Vea cómo funciona RapidCanvas.
Demostración de libro
En el vertiginoso mundo de la financiación del automóvil, mantenerse por delante de la competencia requiere innovación y eficiencia. AutoFi, una empresa líder en el sector que busca la innovación, se embarcó en un viaje transformador para integrar tecnologías de vanguardia con el fin de mejorar el compromiso y la satisfacción de los concesionarios. Este caso práctico explora la implementación estratégica por parte de AutoFi de soluciones basadas en IA y orquestación de datos, mostrando cómo el compromiso proactivo revolucionó su enfoque.
AutoFi se enfrentaba a retos a la hora de gestionar sus datos procedentes de distintas fuentes, como su CRM y los tickets de asistencia, lo que dificultaba la comprensión holística del comportamiento de los concesionarios. La participación proactiva de los concesionarios era esencial, pero los sistemas existentes carecían de la capacidad de analizar y anticipar las necesidades de los concesionarios antes de que se convirtieran en problemas. AutoFi necesitaba una forma de recopilar todos los datos, comprenderlos y predecir lo que podrían necesitar los concesionarios. El reto no era sólo recopilar los datos, sino también darles sentido. Predecir los problemas, especialmente los motivos por los que los concesionarios podrían marcharse, era esencial para mantener métricas como la tasa de rotación y la retención en niveles óptimos. Necesitaban una solución sólida para comprender los datos y obtener información útil que pudieran utilizar los distintos equipos empresariales.
RapidCanvas implementó una solución para orquestar los datos de AutoFi, centralizando los datos de diversas fuentes, simplificando el proceso y preparándolos para el modelado. RapidCanvas aprovechó los datos existentes para crear una solución personalizada para las necesidades específicas de AutoFi mediante la limpieza inteligente de datos y la selección de características, y empleando algoritmos de aprendizaje automático para el modelado predictivo. La transparencia de la plataforma en el modelado y su capacidad para ofrecer información de manera comprensible fueron fundamentales. El equipo de AutoFi obtuvo una visión de 360 grados de los datos de comportamiento de los concesionarios, lo que permitió a los equipos de negocio de AutoFi tomar decisiones basadas en datos de forma eficaz.
El equipo de RapidCanvas, en colaboración con el equipo de AutoFi, seleccionó las características o puntos de datos más relevantes. También crearon otros nuevos y mejorados a partir de los datos existentes para entrenar el modelo predictivo de churn.
El modelo se entrenó utilizando características como:
Elmodelo de rotación aprovecha un algoritmo de clasificación de aprendizaje automático para analizar datos históricos e identificar patrones relacionados con la rotación de concesionarios. A continuación, el modelo entrenado se utiliza para predecir la probabilidad de futuras bajas de concesionarios, basándose en los patrones aprendidos y en los posibles factores de baja. Esto proporciona información valiosa al equipo de AutoFi, tanto sobre los concesionarios en riesgo de abandono como sobre las razones específicas por las que es probable que se planteen dejarlo.
Unatabla de clasificación interactiva generada en la plataforma RapidCanvas proporcionó visualizaciones intuitivas con información sobre el comportamiento de los concesionarios, con especial atención a los concesionarios con mayor riesgo de abandono.
Utilizando un modelo heurístico, el equipo de RapidCanvas creó indicadores de riesgo que señalan cambios en el comportamiento de los distribuidores que podrían asociarse a una mayor probabilidad de pérdida de clientes. Por ejemplo, se realizó un estrecho seguimiento de métricas como el uso de la plataforma en comparación con el uso medio de todos los distribuidores o los resultados empresariales, es decir, los clientes potenciales y las solicitudes presentadas. Si se producía un descenso, se señalaba como posible factor de riesgo. Los tickets de soporte recientes con un sentimiento negativo eran otro indicador.
Combinando estas banderas, el modelo predijo una alta probabilidad de churn y la existencia de y se representó en la tabla de clasificación, ordenada por el número de banderas de riesgo.
Dado que el comportamiento de los concesionarios es dinámico y cambia con el tiempo, el modelo se supervisa y actualiza continuamente con datos frescos para garantizar que la precisión del modelo siga siendo óptima. Esto garantiza que las predicciones del modelo sigan siendo eficaces a la hora de predecir el comportamiento de los concesionarios y respaldar el éxito de las relaciones de AutoFi con sus concesionarios.
Dado que cada concesionario contribuye con una media de 30.000 dólares al ARR, retener a más concesionarios puede ahorrar casi 1,5 millones de dólares en oportunidades de ingresos perdidos.
Elequipo de AutoFi recibe actualizaciones periódicas sobre las cuentas en situación de riesgo, así como las razones por las que están en riesgo, lo que ayuda a mejorar el compromiso de los concesionarios y la gestión de las cuentas. Los cuadros de mando ofrecían notas detalladas sobre el estado de las cuentas de los concesionarios y los factores de riesgo, lo que permitía a los representantes de cada cuenta disponer de información detallada antes de cada interacción con el concesionario.
Este apoyo personalizado basado en información predictiva mejoró las estrategias de captación de AutoFi.
La información de los cuadros de mando basados en IA se compartió sin problemas con todos los departamentos. Los equipos de marketing y captación de distribuidores utilizaron los datos para estrategias específicas, lo que amplificó el impacto de la solución.
Con una canalización de datos transparente y explicable de principio a fin y un desglose detallado de los distintos factores que intervienen en la clasificación de los concesionarios en varias categorías, el equipo de AutoFi pudo comprender fácilmente el proceso de análisis de datos basado en IA y utilizar las perspectivas mostradas en el cuadro de mando.
RapidCanvas, con su innovador enfoque de orquestación de datos y aprendizaje automático, revolucionó las operaciones de AutoFi. Al simplificar los datos complejos y ofrecer información práctica, RapidCanvas se convirtió en un factor importante para el éxito de AutoFi en el competitivo panorama de la financiación de automóviles. La colaboración entre AutoFi y RapidCanvas ejemplifica cómo la tecnología avanzada puede impulsar un cambio transformador, haciendo que el futuro de la financiación de la automoción sea aún más emocionante y prometedor.
.svg)
.svg)
