Exploiter l'analytique pour améliorer l'expérience client dans la fabrication

Dans le monde d'aujourd'hui, les goûts des consommateurs changent rapidement. Les clients attendent de nouveaux lancements de produits et de nouvelles itérations de gammes de produits plus anciennes plus fréquemment que jamais. Dans de nombreux cas, cela inclut également des versions personnalisées. Pour les industries de services telles que la banque et les entreprises à la demande basées sur les applications, les données ont toujours été plus faciles à capturer et analyser comparé aux fournisseurs d'équipements de fabrication traditionnels. Historiquement, les fabricants ont utilisé une gamme de différents équipements de production ou une flotte d'équipements dispersés chez les clients qui n'étaient souvent pas connectés d'aucune façon pour rassembler et analyser les données.

Les clients de MachineMetrics font l'expérience de cela et ont résolu le problème en déployant la plateforme IoT industriel MachineMetrics. En conjonction avec des capteurs et des dispositifs edge, nous avons comblé le fossé pour permettre la réalisation d'une usine intelligente et connectée ou d'un fournisseur de services entièrement connecté. En collectant et standardisant les données pour utilisation par la plateforme de cloud computing avancée de MachineMetrics, la valeur de l'analytique approfondie dans la fabrication avancée moderne devient de plus en plus accessible. Les fabricants et fournisseurs de services découvrent que son utilisation leur permet d'aller plus loin dans l'expérience client et de comprendre ce qui motive les goûts et attentes des consommateurs.

Quatre types d'analytique de données utilisés pour améliorer l'expérience client

Grâce à la puissance de la collecte de données, les entreprises ont une vaste quantité de données clients immédiatement accessibles. Ces données, lorsqu'elles sont utilisées ensemble, permettent aux fabricants et entreprises de services de fournir une expérience client améliorée.

• Analytique descriptive - L'analytique descriptive consiste à utiliser des données historiques et à les analyser pour déterminer ce qui s'est passé. En ayant un stock de données clients passées, vous pouvez facilement extraire des informations sur les demandes des clients, les informations de contact, avec qui ils ont été en contact, et plus encore.

• Analytique diagnostique - L'analytique diagnostique fournit une analyse de données historiques qui est utile pour comprendre pourquoi quelque chose s'est passé. Par exemple, l'analytique diagnostique peut aider les fabricants à identifier pourquoi la demande d'un client particulier pour des pièces a soudainement chuté.

• Analytique prédictive - Alors que l'analytique descriptive et diagnostique se concentrent sur le passé, l'analytique prédictive se concentre sur l'avenir. Elle prend les données et insights fournis par l'analytique descriptive et emploie les statistiques, l'apprentissage automatique, le data mining et la simulation pour prédire ce qui va se passer. L'analytique prédictive aide à identifier les données qui prédisent avec précision les résultats. Un exemple simple peut être que, après avoir exécuté une analyse de corrélation, vous déterminez qu'à mesure que la qualité des pièces augmente, la satisfaction client augmente également.

• Analytique prescriptive - L'analytique prescriptive utilise les conclusions et tendances identifiées par l'analytique descriptive et prédictive pour recommander un plan d'action. Ces résultats ne sont pas singuliers ou linéaires. Il peut y avoir plusieurs résultats basés sur les objectifs et résultats que l'entreprise désire pour cibler des besoins clients spécifiques. Parce que les résultats peuvent être déterminés, les entreprises peuvent ajuster leur prise de décision pour fournir une expérience client améliorée pour le produit.

Améliorer l'expérience client avec l'analytique

Aujourd'hui, l'interaction client est multi-canal. Email, centres d'appels, programmes de chat et médias sociaux sont tous utilisés pour mesurer et évaluer l'expérience client. Mais ces canaux sont souvent en silos et donner du sens aux données et déterminer leur valeur à travers les canaux est difficile. Nous avons vu cela maintes fois chez MachineMetrics et en utilisant notre logiciel d'analytique avancée, ces données peuvent être désilotées pour les fabricants et fournisseurs de services.

Pour les fabricants, cela signifie utiliser les quatre types d'analytique pour identifier proactivement les lignes de produits problématiques et les traiter proactivement. Cela peut également aider les fabricants à élaborer des procédures de garantie, de retour et de service qui adressent les préoccupations clés des clients en amont.

Pour les biens d'équipement, l'électronique grand public, ou les produits complexes tels que ceux avec des moteurs, moteurs ou entraînements complexes, les données peuvent continuer à être collectées sur le terrain une fois le produit entre les mains des consommateurs, permettant aux entreprises de comprendre les problèmes au fur et à mesure qu'ils surviennent et de développer des réponses proactives. Cela est particulièrement utile pour les constructeurs de machines et les OEM.

Pour les biens de consommation et produits de base, si les données clients montrent que la demande est faible pour un modèle ou une itération d'un produit, l'analyse prédictive peut aider à identifier des défauts spécifiques ou niveaux de défauts, des problèmes spécifiques aux lots, ou la détérioration qui entraîne cet abandon. En le sachant, et en le liant aux données venant à travers de multiples canaux, les entreprises peuvent prendre des mesures proactives pour corriger le problème soit au niveau de l'usine pour les nouveaux lots, soit par une sensibilisation client pour reconnaître les problèmes et les notifier des améliorations.

Pour les fournisseurs de services qui fournissent des équipements de flotte, les solutions de MachineMetrics permettent la surveillance à distance pour améliorer le service sur site. Les techniciens peuvent diagnostiquer les problèmes sur le terrain en temps réel et prédire les pannes d'équipement avant qu'elles ne surviennent. Grâce à MachineMetrics, les clients peuvent prescrire des solutions proactivement ainsi que suivre l'utilisation des équipements au fil du temps pour améliorer les offres de service, identifier quels équipements des fournisseurs fonctionnent le mieux pour leur modèle d'affaires, et découvrir des opportunités pour de nouveaux produits et flux de revenus.

Les clients sont plus informés et sophistiqués que jamais. Et à mesure que cette sophistication augmente, les entreprises doivent rester en avance sur la courbe en fournissant une expérience qui les distingue de leurs concurrents. L'utilisation des capacités d'analytique descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive inhérentes à la technologie et aux logiciels IIoT basés sur le cloud donne aux entreprises la capacité de réduire les coûts de garantie et de retour et de créer des expériences client personnalisées. Cela leur permet également d'agir en temps réel pour adresser les préoccupations des clients plus rapidement que jamais, ce qui aide à fidéliser les clients et à solidifier la réputation de la marque.