Bagaimana Produsen Dapat Menggunakan Analytics untuk Pengalaman Pelanggan yang Lebih Baik
Di dunia sekarang ini, selera konsumen berubah dengan cepat. Pelanggan mengharapkan peluncuran produk baru dan iterasi baru dari lini produk lama lebih sering daripada sebelumnya. Dalam banyak kasus, ini termasuk versi yang disesuaikan juga. Untuk industri jasa seperti perbankan dan perusahaan berdasarkan permintaan, data selalu lebih mudah ditangkap dan dianalisis dibandingkan dengan penyedia peralatan manufaktur tradisional. Secara historis, produsen telah menggunakan serangkaian peralatan produksi yang berbeda atau armada peralatan yang tersebar luas di lokasi pelanggan yang sering kali tidak terhubung dengan cara apa pun untuk mengumpulkan dan menganalisis data.
Pelanggan di MachineMetrics mengalami hal ini dan telah memecahkan masalah dengan menerapkan Platform IoT Industri MachineMetrics. Dalam hubungannya dengan sensor dan perangkat edge, kami telah menjembatani kesenjangan untuk memungkinkan realisasi pabrik yang cerdas dan terhubung atau penyedia layanan yang terhubung sepenuhnya. Dengan mengumpulkan dan menstandardisasi data untuk digunakan oleh platform komputasi canggih berbasis cloud MachineMetrics, nilai analitik mendalam dalam manufaktur canggih modern menjadi semakin mudah diakses. Produsen dan penyedia layanan menemukan bahwa penggunaannya memungkinkan mereka untuk menjangkau lebih jauh ke dalam pengalaman pelanggan dan memahami apa yang mendorong selera dan harapan konsumen.
Empat Jenis Analisis Data yang Digunakan untuk Meningkatkan Pengalaman Pelanggan
Berkat kekuatan pengumpulan data, perusahaan memiliki sejumlah besar data pelanggan yang langsung dapat diakses. Data ini, bila digunakan bersama, memungkinkan produsen dan perusahaan jasa memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
- Analisis Deskriptif - Analisis deskriptif terdiri dari penggunaan data historis dan analisisnya untuk menentukan apa yang terjadi . Dengan menyimpan data pelanggan sebelumnya, Anda dapat dengan mudah menarik informasi tentang permintaan pelanggan, informasi kontak, dengan siapa mereka berhubungan, dan banyak lagi.
- Analisis Diagnostik - Analitik diagnostik memberikan analisis data historis yang berguna dalam memahami mengapa sesuatu terjadi . Misalnya, analitik diagnostik dapat membantu produsen mengidentifikasi mengapa permintaan suku cadang pelanggan tertentu tiba-tiba turun.
- Analisis Prediktif - Sementara analitik deskriptif dan diagnostik berfokus pada masa lalu, analitik prediktif berfokus pada masa depan. Dibutuhkan data dan wawasan yang disediakan oleh analitik deskriptif dan menggunakan statistik, pembelajaran mesin, penambangan data, dan simulasi untuk memprediksi apa yang akan terjadi . Analisis prediktif membantu mengidentifikasi data yang secara akurat memprediksi hasil. Contoh sederhananya adalah, setelah menjalankan analisis korelasi, Anda menentukan bahwa seiring dengan peningkatan kualitas bagian, kepuasan pelanggan juga meningkat.
- Analisis Preskriptif - Analitik preskriptif menggunakan kesimpulan dan tren yang diidentifikasi oleh analitik deskriptif dan prediktif untuk merekomendasikan suatu tindakan. Hasil ini tidak tunggal atau linier. Ada beberapa hasil berdasarkan tujuan dan hasil yang diinginkan perusahaan untuk menargetkan kebutuhan pelanggan tertentu. Karena hasil dapat ditentukan, perusahaan dapat menyesuaikan pengambilan keputusan mereka untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik untuk produk tersebut.
Meningkatkan Pengalaman Pelanggan dengan Analytics
Hari ini, interaksi pelanggan bersifat multi-saluran. Email, pusat panggilan, program obrolan, dan media sosial semuanya digunakan untuk mengukur dan mengukur pengalaman pelanggan. Tetapi saluran-saluran ini sering kali ditutup-tutupi dan memahami data serta menentukan nilainya di seluruh saluran itu sulit. Kami telah melihat ini berkali-kali di MachineMetrics dan dengan menggunakan perangkat lunak analitik canggih kami, data ini dapat dipisahkan untuk produsen dan penyedia layanan.
Untuk produsen, ini berarti menggunakan empat jenis analitik untuk secara proaktif mengidentifikasi lini produk yang bermasalah dan mengatasinya secara proaktif. Ini juga dapat membantu produsen membuat prosedur garansi, pengembalian, dan layanan yang menangani masalah utama pelanggan di muka.
Untuk barang modal, elektronik konsumen, atau produk rumit seperti yang memiliki mesin, motor, atau penggerak yang rumit, data dapat terus dikumpulkan di lapangan setelah produk berada di tangan konsumen tangan, memungkinkan perusahaan untuk memahami masalah yang terjadi dan mengembangkan tanggapan secara proaktif. Ini sangat berguna untuk pembuat mesin dan OEM.
Untuk komoditas dan barang konsumsi, jika data pelanggan menunjukkan bahwa permintaan rendah untuk satu model atau iterasi produk, analisis prediktif dapat membantu mengidentifikasi cacat atau tingkat cacat tertentu, banyak masalah khusus , atau kerusakan yang mendorong pengabaian tersebut. Dengan mengetahui hal ini, dan dengan mengaitkannya dengan data yang datang melalui berbagai saluran, perusahaan dapat mengambil langkah proaktif untuk memperbaiki masalah baik di tingkat pabrik untuk lot baru atau melalui penjangkauan pelanggan untuk mengetahui masalah dan memberi tahu mereka tentang perbaikan.
Untuk penyedia layanan yang menyediakan peralatan armada, 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 pemanfaatan peralatan dari waktu ke waktu untuk meningkatkan penawaran 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 ketika kecanggihan itu meningkat, perusahaan harus tetap berada di depan kurva dengan memberikan pengalaman yang membedakan mereka dari pesaing mereka. Menggunakan kemampuan analitik deskriptif, diagnostik, prediktif, dan preskriptif yang melekat pada teknologi dan perangkat lunak IIoT berbasis cloud memberi perusahaan kemampuan untuk mengurangi biaya garansi dan pengembalian serta menciptakan pengalaman pelanggan yang disesuaikan. Hal ini juga memungkinkan mereka untuk bertindak secara real-time untuk mengatasi masalah pelanggan lebih cepat dari sebelumnya yang membantu mempertahankan pelanggan dan memperkuat reputasi merek.
