Marketing prédictif personnalisé

1. Contexte général

Nissan, constructeur automobile majeur en Europe, opère dans un secteur en profonde transformation. Confrontée à une baisse structurelle des ventes de véhicules neufs, l’entreprise cherchait à mieux exploiter sa base clients existante pour renforcer ses revenus sur l’après-vente.

Les entités France et UK du groupe souhaitaient valoriser la donnée client déjà collectée, mais jusqu’ici peu exploitée, afin de renforcer la fidélité au réseau de garages agréés Nissan. Ce projet constituait une première initiative structurante en matière de stratégie data pour la relation client post-achat.

2. Problématique

• Nissan faisait face à une perte progressive de parts de marché sur l’après-vente, au profit des garages indépendants.
• Cette érosion remettait en cause la rentabilité globale, dans un contexte où les ventes de véhicules neufs déclinaient.
• L’entreprise ne disposait pas des capacités internes pour activer efficacement les données clients.
• L’objectif business était à court terme : obtenir des résultats visibles dans un délai de 6 à 12 mois.

3. Objectifs

• Augmenter le taux de retour en atelier agréé pour chaque segment de conducteurs.
• Dépasser les performances d’un groupe de contrôle, en comparant les résultats des clients ciblés.
• Offrir un accompagnement personnalisé à chaque client Nissan, fondé sur son véhicule et son historique.
• Obtenir des résultats tangibles dès les premières vagues de campagnes (3 mois après lancement).

4. Solution mise en œuvre

• Mise en place d’un dispositif reposant sur :
  • Segmentation client basée sur le modèle et l’âge du véhicule
  • Prédiction des maintenances probables grâce à l’historique des clients fidèles
  • Envoi automatisé de campagnes emails personnalisées
• Étapes du projet :
  1. Audit et structuration des données
  2. Segmentation et modélisation prédictive
  3. Mise en production d’un pipeline automatisé de génération de campagnes
• Technologies utilisées : machine learning, modélisation statistique, pipelines de données automatisés.
• Projet mené en lien direct avec les équipes de Nissan Europe.

5. Résultats

• Taux de retour en atelier des clients ciblés supérieur de +20 % à celui du groupe contrôle dès la première campagne.
• Allongement mesuré de la durée de rétention client au sein du réseau agréé.
• Augmentation de +34 % du chiffre d’affaires généré chez les garages partenaires, notamment via la vente de pièces officielles Nissan.
• Forte satisfaction des équipes internes, convaincues de la nécessité d’intégrer data et IA dans les opérations marketing et relation client.
• Le projet a mis en lumière le potentiel de la personnalisation dans un secteur historiquement centré produit.

6. Valeur client & rentabilité

• Le ROI du projet est estimé à plus de 15, compte tenu de l’impact généré à grande échelle pour un coût projet limité.
• Amélioration durable de la gestion du parc client, fidélisation accrue, et potentiel de réactivation commerciale (renouvellement de véhicule).
• Ce succès a conduit Nissan à étendre la démarche à l’ensemble du périmètre européen, positionnant le projet comme un standard interne.

7. Enseignements clés

• Les clés du succès : qualité des données côté client, maturité technologique des briques IA, et expertise des consultants impliqués.
• La personnalisation intelligente renforce significativement la relation entre un constructeur et ses conducteurs.
• Démarrer rapidement avec un périmètre réduit, tout en assurant un ROI mesurable, est une stratégie efficace pour débloquer les budgets et mobiliser les équipes.
• Recommandation pour d’autres entreprises : commencer petit, démontrer la rentabilité, puis étendre progressivement.