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Kameleoon x Toyota

Toyota multiplie par 2
sa génération de leads
grâce à l’IA

Image
Voiture Toyota

 

Le site de toyota.fr reçoit 1,4 millions de visites par mois. Dans son parcours, le visiteur peut configurer un véhicule neuf pour le récupérer en concession ou acheter de l’occasion et des véhicules déjà en stock chez le concessionnaire sélectionné.

La visite en concession est toujours une étape importante dans la décision d’achat des clients de la marque. Toyota doit donc optimiser le processus de demande d’essai pour générer un maximum de leads qualifiés en concession. Il faut que ces demandes d’essai soient faites par des visiteurs montrant des signes forts d’intérêt pour la marque.

 

Icône 1
14 tests par mois
Icône 2
8 années de collaboration avec Kameleoon.
Icône 3
1,4 millions de visites par mois
Toyota Customer Logo
Nous avions besoin d’une solution capable de calculer l’appétence de nos visiteurs pour la marque Toyota et nos véhicules. Le scoring manuel de nos visiteurs ne nous permettait pas de garantir la qualité des leads générés. Nous avons choisi Kameleoon pour son IA qui peut cibler avec une grande précision les visiteurs en fonction de leur appétence pour nos véhicules.
Caroline JOSSE
Caroline JOSSE
Chef du service Marketing Digital & Acquisition
Toyota logo
AVANT l’IA
Les limites du scoring manuel

Pour inciter les visiteurs à se rendre en concession, Toyota affichait une pop-in de demande d’essai dont le ciblage dépendait d’un scoring manuel. Les résultats de ce scoring étaient encourageants, mais la marque constatait que si les leads générés étaient plus nombreux, ils n’étaient pas suffisamment qualitatifs.

En d’autres termes, les personnes faisant des demandes d’essai ne se rendaient finalement pas à leur rendez-vous, ou n’achetaient pas à l’issue de celui-ci, rendant l’opération non rentable pour la marque. Toyota a donc choisi d’utiliser AI Predictive Targeting pour améliorer le ciblage de ses demandes d’essai.

Critères de segmentation utilisés par Toyota
PARAMÉTRAGE DE L’IA
Nourrir l’IA avec les bonnes datas : l’art du machine learning

Pour commencer, Kameleoon paramètre AI Predictive Targeting avec une liste de critères Toyota permettant d’identifier les visiteurs qui montrent une forte appétence à la marque. L’objectif est de proposer à chaque visiteur une pop-in de demande d’essai personnalisée en fonction de son comportement, son parcours et sa localisation.

L’algorithme tourne mais n’est pas en production sur le site. Il apprend des comportements des visiteurs. Il affine petit à petit ses capacités de prédiction, en établissant des corrélations que le cerveau humain ne serait pas en mesure de repérer, jusqu’à se stabiliser en semaine 10. Cette durée est variable et dépend de la volumétrie du site.

Entraînement de l’algorithme IA de Kameleoon par Toyota
EXPÉRIENCE
AI Predictive Targeting passe à l’action en temps réel

Une fois les résultats stabilisés, l'algo est lancé sur le site. Il pousse une pop-in aux visiteurs qu’il identifie comme ayant plus de 52 % de probabilités de conversion.

La pop-in est personnalisée avec la photographie du véhicule la plus pertinente pour chaque visiteur visiteur ciblé, et l'adresse du concessionnaire le plus proche, grâce à la géolocalisation. Le ciblage s'actualise en fonction du comportement du visiteur en temps réel, tout au long de sa visite, et la pop-in se déclenche dès que son intention de conversion atteint le niveau attendu.

Toyota x Kameleoon
Toyota customer picture
Cette campagne de personnalisation alimentée par intelligence artificielle démontre que les bénéfices de cette approche sont multiples. Les équipes Toyota ont été convaincues par la performance des algorithmes prédictifs et nous sommes en train de généraliser la démarche à l’ensemble du site.
Caroline JOSSE
Caroline JOSSE
Chef du service Marketing Digital & Acquisition
logo Toyota

Toyota double la performance de son KPI n°1 avec l’IA

La marque envisage d’explorer d’autres pistes de scénarios de personnalisation avec AI Predictive Targeting pour accélérer la progression des visiteurs dans le funnel d’achat de nouveaux véhicules.

Grâce au ciblage prédictif, non seulement Toyota double le nombre de leads générés, mais bénéficie également d'une : 

  • Meilleure connaissance client : les données visiteurs sont analysées en continu par l’algorithme. Cela permet aux équipes Toyota d’approfondir la connaissance qu’ils ont de leurs clients. 
  • Amélioration globale de l’expérience client : les clients ayant une forte probabilité de conversion ont accès plus rapidement à une demande d’essai personnalisée. L’expérience des clients encore peu avancés dans leur processus d’achat n’est pas dégradée par une pop-in qui ne les intéresse pas. 
  • Gain de temps : l’algorithme de machine learning en charge du ciblage s’améliore continuellement et s’adapte en temps réel. Pendant ce temps-là, les équipes de Toyota peuvent se concentrer sur d’autres projets.

Découvrez les Features Kameleoon utilisées par Toyota

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