Aprovechando la Analítica para Elevar la Experiencia del Cliente en Fabricación

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 versiones personalizadas también. Para industrias de servicios como banca y empresas basadas en aplicaciones bajo demanda, los datos siempre han sido más fáciles de capturar y analizar comparado con proveedores de equipos de fabricación tradicionales. Históricamente, los fabricantes han utilizado una variedad de diferentes equipos de producción o una flota de equipos dispersos en ubicaciones de 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 desplegando la Plataforma Industrial IoT de MachineMetrics. En conjunto con sensores y dispositivos perimetrales, 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 su uso por la plataforma de computación en la nube avanzada de MachineMetrics, el valor de la analítica profunda en la fabricación avanzada moderna se está volviendo cada vez más accesible. Los fabricantes y proveedores de servicios están descubriendo que su uso les permite llegar más lejos en la experiencia del cliente y comprender qué impulsa los gustos y expectativas de los consumidores.

Cuatro Tipos de Analítica de Datos Usados para Mejorar la Experiencia del Cliente

Gracias al poder de la recopilación de datos, las empresas tienen una gran cantidad de datos de clientes inmediatamente accesibles. Estos datos, cuando se usan juntos, permiten a fabricantes y empresas de servicios proporcionar una experiencia del cliente mejorada.

• Analítica Descriptiva: La analítica descriptiva consiste en usar datos históricos y analizarlos para determinar qué sucedió. Al tener un almacén de datos de clientes pasados, puede extraer fácilmente información sobre solicitudes de clientes, información de contacto, con quién han estado en contacto, y más.

• Analítica Diagnóstica: La analítica diagnóstica proporciona un análisis de datos históricos que es útil para entender por qué sucedió algo. Por ejemplo, la analítica diagnóstica puede ayudar a los fabricantes a identificar por qué la demanda de piezas de un cliente en particular cayó repentinamente.

• Analítica Predictiva: Mientras la analítica descriptiva y diagnóstica se centran en el pasado, la analítica predictiva se centra en el futuro. Toma los datos e insights proporcionados por la analítica descriptiva y emplea estadísticas, aprendizaje automático, minería de datos y simulación para predecir qué sucederá. La analítica predictiva ayuda a identificar los datos que predicen resultados con precisión. Un ejemplo simple puede ser que, tras ejecutar un análisis de correlación, determine que a medida que aumenta la calidad de la pieza, la satisfacción del cliente también lo hace.

• Analítica Prescriptiva: La analítica prescriptiva usa las conclusiones y tendencias identificadas por la analítica descriptiva y predictiva para recomendar un curso de acción. Estos resultados no son singulares ni lineales. Pueden haber múltiples resultados basados en los objetivos y resultados que la empresa desea para atender necesidades específicas de clientes. Debido a que los resultados pueden determinarse, las empresas pueden ajustar su toma de decisiones para proporcionar una experiencia del cliente mejorada para el producto.

Mejorando la Experiencia del Cliente con Analítica

Hoy, la interacción con el cliente es multicanal. Correo electrónico, centros de llamadas, programas de chat y redes sociales se usan para medir y evaluar la experiencia del cliente. Pero estos canales a menudo están aislados (en silos) y dar sentido a los datos y determinar su valor a través de canales es difícil. Hemos visto esto muchas veces en MachineMetrics y al usar nuestro software de analítica avanzada, estos datos pueden des-islarse (des-siloed) para tanto fabricantes como proveedores de servicios.

Para fabricantes, esto significa utilizar los cuatro tipos de analítica para identificar proactivamente líneas de productos problemáticas y abordarlas proactivamente. También puede ayudar a los fabricantes a diseñar procedimientos de garantía, devolución y servicio que aborden preocupaciones clave de los clientes por adelantado.

Para artículos de capital, electrónica de consumo, o productos complicados como aquellos con motores, motores o unidades complejas, los datos pueden continuar recopilándose en el campo una vez que el producto está en manos del consumidor, permitiendo a las empresas entender los problemas a medida que ocurren y desarrollar respuestas proactivamente. Esto es particularmente útil para fabricantes de máquinas y OEMs.

Para bienes de consumo y commodities, si los datos de clientes 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 defecto, problemas específicos de lote, o deterioro que impulsa ese abandono. Al conocer esto, y al vincularlo con 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 nuevos lotes o a través de alcance al cliente para reconocer los problemas y notificarles de mejoras.

Para proveedores de servicios que proporcionan equipos de flota, las soluciones de MachineMetrics permiten monitoreo remoto para mejorar el servicio de campo. Los técnicos pueden diagnosticar problemas en el campo en tiempo real y predecir fallos de equipos antes de que ocurran. A través de MachineMetrics, los clientes pueden prescribir soluciones proactivamente, así como rastrear la utilización de equipos a lo largo del tiempo para mejorar ofertas de servicio, 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 esa sofisticación aumenta, las empresas deben mantenerse por delante de la curva proporcionando una experiencia que los diferencie de sus competidores. Usar las capacidades de analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva inherentes a la tecnología y software IIoT basados en la nube da a las empresas la capacidad de reducir costos de garantía y devolución y crear experiencias de cliente personalizadas. También les permite actuar en tiempo real para abordar preocupaciones de clientes más rápido que nunca, lo que ayuda a retener clientes y solidificar la reputación de marca.