mercato automotive

Le opportunità del digitale nel remarketing delle auto: strumenti e strategie

Una breve guida per aiutare i dealer a implementare tecnologie ed analisi dei dati per favorire l’evoluzione del remarketing e cogliere le opportunità offerte dal mercato in continuo cambiamento

Pubblicato il 04 Mag 2023

Antonio Antonaci

Head of MyPrice Product Strategy, Air-Connected Mobility

AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
smart auto car intelligenza artificiale

Il mercato automotive sta affrontando un periodo non privo di sfide, con flussi di stock altalenanti, la crisi energetica, la pandemia, la spinta verso l’elettrificazione e l’emergere dell’eCommerce come modello distributivo e di acquisto preferenziale. Nonostante questa volatilità, le opportunità di crescita non mancano, soprattutto per i dealer.

I primi a risentire di questo periodo complesso, i dealer, si trovano davanti alla necessità di evolvere e reinventarsi per volgere a proprio vantaggio il cambiamento in atto e cogliere le opportunità nascoste tra gli ostacoli.

Crisi dei chip, così colpisce e trasforma l’industria dell’auto ed elettronica

A fianco dei dealer in questo processo di trasformazione e adattamento troviamo la tecnologia, che negli ultimi anni ha acquisito un ruolo centrale in moltissimi settori. In particolare, l’intelligence fornita dai sensori, dati di mobilità, Big Data e IoT hanno la potenzialità di rivoluzionare i modelli di acquisizione e vendita dell’usato, agevolando i dealer nella creazione di nuovi modelli di business e di nuove fonti di ricavo. Sfruttando le informazioni ricavabili dai dati raccolti ed analizzati è infatti possibile incrementare i guadagni derivanti dal remarketing, dando agli operatori specializzati gli strumenti necessari per prendere decisioni tempestive e informate.

Di seguito una breve guida per aiutare i dealer a implementare tecnologia ed analisi dei dati per favorire l’evoluzione del remarketing e cogliere le opportunità offerte dal mercato in continuo cambiamento.

La tecnologia per la creazione di tool efficienti e puntuali

Soprattutto in ambienti dinamici come la dealership, operanti in un settore in continuo cambiamento e spesso in un raggio d’azione digitale ben superiore a quello presidiato sul territorio, la tecnologia risulta essenziale per offrire spunti personalizzati, in modo che i dealer possano fare affidamento su uno strumento completo, che non solo offre supporto alle attività di valutazione e pricing dei veicoli ma che li accompagna lungo tutto il ciclo del remarketing, dall’acquisizione dello stock fino al posizionamento e alla vendita.

La strategia per un modello di business vincente

Il settore automotive sta assistendo ad un aumento costante del valore dei veicoli usati e dei listini, mentre la disponibilità di vetture è in calo. In questo contesto, la tecnologia abilita un approccio strategico, con scelte tattiche mirate soprattutto per quanto riguarda i molteplici canali sui quali reperire il prodotto e il migliore metodo per valutare il prodotto a breve termine, bilanciano rotazione, attività, marginalità e posizionamento ma anche quali pubblicazioni sui verticali ottimizzare.

Il ruolo della personalizzazione

Sono molti i dealer che stanno già utilizzando soluzioni tecnologiche capaci di supportarli in diverse attività, ma queste sono tipicamente standardizzate e non attingono alla mole di dati disponibili grazie al dialogo con il mondo tech e a tecnologie come Machine Learning e AI. I tool già in uso nelle dealership sono quindi da vedersi come un punto di partenza per lo sviluppo e realizzazione di tool veramente personalizzati in base alle esigenze delle singole realtà, potenziati dalla contaminazione con dati e piattaforme esterne che permettono di offrire un’accurata stima di prezzo, ma soprattutto di ampliare il range di attività di supporto al dealer.

Valorizzare il connubio professionista e tecnologia

Alla base di un nuovo approccio al remarketing, basato sul connubio tra professionista e tecnologia, troviamo la centralizzazione delle informazioni, che devono essere riunite in un’unica piattaforma per abilitarne l’analisi e correlazione. Di conseguenza, la digitalizzazione ed automazione dei processi diventa fondamentale non solo per risparmiare tempo, ma soprattutto per velocizzare e facilitare l’intero processo decisionale grazie alle informazioni fornite dall’analisi e incrocio dei dati, guardando oltre le classiche metriche.

Tecnologia applicabile su tutti i processi remarketing

Sembra una banalità ma non tutti i dati sono uguali. Dati accurati e aggiornati in tempo reale, provenienti da centinaia di fonti, sono la chiave per accedere a tempi di risposta ed elaborazione del pricing velocissimi. La tecnologia permette quindi ai dealer di determinare in pochi secondi l’appetibilità e il valore del prodotto su base del venduto e dell’offerto sul mercato e prendendo in considerazione aspetti geografici analizzando il mercato nazionale, regionale e provinciale. Tramite una piattaforma centralizzata, il dato viene poi epurato da annunci duplicati e promozioni, eliminando le code statistiche legate a sconti ed ottimizzando il prezzo reale in base alla singola strategia aziendale.

Questo nuovo approccio al remarketing si basa quindi sull’implementazione della tecnologia lungo tutto il ciclo del remarketing, ma non prevede un ritiro del ruolo del personale: gli strumenti tecnologici si pongono sempre a supporto, e non in sostituzione, all’esperienza del team di remarketing. Un database ben strutturato e un ricco set di indicatori di mercato tra i quali domanda, offerta, liquidità, assorbimento, stock, ecc. permette ai dealer di focalizzarsi sul posizionamento e sull’analisi competitiva delle vetture, garantendo efficienza operativa su tutti i livelli e un vantaggio competitivo da non sottovalutare.

Per approfondire

Valuta la qualità di questo articolo

La tua opinione è importante per noi!

Partecipa alla community

guest

0 Commenti
Più recenti
Più votati
Inline Feedback
Vedi tutti i commenti

People&Change

Tutti
CARRIERE
AI E LAVORO
COMPETENZE
Produttività e AI
AI IN AZIENDA
SCENARI
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
competenze
Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
Leggi l'articolo AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
scenari
AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
Leggi l'articolo Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
scenario
Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
Leggi l'articolo AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
l'analisi
AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
competenze
Primo lavoro e carriera: le dinamiche invisibili che guidano il successo
Leggi l'articolo AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
scenari
AI e lavoro, chi beneficerà davvero del tempo risparmiato?
Leggi l'articolo Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
scenario
Industria 5.0, chi difende le competenze quando decide l’AI
Leggi l'articolo AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
l'analisi
AI e lavoro in Italia: perché la formazione non può aspettare
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
0
Lascia un commento, la tua opinione conta.x