Aproveitando Analytics para Elevar a Experiência do Cliente na Manufatura

No mundo de hoje, os gostos dos consumidores mudam rapidamente. 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 inclui versões personalizadas também. Para indústrias de serviços como bancos e empresas baseadas em aplicativos sob demanda, dados sempre foram mais fáceis de capturar e analisar comparados a provedores de equipamentos de manufatura tradicional. Historicamente, fabricantes utilizaram uma variedade de diferentes equipamentos de produção ou uma frota de equipamentos distantes em locais de clientes que frequentemente não estavam conectados de forma alguma para coletar e analisar dados.

Clientes da MachineMetrics experimentam isso e resolveram o problema implantando a Plataforma Industrial IoT MachineMetrics. Em conjunto com sensores e dispositivos edge, 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 de computação em nuvem avançada da MachineMetrics, o valor de análises profundas na manufatura avançada moderna está se tornando cada vez mais acessível. Fabricantes e provedores de serviços estão descobrindo que seu uso permite que eles alcancem mais fundo na experiência do cliente e entendam o que impulsiona gostos e expectativas dos consumidores.

Quatro Tipos de Analytics de Dados Usados para Melhorar a Experiência do Cliente

Graças ao poder da coleta de dados, empresas têm uma vasta quantidade de dados de clientes imediatamente acessíveis. Esses dados, quando usados juntos, permitem que fabricantes e empresas de serviços forneçam uma experiência do cliente aprimorada.

• Analytics Descritivo - Analytics descritivo consiste em usar dados históricos e analisá-los para determinar o que aconteceu. Ao ter um armazenamento de dados de clientes passados, você pode facilmente obter informações sobre solicitações de clientes, informações de contato, com quem eles estiveram em contato, e mais.

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

• Analytics Preditivo - Enquanto analytics descritivo e diagnóstico focam no passado, analytics preditivo foca no futuro. Ele pega os dados e insights fornecidos pelo analytics descritivo e emprega estatísticas, aprendizado de máquina, mineração de dados e simulação para prever o que vai acontecer. Analytics preditivo 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.

• Analytics Prescritivo - Analytics prescritivo usa as conclusões e tendências identificadas por analytics descritivo e preditivo para recomendar um curso de ação. Esses resultados não são singulares ou lineares. Pode haver múltiplos resultados baseados nas metas e resultados que a empresa deseja para atingir necessidades específicas do cliente. Como os resultados podem ser determinados, as empresas podem ajustar sua tomada de decisão para fornecer uma experiência do cliente aprimorada para o produto.

Melhorando a Experiência do Cliente com Analytics

Hoje, a interação com o cliente é multi-canal. E-mail, call centers, programas de chat e mídias sociais são todos usados para medir e avaliar a experiência do cliente. Mas esses canais são frequentemente isolados e dar sentido aos dados e determinar seu valor através dos canais é difícil. Vimos isso muitas vezes na MachineMetrics e, ao usar nosso software de analytics avançado, esses dados podem ser desisolados para tanto fabricantes quanto provedores de serviços.

Para fabricantes, isso significa utilizar os quatro tipos de analytics para identificar proativamente linhas de produtos problemáticas e abordá-las proativamente. Também pode ajudar fabricantes a criar procedimentos de garantia, devolução e serviço que abordem preocupações-chave dos clientes antecipadamente.

Para itens de capital, eletrônicos de consumo ou produtos complicados como aqueles com motores, motores ou drives complexos, dados podem continuar a ser coletados no campo uma vez que o produto está nas mãos do consumidor, permitindo que empresas entendam os problemas à medida que ocorrem e desenvolvam respostas proativamente. Isso é particularmente útil para construtores de máquinas e OEMs.

Para bens de consumo e commodities, se dados de clientes mostram que a demanda é baixa para um modelo ou iteração de um produto, análise preditiva pode ajudar a identificar defeitos específicos ou níveis de defeito, problemas específicos de lote ou deterioração que impulsionam esse abandono. Ao saber disso, e ao vinculá-lo aos dados que chegam através de múltiplos canais, empresas podem tomar medidas proativas para corrigir o problema seja no nível de fábrica para novos lotes ou através de alcance ao cliente para reconhecer os problemas e notificá-los de melhorias.

Para provedores de serviços que fornecem equipamentos de frota, as soluções da MachineMetrics permitem monitoramento remoto para melhorar serviço de campo. Técnicos podem diagnosticar problemas no campo em tempo real e prever falhas de equipamentos antes que ocorram. Através da MachineMetrics, clientes podem prescrever soluções proativamente, bem como rastrear utilização de equipamentos ao longo do tempo para melhorar ofertas de serviço, identificar quais equipamentos de fornecedores funcionam melhor para seu modelo de negócio e descobrir oportunidades para novos produtos e fluxos de receita.

Clientes estão mais informados e sofisticados do que nunca. E à medida que essa sofisticação aumenta, empresas devem ficar à frente da curva fornecendo uma experiência que as diferencie de seus concorrentes. Usar as capacidades de analytics descritivo, diagnóstico, preditivo e prescritivo inerentes à tecnologia e software IIoT baseados em nuvem dá às empresas a capacidade de reduzir custos de garantia e devolução e criar experiências de cliente personalizadas. Também permite que elas ajam em tempo real para abordar preocupações dos clientes mais rápido do que nunca, o que ajuda a reter clientes e solidificar a reputação da marca.