Automoción

Tome medidas sobre los datos unificados del vehículo, el concesionario y el cliente.

  • Proporcione a los equipos una visibilidad completa de los datos de los clientes, los concesionarios y los vehículos.
  • Interactúe de forma proactiva con los clientes mediante datos de actividad y soluciones de puntuación que muestran anomalías, tendencias y oportunidades.
  • Facilite la comunicación entre los equipos y las unidades de negocio al dar a todos acceso a la misma visión holística del cliente.

Utilizar caso de uso

Habilite una vista única y unificada de 360 grados del cliente, el vehículo y el concesionario para mejorar las experiencias, maximizar los ingresos y tomar decisiones comerciales más inteligentes.

Fuentes de datos utilizadas

Datos de perfil
Telemática
Sitio web/Móvil
Datos financieros cautivos
Datos de compra
Historial de servicio
Preferencias del vehículo
Historial de pruebas de conducción
Historial de préstamos/arrendamientos y pagos

Aplicar información práctica y predicciones

Al reunir las fuentes de datos a las que se hace referencia en este caso de uso, los equipos pueden crear perspectivas calculadas o ejecutar modelos predictivos con Data Cloud que les permitirán tomar decisiones más inteligentes o impulsar nuevas automatizaciones.

Tipo Descripción
Información calculada Desarrolle información como el rendimiento del motor y las métricas de desgaste. Utilice los datos de telemetría del vehículo para crear información relacionada con los hábitos de conducción de los clientes, el historial de ubicaciones de los clientes y las preferencias de conducción. Combine el historial de mantenimiento del vehículo y los datos de rendimiento en tiempo real para evaluar con precisión el estado general de un vehículo. Integre los datos de compra, el historial de servicio y los pagos de préstamos/arrendamientos para comprender el valor total de cada conductor.
Modelos predictivos Cree modelos que proporcionen a los agentes de servicio acciones personalizadas y recomendadas basadas en el uso del vehículo y los datos de preferencia de conducción. Modelos de desarrollo para ayudar a predecir las próximas necesidades de mantenimiento utilizando datos del estado del vehículo para que pueda programar citas de servicio de manera proactiva. Aproveche los modelos de aprendizaje automático para desarrollar la propensión a comprar puntuaciones que puedan sugerir qué actualizaciones podrían ser relevantes para sus clientes.

¿Cuál es el impacto?

Mejora en las interacciones con los clientes
Mejora de la satisfacción del cliente (CSAT)
Mejora de la productividad del concesionario
Mejora del coste de servicio
Más autoservicio para el cliente
Mayor productividad de los empleados
Menores costes informáticos
Mayor velocidad de comercialización