les concessionnaires et les constructeurs ont beaucoup à gagner de la collecte et de l’analyse des données. Par exemple, les données peuvent autoriser des économies substantielles pour les constructeurs automobiles. Dans le passé, le constructeur devait procéder à un rappel lorsqu’un problème généralisé se manifestait, comme une pièce qui brise trop souvent. Puisque le constructeur ne disposait pas de données précises, il finissait par rappeler des véhicules non concernés, entraînant des dépenses inutiles. Les entreprises de données et les plateformes d’informatique décisionnelle offrent la capacité d’exploiter les données de chaque véhicule pour prédire le risque de défaillance des composants. Ainsi, pour la première fois, les constructeurs peuvent rappeler uniquement les véhicules qui présentent un risque réel accru de défaillance. Certains estiment que ce nombre pourrait se limiter à 10 ou 20 % du parc automobile initialement suspecté de faire l’objet du rappel. L’analyse des données peut ainsi permettre aux constructeurs d’économiser des milliards de dollars chaque année.

Parmi les autres exemples de l’utilité de l’analyse des données dans l’industrie automobile, mentionnons la détection précoce des anomalies et l’analyse des causes à l’origine des anomalies à partir des données transmises par les capteurs à bord du véhicule. Auparavant, les constructeurs pouvaient mettre des années à détecter des problèmes généralisés comme une défaillance mentionnée ci-dessus. Le manque de données agrégées les empêchait d’identifier les problèmes de qualité en temps voulu. Cependant, maintenant que les véhicules sont équipés de capteurs qui envoient régulièrement des données aux constructeurs (concernant plusieurs variables, comme la consommation de carburant et les émissions, la vitesse, la consommation de ressources et des données relatives à la sécurité), il est possible de détecter les anomalies plus rapidement et avec plus de précision. Le résultat? Le constructeur peut rapidement apporter des changements à la chaîne de montage. Ces données inestimables fournissent également d’importantes informations aux ingénieurs et aux constructeurs sur les raisons pour lesquelles certains composants ou systèmes tombent en panne. L’utilisation de l’analyse des données dépasse le cadre de l’industrie automobile. Les données issues des capteurs à bord des véhicules peuvent même servir à résoudre des problèmes urbains comme les embouteillages ou pour résoudre des problèmes environnementaux liés aux émissions.   

Globalement, l’analyse des données peut changer l’industrie automobile telle que nous la connaissons. En collectant et en analysant les données de millions de véhicules, il est possible de prévoir les défaillances, ce qui permet aux constructeurs d’économiser des millions de dollars en rappels, de rendre les véhicules plus sécuritaires et, en fin de compte, de transformer la façon de développer les produits et l’assurance qualité. En outre, exploitée correctement, l’informatique décisionnelle peut être bénéfique aux concessionnaires automobiles en fournissant des informations précieuses concernant les clients, le rendement des équipes et les clients potentiels aux ventes.

John Currado - Président

Lettre du président

Depuis nos débuts sous le nom SCI MarketView, nous avons toujours visé à moderniser l’expérience d’achat du client. Nos décennies de connaissances, associées à notre compréhension innée de la valeur des données fiables et à notre volonté de faire progresser certains secteurs de l’industrie automobile, nous ont permis d’évoluer pour devenir taq le Savoir automobile.

Lire la suite

La vente au détail d’automobiles : six prédictions pour l’avenir

L’industrie automobile se transforme, tout comme les exigences et les priorités des consommateurs, des entreprises et des concessionnaires.

Lire la suite

Les tendances du marketing automobile : stratégies de réussite

Une stratégie de marketing efficace permet à une entreprise de se rapprocher de ses clients existants et d’en attirer de nouveaux.

Lire la suite

Modèle d’affaires des concessionnaires automobiles : comparatif entre hier et aujourd’hui

Les concessionnaires automobiles ont énormément changé au fil des ans. Un simple coup d’œil à la première transaction de vente d’une voiture dans les années 1880 suffit pour voir à quel point leur modèle d’affaires a évolué.

Lire la suite