Как производители могут использовать аналитику для улучшения качества обслуживания клиентов

В современном мире вкусы потребителей быстро меняются. Клиенты ожидают выпуска новых продуктов и новых итераций старых линеек продуктов чаще, чем когда-либо прежде. Во многих случаях это также включает в себя индивидуальные версии. Для таких отраслей услуг, как банковское дело и компании, работающие с приложениями по запросу, данные всегда было проще собирать и анализировать по сравнению с традиционными поставщиками производственного оборудования. Исторически сложилось так, что производители использовали множество различного производственного оборудования или парк разбросанного оборудования в местах расположения клиентов, которые часто не были каким-либо образом связаны между собой для сбора и анализа данных.

Клиенты MachineMetrics столкнулись с этим и решили проблему, развернув платформу MachineMetrics Industrial IoT. В сочетании с датчиками и периферийными устройствами мы преодолели разрыв, позволив реализовать интеллектуальную, подключенную фабрику или полностью подключенного поставщика услуг. Собирая и стандартизируя данные для использования передовой облачной вычислительной платформой MachineMetrics, ценность глубокой аналитики в современном передовом производстве становится все более и более доступной. Производители и поставщики услуг обнаруживают, что его использование позволяет им лучше понять качество обслуживания клиентов и понять, что движет вкусами и ожиданиями потребителей.

Четыре типа аналитики данных, используемые для улучшения качества обслуживания клиентов

Благодаря возможностям сбора данных компании имеют немедленный доступ к огромному количеству данных о клиентах. Эти данные при совместном использовании позволяют производителям и сервисным компаниям повышать качество обслуживания клиентов.

• Описательная аналитика – Описательная аналитика состоит из использования исторических данных и их анализа, чтобы определить, что произошло. . Имея хранилище прошлых данных о клиентах, вы можете легко получить информацию о запросах клиентов, контактную информацию, с кем они связывались и многое другое.

• Диагностическая аналитика – Диагностическая аналитика обеспечивает анализ исторических данных, которые помогают понять, почему что-то произошло. . Например, диагностическая аналитика может помочь производителям определить, почему спрос конкретного клиента на детали внезапно упал.

• Прогнозная аналитика - В то время как описательная и диагностическая аналитика фокусируется на прошлом, прогнозная аналитика фокусируется на будущем. Он использует данные и выводы описательной аналитики, а также статистику, машинное обучение, анализ данных и моделирование, чтобы предсказать что произойдет. . Предиктивная аналитика помогает определить данные, которые точно предсказывают результаты. Простым примером может быть то, что после проведения корреляционного анализа вы определяете, что с повышением качества детали растет и удовлетворенность клиентов.

• Предписывающая аналитика - Предписывающая аналитика использует выводы и тенденции, выявленные описательной и прогнозной аналитикой, чтобы рекомендовать курс действий. Эти результаты не являются единичными или линейными. Может быть несколько результатов, основанных на целях и результатах, которых компания хочет достичь с конкретными потребностями клиентов. Поскольку результаты можно определить, компании могут корректировать свои решения, чтобы повысить качество обслуживания клиентов.

Улучшение качества обслуживания клиентов с помощью Analytics

Сегодня взаимодействие с клиентами осуществляется по нескольким каналам. Электронная почта, колл-центры, чат-программы и социальные сети — все это используется для измерения качества обслуживания клиентов. Но эти каналы часто разрознены, и понять данные и определить их ценность по каналам сложно. Мы видели это много раз в MachineMetrics, и с помощью нашего передового аналитического программного обеспечения эти данные могут быть разрозненными как для производителей, так и для поставщиков услуг.

Для производителей это означает использование четырех типов аналитики для заблаговременного выявления проблемных линеек продуктов и заблаговременного их устранения. Это также может помочь производителям разработать процедуры гарантии, возврата и обслуживания, которые заранее решают основные проблемы клиентов.

Для капитальных товаров, бытовой электроники или сложных продуктов, например, со сложными двигателями, моторами или приводами, сбор данных может продолжаться в полевых условиях после того, как продукт поступит в продажу. руки, что позволяет компаниям понимать проблемы по мере их возникновения и заранее разрабатывать ответы. Это особенно полезно для машиностроителей и OEM-производителей.

Для обычных и потребительских товаров, если данные клиентов показывают, что спрос на одну модель или итерацию продукта низок, прогнозный анализ может помочь определить конкретные дефекты или уровни дефектов, проблемы, связанные с партиями. , или порча, которая приводит к такому отказу. Зная это и связывая его с данными, поступающими по нескольким каналам, компании могут предпринимать упреждающие шаги для устранения проблемы либо на заводском уровне для новых партий, либо через взаимодействие с клиентами, чтобы признать проблемы и уведомить их об улучшениях.

Для поставщиков услуг, предоставляющих парк оборудования, решения MachineMetrics позволяют осуществлять удаленный мониторинг для улучшения обслуживания на местах. Технические специалисты могут диагностировать проблемы в полевых условиях в режиме реального времени и прогнозировать сбои оборудования до того, как они произойдут. С помощью MachineMetrics клиенты могут заблаговременно назначать решения, а также отслеживать использование оборудования с течением времени, чтобы улучшать предложения услуг, определять, оборудование каких поставщиков лучше всего подходит для их бизнес-модели, а также находить возможности для новых продуктов и потоков доходов.

Клиенты стали более информированными и опытными, чем когда-либо прежде. И по мере того, как эта сложность возрастает, компании должны оставаться на шаг впереди, предоставляя опыт, который отличает их от конкурентов. Использование возможностей описательной, диагностической, предиктивной и предписывающей аналитики, присущих облачным технологиям и программному обеспечению IIoT, дает компаниям возможность сократить расходы на гарантию и возврат, а также создать индивидуальный подход к клиентам. Это также позволяет им действовать в режиме реального времени, чтобы решать проблемы клиентов быстрее, чем когда-либо прежде, что помогает удерживать клиентов и укреплять репутацию бренда.