Critères d'évaluation des prospects pour le secteur automobile

Le lead scoring permet aux équipes marketing du secteur automobile de déterminer quels prospects méritent l'attention d'un commercial, lesquels nécessitent un suivi et lesquels doivent être relégués au second plan. Bien utilisé, il transforme le volume de prospects en ventes de véhicules. Mal utilisé, il submerge les concessionnaires de prospects peu intéressants et envoie les acheteurs qualifiés vers la concurrence.

Le défi : la plupart des marques automobiles utilisent des modèles de notation inspirés des guides génériques destinés aux solutions SaaS B2B. Or, ceux-ci ne tiennent pas compte du comportement réel des acheteurs de voitures. Ce guide détaille les critères de notation des prospects que les équipes du secteur automobile devraient adopter, explique pourquoi les modèles standard ne sont pas adaptés à ce secteur et indique comment élaborer un modèle qui corresponde à la manière dont les véhicules sont réellement achetés.

Pourquoi le lead scoring est-il important dans le secteur automobile ?

L'achat d'une voiture est un achat qui nécessite une mûre réflexion, qui n'est effectué que rarement et qui passe par un concessionnaire. Cette combinaison rend l'évaluation des prospects à la fois précieuse et difficile.

Plusieurs facteurs contribuent à ce problème :

• Des délais de décision longs. L'achat d'un véhicule neuf s'étend généralement sur plusieurs semaines, voire plusieurs mois, depuis la première demande jusqu'à l'essai routier et la signature du contrat.
• Un volume élevé de prospects. La plupart des marques génèrent plus de prospects que les concessionnaires ne peuvent en contacter rapidement.
• Transfert des ventes aux concessionnaires. Le service marketing génère les prospects, mais c'est le concessionnaire qui conclut la vente. Sans système de notation, tous les prospects sont traités de la même manière, quelle que soit leur qualité.
• Le coût des prospects de mauvaise qualité. Un prospect de mauvaise qualité ne se contente pas de gaspiller un appel commercial. À long terme, il sape la confiance du concessionnaire dans les sources de prospects de la marque et ralentit le suivi des bons prospects qui se trouvent à côté.

Le lead scoring résout le problème de la hiérarchisation des priorités. Il indique à l'équipe commerciale où concentrer ses efforts dans l'heure qui suit, à l'équipe marketing quelles campagnes développer, et à la marque quelles sources génèrent réellement des ventes de véhicules.

Pourquoi les modèles de notation B2B standard ne sont pas adaptés au secteur automobile

Les modèles génériques de notation des prospects B2B attribuent des points en fonction du poste, de la taille de l'entreprise, du secteur d'activité et d'indicateurs d'engagement tels que l'ouverture des e-mails. Ils sont conçus pour les cycles de vente SaaS et le marketing axé sur les comptes.

Si l'on applique ce modèle à un acheteur de voiture, la plupart des critères ne permettent plus de tirer des conclusions utiles. Le poste occupé par un acheteur de voiture ne détermine pas s'il va ou non effectuer un achat. Il ne gère pas de compte client. Il n'interagit pas avec les e-mails marketing de la même manière qu'un prospect B2B.

Les critères qui permettent réellement de prédire les ventes de véhicules sont différents :

• La localisation d'un acheteur par rapport à un revendeur est plus importante que la taille de son entreprise
• Le comportement des utilisateurs du configurateur est plus important que le taux d'ouverture des e-mails
• La provenance des prospects est plus importante que l'augmentation du score générée par un webinaire
• Les détails relatifs à la reprise d'un véhicule ont plus d'importance que le nombre de téléchargements de livres blancs

Avant tout, les systèmes de notation dans le secteur automobile doivent fonctionner simultanément sur tous les marchés, pour tous les types de véhicules et dans tous les réseaux de concessionnaires. Un modèle mondial unique est rarement adapté. Des adaptations locales sont indispensables.

Les cinq catégories de critères d'évaluation des prospects dans le secteur automobile

Les modèles de notation automobile les plus performants combinent des indicateurs issus de cinq catégories.

1. Signaux d'identification et de validation

Avant d'attribuer une note, il faut s'assurer que les éléments fondamentaux sont bien en place :

• La validation de l'adresse e-mail est réussie
• Le numéro de téléphone est valide et respecte le format spécifique au pays
• Ce nom semble plausible
• L'adresse ou le code postal est valide et correspond à la zone de compétence du concessionnaire demandé
• Le prospect n'est pas un doublon d'un enregistrement existant dans le CRM

Il s'agit de critères de sélection, et non de critères d'évaluation. Un prospect qui ne passe pas la validation ne doit jamais être transmis à un commercial. La validation, la déduplication et les vérifications d'identité effectuées dès la saisie permettent d'éliminer une part importante des prospects qui, sans cela, feraient perdre un temps précieux aux commerciaux.

BMW Motorrad Thailand utilise le système de validation des prospects de Driftrock pour s'assurer que seuls les prospects qualifiés sont transférés vers le CRM, ce qui permet aux équipes commerciales de se concentrer sans délai sur les meilleures opportunités.

2. Signaux source et de canal

L'origine du prospect est l'un des indicateurs les plus fiables de l'intention d'achat :

• Les publicités « Lead Ads » natives sur Meta ou Google témoignent d'un intérêt concret provenant d'un canal payant
• Les prospects provenant des places de marché et des éditeurs traduisent généralement une intention d'achat plus forte, car l'acheteur effectue des recherches de manière active
• Les demandes via le configurateur constituent généralement les prospects les plus sérieux, car l'acheteur a pris le temps de définir le véhicule qu'il souhaite
• Les téléchargements de brochures et les inscriptions à la newsletter se situent plus bas dans la hiérarchie des intentions
• Le nombre de prospects générés par un événement varie en fonction du type d'événement

Les données en boucle fermée sur la durée vous permettent de déterminer quelles sources se traduisent réellement par des ventes de véhicules sur votre marché. La notation doit refléter cette réalité, et non une valeur supposée.

3. Signaux comportementaux

Ce que l'acheteur a fait avant, pendant et après avoir rempli le formulaire de contact :

• Implication des utilisateurs du configurateur (jusqu'où ils sont allés, ce qu'ils ont sélectionné)
• Demande d'essai routier vs demande de brochure vs demande d'informations générales
• Pages consultées et temps passé sur le site
• Nouvelles visites ou demandes répétées
• Réaction aux interactions de suivi (ouverture d'e-mails, interactions sur WhatsApp, acceptation d'un rappel)

Un prospect qui a configuré une version spécifique, demandé un essai routier et répondu à un message WhatsApp ne se situe pas dans la même catégorie qu'un prospect qui a simplement rempli un formulaire de demande de brochure sans jamais donner suite.

4. Signaux relatifs au véhicule et à la configuration

Le véhicule qui intéresse l'acheteur a un poids dans le calcul de la note :

• Demande concernant un modèle et une version spécifiques vs demande générale
• Préférence pour le neuf ou l'occasion
• Préférence pour les titres financiers ou pour les liquidités
• Informations sur la reprise (le fait de proposer un véhicule existant en échange témoigne d'un projet d'achat plus concret)
• Calendrier (quand ils souhaitent acheter)

Les acheteurs qui décrivent le véhicule en détail sont plus enclins à l'acheter que ceux qui se contentent de demandes générales.

5. Signaux temporels et de récence

Dans le secteur automobile, l'intérêt s'estompe rapidement :

• Une demande d'essai routier soumise aujourd'hui a plus de valeur qu'une demande soumise il y a trois semaines
• Un acheteur qui se manifeste à nouveau après une période d'inactivité pourrait bien être en train de revenir sur le marché
• Les tendances saisonnières (période de changement de plaque d'immatriculation au Royaume-Uni, promotions de fin d'année, lancements de nouveaux modèles) font évoluer les niveaux de référence en matière d'intention d'achat

La plupart des modèles de notation ne tiennent pas compte de la fraîcheur des données et traitent tous les prospects de la même manière. Les meilleurs modèles réduisent progressivement les scores au fil du temps et réévaluent les prospects lorsqu'ils renouent avec l'entreprise.

Comment créer un modèle de notation des prospects dans le secteur automobile

La mise au point d'un modèle de notation efficace relève davantage de la rigueur que de la complexité. Voici à quoi ressemble un processus concret :

• Commencez par les données dont vous disposez déjà. Récupérez les données relatives aux prospects sur une période de six à douze mois, segmentez-les par source, puis identifiez les sources qui ont effectivement débouché sur des ventes de véhicules. Vous disposerez ainsi d'une base solide pour évaluer les sources.
• Définissez vos critères de sélection. La validation , la déduplication et la mise en correspondance avec les territoires des concessionnaires doivent permettre d'éliminer les prospects non qualifiés avant même que la notation ne commence.
• Choisissez entre cinq et dix critères d'évaluation. Les critères qui déterminent la valeur prédictive sont généralement moins de dix. Au-delà, le modèle devient plus difficile à gérer qu'à utiliser.
• Définissez les pondérations en fonction des taux de conversion observés. Chaque critère doit contribuer au score proportionnellement à la force de sa corrélation avec les ventes de véhicules dans vos données.
• Comparez ces résultats aux ventes de véhicules finalisées. Évaluez les prospects historiques, puis vérifiez si ceux ayant obtenu les meilleurs scores se sont effectivement convertis à des taux plus élevés. Si ce n'est pas le cas, le modèle doit être ajusté.
• Adapter en fonction du marché. Un modèle de notation élaboré à partir de données britanniques devra être recalibré pour l'Allemagne, la France ou l'Espagne. La localisation est un facteur déterminant.

Le score en lui-même importe moins que ce que vous en faites. Les règles de routage, l'affectation des commerciaux, la hiérarchisation dans la boîte de réception du responsable de projet et les relances de qualification par IA doivent toutes s'appuyer sur ce score.

Les erreurs courantes des modèles d'évaluation dans le secteur automobile

Trois types de défaillance reviennent régulièrement :

• Considérer la notation comme un projet ponctuel. Le comportement des acheteurs évolue, les canaux changent, la gamme de véhicules évolue. Un modèle de notation élaboré en 2023 ne sera probablement plus adapté en 2026. Les modèles doivent faire l'objet d'une révision trimestrielle.
• Évaluation sans données en boucle fermée. Si les données de vente issues du système de gestion des concessionnaires (DMS) ne sont pas transmises à la plateforme marketing, il est impossible de vérifier si les prospects les mieux notés se transforment en clients. Le modèle se réduit alors à de simples conjectures.
• Une complexification excessive du système de notation. Vingt critères assortis de pondérations complexes donnent généralement de moins bons résultats que cinq critères bien choisis. Les modèles plus simples sont plus faciles à déboguer, plus faciles à localiser et inspirent davantage confiance aux équipes de croupiers.

Les marques qui maîtrisent le scoring sont celles qui parviennent à faire le lien entre les données marketing, les données de vente et le modèle de scoring lui-même.

Faites en sorte que votre modèle d'évaluation des prospects dans le secteur automobile soit réellement efficace

La qualité d'un modèle de notation dépend entièrement de la qualité des données qui l'alimentent et du système opérationnel qui l'entoure. Driftrock fournit l'infrastructure opérationnelle de pointe sur laquelle repose la notation automobile :

• Cibler toutes les principales sources de prospects dans le secteur automobile
• Validation et déduplication dès la saisie
• Qualification assistée par l'IA via Driftrock Convert sur WhatsApp, par SMS/RCS et par e-mail
• Règles de routage et attribution des concessionnaires en fonction de votre logique de notation
• Mesure en boucle fermée permettant de relier les prospects aux ventes réelles de véhicules

Il est prouvé que Driftrock Convert permet d'augmenter de 15 à 30 % les taux de conversion des prospects en ventes et automatise la qualification de plus de 40 % des prospects entrants, ce qui permet aux équipes des concessionnaires de se concentrer sur les acheteurs réellement prêts à acheter.

Réservez une démonstration pour découvrir comment Driftrock accompagne plus de 35 marques automobiles sur 24 marchés.

‍