제조업체가 더 나은 고객 경험을 위해 분석을 사용하는 방법

오늘날의 세계에서는 소비자의 취향이 빠르게 변하고 있습니다. 고객은 그 어느 때보다 더 자주 새로운 제품 출시와 이전 제품 라인의 새로운 반복을 기대합니다. 많은 경우 여기에는 맞춤형 버전도 포함됩니다. 은행 및 앱 기반 주문형 회사와 같은 서비스 산업의 경우 데이터는 항상 기존 제조 장비 제공업체에 비해 캡처 및 분석하기가 더 쉽습니다. 역사적으로 제조업체는 데이터 수집 및 분석을 위해 어떤 식으로든 연결되지 않은 고객 위치에 있는 다양한 생산 장비 또는 멀리 떨어진 장비를 활용해 왔습니다.

MachineMetrics의 고객은 이것을 경험했으며 MachineMetrics 산업용 IoT 플랫폼을 배포하여 문제를 해결했습니다. 센서 및 에지 장치와 함께 우리는 스마트하고 연결된 공장 또는 완전히 연결된 서비스 제공업체를 실현할 수 있도록 격차를 해소했습니다. MachineMetrics의 고급 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼에서 사용할 데이터를 수집하고 표준화함으로써 현대 첨단 제조에서 심층 분석의 가치에 점점 더 접근할 수 있게 되었습니다. 제조업체와 서비스 제공업체는 이를 사용하여 고객 경험에 더 깊이 다가가고 무엇이 소비자의 취향과 기대를 이끄는지 이해할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.

고객 경험 개선에 사용되는 4가지 유형의 데이터 분석

데이터 수집의 힘 덕분에 기업은 방대한 양의 고객 데이터에 즉시 액세스할 수 있습니다. 이 데이터를 함께 사용하면 제조업체와 서비스 회사가 향상된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

• 기술적 분석 - 기술 분석은 과거 데이터를 사용하고 이를 분석하여 무슨 일이 일어났는지 파악하는 것으로 구성됩니다. . 과거 고객 데이터를 저장하면 고객 요청, 연락처 정보, 연락한 사람 등에 대한 정보를 쉽게 가져올 수 있습니다.

• 진단 분석 - 진단 분석은 왜 문제가 발생했는지 이해하는 데 유용한 과거 데이터 분석을 제공합니다. . 예를 들어, 진단 분석은 제조업체가 특정 고객의 부품 수요가 갑자기 감소한 이유를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 예측 분석 - 기술 및 진단 분석은 과거에 초점을 맞추는 반면 예측 분석은 미래에 초점을 맞춥니다. 기술 분석에서 제공하는 데이터와 통찰력을 사용하고 통계, 기계 학습, 데이터 마이닝 및 시뮬레이션을 사용하여 어떤 일이 일어날지 예측합니다. . 예측 분석은 결과를 정확하게 예측하는 데이터를 식별하는 데 도움이 됩니다. 간단한 예는 상관 분석을 실행한 후 부품 품질이 향상됨에 따라 고객 만족도도 향상된다는 것을 확인하는 것입니다.

• 처방적 분석 - 처방적 분석은 기술적 및 예측적 분석으로 식별된 결론과 추세를 사용하여 조치를 권장합니다. 이러한 결과는 단일하거나 선형이 아닙니다. 회사가 특정 고객 요구를 대상으로 하고자 하는 목표와 결과에 따라 여러 결과가 있을 수 있습니다. 결과를 결정할 수 있기 때문에 기업은 제품에 대한 향상된 고객 경험을 제공하기 위해 의사 결정을 조정할 수 있습니다.

분석을 통한 고객 경험 개선

오늘날 고객과의 상호 작용은 다중 채널입니다. 이메일, 콜 센터, 채팅 프로그램 및 소셜 미디어는 모두 고객 경험을 측정하고 측정하는 데 사용됩니다. 그러나 이러한 채널은 종종 사일로화되어 데이터를 이해하고 여러 채널에서 데이터의 가치를 결정하는 것이 어렵습니다. 우리는 MachineMetrics에서 이것을 여러 번 보았고 고급 분석 소프트웨어를 사용하여 이 데이터를 제조업체와 서비스 제공업체 모두에게 분리할 수 있습니다.

제조업체의 경우 이는 4가지 유형의 분석을 활용하여 문제가 있는 제품 라인을 사전에 식별하고 사전에 해결하는 것을 의미합니다. 또한 제조업체가 고객의 주요 우려 사항을 사전에 해결하는 보증, 반품 및 서비스 절차를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자본 품목, 소비자 전자 제품 또는 복잡한 엔진, 모터 또는 드라이브가 있는 제품과 같은 복잡한 제품의 경우 제품이 소비자에게 제공되면 데이터를 현장에서 계속 수집할 수 있습니다. 기업이 문제가 발생하는 즉시 이해하고 대응책을 선제적으로 개발할 수 있도록 합니다. 이는 기계 제조업체와 OEM에게 특히 유용합니다.

상품 및 소비재의 경우 고객 데이터가 제품의 한 모델 또는 반복에 대한 수요가 낮다는 것을 나타내는 경우 예측 분석을 통해 특정 결함 또는 결함 수준, 로트별 문제를 식별할 수 있습니다. , 또는 그 포기를 유발하는 부패. 이를 알고 여러 채널을 통해 들어오는 데이터에 연결함으로써 기업은 새로운 로트의 공장 수준에서 또는 고객 지원을 통해 문제를 인식하고 개선 사항을 알리기 위해 문제를 해결하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.

차량 장비를 제공하는 서비스 제공업체의 경우 MachineMetrics의 솔루션을 사용하면 원격 모니터링을 통해 현장 서비스를 개선할 수 있습니다. 기술자는 현장에서 실시간으로 문제를 진단하고 장비 고장이 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. MachineMetrics를 통해 고객은 솔루션을 사전에 처방할 뿐만 아니라 시간 경과에 따른 장비 활용도를 추적하여 서비스 제공을 개선하고, 비즈니스 모델에 가장 적합한 공급업체의 장비를 식별하고, 새로운 제품 및 수익원을 위한 기회를 발견할 수 있습니다.

고객은 그 어느 때보다 더 많은 정보를 얻고 정교해졌습니다. 그리고 이러한 정교함이 증가함에 따라 기업은 경쟁업체와 차별화되는 경험을 제공하여 시대를 앞서가야 합니다. 클라우드 기반 IIoT 기술 및 소프트웨어에 내재된 설명, 진단, 예측 및 처방 분석 기능을 사용하면 기업이 보증 및 반품 비용을 줄이고 맞춤형 고객 경험을 생성할 수 있습니다. 또한 실시간으로 행동하여 그 어느 때보다 빠르게 고객 문제를 해결할 수 있으므로 고객을 유지하고 브랜드 평판을 강화하는 데 도움이 됩니다.