FB Motors. Un système, de la publicité à la revente.

Le problème

Début 2026, les créations s'étaient usées : la même publicité attirait de moins en moins de vendeurs, et le coût par véhicule racheté s'envolait.

Ce que nous avons construit

Toute l'acquisition passe par Meta (Facebook et Instagram). Les annonces s'adressent aux propriétaires d'un véhicule que le marché classique refuse ou sous-évalue. Nous séparons ce qui teste de nouvelles idées de ce qui diffuse ce qui a fait ses preuves, et chaque création est remplacée dès que ses résultats s'usent : la détection est automatique. Le formulaire, en plusieurs étapes, récolte exactement ce qu'il faut pour estimer le véhicule avant le premier appel.

Ce que ça a changé

Les annonces n'attirent plus que des vendeurs que FB Motors peut racheter, et une création qui s'use est détectée avant de coûter cher.

Le problème

La plupart des comptes publicitaires envoient à Meta un seul signal : « un formulaire a été rempli ». Meta cherche alors des gens qui remplissent des formulaires, pas des vendeurs avec qui on fait affaire.

Ce que nous avons construit

Chez FB Motors, chaque étape du parcours remonte vers Meta, et les deux dernières portent une valeur en euros : la marge estimée au rachat, puis la marge réelle à la revente. Chaque événement est envoyé en temps réel, côté serveur, et rattaché à la publicité d'origine.

Ce que ça a changé

On sait quelle création a produit quelle marge, pas seulement quels formulaires. Les demandes écartées alimentent aussi une audience d'exclusion, pour ne plus payer pour les mêmes profils.

Le problème

La grande majorité des demandes ne fera jamais affaire, et chaque appel inutile prend du temps à l'équipe.

Ce que nous avons construit

Nous avons d'abord construit un score sur 100, en cinq niveaux. Avec le volume réel de FB Motors, il ne se calibrait pas : nous l'avons remplacé par des règles d'élimination nettes, qui écartent automatiquement les véhicules hors cible (kilométrage, motorisation, segment, prix demandé). Ce qui reste arrive à l'équipe, accompagné d'un indicateur de prix.

Ce que ça a changé

L'équipe ne voit plus que les demandes qui peuvent aboutir.

Le problème

Une offre trop haute de quelques centaines d'euros, et la marge disparaît. Trop basse, et le vendeur part ailleurs.

Ce que nous avons construit

Chaque demande est comparée aux annonces du marché belge, du plus précis au plus large : modèle, motorisation, boîte, année, puis ajustée au kilométrage. Le système applique la décote apprise sur les reventes réelles de FB Motors, et indique si le prix demandé par le vendeur est une bonne affaire, correct ou trop cher. Quand une demande est trop chère, une contre-offre est calculée. À chaque revente, l'écart entre l'estimation et le prix obtenu est enregistré, et l'estimation suivante en tient compte. La décision finale reste humaine.

Ce que ça a changé

Chaque offre part d'un calcul, et chaque revente rend le calcul suivant plus juste.

Le problème

Le vendeur vend à celui qui rappelle le premier. Avant, trop de demandes restaient sans suite.

Ce que nous avons construit

Chaque demande retenue arrive sur Telegram, avec le véhicule, le prix demandé et l'estimation. Un clic l'accepte ou la refuse. Acceptée, elle devient une opportunité, attribuée automatiquement au setter le moins chargé.

Ils rappellent chaque vendeur, vérifient l'état du véhicule, confirment le prix et fixent l'expertise. Ils font avancer chaque dossier dans le pipeline et ne lâchent pas un vendeur qui ne répond pas : les rappels sont programmés à 9 h et 18 h, et le système les relance automatiquement. Le prix final et la négociation restent entre les mains de FB Motors.

Ce que ça a changé

Chaque dossier a un responsable, une prochaine action et un rappel programmé. Au stade Accord, l'achat et l'entrée en stock se créent automatiquement, et le signal d'achat part vers Meta.