Analytics Inzetten om Klantervaring in de Productie te Verhogen

In de huidige wereld veranderen consumentensmaken snel. Klanten verwachten nieuwe productlanceringen en nieuwe iteraties van oudere productlijnen vaker dan ooit. In veel gevallen omvat dit ook aangepaste versies. Voor dienstverlenende industrieën zoals banking en app-gebaseerde on-demand bedrijven, is data altijd makkelijker te vangen en te analyseren vergeleken met traditionele productie-apparatuurleveranciers. Historisch gezien hebben fabrikanten een reeks verschillende productieapparatuur of een vloot van verafgelegen apparatuur op klantlocaties gebruikt die vaak op geen enkele manier verbonden was om data te verzamelen en te analyseren.

Klanten bij MachineMetrics ervaren dit en hebben het probleem opgelost door het MachineMetrics Industriële IoT-platform te deployen. In combinatie met sensoren en edge devices, hebben we de kloof overbrugd om de realisatie van een slimme, verbonden fabriek of een volledig verbonden dienstverlener mogelijk te maken. Door data te verzamelen en te standaardiseren voor gebruik door MachineMetrics' geavanceerde cloud-gebaseerde computing-platform, wordt de waarde van diepe analytics in moderne geavanceerde productie steeds toegankelijker. Fabrikanten en dienstverleners ontdekken dat het gebruik ervan hen in staat stelt dieper in de klantervaring te duiken en te begrijpen wat consumentensmaken en -verwachtingen drijft.

Vier typen Data Analytics gebruikt voor het verbeteren van de klantervaring

Dankzij de kracht van dataverzameling hebben bedrijven een enorme hoeveelheid klantdata direct beschikbaar. Deze data, wanneer samen gebruikt, stelt fabrikanten en dienstverleners in staat om een verbeterde klantervaring te bieden.

• Descriptieve Analytics – Descriptieve analytics bestaat uit het gebruik van historische data en het analyseren ervan om te bepalen wat er is gebeurd. Door een archief van eerdere klantdata te hebben, kunt u gemakkelijk informatie ophalen over klantverzoeken, contactinformatie, met wie ze in contact zijn geweest, en meer.

• Diagnostische Analytics – Diagnostische analytics bieden een analyse van historische data wat nuttig is om te begrijpen waarom iets is gebeurd. Bijvoorbeeld, diagnostische analytics kunnen fabrikanten helpen identificeren waarom de vraag van een bepaalde klant voor onderdelen plotseling daalde.

• Predictieve Analytics – Terwijl descriptieve en diagnostische analytics zich richten op het verleden, richt predictieve analytics zich op de toekomst. Het neemt de data en inzichten geleverd door descriptieve analytics en gebruikt statistieken, machine learning, data mining en simulatie om te voorspellen wat er zal gebeuren. Predictieve analytics helpen de data identificeren die resultaten nauwkeurig voorspelt. Een simpel voorbeeld kan zijn dat, na het uitvoeren van een correlatie-analyse, u bepaalt dat naarmate onderdeelkwaliteit toeneemt, klanttevredenheid dat ook doet.

• Prescriptieve Analytics – Prescriptieve analytics gebruikt de conclusies en trends geïdentificeerd door descriptieve en predictieve analytics om een actie aan te bevelen. Deze uitkomsten zijn niet singular of lineair. Er kunnen meerdere uitkomsten zijn gebaseerd op de doelen en uitkomsten die het bedrijf nastreeft om specifieke klantbehoeftes te targeten. Omdat de uitkomsten bepaald kunnen worden, kunnen bedrijven hun besluitvorming aanpassen om een verbeterde klantervaring voor het product te bieden.

De klantervaring verbeteren met Analytics

Vandaag de dag is klantinteractie multi-kanaal. E-mail, callcentra, chatprogramma's en sociale media worden allemaal gebruikt om klantervaring te meten en te beoordelen. Maar deze kanalen zijn vaak gesiloed en het zinvol maken van de data en het bepalen van de waarde ervan over kanalen is moeilijk. We hebben dit vaak gezien bij MachineMetrics en door onze geavanceerde analytics-software te gebruiken, kan deze data ongesiloed worden voor zowel fabrikanten als dienstverleners.

Voor fabrikanten betekent dit het benutten van de vier typen analytics om proactief problematische productlijnen te identificeren en ze proactief aan te pakken. Het kan ook fabrikanten helpen garantieregelingen, retour- en serviceprocedures te ontwerpen die kernzorgen van klanten vooraf aanpakken.

Voor kapitaalgoederen, consumentenelektronica of gecompliceerde producten zoals die met complexe motoren, motoren of aandrijvingen, kan data verzameld blijven in het veld zodra het product in consumentenhanden is, wat bedrijven in staat stelt de problemen te begrijpen naarmate ze zich voordoen en proactief reacties te ontwikkelen. Dit is bijzonder nuttig voor machinebouwers en OEMs.

Voor commodity en consumptiegoederen, als klantdata laat zien dat de vraag laag is voor één model of iteratie van een product, kan predictieve analyse helpen specifieke defecten of defectniveaus, lot-specifieke kwesties, of bederf te identificeren die die afkeer drijven. Door dit te weten, en door het te koppelen aan de data die door meerdere kanalen binnenkomt, kunnen bedrijven proactieve stappen ondernemen om het probleem te corrigeren, hetzij op fabrieksniveau voor nieuwe lots, of via klantuitreiking om de problemen te erkennen en hen van verbeteringen te notificeren.

Voor dienstverleners die vlootapparatuur leveren, staan MachineMetrics' oplossingen remote monitoring toe om veldservice te verbeteren. Techs kunnen problemen in het veld in real-time diagnosticeren en apparatuurstoringen voorspellen voordat ze zich voordoen. Door MachineMetrics kunnen klanten proactief oplopingen voorschrijven alsook apparatuurbenutting over tijd tracken om service-aanbiedingen te verbeteren, te identificeren welke leveranciersapparatuur het beste werkt voor hun businessmodel, en kansen voor nieuwe producten en inkomstenstromen te ontdekken.

Klanten zijn meer geïnformeerd en gesofistikeerd dan ooit. En naarmate die sophistication toeneemt, moeten bedrijven voorop lopen door een ervaring te bieden die hen uit elkaar zet van hun concurrenten. Het gebruik van de descriptieve, diagnostische, predictieve en prescriptieve analytics-mogelijkheden inherent aan cloud-gebaseerde IIoT-technologie en software geeft bedrijven de capaciteit om garantie- en retourkosten te verminderen en aangepaste klantervaringen te creëren. Het stelt hen ook in staat om in real-time te handelen om klantbezorgsneller dan ooit aan te pakken, wat helpt klanten te behouden en merkreputatie te versterken.