Hoe fabrikanten Analytics kunnen gebruiken voor een betere klantervaring

In de wereld van vandaag verandert de smaak van de consument snel. Klanten verwachten vaker dan ooit tevoren nieuwe productimplementaties en nieuwe iteraties van oudere productlijnen. In veel gevallen omvat dit ook aangepaste versies. Voor dienstverlenende sectoren zoals het bankwezen en op app gebaseerde on-demand bedrijven, waren gegevens altijd gemakkelijker vast te leggen en te analyseren in vergelijking met traditionele leveranciers van productieapparatuur. Historisch gezien hebben fabrikanten een scala aan verschillende productieapparatuur of een vloot van verre apparatuur gebruikt op klantlocaties die vaak op geen enkele manier waren aangesloten om gegevens te verzamelen en te analyseren.

Klanten bij MachineMetrics ervaren dit en hebben het probleem opgelost door het MachineMetrics Industrial IoT Platform in te zetten. In combinatie met sensoren en edge-apparaten hebben we de kloof overbrugd om de realisatie van een slimme, verbonden fabriek of een volledig verbonden serviceprovider mogelijk te maken. Door gegevens te verzamelen en te standaardiseren voor gebruik door het geavanceerde cloudgebaseerde computerplatform van MachineMetrics, wordt de waarde van diepe analyses in moderne geavanceerde productie steeds toegankelijker. Fabrikanten en serviceproviders ontdekken dat het gebruik ervan hen in staat stelt verder te reiken in de klantervaring en te begrijpen wat de smaak en verwachtingen van de consument drijft.

Vier soorten gegevensanalyse die worden gebruikt om de klantervaring te verbeteren

Dankzij de kracht van gegevensverzameling hebben bedrijven een enorme hoeveelheid klantgegevens direct toegankelijk. Deze gegevens, wanneer ze samen worden gebruikt, stellen fabrikanten en servicebedrijven in staat om een ​​verbeterde klantervaring te bieden.

• Beschrijvende analyse - Beschrijvende analyses bestaan ​​uit het gebruiken van historische gegevens en deze analyseren om te bepalen wat er is gebeurd . Door een winkel met klantgegevens uit het verleden, kunt u gemakkelijk informatie ophalen over klantverzoeken, contactgegevens, met wie ze contact hebben gehad en meer.

• Diagnostische analyse - Diagnostische analyses bieden een analyse van historische gegevens die nuttig is om te begrijpen waarom er iets is gebeurd . Diagnostische analyses kunnen fabrikanten bijvoorbeeld helpen te identificeren waarom de vraag naar onderdelen van een bepaalde klant plotseling is gedaald.

• Voorspellende analyses - Terwijl beschrijvende en diagnostische analyses zich richten op het verleden, richten voorspellende analyses zich op de toekomst. Het gebruikt de gegevens en inzichten die worden geleverd door beschrijvende analyses en maakt gebruik van statistieken, machine learning, datamining en simulatie om wat er zal gebeuren te voorspellen . Voorspellende analyses helpen bij het identificeren van de gegevens die de resultaten nauwkeurig voorspellen. Een eenvoudig voorbeeld kan zijn dat u, na het uitvoeren van een correlatieanalyse, vaststelt dat naarmate de kwaliteit van het onderdeel toeneemt, de klanttevredenheid dat ook doet.

• Prescriptieve analyse - Prescriptieve analyses gebruiken de conclusies en trends die zijn geïdentificeerd door beschrijvende en voorspellende analyses om een ​​handelswijze aan te bevelen. Deze uitkomsten zijn niet enkelvoudig of lineair. Er kunnen meerdere resultaten zijn op basis van de doelen en resultaten die het bedrijf wenst om zich op specifieke klantbehoeften te richten. Omdat de resultaten kunnen worden bepaald, kunnen bedrijven hun besluitvorming aanpassen om een ​​verbeterde klantervaring voor het product te bieden.

De klantervaring verbeteren met Analytics

Tegenwoordig is klantinteractie multi-channel. E-mail, callcenters, chatprogramma's en sociale media worden allemaal gebruikt om de klantervaring te meten en te meten. Maar deze kanalen zijn vaak geïsoleerd en het is moeilijk om de gegevens te begrijpen en de waarde ervan over verschillende kanalen te bepalen. We hebben dit vaak gezien bij MachineMetrics en door onze geavanceerde analysesoftware te gebruiken, kunnen deze gegevens voor zowel fabrikanten als serviceproviders worden verwijderd.

Voor fabrikanten betekent dit het gebruik van de vier soorten analyses om proactief problematische productlijnen te identificeren en proactief aan te pakken. Het kan fabrikanten ook helpen bij het opstellen van garantie-, retour- en serviceprocedures die de belangrijkste zorgen van klanten vooraf aanpakken.

Voor kapitaalgoederen, consumentenelektronica of gecompliceerde producten zoals die met complexe motoren, motoren of aandrijvingen, kunnen gegevens in het veld worden verzameld zodra het product in de consumentenmarkt is handen, waardoor bedrijven de problemen begrijpen wanneer ze zich voordoen en proactief reageren. Dit is vooral handig voor machinebouwers en OEM's.

Als uit klantgegevens blijkt dat de vraag naar één model of iteratie van een product laag is, kan voorspellende analyse helpen bij het identificeren van specifieke defecten of defectniveaus, partijspecifieke problemen. , of bederf dat die verlating drijft. Door dit te weten en door het te koppelen aan de gegevens die via meerdere kanalen binnenkomen, kunnen bedrijven proactieve stappen ondernemen om het probleem op fabrieksniveau op te lossen voor nieuwe partijen of via klantcontact om de problemen te erkennen en hen op de hoogte te stellen van verbeteringen.

Voor serviceproviders die wagenparkuitrusting leveren, maken de oplossingen van MachineMetrics bewaking op afstand mogelijk om de buitendienst te verbeteren. Technici kunnen problemen in het veld in realtime diagnosticeren en apparatuurstoringen voorspellen voordat ze zich voordoen. Via MachineMetrics kunnen klanten proactief oplossingen voorschrijven en het gebruik van apparatuur in de loop van de tijd volgen om het serviceaanbod te verbeteren, te identificeren welke apparatuur van leveranciers het beste werkt voor hun bedrijfsmodel en kansen voor nieuwe producten en inkomstenstromen te ontdekken.

Klanten zijn beter geïnformeerd en geavanceerder dan ooit tevoren. En naarmate die verfijning toeneemt, moeten bedrijven voorop blijven lopen door een ervaring te bieden die hen onderscheidt van hun concurrenten. Door gebruik te maken van de beschrijvende, diagnostische, voorspellende en prescriptieve analysemogelijkheden die inherent zijn aan cloudgebaseerde IIoT-technologie en software, kunnen bedrijven de garantie- en retourkosten verlagen en klantervaringen op maat creëren. Het stelt hen ook in staat om in realtime te handelen om problemen van klanten sneller dan ooit aan te pakken, wat helpt om klanten te behouden en de merkreputatie te versterken.