Ce que disent les leaders techniques
Michael Ross
CTO
AutoStream Solutions
Sarah Jenkins
VP of Engineering
DealerTech USA
David Chen
Lead Developer
Velocity Motors
Jessica Miller
Head of Product
CarMarket Hub
Robert Vance
Director of IT
Prime Auto Group
Emily Stone
Marketing Operations Manager
NextGen Dealers
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Études de cas : Système de gestion de leads pour concessionnaires VO
Optimisation de l'Inventaire en Temps Réel
Client : Un réseau national de concessionnaires de véhicules d'occasion aux États-Unis, gérant plus de 50 points de vente.
Défi : Le client faisait face à des pertes de ventes significatives dues à un système de gestion de leads pour concessionnaires VO défaillant, qui ne synchronisait pas l'état des stocks en temps réel entre le site web et le DMS physique.
Solution : Notre équipe augmentée de deux développeurs PHP seniors a conçu une architecture middleware basée sur Laravel. Ils ont développé des scripts de synchronisation bidirectionnelle utilisant des WebSockets pour assurer une mise à jour instantanée. Le système vérifie désormais la disponibilité du véhicule au moment précis où un lead est généré, bloquant les doublons et informant les commerciaux de l'emplacement exact du véhicule.
Résultat : Cette intervention a permis d'éliminer les leads sur véhicules vendus et d'augmenter la précision de l'inventaire à 99.9%, réduisant la frustration client et augmentant le taux de conversion global.
Refonte de l'Agrégateur de Leads Multi-Canal
Client : Une plateforme SaaS leader fournissant des solutions CRM à plus de 500 marchands de véhicules d'occasion.
Défi : L'architecture existante n'arrivait plus à traiter le volume croissant de données entrant dans le système de gestion de leads pour concessionnaires VO, causant des latences de plus de 4 heures dans la distribution des leads.
Solution : Smartbrain a déployé une équipe de trois ingénieurs PHP spécialisés en refactoring et haute performance. Ils ont migré le système de traitement des leads vers une architecture micro-services asynchrone. En utilisant PHP 8.2 et RabbitMQ, ils ont créé un pipeline d'ingestion capable de normaliser les formats de données provenant de sources disparates (emails, formulaires web, API tierces) en temps réel.
Résultat : Le temps de traitement et de distribution des leads a été réduit de 4 heures à moins de 2 minutes, permettant aux concessionnaires de contacter les prospects alors qu'ils sont encore chauds.
Automatisation du Scoring de Leads par IA
Client : Une startup FinTech spécialisée dans le financement automobile pour le marché de l'occasion.
Défi : Le client avait besoin d'intégrer une couche d'intelligence dans son système de gestion de leads pour concessionnaires VO pour prioriser les dossiers à fort potentiel de financement.
Solution : Un développeur PHP senior de notre réseau, expert en intégration d'API, a travaillé en étroite collaboration avec l'équipe Data Science du client. Il a développé une API RESTful en PHP (Symfony) connectant le CRM des concessionnaires au moteur de scoring de la FinTech. Le système enrichit automatiquement chaque lead avec des données socio-démographiques et calcule un score de solvabilité instantané avant même l'appel du vendeur.
Résultat : L'implémentation de ce scoring automatisé a permis une augmentation de 35% du taux d'approbation des dossiers de financement dès le premier contact.
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