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Casa Auto Group utilise l’intelligence artificielle dans l’ensemble de son organisation, mais elle ne remplace pas les personnes, a déclaré Jarrod Kilway, vice-président des opérations numériques du groupe, à WardsAuto lors d’un appel Zoom.
Il considère plutôt l’IA comme un accélérateur, éliminant les répétitions et aidant les employés à prendre des décisions plus rapidement.
« Je pense que l’objectif de chacun en matière d’utilisation de l’IA interne en magasin devrait être davantage de rendre nos employés plus productifs et d’améliorer l’expérience client », a déclaré Kilway.
Casa Automotive Group, dont le siège est à El Paso, au Texas, possède 14 nouveaux toits de concessionnaires automobiles – quatre à El Paso ; quatre à Alamogordo, au Nouveau-Mexique ; quatre à Las Cruces, au Nouveau-Mexique ; et deux à Prescott, en Arizona, représentant à la fois des marques importées et nationales. À l’exception d’une franchise Cadillac à Prescott, toutes sont des marques de grand volume.
Le groupe, qui a testé des moyens d’utiliser l’IA dans ses opérations, a déjà trouvé des cas d’utilisation viables dans les domaines des ventes, du marketing et des opérations fixes. Voici 3 réussites et une préoccupation que Kilway a partagée avec WardsAuto alors que Casa Auto Group déploie la technologie.
Des informations plus approfondies sur les défections des clients
Du côté des ventes, après le suivi des leads, le groupe a utilisé l’IA pour évaluer les données d’Urban Science montrant leur taux de capture d’achats ; vers où ont migré ces ventes perdues ; et ce qu’ils ont fini par acheter, entre autres données.
Urban Science analyse déjà les données pour fournir des informations exploitables aux concessionnaires, aux fabricants et aux spécialistes du marketing automobile. Il mesure les défections en tant que prospects ayant acheté un véhicule ailleurs, et ses données sur les défections montrent que les concessionnaires ont en général 120 défections non enregistrées par mois, tandis que les concessionnaires passent 30 à 50 heures par mois à rechercher des prospects qui ont déjà acheté quelque chose auprès d’un concurrent.
Mais en utilisant l’IA pour analyser plus en détail les données Urban Science spécifiques aux magasins du groupe Casa Auto, Kilway a déclaré qu’il pouvait découvrir combien de clients Casa gagne, quels clients ont fait défection et si la défection était au profit d’une marque représentée dans le décompte des toits du groupe.
Il a donné un exemple pour illustrer ce point : imaginez qu’un client entre dans le magasin Ford de Casa mais n’achète pas de véhicule. Au lieu de cela, le client a acheté une Nissan dans un magasin autre que Casa. Dans le passé, le groupe automobile ne pouvait pas identifier spécifiquement ce modèle.
Mais maintenant, sachant qu’une défection spécifique s’est produite, Kilway a déclaré qu’ils pouvaient évaluer « qu’aurions-nous pu faire de mieux du côté des ventes de Ford pour poser de meilleures questions, pour potentiellement transférer cela vers un client de Casa Nissan plutôt que vers quelqu’un d’autre dans la rue ou sur notre marché ? »
À l’avenir, Kilway a déclaré qu’il utiliserait ces connaissances pour travailler avec la société de modules de micro-formation RockED afin de développer des outils de coaching ciblés.
Créer du matériel marketing plus rapidement
Du côté du marketing, un cas d’utilisation consiste à réduire le temps nécessaire à la création de supports marketing conformes.
Casa Auto Group crée bon nombre de ses propres supports marketing pour les événements commerciaux. Cela peut être onéreux. Pour un groupe possédant plusieurs marques comme Casa, ces supports marketing comportent de nombreuses exigences. Ils doivent être conformes aux directives du groupe automobile et des constructeurs, ainsi qu’à toutes les règles des commissions commerciales étatiques et fédérales.
Grâce à l’IA, « quelque chose qui prend habituellement quatre ou cinq jours peut désormais être réalisé en quelques heures », a déclaré Kilway.
Acheminer plus efficacement les appels des clients
Du côté des services, l’IA peut également aider les centres de développement commercial à utiliser leur temps de manière plus productive.
Casa utilise le logiciel Numa comme système de sécurité pour le service en dehors des heures d’ouverture. En plus de capturer les appels qui auraient été perdus, il a fourni des données sur le pourcentage d’appels pour lesquels des personnes tentent de planifier un rendez-vous de service et sur le pourcentage d’appels visant simplement à obtenir une mise à jour de l’état du service.
Il s’est avéré que jusqu’à 67 % d’entre eux recherchent simplement une mise à jour de leur statut. Grâce à ces données générées par l’IA, Casa a commencé à acheminer les mises à jour de statut vers les conseillers de service, ce qui a conduit le groupe à acquérir des conseillers de service supplémentaires afin qu’ils puissent fournir de meilleures mises à jour de statut.
En conséquence, le centre de développement commercial a pu se concentrer davantage sur la sensibilisation et la sensibilisation aux offres de produits de service, aux arrivées de commandes spéciales et aux composants de garantie de rappel applicables. Le centre de développement commercial est devenu « davantage un facteur de sensibilisation pour les personnes qui ont des achats et/ou des services avec nous, afin de continuer à entretenir la relation que nous entretenons », a déclaré Kilway.
Un constat : l’IA révèle un manque d’informations sur les prix
Kilway a déclaré qu’il soupçonnait que l’IA contribuait à une augmentation des défections de clients pour l’entretien des véhicules, car les clients recherchent des prix plus transparents que ceux que les concessionnaires proposent toujours.
« Ce que je constate actuellement, c’est que l’un des plus gros problèmes avec les opérations fixes des opérations franchisées est la défection vers des indépendants pour la maintenance », a déclaré Kilway.
En effet, l’étude de Cox Automotive sur l’industrie des services automobiles de novembre 2025 a révélé que la part des visites d’entretien des concessionnaires en 2025 est tombée à 29 %, contre 33 % en 2018. Cela inclut les ateliers Quick Lube qui ont enregistré 14 % des visites d’entretien, soit une hausse de deux points de pourcentage par rapport à 2018.
Kilway estime que les clients utilisent l’IA pour rechercher des informations avant d’effectuer une visite de service. L’IA offre plus d’informations sur les prix que ce qui est révélé sur de nombreux sites Web de concessionnaires. D’après la requête Google AI de Kilway, moins de 5 % des concessionnaires franchisés aux États-Unis proposent un prix transparent pour une vidange d’huile sur leur site Web, a-t-il déclaré. À titre de comparaison, quelque 92 % des indépendants avaient un prix de vidange sur leur site Internet.
« C’est le facteur de transparence », a déclaré Kilway, « et là où cela nous fait mal alors que nous nous dirigeons vers l’IA, et cela se produit déjà. »