アナリティクス活用で製造業の顧客体験を向上させる

現代では消費者の嗜好が急速に変化します。顧客はこれまで以上に頻繁に新製品投入や既存製品ラインの新イテレーションを期待し、多くの場合カスタマイズ版も求めます。銀行やアプリベースのオンデマンド企業などサービス業では、データ取得と分析が従来の製造設備プロバイダーより容易でした。歴史的に、製造業者は多様な生産設備や、顧客拠点に点在する機械フリートを使用してきましたが、それらはデータ収集・分析のために何ら接続されていませんでした。

MachineMetricsの顧客はこの課題を経験し、MachineMetrics産業IoTプラットフォーム導入で解決しました。センサーとエッジデバイスと共に、スマートで接続された工場や完全接続型サービスプロバイダーの実現へギャップを埋めました。MachineMetricsの高度なクラウドベースコンピューティングプラットフォームで利用できるようデータを収集・標準化することで、現代の先進製造におけるディープアナリティクスの価値がより身近になっています。製造業者とサービスプロバイダーは、その活用により顧客体験のさらに深い部分へ踏み込み、消費者の嗜好と期待を駆動するものを理解できるようになっています。

顧客体験改善に用いられる4種類のデータ分析

データ収集の力により、企業は膨大な顧客データに即座にアクセスできます。これらを組み合わせることで、製造業者とサービス企業は顧客体験を改善できます。

• 記述的分析 ― 記述的分析は、過去データを用いて分析し、「何が起きたか」を特定します。過去の顧客データ蓄積により、顧客リクエスト、連絡先情報、誰と接触したか等を容易に把握できます。

• 診断的分析 ― 診断的分析は、過去データを分析し、「なぜ起きたか」を理解するのに役立ちます。例えば、特定顧客の部品需要が突然減少した理由を診断的分析で特定できます。

• 予測的分析 ― 記述的・診断的分析が過去に焦点を当てるのに対し、予測的分析は未来に焦点を当てます。記述的分析から得られたデータと洞察を用い、統計、機械学習、データマイニング、シミュレーションを駆使して「何が起こるか」を予測します。予測的分析は、結果を正確に予測するデータを特定します。単純な例として、相関分析により部品品質向上と共に顧客満足度も向上することを突き止めるケースなどです。

• 処方的分析 ― 処方的分析は、記述的・予測的分析で特定された結論とトレンドを用い、行動方針を推奨します。これらの結果は単一或いは線形ではありません。企業が目標とする成果に基づき、特定顧客ニーズをターゲットに複数の結果が導き出せます。結果が決定可能なため、企業は意思決定を調整し、製品のより良い顧客体験を提供できます。

アナリティクスで顧客体験を改善する

今日、顧客とのやり取りはマルチチャネルです。メール、コールセンター、チャットプログラム、ソーシャルメディアすべてが顧客体験の測定と把握に用いられます。しかしこれらチャネルはしばしばサイロ化しており、チャネル横断でデータの意味と価値を判断するのは困難です。MachineMetricsでもこの状況を繰り返し見てきましたが、当社の高度分析ソフトウェアを用いることで、製造業者とサービスプロバイダーの双方にとってこのデータを非サイロ化できます。

製造業者にとっては、4種類の分析を用いて問題製品ラインをプロアクティブに特定し、事前に対処できます。また、顧客の主要懸念を最初から解決する保証、返品、サービス手順の策定にも役立ちます。

資本財、家電、複雑なエンジン/モーター/ドライブ搭載製品などでは、製品が消費者の手に渡った後も現場でデータ収集を継続でき、問題発生をリアルタイムで把握し、プロアクティブに対応策を開発できます。これは特に工作機械メーカーとOEMにとって有用です。

日用品・消費財では、顧客データが特定モデルやイテレーションへの需要低迷を示す場合、予測分析で特定欠陥や欠陥レベル、ロット固有の問題、劣化など、放棄を促す要因を特定できます。これを把握し、複数チャネルからのデータと紐付けることで、企業は工場レベルでの新ロット是正や、顧客への問題認識通知と改善案内など、プロアクティブな是正措置を講じられます。

フリート設備を提供するサービスプロバイダーにとって、MachineMetricsソリューションはリモート監視によるフィールドサービス改善を可能にします。技術者は現場でリアルタイムに問題診断し、設備故障を事前予測できます。MachineMetricsを通じて、顧客はソリューションを処方的に提案し、設備稼働率を時系列で追跡し、サービス提供を改善し、自社ビジネスモデルに最適なベンダー設備を特定し、新製品と収益源の機会を発見できます。

顧客はこれまで以上に情報通で洗練されています。その洗練度が増すにつれ、企業は競合と差別化する体験を提供し、曲線の先を行く必要があります。クラウドベースIIoT技術とソフトウェアに固有の記述的、診断的、予測的、処方的分析能力を用いることで、企業は保証・返品コスト削減とカスタマイズ顧客体験創出が可能になります。また、顧客懸念をこれまで以上に迅速にリアルタイムで対処でき、顧客維持とブランド評判強化に貢献します。