Memanfaatkan Analitik untuk Meningkatkan Pengalaman Pelanggan dalam Manufaktur
Di dunia saat ini, rasa konsumen berubah dengan cepat. Pelanggan mengharapkan peluncuran produk baru dan iterasi baru dari garis produk lama lebih sering dari sebelumnya. Dalam banyak kasus ini termasuk versi yang disesuaikan juga. Untuk industri layanan seperti perbankan dan perusahaan on-demand berbasis aplikasi, data selalu lebih mudah untuk ditangkap dan dianalisis dibandingkan penyedia peralatan manufaktur tradisional. Secara historis, produsen telah menggunakan berbagai macam peralatan produksi atau fleet peralatan yang tersebar di lokasi pelanggan yang seringkali tidak terhubung dengan cara apa pun untuk mengumpulkan dan menganalisis data.
Pelanggan di MachineMetrics mengalami ini dan telah memecahkan masalah dengan men-deploy Platform Industrial IoT MachineMetrics. Bersamaan dengan sensor dan perangkat edge, kami telah menjembatani kesenjangan untuk memungkinkan realisasi pabrik cerdas yang terhubung atau penyedia layanan yang sepenuhnya terhubung. Dengan mengumpulkan dan standarkan data untuk digunakan oleh platform komputasi cloud canggih MachineMetrics, nilai analitik mendalam dalam manufaktur lanjutan modern semakin dapat diakses. Produsen dan penyedia layanan menemukan bahwa penggunaannya memungkinkan mereka mencapai lebih dalam ke pengalaman pelanggan dan memahami apa yang mendorong rasa dan harapan konsumen.
Empat Tipe Analitik Data yang Digunakan untuk Meningkatkan Pengalaman Pelanggan
Berkat kemampuan pengumpulan data, perusahaan memiliki sejumlah besar data pelanggan yang segera dapat diakses. Data ini, saat digunakan bersama, memungkinkan produsen dan perusahaan layanan untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
- Descriptive Analytics - Descriptive analytics terdiri dari menggunakan data historis dan menganalisisnya untuk menentukan apa yang terjadi. Dengan memiliki toko data pelanggan masa lalu, Anda dapat dengan mudah menarik informasi tentang permintaan pelanggan, informasi kontak, siapa yang telah mereka hubungi, dan banyak lagi.
- Diagnostic Analytics - Diagnostic analytics memberikan analisis data historis yang berguna untuk memahami mengapa sesuatu terjadi. Misalnya, diagnostic analytics dapat membantu produsen mengidentifikasi mengapa permintaan bagian dari pelanggan tertentu tiba-tiba menurun.
- Predictive Analytics - Sementara descriptive dan diagnostic analytics berfokus pada masa lalu, predictive analytics berfokus pada masa depan. Ini mengambil data dan insight yang disediakan oleh descriptive analytics dan menggunakan statistik, machine learning, data mining, dan simulasi untuk memprediksi apa yang akan terjadi. Predictive analytics membantu mengidentifikasi data yang secara akurat memprediksi hasil. Contoh sederhana mungkin adalah, setelah menjalankan analisis korelasi, Anda menentukan bahwa seiring dengan meningkatnya kualitas bagian, kepuasan pelanggan juga meningkat.
- Prescriptive Analytics - Prescriptive analytics menggunakan kesimpulan dan tren yang diidentifikasi oleh descriptive dan predictive analytics untuk merekomendasikan tindakan. Hasil ini tidak tunggal atau linier. Ada beberapa hasil berdasarkan tujuan dan hasil yang diinginkan perusahaan untuk menargetkan kebutuhan pelanggan spesifik. Karena hasil dapat ditentukan, perusahaan dapat menyesuaikan pengambilan keputusan mereka untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik untuk produk.
Meningkatkan Pengalaman Pelanggan dengan Analitik
Saat ini, interaksi pelanggan adalah multi-channel. Email, call center, program chat, dan media sosial semuanya digunakan untuk mengukur dan menilai pengalaman pelanggan. Namun channel-channel ini sering terisolasi dan memahami data serta menentukan nilainya di seluruh channel sulit. Kami telah melihat ini banyak kali di MachineMetrics dan dengan menggunakan perangkat lunak analitik canggih kami, data ini dapat di-un-siloed bagi produsen dan penyedia layanan.
Bagi produsen, ini berarti memanfaatkan empat tipe analitik untuk secara proaktif mengidentifikasi garis produk yang bermasalah dan mengatasi mereka secara proaktif. Ini juga dapat membantu produsen merancang prosedur garansi, pengembalian, dan layanan yang mengatasi kekhawatiran utama pelanggan di awal.
Untuk barang modal, elektronik konsumen, atau produk yang rumit seperti yang memiliki mesin, motor, atau drive yang kompleks, data dapat terus dikumpulkan di lapangan setelah produk berada di tangan konsumen, memungkinkan perusahaan untuk memahami masalah saat terjadi dan mengembangkan respons secara proaktif. Ini sangat berguna untuk pembuat mesin dan OEM.
Untuk barang komoditas dan konsumen, jika data pelanggan menunjukkan permintaan rendah untuk satu model atau iterasi produk, analisis prediktif dapat membantu mengidentifikasi cacat spesifik atau tingkat cacat, masalah spesifik lot, atau kerusakan yang mendorong peninggalan itu. Dengan mengetahui ini, dan dengan menyatukannya dengan data yang datang melalui berbagai channel, perusahaan dapat mengambil langkah proaktif untuk memperbaiki masalah baik di tingkat pabrik untuk lot baru atau melalui outreach pelanggan untuk mengakui masalah dan memberitahu mereka tentang perbaikan.
Untuk penyedia layanan yang menyediakan peralatan fleet, solusi MachineMetrics memungkinkan pemantauan jarak jauh untuk meningkatkan layanan lapangan. Teknisi dapat mendiagnosis masalah di lapangan secara real-time dan memprediksi kegagalan peralatan sebelum terjadi. Melalui MachineMetrics, pelanggan dapat meresepkan solusi secara proaktif serta melacak utilizasi peralatan seiring waktu untuk meningkatkan tawaran layanan, mengidentifikasi peralatan vendor mana yang paling cocok untuk model bisnis mereka, dan menemukan peluang untuk produk dan aliran pendapatan baru.
Pelanggan lebih terinformasi dan canggih dari sebelumnya. Dan seiring bertambahnya keanggunan itu, perusahaan harus tetap berada di depan lengkungan dengan memberikan pengalaman yang membedakan mereka dari kompetitor mereka. Menggunakan kemampuan analitik deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif yang inherent dalam teknologi dan perangkat lunak IIoT berbasis cloud memberikan perusahaan kemampuan untuk mengurangi biaya garansi dan pengembalian serta menciptakan pengalaman pelanggan yang disesuaikan. Ini juga memungkinkan mereka bertindak secara real-time untuk mengatasi kekhawatiran pelanggan lebih cepat dari sebelumnya yang membantu untuk mempertahankan pelanggan dan memperkuat reputasi merek.
