Предиктивная аналитика в автобизнесе

Хрустальные шары, предсказывающие будущее, помогли бы дилерам продавать автомобили.

Увы, таких легендарных шаров не существует. Но разработчики программного обеспечения для предиктивной аналитики делают успехи в прогнозировании того, какие клиенты, скорее всего, будут покупать какие автомобили и когда.

Все большее число дилерских центров используют такие цифровые инструменты, чтобы лучше понять покупательское поведение клиентов и использовать эту информацию в своих интересах. Это развивающаяся область, особенно по мере того, как искусственный интеллект и машинное обучение становятся все более востребованными.

Две компании, занимающиеся сбором данных об автомобилях, — automotiveMastermind и Urban Science — представляют усовершенствованные версии цифровых инструментов для дилеров.

• Программное обеспечение In-Market Audiences от Urban Science нацелено на то, чтобы дилеры размещали рекламу непосредственно среди активных покупателей, которые ищут конкретные автомобили.
• Система скоринга automotiveMastermind подсказывает дилерам, какие клиенты более готовы к покупке, чем другие.

Изменение розничной торговли автомобилями

Руководители обеих компаний утверждают, что их продукты помогают изменить розничную торговлю автомобилями.

automotiveMastermind предлагает усовершенствованные алгоритмы машинного обучения и прогнозирования данных для определения того, какие покупатели являются более перспективными, чем другие. Для этого он извлекает тысячи элементов данных о покупателях из различных источников.

К ним относятся социальные сети, финансовые записи, модели покупательского цикла, демографические данные, системы управления дилерскими центрами, системы управления взаимоотношениями с клиентами, а также информация от участвующих автопроизводителей и их подразделений по финансированию. Программное обеспечение компании прогнозирует поведение покупателей автомобилей, оценивает вероятность покупки, предсказывает, что влияет на поведение покупателей и даже кто может переметнуться к другому автомобильному бренду.

По словам Аарона Болдуина, директора по продуктам automotiveMastermind, усовершенствованная система позволяет отделам продаж своевременно и эффективно проводить разъяснительную работу с потенциальными покупателями. «Последние усовершенствования, позволяют глубже предсказать, кто, когда и что купит, и с какой структурой сделки», — сообщает он.

Демографические данные включают в себя количество членов семьи в домохозяйстве. Это может определить, какой автомобиль они могут купить. Например, растущая молодая семья может пересесть на более вместительный автомобиль, говорит Болдуин.

Компания также переработала пользовательский интерфейс «Листа сделки с клиентом», который включает в себя тезисы, для более удобного использования сотрудниками дилерских центров.

Новый «Лист сделки» «наполнен отличными сведениями о клиентах», — говорит Ловели Балмес, директор по развитию бизнеса и Интернета в Team Chevrolet в Лас-Вегасе. «Это означает, что мы больше времени уделяем продажам и меньше — обучению».

S&P Global Mobility владеет компанией automotiveMastermind, но она имеет прямые дилерские корни. А все потому, что, работая в отделе продаж Mercedes-Benz Manhattan в Нью-Йорке, Марко Шнабль и Йоханнес Гнаук изучали способы использования технологий для лучшего понимания поведения потребителей. В 2012 году они основали компанию automotiveMastermind.

«Мы были первыми, кто выпустил на рынок что-то прогностическое для автомобильной сферы», — рассказывает Шнабль в интервью. «Amazon — это модель, которую мы посчитали подходящей для автоиндустрии».

Целевой маркетинг нового поколения

Усовершенствованный инструмент In-Market Audiences от Urban Science использует «непревзойденные» данные о продажах в отрасли, которые обновляются ежедневно, чтобы помочь дилерам и их рекламным агентствам целенаправленно ориентироваться на покупателей автомобилей. Усовершенствованный цифровой инструмент компании позволяет маркетологам охватить тех, кто, по прогнозам, купит автомобиль в ближайшие 90 дней.

По словам Карла Маттера, директора по AdTech Performance компании Urban Science, результаты показывают, что показатели покупки в 10 раз выше для общей аудитории и в 25 раз выше для аудитории автомобильных брендов. «Это более квалифицированная аудитория», — заявляет он, отмечая, что сейчас реклама включает в себя множество каналов — от социальных сетей до рассылок. «Там очень много шума», — считает Маттер. «Вы должны пробиться сквозь него. Дилеры всегда заинтересованы в получении большей отдачи от своих рекламных расходов».

Система In-Market Audiences компании Urban Science использует демографические данные домохозяйств и передовое машинное обучение для расширенного целевого маркетинга. Этот подход позволяет выявить закономерности в поведении покупателей автомобилей и предсказать, какой автомобиль они могут купить следующим.

Это не всегда очевидно.

«Например», — говорит Маттер, — «мы видели владельцев пикапов с ДВС, заинтересованных в покупке электромобиля. Это кажется нелогичным, но обычно они покупают EV в качестве второго или третьего автомобиля».

Предиктивная аналитика основана на науке, а не на догадках.

«По мере того как потребность в точных и действенных данных в автомобильной отрасли возрастает — особенно в сегментах EV и гибридов, — использование самых свежих и точных данных в отрасли будет иметь решающее значение», — говорит Рик Джонс, вице-президент отдела AdTech компании Urban Science.

Что в будущем

По словам Болдуина из automotiveMastermind, который ранее работал в дилерской группе Asbury Automotive, предиктивная аналитика будет приобретать все большее значение для дилеров. «Мы видим интерес не только со стороны крупных дилерских центров, но и небольших».

Изначально его компания концентрировалась на сегментах автомобилей класса люкс, но около пяти лет назад перешла к мейнстриму.

По словам Дерека Хансена, вице-президента по операциям компании Cox Automotive, дилеры хотят получать больше данных и информации. «Чтобы оставаться в игре, нужно быть на передовой».

Предиктивная аналитика появилась относительно недавно, но ее рост неизбежен, потому что «данных очень много», — говорит Эд Робертс, главный операционный директор Bozard Ford Lincoln в Сент-Огастине, штат Флорида.

Более того, системы искусственного интеллекта и машинного обучения стали более мощными в обработке этого океана данных. «Такие системы помогают дилерам лучше взаимодействовать с клиентами», — добавляет он. «Когда мы можем установить связь, мы можем совершать продажи. Это больше не холодные звонки».

По материалам WardsAuto.