분석 활용으로 제조업 고객 경험 향상시키기

오늘날 소비자 취향은 급격히 변합니다. 고객은 그 어느 때보다 더 자주 신제품 출시와 기존 제품 라인의 새로운 반복을 기대합니다. 많은 경우 맞춤형 버전도 포함됩니다. 은행이나 앱 기반 주문형 서비스 같은 서비스 산업에서는 데이터가 전통적인 제조 장비 제공업체보다 수집하고 분석하기가 항상 더 쉬웠습니다. 역사적으로 제조업체는 다양한 생산 장비나 고객 위치에 분산된 장비 플릿을 사용했으며, 이는 종종 어떤 방식으로도 연결되지 않아 데이터를 수집하고 분석할 수 없었습니다.

MachineMetrics 고객들은 이를 경험하고 센서 및 에지 디바이스와 함께 MachineMetrics 산업용 IoT 플랫폼을 배포하여 문제를 해결했습니다. MachineMetrics의 고급 클라우드 기반 컴퓨팅 플랫폼에서 사용할 수 있도록 데이터를 수집하고 표준화함으로써, 현대 첨단 제조에서 심층 분석의 가치가 점점 더 접근 가능해지고 있습니다. 제조업체와 서비스 제공업체는 이를 통해 고객 경험 깊숙이 들어가 소비자 취향과 기대를 이끄는 것이 무엇인지 이해할 수 있게 되었습니다.

고객 경험 개선에 사용되는 4가지 데이터 분석 유형

데이터 수집의 힘 덕분에 기업은 방대한 양의 고객 데이터에 즉시 접근할 수 있습니다. 이 데이터는 함께 사용될 때 제조업체와 서비스 기업이 향상된 고객 경험을 제공할 수 있게 합니다.

• 기술적 분석(Descriptive Analytics) - 기술적 분석은 과거 데이터를 사용하여 분석함으로써 무엇이 일어났는지를 결정하는 것으로 구성됩니다. 과거 고객 데이터 저장소가 있으면 고객 요청, 연락처 정보, 누구와 연락을 취했는지 등에 대한 정보를 쉽게 가져올 수 있습니다.

• 진단적 분석(Diagnostic Analytics) - 진단적 분석은 왜 무언가 일어났는지를 이해하는 데 유용한 과거 데이터 분석을 제공합니다. 예를 들어, 진단적 분석은 특정 고객의 부품 수요가 갑자기 떨어진 이유를 제조업체가 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

• 예측적 분석(Predictive Analytics) - 기술적 및 진단적 분석이 과거에 초점을 맞춘 반면, 예측적 분석은 미래에 초점을 맞춥니다. 기술적 분석이 제공한 데이터와 통찰을 취하여 통계, 머신러닝, 데이터 마이닝, 시뮬레이션을 사용하여 무엇이 일어날지를 예측합니다. 예측적 분석은 결과를 정확하게 예측하는 데이터를 식별하는 데 도움이 됩니다. 간단한 예로, 상관 분석을 실행한 후 부품 품질이 증가함에 따라 고객 만족도도 증가한다는 것을 확인할 수 있습니다.

• 처방적 분석(Prescriptive Analytics) - 처방적 분석은 기술적 및 예측적 분석이 식별한 결론과 트렌드를 사용하여 행동 방침을 권장합니다. 이러한 결과는 단일하거나 선형적이지 않습니다. 기업이 특정 고객 니즈를 겨냥하여 원하는 목표와 결과에 따라 여러 결과가 있을 수 있습니다. 결과가 결정될 수 있기 때문에 기업은 제품을 위한 향상된 고객 경험을 제공하기 위해 의사결정을 조정할 수 있습니다.

분석으로 고객 경험 개선하기

오늘날 고객 상호작용은 다채널입니다. 이메일, 콜센터, 채팅 프로그램, 소셜 미디어가 모두 고객 경험을 측정하고 평가하는 데 사용됩니다. 하지만 이러한 채널은 종종 사일로화되어 있어 데이터의 가치를 채널 전반에서 이해하고 결정하기 어렵습니다. 우리는 MachineMetrics에서 이를 여러 번 목격했으며, 우리의 고급 분석 소프트웨어를 사용하면 이 데이터를 제조업체와 서비스 제공업체 모두를 위해 비사일로화할 수 있습니다.

제조업체에게 이는 4가지 분석 유형을 활용하여 문제가 되는 제품 라인을 선제적으로 식별하고 해결하는 것을 의미합니다. 또한 고객의 핵심 우려를 미리 해결하는 보증, 반품, 서비스 절차를 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

자본재, 가전제품, 복잡한 엔진, 모터, 드라이브가 있는 복잡한 제품의 경우, 제품이 소비자 손에 들어간 후에도 현장에서 데이터를 계속 수집할 수 있어 문제가 발생할 때 이해하고 선제적으로 대응을 개발할 수 있습니다. 이는 머신 빌더와 OEM에게 특히 유용합니다.

상품 및 소비재의 경우, 고객 데이터가 특정 제품 모델이나 반복에 대한 수요가 낮음을 보여주면, 예측 분석은 특정 결함이나 결함 수준, 로트별 문제, 또는 포기를 유도하는 변질을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 알고 다채널을 통해 들어오는 데이터와 연결함으로써, 기업은 새 로트에 대해 공장 수준에서 문제를 시정하거나 고객에게 문제를 인정하고 개선 사항을 알리는 고객 아웃리치를 통해 선제적으로 문제를 시정하는 조치를 취할 수 있습니다.

플릿 장비를 제공하는 서비스 제공업체의 경우, MachineMetrics 솔루션은 원격 모니터링을 통해 필드 서비스를 개선할 수 있게 합니다. 기술자는 현장에서 실시간으로 문제를 진단하고 장비 고장을 발생 전에 예측할 수 있습니다. MachineMetrics를 통해 고객은 솔루션을 선제적으로 처방하고 시간이 지남에 따라 장비 활용도를 추적하여 서비스 제공을 개선하고, 어떤 벤더의 장비가 비즈니스 모델에 가장 적합한지 식별하며, 신제품 및 수익 흐름 기회를 발견할 수 있습니다.

고객은 그 어느 때보다 더 많은 정보를 갖고 정교해졌습니다. 그리고 그 정교함이 증가함에 따라, 기업은 경쟁업체와 차별화되는 경험을 제공함으로써 곡선보다 앞서 나가야 합니다. 클라우드 기반 IIoT 기술과 소프트웨어에 내재된 기술적, 진단적, 예측적, 처방적 분석 기능을 사용하면 기업은 보증 및 반품 비용을 줄이고 맞춤형 고객 경험을 만들 수 있습니다. 또한 고객 우려를 그 어느 때보다 빠르게 실시간으로 해결할 수 있게 하여 고객을 유지하고 브랜드 평판을 공고히 하는 데 도움이 됩니다.