メーカーがより良い顧客体験のためにアナリティクスをどのように使用できるか

今日の世界では、消費者の嗜好は急速に変化しています。顧客は、新製品の展開と古い製品ラインの新しいイテレーションがこれまでになく頻繁に行われることを期待しています。多くの場合、これにはカスタマイズされたバージョンも含まれます。銀行やアプリベースのオンデマンド企業などのサービス業界では、従来の製造装置プロバイダーと比較して、データの取得と分析が常に容易になっています。歴史的に、メーカーは、データの収集と分析のために接続されていないことが多い顧客の場所で、さまざまな生産設備または遠く離れた設備のフリートを利用してきました。

MachineMetricsのお客様はこれを経験し、MachineMetrics産業用IoTプラットフォームを導入することで問題を解決しました。センサーやエッジデバイスと連携して、スマートで接続されたファクトリまたは完全に接続されたサービスプロバイダーの実現を可能にするためにギャップを埋めました。 MachineMetricsの高度なクラウドベースのコンピューティングプラットフォームで使用するデータを収集して標準化することにより、最新の高度な製造における詳細な分析の価値がますます利用できるようになっています。メーカーとサービスプロバイダーは、その使用により、顧客体験にさらに到達し、消費者の好みと期待を促進するものを理解できることに気づいています。

カスタマーエクスペリエンスの向上に使用される4種類のデータ分析

データ収集の力のおかげで、企業は膨大な量の顧客データにすぐにアクセスできます。このデータを一緒に使用すると、メーカーとサービス会社は顧客体験を向上させることができます。

• 記述的分析 -記述的分析は、履歴データを使用して分析し、何が起こったのかを判断することで構成されます。 。過去の顧客データを保存することで、顧客の要望や連絡先、連絡先などの情報を簡単に引き出すことができます。

• 診断分析 -診断分析は、履歴データの分析を提供します。これは、何かが起こった理由を理解するのに役立ちます。 。たとえば、診断分析は、特定の顧客の部品に対する需要が突然低下した理由をメーカーが特定するのに役立つ場合があります。

• 予測分析 -記述的および診断的分析は過去に焦点を当てていますが、予測分析は未来に焦点を当てています。記述的分析によって提供されるデータと洞察を取り入れ、統計、機械学習、データマイニング、シミュレーションを使用して、何が起こるかを予測します。 。予測分析は、結果を正確に予測するデータを特定するのに役立ちます。簡単な例としては、相関分析を実行した後、部品の品質が向上すると、顧客満足度も向上すると判断した場合があります。

• 処方分析 -処方分析では、記述分析と予測分析によって特定された結論と傾向を使用して、一連のアクションを推奨します。これらの結果は、特異または線形ではありません。会社が特定の顧客のニーズをターゲットにすることを望んでいる目標と結果に基づいて、複数の結果が存在する可能性があります。結果を判断できるため、企業は意思決定を調整して、製品の顧客体験を向上させることができます。

アナリティクスによるカスタマーエクスペリエンスの向上

今日、顧客とのやり取りはマルチチャネルです。電子メール、コールセンター、チャットプログラム、およびソーシャルメディアはすべて、顧客体験を測定および測定するために使用されます。しかし、これらのチャネルはサイロ化されていることが多く、データを理解し、チャネル全体でその価値を判断することは困難です。 MachineMetricsでこれを何度も見てきましたが、高度な分析ソフトウェアを使用することで、このデータをメーカーとサービスプロバイダーの両方でサイロ化することができます。

メーカーにとって、これは4種類の分析を利用して、問題のある製品ラインをプロアクティブに特定し、プロアクティブに対処することを意味します。また、メーカーが顧客の主要な懸念事項に事前に対処する保証、返品、およびサービス手順を作成するのにも役立ちます。

資本品目、家電製品、または複雑なエンジン、モーター、ドライブを備えた製品などの複雑な製品の場合、製品が消費者に提供された後も、現場でデータを収集し続けることができます問題が発生したときに企業が問題を理解し、積極的に対応できるようにします。これは、機械メーカーやOEMにとって特に便利です。

商品および消費財の場合、顧客データが製品の1つのモデルまたは反復の需要が低いことを示している場合、予測分析は特定の欠陥または欠陥レベル、ロット固有の問題を特定するのに役立ちます、またはその放棄を推進する腐敗。これを知り、それを複数のチャネルを介して送られるデータに結び付けることにより、企業は、新しいロットの工場レベルで、または顧客への働きかけを通じて問題を認識し、改善を通知することにより、問題を修正するための積極的な措置を講じることができます。

フリート機器を提供するサービスプロバイダーの場合、MachineMetricsのソリューションを使用すると、リモートモニタリングでフィールドサービスを向上させることができます。技術者は、現場の問題をリアルタイムで診断し、機器の故障が発生する前に予測することができます。 MachineMetricsを通じて、顧客はソリューションをプロアクティブに処方し、機器の使用率を経時的に追跡して、サービスの提供を改善し、ビジネスモデルに最適なベンダーの機器を特定し、新製品と収益源の機会を見つけることができます。

顧客はこれまで以上に情報に通じ、洗練されています。そして、その高度化に伴い、企業は競合他社と一線を画すエクスペリエンスを提供することで、時代の先を行く必要があります。クラウドベースのIIoTテクノロジーとソフトウェアに固有の記述的、診断的、予測的、および規範的な分析機能を使用することで、企業は保証と返品のコストを削減し、カスタマイズされた顧客体験を生み出すことができます。また、リアルタイムで行動して顧客の懸念にかつてないほど迅速に対応できるため、顧客を維持し、ブランドの評判を確立するのに役立ちます。