Comment les fabricants peuvent utiliser l'analytique pour une meilleure expérience client

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

Les clients de MachineMetrics en font l'expérience et ont résolu le problème en déployant la plate-forme IoT industrielle de MachineMetrics. En conjonction avec des capteurs et des dispositifs de périphérie, nous avons comblé l'écart pour permettre la réalisation d'une usine intelligente et connectée ou d'un fournisseur de services entièrement connecté. En collectant et en normalisant les données à utiliser par la plate-forme informatique avancée basée sur le cloud de MachineMetrics, la valeur de l'analyse approfondie dans la fabrication de pointe moderne devient de plus en plus accessible. Les fabricants et les prestataires de services constatent que son utilisation leur permet d'approfondir l'expérience client et de comprendre ce qui motive les goûts et les attentes des consommateurs.

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

Grâce à la puissance de la collecte de données, les entreprises disposent d'une grande quantité de données clients immédiatement accessibles. Ces données, lorsqu'elles sont utilisées ensemble, permettent aux fabricants et aux sociétés de services d'offrir une expérience client améliorée.

• Analyse descriptive - L'analyse descriptive consiste à utiliser des données historiques et à les analyser pour déterminer ce qui s'est passé . En disposant d'un stock de données client passées, vous pouvez facilement extraire des informations sur les demandes des clients, les coordonnées, les personnes avec lesquelles ils ont été en contact, etc.

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

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

• Analyse prescriptive - L'analyse prescriptive utilise les conclusions et les tendances identifiées par l'analyse descriptive et prédictive pour recommander un plan d'action. Ces résultats ne sont ni singuliers ni linéaires. Il peut y avoir plusieurs résultats en fonction des objectifs et des résultats souhaités par l'entreprise pour cibler les besoins spécifiques des clients. Étant donné que les résultats peuvent être déterminés, les entreprises peuvent ajuster leur prise de décision afin d'offrir une meilleure expérience client pour le produit.

Améliorer l'expérience client grâce à l'analyse

Aujourd'hui, l'interaction client est multicanal. Les e-mails, les centres d'appels, les programmes de chat et les réseaux sociaux sont tous utilisés pour mesurer et évaluer l'expérience client. Mais ces canaux sont souvent cloisonnés et il est difficile de donner un sens aux données et de déterminer leur valeur sur tous les canaux. Nous l'avons vu à plusieurs reprises chez MachineMetrics et en utilisant notre logiciel d'analyse avancé, ces données peuvent être décloisonnées pour les fabricants et les fournisseurs de services.

Pour les fabricants, cela signifie utiliser les quatre types d'analyses pour identifier de manière proactive les gammes de produits problématiques et les résoudre de manière proactive. Il peut également aider les fabricants à élaborer des procédures de garantie, de retour et de service qui répondent dès le départ aux principales préoccupations des clients.

Pour les biens d'équipement, l'électronique grand public ou les produits compliqués tels que ceux dotés de moteurs, de moteurs ou d'entraînements complexes, les données peuvent continuer à être collectées sur le terrain une fois que le produit est en consommation mains, permettant aux entreprises de comprendre les problèmes au fur et à mesure qu'ils surviennent et de développer des réponses de manière proactive. Ceci est particulièrement utile pour les constructeurs de machines et les équipementiers.

Pour les produits de base et les biens de consommation, si les données client 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 des niveaux de défauts, des problèmes spécifiques à un lot , ou la détérioration qui entraîne cet abandon. En sachant cela et en le liant aux données provenant de plusieurs canaux, les entreprises peuvent prendre des mesures proactives pour corriger le problème soit au niveau de l'usine pour les nouveaux lots, soit par le biais de la sensibilisation des clients pour reconnaître les problèmes et les informer des améliorations.

Pour les fournisseurs de services qui fournissent des équipements de flotte, les solutions de MachineMetrics permettent une surveillance à distance pour améliorer le service sur le terrain. Les techniciens peuvent diagnostiquer les problèmes sur le terrain en temps réel et prévoir les pannes d'équipement avant qu'elles ne surviennent. Grâce à MachineMetrics, les clients peuvent prescrire des solutions de manière proactive et suivre l'utilisation de l'équipement au fil du temps pour améliorer les offres de services, identifier les équipements des fournisseurs qui conviennent le mieux à leur modèle commercial et découvrir des opportunités de nouveaux produits et de nouvelles sources de revenus.

Les clients sont plus informés et avertis que jamais. Et à mesure que cette sophistication augmente, les entreprises doivent garder une longueur d'avance en offrant une expérience qui les distingue de leurs concurrents. L'utilisation des capacités d'analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive inhérentes à la technologie et aux logiciels IIoT basés sur le cloud donne aux entreprises la possibilité 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 répondre aux préoccupations des clients plus rapidement que jamais, ce qui contribue à fidéliser les clients et à renforcer la réputation de la marque.