Kundenerlebnis in der Fertigung durch Analytik steigern

In der heutigen Welt ändern sich Verbrauchergeschmäcker rasant. Kunden erwarten neue Produktveröffentlichungen und neue Iterationen älterer Produktlinien häufiger als je zuvor. In vielen Fällen umfasst dies auch maßgeschneiderte Versionen. Für Servicebranchen wie Banking und App-basierte On-Demand-Unternehmen war es historisch einfacher, Daten zu erfassen und zu analysieren als für traditionelle Fertigungsgeräteanbieter. Historisch nutzten Hersteller eine Vielzahl unterschiedlicher Produktionsgeräte oder einen Fuhrpark weit verstreuter Geräte an Kundenstandorten, die oft in keiner Weise verbunden waren, um Daten zu sammeln und zu analysieren.

Kunden von MachineMetrics erleben dies und haben das Problem gelöst, indem sie die MachineMetrics Industrial IoT Plattform deployten. In Verbindung mit Sensoren und Edge-Geräten haben wir die Lücke geschlossen, um die Realisierung einer smarten, vernetzten Fabrik oder eines voll vernetzten Service-Providers zu ermöglichen. Durch das Sammeln und Standardisieren von Daten für die Nutzung durch MachineMetrics' fortschrittliche cloudbasierte Computing-Plattform wird der Wert tiefer Analytik in der modernen fortgeschrittenen Fertigung immer zugänglicher. Hersteller und Service-Provider stellen fest, dass deren Nutzung es ihnen ermöglicht, tiefer in das Kundenerlebnis einzudringen und zu verstehen, was Verbrauchergeschmäcker und -erwartungen antreibt.

Vier Arten von Datenanalytik zur Verbesserung des Kundenerlebnisses

Dank der Macht der Datenerfassung haben Unternehmen eine enorme Menge an Kundendaten sofort zugänglich. Diese Daten, wenn sie zusammen genutzt werden, ermöglichen Herstellern und Service-Unternehmen, ein verbessertes Kundenerlebnis zu bieten.

• Deskriptive Analytik – Deskriptive Analytik besteht darin, historische Daten zu nutzen und sie zu analysieren, um zu bestimmen, was passiert ist. Durch einen Speicher vergangener Kundendaten können Sie leicht Informationen zu Kundenanfragen, Kontaktdaten, mit wem sie in Kontakt standen und mehr abrufen.

• Diagnostische Analytik – Diagnostische Analytik liefert eine Analyse historischer Daten, die nützlich ist, um zu verstehen, warum etwas passiert ist. Beispielsweise kann diagnostische Analytik Herstellern helfen, zu identifizieren, warum die Nachfrage eines bestimmten Kunden nach Teilen plötzlich einbrach.

• Prädiktive Analytik – Während deskriptive und diagnostische Analytik sich auf die Vergangenheit konzentrieren, fokussiert prädiktive Analytik die Zukunft. Sie nimmt die Daten und Insights, die von deskriptiver Analytik bereitgestellt werden, und setzt Statistik, Machine Learning, Data Mining und Simulation ein, um vorherzusagen, was passieren wird. Prädiktive Analytik hilft, die Daten zu identifizieren, die Ergebnisse präzise vorhersagen. Ein einfaches Beispiel: Nach einer Korrelationsanalyse stellen Sie fest, dass mit steigender Teilequalität auch die Kundenzufriedenheit steigt.

• Präskriptive Analytik – Präskriptive Analytik nutzt die Schlussfolgerungen und Trends, die von deskriptiver und prädiktiver Analytik identifiziert wurden, um einen Handlungsweg zu empfehlen. Diese Ergebnisse sind nicht singulär oder linear. Es können mehrere Ergebnisse basierend auf den Zielen und Outcomes geben, die das Unternehmen anstrebt, um spezifische Kundenbedürfnisse zu adressieren. Da die Outcomes bestimmt werden können, können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung anpassen, um ein verbessertes Kundenerlebnis für das Produkt zu bieten.

Kundenerlebnis mit Analytik verbessern

Heute ist Kundeninteraktion multi-channel. E-Mail, Callcenter, Chat-Programme und Social Media werden alle genutzt, um Kundenerlebnis zu messen und zu bewerten. Aber diese Kanäle sind oft siloartig, und es ist schwierig, Sinn aus den Daten zu machen und deren Wert über Kanäle hinweg zu bestimmen. Wir haben dies oft bei MachineMetrics gesehen, und durch den Einsatz unserer fortschrittlichen Analytik-Software können diese Daten für sowohl Hersteller als auch Service-Provider ent-siloed werden.

Für Hersteller bedeutet dies, die vier Arten der Analytik zu nutzen, um problematische Produktlinien proaktiv zu identifizieren und sie proaktiv anzugehen. Es kann auch Herstellern helfen, Garantie-, Rückgabe- und Serviceverfahren zu gestalten, die zentrale Kundenbedenken im Vorfeld adressieren.

Bei Kapitalgütern, Unterhaltungselektronik oder komplexen Produkten wie solchen mit komplexen Motoren, Antrieben oder Drives können Daten weiterhin im Feld gesammelt werden, sobald das Produkt in Verbraucherhänden ist. Dies erlaubt Unternehmen, Probleme zu verstehen, sobald sie auftreten, und proaktiv Reaktionen zu entwickeln. Dies ist besonders nützlich für Maschinenbauer und OEMs.

Bei Waren und Konsumgütern: Wenn Kundendaten zeigen, dass die Nachfrage für ein Modell oder eine Iteration eines Produkts niedrig ist, kann prädiktive Analyse helfen, spezifische Defekte oder Defektniveaus, lot-spezifische Probleme oder Verderb zu identifizieren, die diese Abwanderung antreiben. Indem man dies weiß und es mit den Daten verknüpft, die durch mehrere Kanäle hereinkommen, können Unternehmen proaktive Schritte unternehmen, um das Problem entweder auf Fabrikebene für neue Lots oder durch Kundenansprache zur Anerkennung der Probleme und Benachrichtigung über Verbesserungen zu korrigieren.

Für Service-Provider, die Flottengeräte bereitstellen, erlauben MachineMetrics-Lösungen Remote-Monitoring zur Verbesserung des Field Service. Techs können Probleme im Feld in Echtzeit diagnostizieren und Geräteausfälle vorhersagen, bevor sie eintreten. Durch MachineMetrics können Kunden Lösungen präskriptiv vorschreiben sowie Gerätenutzung über Zeit tracken, um Serviceangebote zu verbessern, zu identifizieren, welche Anbietergeräte am besten für ihr Geschäftsmodell funktionieren, und Chancen für neue Produkte und Einnahmeströme zu entdecken.

Kunden sind informierter und anspruchsvoller als je zuvor. Und da diese Raffinesse zunimmt, müssen Unternehmen der Kurve voraus sein, indem sie ein Erlebnis bieten, das sie von Wettbewerbern abhebt. Die Nutzung der deskriptiven, diagnostischen, prädiktiven und präskriptiven Analytik-Fähigkeiten, die inhärent an cloudbasierter IIoT-Technologie und -Software sind, gibt Unternehmen die Fähigkeit, Garantie- und Rückgabekosten zu reduzieren und maßgeschneiderte Kundenerlebnisse zu schaffen. Es erlaubt ihnen auch, in Echtzeit zu handeln, um Kundenbedenken schneller als je zuvor anzugehen, was hilft, Kunden zu halten und den Markenruf zu festigen.