Encontrar el precio perfecto del V.O. usando inteligencia artificial · 2019-02-18 ·...

Encontrar el precio

perfecto del V.O.

usando inteligencia

artificial

David Pilo

Co-fundador

Autoscores

91 198 11 72

[email protected]

#CongresoFaconauto Madrid, 11 y 12 de febrero de 2019

2

¿Cúal es el precio perfecto de un V.O.?


3

La ley de la oferta y de la demanda

O F E R T AD E M A N D A


4

*Datos de mercado nacional a 15 de enero 2019


5


144 en venta

254 vendidos en los últimos 3 meses

49 en venta



6


144 en venta


254 𝑐𝑜𝑐ℎ𝑒𝑠 𝑣𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑒𝑛 𝑙𝑜𝑠 ú𝑙𝑡.90 𝑑𝑖𝑎𝑠

90 𝑑𝑖𝑎𝑠

= 2,82 𝑐𝑜𝑐ℎ𝑒𝑠 𝑣𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑑í𝑎

49 en venta


25 𝑐𝑜𝑐ℎ𝑒𝑠 𝑣𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑒𝑛 𝑙𝑜𝑠 ú𝑙𝑡. 90 𝑑𝑖𝑎𝑠

90 𝑑𝑖𝑎𝑠= 0,27 𝑐𝑜𝑐ℎ𝑒𝑠 𝑣𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑑í𝑎


7


144 en venta


49 en venta


MDS (Market Days Supply):

144 𝑒𝑛 𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎

2,82 𝑣𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑑𝑖𝑎= 𝟓𝟏 𝑑𝑖𝑎𝑠

MDS (Market Days Supply):

49 𝑒𝑛 𝑣𝑒𝑛𝑡𝑎

0,27 𝑣𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑎𝑙 𝑑𝑖𝑎= 𝟏𝟕𝟔 𝑑𝑖𝑎𝑠


8

Interpretación básica del MDS:Datos del mercado nacional a 23 de enero de 2019


9

Analizar el coche cada 7 días, contemplando:

• El MDS (relación de coches disponibles y vendidos)

• El Price Rank (¿Mi coche es el quinto/sexto mas barato?)

• Visitas / impresiones

• Leads

Modelo Americano: Velocity Model

Bajar o mantener el precio para estar de los mas

baratos y rotar el stock en menos de 60 días.“Race to the bottom”


10

Dale Pollak –founder of vauto.com– on the Velocity Model

“We got it wrong”

https://www.autoremarketing.com/trends/pollak-calendar-based-inventory-management-we-got-it-wrong




11

Coches vendidos en los últimos meses


12

TU coche


13

Escenario terroríficoLunes


14

Escenario terroríficoMiércoles


15

Escenario terrorífico

Llega el fin de semana…


16

“Ojos que no ven, corazón que no siente.”

–pero la cartera, sí lo siente–


17

¿Podemos leer las intenciones de la clienta?


18

“Este señor viene a comprar.”


19

En la tienda física:

El vendedor, con su

experiencia e

inteligencia natural,

interpreta el

comportamiento del

comprador

En la tienda online – Web:

Algoritmos de Inteligencia

Artificial interpretan el

comportamiento del usuario

en la web.


20

¿Qué quieres decir con comportamiento de los usuarios online?


21


22

¿Se pueden interpretar estas acciones –como hace el vendedor–?

¿Se puede adivinar las intenciones –de compra– del cliente cuando

esta navegando en la web del concesionario?


23

Mañana va a llover.

Validar predicciones es crucial


24

Al día siguiente…


25

¿Podemos comprobar si

las visitas recibidas a la ficha de un coche

pueden servir para predecir la venta del mismo?


26

Visitas a la ficha del coche

Po

rcen

taje

de

ve

ce

s q

ue

el co

ch

e s

e v

en

dió

en

me

nos d

e 7

día

s d

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e e

l d

ía X

Número de visitas recibidos día X


27

Po

rcen

taje

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dió

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me

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día

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Leads recibidos en un día

Número de leads recibidos día X


28

Po

rcen

taje

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ch

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dió

en

me

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e 7

día

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ía X

CASO IDEAL: Leads recibidos en un día

Número de leads recibidos día X

realidad

ideal


29

AI Autoscore en el dia X

Po

rcen

taje

de

ve

ce

s q

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ch

e s

e v

en

dió

en

me

nos d

e 7

día

s d

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ía X

Nota Autoscores


30

“OK, todo esto está bien, ¿cómo puedo aprovecharlo?”


31

Lunes Miércoles Llega el fin de semana…

Predicción de venta a 7d

usando IA


32

John HairabedianPresident at HGreg

”Vamos a usar IA para cambiar los precios de nuestros mas de

5.000 vehículos automáticamente –sin intervención humana.”

Encontrar el precio

perfecto del V.O.

usando inteligencia

artificial

David Pilo

Co-fundador

Autoscores

91 198 11 72

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Estudio analizando más de 10.000 ventas y millones de datos web.* Estudio realizado con concesionarios canadienses y americanos en el 2017

Fuente: “The Mathematical Truth about VDPs, Price to Market and Sales”

Presentación NADA 2018 –Las Vegas, USA, marzo de 2018–.https://www.nadaconvention.org/NADA2018/Custom/Handout/Speaker0_Session3242_2.pdf

• VDPs / SRPs: 6%

• Emails: 3%

• Calls: 7%

• 3rd party leads: from 3% up to 8%

https://www.nadaconvention.org/NADA2018/Custom/Handout/Speaker0_Session3242_2.pdf

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