LA VALEUR – Numéro 22: Analyse des données : L’industrie automobile d’aujourd’hui en dépend

October 16 2019
CBB

Aussi dans ce numéro de La valeur:

L'analyse des données joue un rôle de plus en plus important pour aider les entreprises automobiles à améliorer l'efficacité de leurs opérations, à accélérer la génération de nouveaux revenus potentiels et à obtenir des avantages concurrentiels. Il y a plusieurs types d'objectifs d'analyse à prendre en compte, qui aident à prendre des décisions plus éclairées pour les équipementiers, les concessionnaires, les fournisseurs de données, les revendeurs, les prêteurs et les fournisseurs automobiles.

L'utilisation efficace de l'analyse fait appel à la technologie pour manipuler et traiter de grandes quantités de données. Aujourd'hui, la disponibilité de plateformes et d'outils d'analyse de données permet de traiter de grandes quantités de données compilées à partir d'une grande variété de sources.

L'industrie canadienne de l'automobile l'a accepté et, faute d'un meilleur terme, elle s'est lancée à fond.

Définition de l'analyse des données :

L'analyse des données est au cœur du processus de découverte, d'interprétation et de communication de tendances significatives dans les données afin d'améliorer le rendement de l'entreprise. Ce processus comprend souvent l'étude de données historiques afin d'étudier les tendances potentielles, de quantifier les effets de certaines décisions ou de certains événements, ou d'évaluer le rendement dans le cadre d'un scénario particulier.

Par exemple, l'analyse de données descriptives est souvent utilisée pour évaluer et examiner les tendances historiques de dépréciation qui peuvent aider diverses entreprises automobiles à prendre des décisions actuelles et futures sur les prix, l’inventaire et les portefeuilles. Les analyses de modélisation prédictive complexes peuvent aider les constructeurs automobiles à anticiper les défis commerciaux et à prendre des décisions plus judicieuses en fonction de la visibilité des données qui ont un impact sur le potentiel de profit ou l'atténuation des pertes, améliorant ainsi les niveaux de service à la clientèle et les opportunités de fidélisation des clients. Grâce à l'analyse prédictive, les ensembles de données historiques, comme le rendement des prix des véhicules et des segments, sont exploités à la recherche de tendances indicatives des comportements et des tendances prévus.

Comment l’industrie de l'automobile en tire profit :

L'analyse de données permet aux constructeurs automobiles de tirer parti des tactiques d'exploration de données pour analyser les tendances et découvrir les comportements des clients, ce qui améliore la prise de décision basée sur la modélisation analytique.

Par exemple, les concessionnaires, les constructeurs et les prêteurs automobiles étudient maintenant des ensembles de données historiques définies pour analyser quels segments de véhicules réagissent à différentes périodes de l'année. Les utilisateurs peuvent avoir un aperçu des tendances et des attentes pour la saison de vente du printemps, des tendances des ventes estivales et des nouveaux stocks qui arrivent à l'automne. De plus, les données sont examinées par région ou par province afin de déterminer les prix de remise en vente qui peuvent avoir une incidence sur le potentiel de profit ainsi que sur les ratios jours/mois de rotation.

Toutefois, les activités d'aujourd'hui changent, car la saison des ventes printanières s'est élargie tout au long de l'année, tandis que de nouveaux stocks arrivent également à longueur d'année. Par conséquent, les données sont utilisées, analysées et examinées plus en profondeur afin d'obtenir une meilleure visibilité sur les ventes, les prix, les incitatifs, les retours de location et les tendances des stocks, jusqu'au jour exact dans de nombreux cas.

Les données et les analyses sont utilisées par les constructeurs automobiles du Canada et du monde entier, avec des stratégies axées sur la réduction des coûts, la maximisation des profits, l'efficacité opérationnelle et la prise de décisions plus judicieuses.

En voici un exemple : Résiduels dans l'économie du covoiturage

Au Canada, le covoiturage a connu une croissance rapide au cours des dernières années. Jusqu'à présent, les services de covoiturage et d'appels téléphoniques ne sont légaux qu'en Alberta, en Ontario et au Québec, ce qui représente bien plus de la moitié de la population du Canada. En août, le Bureau des transports de passagers de la Colombie-Britannique a annoncé que le 3 septembre, les demandes de covoiturage seront acceptées et les services commenceront avant la fin de l'année.

Une étude du Canadian Black Book menée plus tôt en 2019 par IPSOS, qui a sondé plus de 1 000 Canadiens, a révélé que 12 % des Canadiens comptent sur le covoiturage. Ce nombre augmente considérablement pour atteindre 27 % des personnes âgées de 18 à 34 ans et un nombre encore plus élevé de 30 % de celles qui n'ont pas terminé leurs études secondaires. Ces chiffres ont été calculés pour inclure les régions du Canada où ces services n'existent pas, de sorte que le nombre réel dans les régions de covoiturage est probablement beaucoup plus élevé. Quoi qu'il en soit, ce service est en croissance et aura certainement un effet sur les résidus de véhicules.

L'augmentation du nombre de véhicules de tous les jours dans les programmes de covoiturage signifie que nous parcourons de plus en plus de kilomètres sur ces véhicules chaque jour. Quel impact cela pourrait-il avoir sur la dépréciation des véhicules au fil du temps?

Voici une illustration de l'impact exagéré que peuvent avoir les programmes de covoiturage sur l'amortissement des véhicules dans certains segments où il y a une probabilité accrue d'utilisation de véhicules pour ces programmes.

D'après l'analyse des données, un nouveau véhicule d'une valeur de 30 000 $ subirait des changements radicaux à son amortissement, selon la mesure dans laquelle il était utilisé comme véhicule de covoiturage. Vingt-quatre mois plus tard, un véhicule de cette valeur vaudrait 18 000 $ si l'on tenait compte de la moyenne des kilomètres parcourus sans partage de véhicules. Toutefois, si le même véhicule voyait trois fois ou cinq fois son utilisation normale, sa période résiduelle de 24 mois passerait à 7 350 $ ou 3 500 $, respectivement.

Les acteurs de l'automobile impliqués dans la vente au détail, le remarketing, le prêt, et même au niveau OEM en ce qui concerne la conservation globale de la marque et du modèle seraient intéressés par ce type d'analyse de données pour mieux comprendre l'impact de l'augmentation du covoiturage sur les niveaux de dépréciation courants.

En bref

Les analyses vont au-delà de l'analyse des données quotidiennes, hebdomadaires ou mensuelles sur les prix. Au lieu de cela, le public automobile se fie à l'analyse comme moyen de la personnaliser en fonction des besoins particuliers et uniques de l'industrie pouvant influencer le potentiel de profit et les bilans. La capacité d'exploiter des ensembles de données spécifiques, avec des analyses uniques et personnalisées, permet au public automobile de maximiser le potentiel de profit, de réduire les pertes et d'atténuer les risques à chaque étape de la chaîne de valeur automobile.

Grâce à sa gamme de valeurs de gros, de détail et résiduelles, mise à jour chaque jour, Canadian Black Book offre des technologies d'analyse de données novatrices et des services de consultation complets par l'entremise d'une équipe d'experts chevronnés en analyse de données.