Como os fabricantes podem usar o Analytics para uma melhor experiência do cliente

No mundo de hoje, os gostos dos consumidores mudam rapidamente. Os clientes esperam lançamentos de novos produtos e novas iterações de linhas de produtos mais antigas com mais frequência do que nunca. Em muitos casos, isso também inclui versões personalizadas. Para setores de serviços, como bancos e empresas sob demanda baseadas em aplicativos, os dados sempre foram mais fáceis de capturar e analisar em comparação com fornecedores tradicionais de equipamentos de fabricação. Historicamente, os fabricantes utilizaram uma variedade de equipamentos de produção diferentes ou uma frota de equipamentos distantes nos locais dos clientes que muitas vezes não estavam conectados de forma alguma para coletar e analisar dados.

Os clientes da MachineMetrics experimentam isso e resolveram o problema implantando a MachineMetrics Industrial IoT Platform. Em conjunto com sensores e dispositivos de borda, preenchemos a lacuna para permitir a realização de uma fábrica inteligente e conectada ou um provedor de serviços totalmente conectado. Ao coletar e padronizar dados para uso pela plataforma avançada de computação baseada em nuvem da MachineMetrics, o valor da análise profunda na fabricação avançada moderna está se tornando cada vez mais acessível. Fabricantes e provedores de serviços estão descobrindo que seu uso permite que eles alcancem mais a experiência do cliente e entendam o que impulsiona os gostos e expectativas do consumidor.

Quatro tipos de análise de dados usados ​​para melhorar a experiência do cliente

Graças ao poder da coleta de dados, as empresas têm uma grande quantidade de dados de clientes imediatamente acessíveis. Esses dados, quando usados ​​em conjunto, permitem que fabricantes e empresas de serviços forneçam uma experiência aprimorada ao cliente.

• Análise descritiva - A análise descritiva consiste em usar dados históricos e analisá-los para determinar o que aconteceu . Ao ter um armazenamento de dados de clientes anteriores, você pode facilmente obter informações sobre solicitações de clientes, informações de contato, com quem eles entraram em contato e muito mais.

• Análise de diagnóstico - A análise de diagnóstico fornece uma análise de dados históricos que é útil para entender por que algo aconteceu . Por exemplo, a análise de diagnóstico pode ajudar os fabricantes a identificar por que a demanda de peças de um determinado cliente caiu repentinamente.

• Análise preditiva - Enquanto a análise descritiva e de diagnóstico se concentra no passado, a análise preditiva se concentra no futuro. Ele usa os dados e insights fornecidos pela análise descritiva e emprega estatísticas, aprendizado de máquina, mineração de dados e simulação para prever o que acontecerá . A análise preditiva ajuda a identificar os dados que preveem resultados com precisão. Um exemplo simples pode ser que, após executar uma análise de correlação, você determine que, à medida que a qualidade da peça aumenta, a satisfação do cliente também aumenta.

• Análise Prescritiva - A análise prescritiva usa as conclusões e tendências identificadas pela análise descritiva e preditiva para recomendar um curso de ação. Esses resultados não são singulares ou lineares. Pode haver vários resultados com base nos objetivos e resultados que a empresa deseja para atingir as necessidades específicas do cliente. Como os resultados podem ser determinados, as empresas podem ajustar sua tomada de decisão para fornecer uma experiência aprimorada ao cliente para o produto.

Melhorando a experiência do cliente com o Analytics

Hoje, a interação com o cliente é multicanal. E-mail, call centers, programas de bate-papo e mídias sociais são usados ​​para medir e avaliar a experiência do cliente. Mas esses canais geralmente são isolados e é difícil entender os dados e determinar seu valor entre os canais. Já vimos isso muitas vezes na MachineMetrics e, usando nosso software de análise avançada, esses dados podem ser separados para fabricantes e provedores de serviços.

Para os fabricantes, isso significa utilizar os quatro tipos de análise para identificar proativamente linhas de produtos problemáticas e resolvê-las proativamente. Também pode ajudar os fabricantes a elaborar procedimentos de garantia, devolução e serviço que atendam às principais preocupações dos clientes desde o início.

Para itens de capital, eletrônicos de consumo ou produtos complicados, como aqueles com motores, motores ou acionamentos complexos, os dados podem continuar a ser coletados em campo assim que o produto estiver no consumidor mãos, permitindo que as empresas entendam os problemas à medida que eles ocorrem e desenvolvam respostas de forma proativa. Isso é particularmente útil para fabricantes de máquinas e OEMs.

Para commodities e bens de consumo, se os dados do cliente mostrarem que a demanda é baixa para um modelo ou iteração de um produto, a análise preditiva pode ajudar a identificar defeitos específicos ou níveis de defeitos, problemas específicos de lote , ou deterioração que impulsiona esse abandono. Sabendo disso e vinculando-os aos dados provenientes de vários canais, as empresas podem tomar medidas proativas para corrigir o problema no nível da fábrica para novos lotes ou por meio do contato com o cliente para reconhecer os problemas e notificá-los sobre melhorias.

Para provedores de serviços que fornecem equipamentos de frota, as soluções da MachineMetrics permitem o monitoramento remoto para melhorar o serviço de campo. Os técnicos podem diagnosticar problemas em campo em tempo real e prever falhas de equipamentos antes que elas ocorram. Por meio do MachineMetrics, os clientes podem prescrever soluções de forma proativa, bem como rastrear a utilização de equipamentos ao longo do tempo para melhorar as ofertas de serviços, identificar quais equipamentos de fornecedores funcionam melhor para seu modelo de negócios e descobrir oportunidades para novos produtos e fluxos de receita.

Os clientes estão mais informados e sofisticados do que nunca. E à medida que essa sofisticação aumenta, as empresas devem ficar à frente da curva, fornecendo uma experiência que as diferencia de seus concorrentes. O uso dos recursos analíticos descritivos, diagnósticos, preditivos e prescritivos inerentes à tecnologia e software IIoT baseados em nuvem oferece às empresas a capacidade de reduzir custos de garantia e devolução e criar experiências personalizadas para o cliente. Também permite que eles atuem em tempo real para atender às preocupações dos clientes mais rápido do que nunca, o que ajuda a reter clientes e solidificar a reputação da marca.