Découvrez comment RapidCanvas fonctionne.
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Dans le monde en constante évolution du financement automobile, rester en tête de la concurrence exige innovation et efficacité. AutoFi, un acteur majeur du secteur en quête d'innovation, s'est lancé dans un voyage de transformation pour intégrer des technologies de pointe afin d'améliorer l'engagement et la satisfaction des concessionnaires. Cette étude de cas explore la mise en œuvre stratégique par AutoFi de solutions pilotées par l'IA et l'orchestration des données, en montrant comment l'engagement proactif a révolutionné leur approche.
AutoFi était confronté à des problèmes de gestion de ses données provenant de différentes sources telles que son CRM et ses tickets d'assistance, ce qui rendait difficile la compréhension globale du comportement des concessionnaires. L'engagement proactif des concessionnaires était essentiel, mais les systèmes existants n'avaient pas la capacité d'analyser et d'anticiper les besoins des concessionnaires avant qu'ils ne deviennent des problèmes. AutoFi avait besoin d'un moyen de rassembler toutes les données, de les comprendre et de prévoir ce dont les concessionnaires pourraient avoir besoin. Le défi n'était pas seulement de collecter les données, mais aussi de leur donner un sens. Prévoir les problèmes, en particulier les raisons pour lesquelles les concessionnaires pourraient partir, était essentiel pour maintenir des indicateurs tels que le taux de désabonnement et la fidélisation à des niveaux optimaux. Ils avaient besoin d'une solution robuste pour comprendre les données et obtenir des informations utiles qui pourraient être utilisées par les différentes équipes de l'entreprise.
RapidCanvas a mis en œuvre une solution pour orchestrer les données d'AutoFi, en centralisant les données provenant de diverses sources, en simplifiant le processus et en les rendant prêtes pour la modélisation. En utilisant un nettoyage intelligent des données et une sélection des caractéristiques, ainsi que des algorithmes d'apprentissage automatique pour la modélisation prédictive, RapidCanvas a exploité les données existantes pour élaborer une solution personnalisée répondant aux besoins spécifiques d'AutoFi. La transparence de la plateforme en matière de modélisation et sa capacité à fournir des informations de manière compréhensible ont été essentielles. L'équipe d'AutoFi a bénéficié d'une vue à 360 degrés des données relatives au comportement des concessionnaires, ce qui a permis aux équipes commerciales d'AutoFi de prendre efficacement des décisions fondées sur des données.
L'équipe RapidCanvas, en collaboration avec l'équipe AutoFi, a sélectionné les caractéristiques ou les points de données les plus pertinents. Ils ont également créé de nouvelles caractéristiques et des caractéristiques améliorées à partir des données existantes afin d'entraîner le modèle prédictif de désabonnement.
Le modèle a été formé à l'aide de caractéristiques telles que
Lemodèle de désabonnement s'appuie sur un algorithme de classification par apprentissage automatique pour analyser les données historiques et identifier les schémas relatifs aux concessionnaires désabonnés. Le modèle formé est ensuite utilisé pour prédire la probabilité d'un désengagement futur des concessionnaires, sur la base des modèles appris et des facteurs de désengagement potentiels. L'équipe d'AutoFi dispose ainsi d'informations précieuses sur les concessionnaires qui risquent de se désengager et sur les raisons spécifiques qui les poussent à envisager de partir.
Untableau de bord interactif généré sur la plateforme RapidCanvas a fourni des visualisations intuitives avec des informations sur le comportement des concessionnaires, en mettant particulièrement l'accent sur les concessionnaires présentant un risque plus élevé de désengagement.
À l'aide d'un modèle heuristique, l'équipe de RapidCanvas a créé des signaux de risque qui indiquent des changements dans le comportement des concessionnaires susceptibles d'être associés à un risque plus élevé de changement. Par exemple, des paramètres tels que l'utilisation de la plateforme par rapport à l'utilisation moyenne de tous les concessionnaires ou les résultats commerciaux, c'est-à-dire les prospects et les demandes soumises, ont été suivis de près. Toute baisse de ces indicateurs a été signalée comme un facteur de risque potentiel. Des tickets d'assistance récents avec un sentiment négatif constituaient un autre indicateur
En combinant ces indicateurs, le modèle a prédit une forte probabilité de désabonnement et l'existence d'un risque de désabonnement a été indiquée sur le tableau de bord, classé en fonction du nombre d'indicateurs de risque.
Le comportement des concessionnaires étant dynamique et changeant au fil du temps, le modèle est contrôlé et mis à jour en permanence à l'aide de nouvelles données afin de s'assurer que la précision du modèle reste optimale. Cela garantit que les prédictions du modèle restent efficaces pour prédire le comportement des concessionnaires et pour soutenir les relations fructueuses d'AutoFi avec ses concessionnaires.
Chaque concessionnaire contribuant en moyenne à 30 000 dollars de chiffre d'affaires, la fidélisation d'un plus grand nombre de concessionnaires permet d'économiser près de 1,5 million de dollars en opportunités de chiffre d'affaires perdu.
L'équipe d'AutoFi reçoit régulièrement des mises à jour sur les comptes à risque ainsi que sur les raisons de ce risque, ce qui contribue à améliorer l'engagement des concessionnaires et la gestion des comptes. Les tableaux de bord offraient des notes détaillées sur la santé des comptes des concessionnaires et les facteurs de risque, permettant aux représentants de l'engagement des concessionnaires pour chaque compte d'avoir des informations détaillées avant chaque interaction avec le concessionnaire.
Ce soutien personnalisé basé sur des informations prédictives a permis d'améliorer les stratégies d'engagement d'AutoFi.
Les informations fournies par les tableaux de bord pilotés par l'IA ont été partagées de manière transparente entre les différents services. Les équipes chargées du marketing et de l'engagement des concessionnaires ont utilisé les données pour élaborer des stratégies ciblées, amplifiant ainsi l'impact de la solution.
Grâce à un pipeline de données transparent et explicable de bout en bout et à une ventilation détaillée des différents facteurs impliqués dans la catégorisation des concessionnaires, l'équipe d'AutoFi a pu facilement comprendre le processus d'analyse des données piloté par l'IA et utiliser les informations présentées sur le tableau de bord.
RapidCanvas, avec son approche innovante de l'orchestration des données et de l'apprentissage automatique, a révolutionné les opérations d'AutoFi. En simplifiant les données complexes et en fournissant des informations exploitables, RapidCanvas est devenu important pour le succès d'AutoFi dans le paysage concurrentiel du financement automobile. La collaboration entre AutoFi et RapidCanvas illustre la façon dont les technologies de pointe peuvent conduire à des changements transformateurs, rendant l'avenir du financement automobile encore plus passionnant et prometteur.
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