L’analyse des données dans l’industrie automobile

Ces dernières années en particulier, avec les technologies en rapide progression, les attentes de plus en plus ciblées et importantes des clients, les perfectionnements apportés à la chaîne d’approvisionnement et les différentes réglementations d’un pays à un autre, les constructeurs automobiles redéfinissent la façon dont ils exploitent les données et les technologies afin de hausser l’efficacité et le rendement de leurs activités.

La concurrence sur le marché automobile est forte, le marché est saturé et les consommateurs sont fluctuants, changeants. Les constructeurs doivent donc disposer de données transparentes et détaillées pour prendre des décisions commerciales stratégiques.

Avec l’aide de mégadonnées et de l’analyse de données, les constructeurs automobiles peuvent élargir les produits et services qu’ils proposent, offrir une valeur ajoutée aux clients et rester polyvalents et évolutifs, quels que soient les défis mondiaux ou les pressions du marché.

Utilisation de l’analyse des données dans l’industrie automobile

Les principaux acteurs de l’industrie automobile utilisent l’analyse de données pour améliorer les performances, assurer le suivi des relations avec les fournisseurs, bâtir des relations avec les clients et réduire les coûts opérationnels.

Le cycle de vie des automobiles regroupe d’innombrables processus et intervenants qui collaborent au design et livrent des produits et services fiables, rentables et dotés des caractéristiques souhaitées par les clients. Ces processus font appel à de nombreux éléments d’information et ensembles de données qui doivent être analysés. Le résultat de ces analyses permet à l’industrie de concevoir des voitures plus intelligentes et plus connectées, d’augmenter les ventes et le marketing visant à améliorer le parcours du client et de hausser les bénéfices et les activités.

Les analyses, qui font suite à la compilation et à la compréhension des données complexes, permettent d’extraire des renseignements exploitables. La quantité de données collectées est massive et c’est pourquoi l’industrie automobile s’est récemment transformée en une industrie axée sur les données.

Voici quelques façons dont les données sont analysées dans l’industrie automobile :

• Développement et production

Les ingénieurs et les scientifiques de données analysent un important volume de données et de points de données complexes pour améliorer les processus de développement et de production. Ils peuvent par exemple se servir d’outils d’analyse pour tester certains composants visant à réduire la consommation et à hausser les performances. Le processus de design peut inclure des tests permettant de perfectionner les qualités aérodynamiques pour améliorer le rendement énergétique.

Les outils d’analyse de données peuvent aussi aider à prédire des problèmes éventuels. Par exemple, certains capteurs embarqués peuvent alerter l’automobiliste d’une défaillance possible avant qu’elle se produise. Le constructeur peut ainsi trouver une solution à l’anomalie, procéder à un rappel et effectuer les travaux requis avant que l’anomalie se transforme en problème sérieux.

• Ventes et marketing

Du point de vue des ventes et du marketing, les outils d’analyse des données jouent un rôle primordial dans l’établissement d’une relation entre les concessionnaires, les constructeurs et leurs clients et la qualité de cette relation. Il est essentiel que les constructeurs automobiles entretiennent de bonnes relations avec leurs clients pour créer des liens de confiance et de fidélité et hausser leur part de marché et leur clientèle.

L’analyse prédictive aide les constructeurs à personnaliser l’expérience client et à mieux cibler les irritants que ressentent les clients. L’analyse des données peut par exemple aider à comprendre la démographie, les préférences et les budgets des clients pour ainsi guider les offres en fonction des particularités d’une clientèle. Les constructeurs peuvent aussi utiliser des outils d’analyse de données pour perfectionner les offres d’après-vente des concessionnaires, comme l’entretien, les pièces de rechange et les accessoires.

Utilisation des mégadonnées dans l’automobile

On appelle « mégadonnées » les ensembles de données complexes et volumineux qui ne cessent de croître au fil du temps. Dans l’industrie automobile, les mégadonnées sont utilisées dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, le financement, l’analyse prédictive, le design et la production.

Les voitures connectées et les processus automobiles produisent des données en continu, donnant aux constructeurs une masse d’informations utiles. C’est ainsi que les mégadonnées peuvent être intégrées à des pratiques de gestion saine de la chaîne d’approvisionnement afin de surveiller leur stabilité et leur efficacité globale. Les constructeurs peuvent comparer les produits requis en fonction des matériaux et des fournisseurs disponibles pour utiliser des composants fiables et garantir la livraison des produits finis dans les délais.

Les mégadonnées servent aussi à bord des véhicules pour alerter les automobilistes sur des questions de sécurité et les constructeurs automobiles sur l’état des véhicules en temps réel. Grâce à la connectivité à bord et environnante, les constructeurs peuvent voir les tendances et apporter des améliorations à leurs modèles.

Dans l’industrie automobile, les mégadonnées servent principalement à l’analyse prédictive qui aide les constructeurs à prédire les problèmes éventuels et à élaborer des plans d’action pour y remédier. Non seulement elle garantit une meilleure fiabilité des véhicules, mais elle améliore aussi considérablement la satisfaction des clients et le contrôle des coûts.

Importance des données dans l’industrie automobile

Les données fournissent des informations essentielles qui permettent aux constructeurs d’évaluer leurs performances et de prendre des décisions commerciales stratégiques. L’analyse des données permet d’élaborer de meilleures pratiques visant l’engagement des clients, la réduction des coûts, le design de véhicules fiables et la fidélisation de la clientèle en plus de favoriser la polyvalence et l’évolutivité sur un marché concurrentiel. Cette analyse permet de structurer les informations dont les constructeurs ont besoin pour comprendre l’efficacité de leurs décisions et de leurs opérations.