Использование аналитики для повышения клиентского опыта в производстве

В современном мире вкусы потребителей меняются быстро. Клиенты ожидают частых запусков новых продуктов и новых итераций старых линеек чаще, чем когда-либо. Во многих случаях это включает кастомизированные версии. Для сервисных отраслей, таких как банкинг и app-based онлайн-компании, сбор и анализ данных всегда был проще, чем для традиционных производителей оборудования. Исторически производители использовали массив разного производственного оборудования или парк разбросанного оборудования у клиентов, которое часто не было подключено никак для сбора и анализа данных.

Клиенты MachineMetrics сталкиваются с этим и решают проблему, внедряя Промышленную IoT-платформу MachineMetrics. В сочетании с датчиками и периферийными устройствами мы замыкаем разрыв, позволяя реализовать умную, подключенную фабрику или полностью подключенного сервис-провайдера. Собирая и стандартизируя данные для использования передовым облачным вычислительным платформой MachineMetrics, ценность глубокой аналитики в современном передовитом производстве становится всё более доступной. Производители и сервис-провайдеры обнаруживают, что это позволяет им глубже проникать в клиентский опыт и понимать, что движет вкусами и ожиданиями потребителей.

Четыре типа аналитики данных для улучшения клиентского опыта

Благодаря силе сбора данных компании имеют огромное количество клиентских данных, сразу доступных. Эти данные, используемые вместе, позволяют производителям и сервисным компаниям обеспечить улучшенный клиентский опыт.

• Описательная аналитика (Descriptive Analytics) — описательная аналитика состоит в использовании исторических данных и их анализе для определения что произошло. Имея хранилище прошлых клиентских данных, можно легко получить информацию о запросах клиентов, контактной информации, с кем они общались и т.д.

• Диагностическая аналитика (Diagnostic Analytics) — диагностическая аналитика предоставляет анализ исторических данных, полезный для понимания почему что-то произошло. Например, диагностическая аналитика может помочь производителям выявить, почему спрос конкретного клиента на детали внезапно упал.

• Предиктивная аналитика (Predictive Analytics) — пока описательная и диагностическая аналитика фокусируются на прошлом, предиктивная аналитика смотрит в будущее. Она берет данные и инсайты от описательной аналитики и использует статистику, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и симуляцию для предсказания что произойдет. Предиктивная аналитика помогает выявить данные, точно предсказывающие исходы. Простой пример: после корреляционного анализа вы определяете, что по мере роста качества детали растет и удовлетворенность клиента.

• Прескриптивная аналитика (Prescriptive Analytics) — прескриптивная аналитика использует выводы и тренды, выявленные описательной и предиктивной аналитикой, для рекомендации курса действий. Эти исходы не единственные или линейные. Может быть несколько исходов на основе целей и желаемых результатов компании для таргетирования конкретных потребностей клиентов. Поскольку исходы могут быть определены, компании могут корректировать свое принятие решений для обеспечения улучшенного клиентского опыта для продукта.

Улучшение клиентского опыта с помощью аналитики

Сегодня взаимодействие с клиентом многоканально. Email, колл-центры, чат-программы и соцсети все используются для измерения и оценки клиентского опыта. Но эти каналы часто изолированы (силосы), и осмыслить данные и определить их ценность через каналы сложно. Мы видели это много раз в MachineMetrics и с помощью нашего передового аналитического ПО эти данные можно де-силосировать для производителей и сервис-провайдеров.

Для производителей это значит использование четырех типов аналитики для проактивного выявления проблемных линеек продуктов и их проактивного устранения. Это также может помочь производителям разработать гарантийные, возвратные и сервисные процедуры, адресующие ключевые заботы клиентов заранее.

Для капитальных товаров, потребительской электроники или сложных продуктов, таких как те со сложными двигателями, моторами или приводами, данные могут продолжать собираться в поле после попадания продукта к потребителю, позволяя компаниям понимать проблемы по мере их возникновения и разрабатывать ответы проактивно. Это особенно полезно для производителей станков и OEM.

Для товаров массового спроя и потребительских товаров, если клиентские данные показывают низкий спрос на одну модель или итерацию продукта, предиктивный анализ может помочь выявить конкретные дефекты или уровни дефектов, проблемы конкретных партий или порчу, вызывающие отказ. Зная это и привязывая к данным, идущим через множественные каналы, компании могут предпринять проактивные шаги для исправления проблемы либо на заводском уровне для новых партий, либо через обращение к клиентам для признания проблем и уведомления об улучшениях.

Для сервис-провайдеров, предоставляющих парк оборудования, решения MachineMetrics позволяют удаленный мониторинг для улучшения полевого сервиса. Техники могут диагностировать проблемы в поле в реальном времени и предсказывать отказы оборудования до их 발생. Через MachineMetrics клиенты могут прописывать решения проактивно, а также отслеживать использование оборудования во времени для улучшения сервисных предложений, выявления, какое оборудование каких поставщиков лучше подходит для их бизнес-модели, и открытия возможностей для новых продуктов и потоков выручки.

Клиенты более информированы и изощренны, чем когда-либо. И по мере роста этой изощренности компании должны опережать кривую, предоставляя опыт, отличающий их от конкурентов. Использование возможностей описательной, диагностической, предиктивной и прескриптивной аналитики, присущих облачным IIoT-технологиям и ПО, дает компаниям способность снизить гарантийные и возвратные затраты и создавать кастомизированные клиентские опыты. Это также позволяет им действовать в реальном времени для устранения забот клиентов быстрее, чем когда-либо, что помогает удерживать клиентов и укреплять репутацию бренда.