La collecte systématique de données dans le secteur automobile
L’industrie automobile est confrontée à de nombreux enjeux majeurs, notamment :
- L’augmentation de la concurrence ;
- Le besoin d’une mobilité durable ;
- La transformation numérique ;
- La puissance des constructeurs ;
- Les nouvelles politiques de distribution ;
- Les réglementations sur la gestion des données.
L’ampleur de ces enjeux est indéniablement significative et affecte grandement les processus, ainsi que les choix stratégiques et opérationnels de chaque professionnel impliqué. Ces enjeux ne peuvent être relevés qu’en définissant des objectifs spécifiques :
- Maintenir la compétitivité ;
- Comprendre les besoins des clients ;
- Prendre des décisions fondées sur les données ;
- Conserver le contrôle de ses propres informations ;
- Maintenir le contact avec le client ;
- Maximiser les opportunités de conversion immédiate.
Tous ces objectifs peuvent être atteints grâce à une série d’activités ayant un dénominateur commun : la collecte systématique de données. En collectant les données et en les utilisant de manière proactive, les résultats attendus suivants peuvent être obtenus :
- Compétitivité maintenue ;
- Solutions personnalisées ;
- Décisions judicieuses ;
- Contrôle préservé ;
- Contact client continu ;
- Augmentation des conversions.
Le Big Data représente une nouvelle opportunité immense, tant pour les constructeurs automobiles que pour tous les opérateurs de distribution et de services. L’objectif principal est de pouvoir répondre aux besoins spécifiques des clients afin d’accroître la valeur perçue du produit, du service et de l’entreprise qui l’offre, directement ou indirectement.
La collecte de ces données s’effectue principalement par le biais d’activités de vente et de marketing mais, grâce à la technologie, elle peut se faire, avec une forte augmentation de la qualité et de la quantité, directement à partir des véhicules grâce au potentiel de connexion des véhicules eux-mêmes ou des smartphones des conducteurs.
La capacité à collecter systématiquement les données produites par les véhicules, avec une interaction collaborative minimale du conducteur, est sans aucun doute la première étape vers le Big Data. Un constructeur automobile ou un opérateur de réseau de distribution peut bénéficier en temps réel d’informations télémétriques comparables à celles que nous avons l’habitude de voir en Formule 1.
Sans parler de sport automobile, nous savons que l’accès aux informations concernant le véhicule n’est pas une nouveauté puisque, depuis des années, il existe des outils de diagnostic en atelier qui, connectés à l’ECU, permettent de récupérer des informations « historiques ». Ce qui change, c’est la systématicité continue de la détection grâce à l’utilisation intelligente de capteurs et de solutions de connectivité intégrées lors de la production, mais aussi d’autres appareils connectés à Internet comme, par exemple, le smartphone du conducteur.
Les voitures dotées de capacités de connectivité directe (autonome) ou indirecte (via le smartphone du conducteur) peuvent fournir un flux régulier de données concernant le véhicule, le moteur, la consommation de carburant, le style de conduite, les émissions et les conditions environnementales.
La capacité à capturer d’énormes quantités de données de divers types générées en temps réel, combinée à l’apprentissage automatique (machine learning) et aux systèmes d’intelligence artificielle, représente des atouts capables de révolutionner la relation client et le niveau de compréhension des besoins globaux de mobilité.
Un avantage inhérent supplémentaire majeur est la possibilité d’offrir des services de réparation et des promotions de pièces au moment opportun, améliorant ainsi les ventes de produits et les services après-vente du réseau. En fait, en plus de collecter des informations statistiques et d’utilisation, il est possible de fournir des services d’assistance personnalisés aux automobilistes en générant des alertes ou en fournissant des conseils sur la manière de minimiser la consommation de carburant.
En outre, un tel système peut faciliter la collaboration avec d’autres entreprises : la fourniture de données intégrées pourrait être particulièrement attrayante pour les compagnies d’assurance et les opérateurs d’assistance routière.
Grâce à la disponibilité du Big Data pour chaque véhicule individuel, il est possible de mettre en œuvre des programmes de maintenance préventive basés sur l’utilisation réelle de la voiture plutôt que sur des échéances, des intervalles prédéfinis ou des présomptions de nécessité de révision ou de remplacement de pièces.
Dans l’approche traditionnelle, le remplacement d’une pièce peut être programmé après un certain intervalle de temps, indépendamment de l’utilisation de la voiture ; en revanche, un programme de maintenance basé sur l’état se concentre sur la condition de l’équipement et son fonctionnement, plutôt que sur un calendrier prédéfini.
La collecte de données historiques, la mise en œuvre de solutions d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle, combinées à la capacité de détecter certaines mesures d’utilisation du véhicule en temps réel, permettent une action plus rapide et plus pertinente.
Ainsi, en intégrant le Big Data dans une solution CRM, il est possible de prédire le comportement des clients, d’intervenir à temps, d’éviter les « fausses alertes », d’améliorer le service client et de gérer plus précisément les investissements, jusqu’à automatiser entièrement les échanges entre les prospects et les conseillers.
La solution SmartCar est l’expression ultime de la collecte systématique de données dans l’industrie automobile, ainsi que de leur lecture et de leur interprétation.
