Wie Hersteller Analytics für ein besseres Kundenerlebnis nutzen können

In der heutigen Welt ändert sich der Geschmack der Verbraucher schnell. Kunden erwarten häufiger als je zuvor neue Produkteinführungen und neue Iterationen älterer Produktlinien. Dazu gehören in vielen Fällen auch kundenspezifische Versionen. Für Dienstleistungsbranchen wie Banken und App-basierte On-Demand-Unternehmen waren Daten im Vergleich zu traditionellen Anbietern von Fertigungsausrüstung schon immer einfacher zu erfassen und zu analysieren. In der Vergangenheit haben Hersteller eine Reihe unterschiedlicher Produktionsanlagen oder eine Flotte von weit verstreuten Anlagen an Kundenstandorten eingesetzt, die oft in keiner Weise miteinander verbunden waren, um Daten zu sammeln und zu analysieren.

Kunden bei MachineMetrics erleben diese Erfahrung und haben das Problem durch den Einsatz der industriellen IoT-Plattform von MachineMetrics gelöst. In Verbindung mit Sensoren und Edge-Geräten haben wir die Lücke geschlossen, um die Realisierung einer intelligenten, vernetzten Fabrik oder eines vollständig vernetzten Dienstleisters zu ermöglichen. Durch das Sammeln und Standardisieren von Daten zur Verwendung durch die fortschrittliche Cloud-basierte Computing-Plattform von MachineMetrics wird der Wert von Deep Analytics in der modernen fortschrittlichen Fertigung immer zugänglicher. Hersteller und Dienstleister stellen fest, dass ihre Verwendung es ihnen ermöglicht, tiefer in das Kundenerlebnis einzudringen und zu verstehen, was den Geschmack und die Erwartungen der Verbraucher antreibt.

Vier Arten von Datenanalysen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses

Dank der Macht der Datenerfassung haben Unternehmen eine riesige Menge an Kundendaten sofort zugänglich. Wenn diese Daten zusammen verwendet werden, können Hersteller und Dienstleistungsunternehmen ein verbessertes Kundenerlebnis bieten.

• Beschreibende Analysen - Deskriptive Analysen bestehen aus der Verwendung historischer Daten und deren Analyse, um festzustellen, was passiert ist . Indem Sie frühere Kundendaten speichern, können Sie ganz einfach Informationen zu Kundenanfragen, Kontaktinformationen, Kontaktpersonen und mehr abrufen.

• Diagnostische Analysen - Diagnoseanalysen bieten eine Analyse historischer Daten, die hilfreich ist, um zu verstehen, warum etwas passiert ist . Zum Beispiel können diagnostische Analysen Herstellern dabei helfen, herauszufinden, warum die Nachfrage eines bestimmten Kunden nach Teilen plötzlich gesunken ist.

• Predictive Analytics - Während sich deskriptive und diagnostische Analysen auf die Vergangenheit konzentrieren, konzentriert sich Predictive Analytics auf die Zukunft. Es nutzt die Daten und Erkenntnisse, die von deskriptiven Analysen bereitgestellt werden, und verwendet Statistiken, maschinelles Lernen, Data Mining und Simulation, um vorherzusagen, was passieren wird . Predictive Analytics hilft bei der Identifizierung der Daten, die Ergebnisse genau vorhersagen. Ein einfaches Beispiel könnte sein, dass Sie nach einer Korrelationsanalyse feststellen, dass mit steigender Teilequalität auch die Kundenzufriedenheit zunimmt.

• Prescriptive Analytics - Prescriptive Analytics verwendet die Schlussfolgerungen und Trends, die durch deskriptive und prädiktive Analysen identifiziert wurden, um eine Vorgehensweise zu empfehlen. Diese Ergebnisse sind nicht singulär oder linear. Basierend auf den Zielen und Ergebnissen, die das Unternehmen wünscht, um auf spezifische Kundenbedürfnisse einzugehen, kann es mehrere Ergebnisse geben. Da die Ergebnisse bestimmt werden können, können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung anpassen, um ein verbessertes Kundenerlebnis für das Produkt zu bieten.

Verbesserung des Kundenerlebnisses mit Analytics

Heute erfolgt die Kundeninteraktion über mehrere Kanäle. E-Mail, Call Center, Chat-Programme und soziale Medien werden alle verwendet, um das Kundenerlebnis zu messen und zu messen. Aber diese Kanäle sind oft isoliert, und es ist schwierig, die Daten zu verstehen und ihren Wert über die Kanäle hinweg zu bestimmen. Wir haben dies schon oft bei MachineMetrics gesehen, und durch die Verwendung unserer fortschrittlichen Analysesoftware können diese Daten sowohl für Hersteller als auch für Dienstleister getrennt werden.

Für Hersteller bedeutet dies, die vier Arten von Analysen zu nutzen, um proaktiv problematische Produktlinien zu identifizieren und proaktiv anzugehen. Es kann Herstellern auch dabei helfen, Garantie-, Rückgabe- und Serviceverfahren zu erstellen, die die wichtigsten Anliegen der Kunden im Voraus ansprechen.

Für Investitionsgüter, Unterhaltungselektronik oder komplizierte Produkte wie solche mit komplexen Motoren, Motoren oder Antrieben können Daten weiterhin vor Ort gesammelt werden, sobald sich das Produkt im Verbraucher befindet Hände, sodass Unternehmen die auftretenden Probleme verstehen und proaktiv Antworten entwickeln können. Dies ist besonders nützlich für Maschinenbauer und OEMs.

Wenn Kundendaten zeigen, dass die Nachfrage nach einem Modell oder einer Iteration eines Produkts bei Gebrauchs- und Konsumgütern gering ist, kann die prädiktive Analyse helfen, spezifische Mängel oder Mängelstufen sowie losspezifische Probleme zu identifizieren , oder Verderben, das diese Aufgabe antreibt. Wenn Unternehmen dies wissen und es mit den Daten verknüpfen, die über mehrere Kanäle kommen, können Unternehmen proaktive Schritte unternehmen, um das Problem entweder auf Werksebene für neue Chargen oder durch Kontaktaufnahme mit dem Kunden zu beheben, um die Probleme anzuerkennen und sie über Verbesserungen zu informieren.

Für Dienstleister, die Flottenausrüstung bereitstellen, ermöglichen die Lösungen von MachineMetrics eine Fernüberwachung, um den Außendienst zu verbessern. Techniker können Probleme vor Ort in Echtzeit diagnostizieren und Geräteausfälle vorhersagen, bevor sie auftreten. Durch MachineMetrics können Kunden proaktiv Lösungen vorschreiben und die Gerätenutzung im Laufe der Zeit verfolgen, um die Serviceangebote zu verbessern, die Geräte der Anbieter zu ermitteln, die für ihr Geschäftsmodell am besten geeignet sind, und Möglichkeiten für neue Produkte und Einnahmequellen zu entdecken.

Kunden sind informierter und anspruchsvoller denn je. Und mit zunehmender Ausgereiftheit müssen Unternehmen der Kurve immer einen Schritt voraus sein, indem sie ein Erlebnis bieten, das sie von ihren Mitbewerbern abhebt. Die Verwendung der beschreibenden, diagnostischen, prädiktiven und präskriptiven Analysefunktionen, die der Cloud-basierten IIoT-Technologie und -Software innewohnen, gibt Unternehmen die Möglichkeit, Garantie- und Rücksendekosten zu reduzieren und maßgeschneiderte Kundenerlebnisse zu schaffen. Außerdem können sie in Echtzeit handeln, um Kundenanliegen schneller als je zuvor zu bearbeiten, was dazu beiträgt, Kunden zu halten und den Ruf der Marke zu festigen.