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Trois cas d’usage de la data pour booster la performance du secteur automobile
Quel est le point commun entre les marques Ford, Škoda et le groupe Bernard, second distributeur automobile français ? Toutes les trois ont intégré la data au cœur de leur stratégie d’entreprise pour faire évoluer leur approche de la relation client.
D’une manière générale, le marché automobile a pris la juste mesure de l’intérêt de la data dans la performance globale des organisations. Les évolutions technologiques (véhicule connecté, Internet mobile géolocalisé…), l’arrivée de nouveaux acteurs digitaux sur le marché automobile (Uber, Tesla, Google…) et le changement des mentalités poussent malgré tout les constructeurs traditionnels à se mettre au diapason pour ne pas rester sur le bas-côté.
La structuration classique en silo des acteurs de l’automobile entraine une double révolution, à la fois organisationnelle et culturelle. Dans le cas de la marque Ford, la stratégie fut d’abord de mettre en place une DMP (Data Management Platform) pour agréger les bases de données historiquement cloisonnées des différents univers métier. Une fois la donnée disponible en interne réconciliée et mutualisée, la deuxième étape consista à l’enrichir avec de la donnée comportementale third party. Enfin, l’outil étant peu de chose sans exploitation humaine, il a fallu instiller une « culture data » dans les équipes pour homogénéiser l’usage métier de la donnée. Toutes ces étapes, essentielles pour la réussite du projet, prennent du temps.
L’expérience de la marque Škoda montre que la data est le point de départ d’un nouveau cercle vertueux pour les services marketing. La data apporte une meilleure connaissance des profils clients, selon le type de véhicule, le modèle et la finition. Les équipes marketing peuvent donc mieux cibler leur audience et améliorer le ROI des campagnes médias. La data enrichie en données comportementales third party apporte également une connaissance plus fine des appétences des différentes cibles. Cela permet d’améliorer la prise de contact, sur Internet comme en concession, en adaptant le discours de la marque à chaque profil client.
3) « Pour maximiser les bénéfices, un projet data doit impliquer l’ensemble des acteurs de la chaine de valeur »
Il est intéressant d’étudier le cas des distributeurs multimarques indépendants pour comprendre en quoi la data est intrinsèquement fragile. En effet, si le constructeur est bien celui qui initie le projet data dans le but d’accroitre les performances de la marque, les données exploitées proviennent le plus souvent des concessions locales. Or il arrive encore très fréquemment que les vendeurs soient dans l’impossibilité de satisfaire les exigences de remontée d’informations des constructeurs. Pour des raisons techniques (le nombre d’outils différents à manipuler est encore trop élevé), éthiques (chacun a sa propre sensibilité vis-à-vis de l’utilisation des données personnelles) ou de pertinence (l’information demandée n’a aucun sens sur le terrain). Pour réussir, un projet data nécessite donc une collaboration très étroite d’un bout à l’autre de la chaine de valeur, entre les réseaux de distribution qui sont les garants de la fiabilité de la donnée remontée et les constructeurs qui vont s’appuyer sur l’exploitation de la donnée pour prendre des décisions stratégiques.
Lire aussi : Data Management Platform : les clés du succès
Tous ces enseignements, et bien d’autres encore, sont à retrouver dans le livre blanc « Usages et bonnes pratiques de la data sur le secteur automobile », co-signé par Weborama et AAA Data.
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