Cómo los fabricantes pueden usar Analytics para una mejor experiencia del cliente

En el mundo actual, los gustos de los consumidores cambian rápidamente. Los clientes esperan lanzamientos de nuevos productos y nuevas iteraciones de líneas de productos más antiguas con más frecuencia que nunca. En muchos casos, esto incluye también versiones personalizadas. Para las industrias de servicios como la banca y las empresas bajo demanda basadas en aplicaciones, los datos siempre han sido más fáciles de capturar y analizar en comparación con los proveedores de equipos de fabricación tradicionales. Históricamente, los fabricantes han utilizado una variedad de diferentes equipos de producción o una flota de equipos remotos en las ubicaciones de los clientes que a menudo no estaban conectados de ninguna manera para recopilar y analizar datos.

Los clientes de MachineMetrics experimentan esto y han resuelto el problema al implementar la plataforma de IoT industrial de MachineMetrics. Junto con sensores y dispositivos de borde, hemos cerrado la brecha para permitir la realización de una fábrica inteligente y conectada o un proveedor de servicios totalmente conectado. Al recopilar y estandarizar datos para que los use la plataforma informática avanzada basada en la nube de MachineMetrics, el valor del análisis profundo en la fabricación avanzada moderna es cada vez más accesible. Los fabricantes y proveedores de servicios están descubriendo que su uso les permite profundizar en la experiencia del cliente y comprender qué impulsa los gustos y expectativas de los consumidores.

Cuatro tipos de análisis de datos utilizados para mejorar la experiencia del cliente

Gracias al poder de la recopilación de datos, las empresas tienen acceso inmediato a una gran cantidad de datos de clientes. Estos datos, cuando se usan juntos, permiten a los fabricantes y empresas de servicios brindar una mejor experiencia al cliente.

• Análisis descriptivo - El análisis descriptivo consiste en utilizar datos históricos y analizarlos para determinar qué sucedió . Al tener un almacén de datos de clientes anteriores, puede obtener fácilmente información sobre las solicitudes de los clientes, información de contacto, con quién han estado en contacto y más.

• Análisis de diagnóstico - Los análisis de diagnóstico proporcionan un análisis de datos históricos que es útil para comprender por qué sucedió algo . Por ejemplo, el análisis de diagnóstico puede ayudar a los fabricantes a identificar por qué la demanda de piezas de un cliente en particular cayó repentinamente.

• Análisis predictivo - Mientras que la analítica descriptiva y de diagnóstico se centra en el pasado, la analítica predictiva se centra en el futuro. Toma los datos y la información proporcionada por el análisis descriptivo y emplea estadísticas, aprendizaje automático, extracción de datos y simulación para predecir lo que sucederá. . El análisis predictivo ayuda a identificar los datos que predicen los resultados con precisión. Un ejemplo simple puede ser que, después de ejecutar un análisis de correlación, determine que a medida que aumenta la calidad de la pieza, también aumenta la satisfacción del cliente.

• Análisis prescriptivo - El análisis prescriptivo utiliza las conclusiones y tendencias identificadas por el análisis descriptivo y predictivo para recomendar un curso de acción. Estos resultados no son singulares ni lineales. Puede haber múltiples resultados en función de las metas y los resultados que la empresa desea para satisfacer las necesidades específicas de los clientes. Debido a que se pueden determinar los resultados, las empresas pueden ajustar su toma de decisiones para brindar una experiencia de cliente mejorada para el producto.

Mejorar la experiencia del cliente con Analytics

Hoy en día, la interacción con el cliente es multicanal. El correo electrónico, los centros de llamadas, los programas de chat y las redes sociales se utilizan para medir y evaluar la experiencia del cliente. Pero estos canales a menudo están aislados y es difícil dar sentido a los datos y determinar su valor a través de los canales. Hemos visto esto muchas veces en MachineMetrics y al usar nuestro software de análisis avanzado, estos datos pueden ser separados tanto para los fabricantes como para los proveedores de servicios.

Para los fabricantes, esto significa utilizar los cuatro tipos de análisis para identificar proactivamente las líneas de productos problemáticas y abordarlas de manera proactiva. También puede ayudar a los fabricantes a diseñar procedimientos de garantía, devolución y servicio que aborden las preocupaciones clave de los clientes desde el principio.

Para artículos de capital, productos electrónicos de consumo o productos complicados como aquellos con motores, motores o unidades complejos, los datos pueden continuar recopilándose en el campo una vez que el producto está en el consumidor. manos, lo que permite a las empresas comprender los problemas a medida que ocurren y desarrollar respuestas de manera proactiva. Esto es especialmente útil para los fabricantes de máquinas y los fabricantes de equipos originales.

Para productos básicos y bienes de consumo, si los datos del cliente muestran que la demanda es baja para un modelo o iteración de un producto, el análisis predictivo puede ayudar a identificar defectos específicos o niveles de defectos, problemas específicos del lote , o deterioro que impulsa ese abandono. Al saber esto y vincularlo a los datos que llegan a través de múltiples canales, las empresas pueden tomar medidas proactivas para corregir el problema, ya sea a nivel de fábrica para lotes nuevos o a través del contacto con los clientes para reconocer los problemas y notificarles las mejoras.

Para los proveedores de servicios que brindan equipos de flota, las soluciones de MachineMetrics permiten el monitoreo remoto para mejorar el servicio de campo. Los técnicos pueden diagnosticar problemas en el campo en tiempo real y predecir fallas en los equipos antes de que ocurran. A través de MachineMetrics, los clientes pueden prescribir soluciones de forma proactiva, así como realizar un seguimiento de la utilización de los equipos a lo largo del tiempo para mejorar las ofertas de servicios, identificar qué equipos de proveedores funcionan mejor para su modelo de negocio y descubrir oportunidades para nuevos productos y flujos de ingresos.

Los clientes están más informados y son más sofisticados que nunca. Y a medida que aumenta la sofisticación, las empresas deben mantenerse a la vanguardia brindando una experiencia que las diferencie de sus competidores. El uso de las capacidades analíticas descriptivas, de diagnóstico, predictivas y prescriptivas inherentes a la tecnología y el software IIoT basados ​​en la nube brinda a las empresas la capacidad de reducir los costos de garantía y devolución y crear experiencias de cliente personalizadas. También les permite actuar en tiempo real para abordar las inquietudes de los clientes más rápido que nunca, lo que ayuda a retener a los clientes y solidificar la reputación de la marca.