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Amélioration de la qualité de service dans le secteur automobile

Exploitation des remontées clients lors de réparations chez les garagistes

Challenge

Un constructeur automobile français souhaite améliorer sa qualité de service en exploitant les données issues des remontées clients. En effet, un véhicule génère une quantité infinie de données tout au long de son cycle de vie. Ces dernières fournissent des informations précieuses à propos de la qualité, la sécurité et les performances du véhicule. Ainsi, on peut diagnostiquer des problèmes complexes et contribuer à améliorer les processus d’ingénierie et de montage des véhicules.

Solution

Une infrastructure Big Data a été déployée afin de centraliser les remontées par lots et en temps réel de tous les éléments qualité concernant les réparations de véhicules du groupe.

Des indicateurs clés de performance (KPI) et des tableaux de bord exploitant ces données ont été mis en place. Cela a notamment permis de remonter, du dossier garagiste aux fournisseurs, les pièces défectueuses et ainsi d’améliorer les processus d’ingénierie et de montage des véhicules.

Le déploiement d’une infrastructure Big Data et la mise en place d’indicateurs de performance et de tableaux de bord a permis un important retour sur investissement concernant les garanties du groupe (un des premiers postes de dépense du constructeur automobile français).

Ce travail a conduit à une diminution significative du coût des remboursements « garantie constructeur », grâce à la détection et la correction dès l’amorce d’un concept ou de procédures d’assemblage.

Pourquoi Octopeek ?

Les entreprises du secteur automobile doivent passer d’une expérimentation Ad Hoc de l’Intelligence Artificielle à une utilisation par tous les collaborateurs pour améliorer l’efficacité opérationnelle et apporter de la valeur ajoutée.

Octopeek démocratise l’Intelligence Artificielle dans l’entreprise : elle permet la création dynamique et le provisionnement d’applications d’Intelligence Artificielle d’entreprise “tout en un”, personnalisables par les business analystes.

Cas d'usages

Qualité de service dans les télécoms

Améliorer la qualité de service, augmenter le taux de renouvellement de contrat et réduire le nombre de mauvais payeurs

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Détection de fraude dans l’assurance automobile

Détecter les fournisseurs frauduleux

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Gestion du risque de crédit bancaire

Amélioration du système d’octroi de crédit chez les jeunes

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