Автомобілі, якими ми керуємо сьогодні, стали такими ж цифровими, як механічні. Інтеграція цієї цифрової технології дає змогу зібрати великі обсяги даних з багатьох різних моніторингових та підключених пристроїв у транспортному засобі.
До 2020 року IHS Automotive прогнозує 152 мільйони з'єднаних автомобілів, які будуть виробляти 30 терабайт даних кожного дня. Малі підприємства автомобільної промисловості можуть використовувати цю інформацію для надання кращих послуг з ремонту та обслуговування транспортних засобів своїх клієнтів.
$config[code] not foundЗ хмарним машинним навчанням (ML) і штучним інтелектом (AI), автозапчастини і ремонтні майстерні, а також інші пов'язані з ними автомобільні підприємства, стали більш ефективними, ніж будь-коли. Все, починаючи від операцій, що виконуються на сервері, до роботи з клієнтами, оптимізується для забезпечення найкращого обслуговування.
Це веде ринок для автомобільного AI та ML устаткування, програмне забезпечення, та сегменти послуг виростити до 14 долларов США мільярду 2025, згідно з Tractica. У сегменті виробників оригінального обладнання (OEM), McKinsey проектує його до 215 мільярдів доларів щорічно на той самий прогнозний період.
Отже, як малі підприємства можуть використовувати рішення на базі хмарних МЛ та ІІ тепер і бути готовими до майбутнього, оскільки технології стають більш інтегрованими в автомобільну промисловість, споживчі пристрої та суспільство в цілому?
Як машинне навчання може перетворити ваш автомобільний бізнес
Ось п'ять способів їх розгортання.
Прогнозування технічного обслуговування
Метою систем прогнозування є прогнозування невдач і навіть вжиття коригувальних дій для усунення проблем - ПЕРЕД ТО! Це може включати в себе все, починаючи від підготовки необхідних гарантій навіть для планової нездатності замінити потенційно дефектну частину достроково.
Ця вища передбачуваність означає, що клієнт знатиме, коли їм потрібно привести автомобіль до ремонту. Вони не будуть спіймані поза охороною, і вони зможуть скласти плани заздалегідь, щоб вони не були незручні за зниклу роботу або розрив у середині шосе з додатковими витратами.
Прогнозне технічне обслуговування дозволить повністю уникнути або звести до мінімуму час простою, а також значно поліпшити обслуговування клієнтів, заощадити витрати і, можливо, врятувати життя ваших клієнтів і громадськості на дорогах.
Моніторинг стану
Як майстерня ремонту, ви можете почати пропонувати процеси моніторингу стану, щоб переконатися, що транспортні засоби клієнтів знаходяться у верхній формі. Це - додана вартість додаток котрий дасть водіям спокій розуму знаючий їхній автомобіль фактично контролюється регулярно.
За допомогою існуючих датчиків або встановлення нового тиску масла, температури масла, витоку масла, термостата, тиску повітря або інших типів датчиків, деякі надзвичайно важливі функції можна відстежувати дистанційно, щоб негайно попередити клієнтів про проблеми.
Зв'язок із клієнтом та залучення
Всі ці взаємодії, природно, підвищать рівень комунікації та взаємодії з клієнтами, а рішення, що базуються на хмарах, МЛ та AI, дозволяють легко спілкуватися з ними на своїх смартфонах, планшетах, ПК та навіть у своїх автомобілях.
Малі підприємства автомобільної промисловості тепер можуть забезпечити високий рівень персоналізованого досвіду сьогоднішніх клієнтів. Завдяки машинному навчанню підприємства зможуть забезпечити індивідуальний досвід клієнта в масштабах без традиційної вартості центрів обробки викликів або інших трудомістких операцій.
Користувачі можуть працювати з чат-ботами та системами штучного інтелекту шляхом відправлення запитів, здійснення та перевірки призначень, нагадуючи їм про планове технічне обслуговування або ремонт, проведення опитувань та багато іншого.
Точні оцінки ремонту
Отримання єдиної оцінки від автосервісу є проблемою. За допомогою ML можна розробити рішення, яке може ідентифікувати пошкоджені частини, оцінити пошкодження, розрахувати, який вид ремонту необхідний і оцінити вартість. Оцінки можна проводити швидко і точно для більш професійних оцінок.
Якщо в магазині є така технологія, клієнти дізнаються, що збиток оцінюється об'єктивно. Цю функцію достатньо, щоб залучити більше клієнтів до ваших дверей і збільшити продажі.
Продажі та маркетинг
Якщо ви використовуєте магазин автозапчастин, ви можете використовувати моделі машинного навчання, щоб передбачити продукти, які ваші клієнти хочуть найбільше, і створювати персоналізовані маркетингові кампанії. За допомогою ML можна використовувати такі дані, як нещодавні покупки, присутність у соціальних мережах та інші види діяльності клієнтів, щоб отримати особисту інформацію, щоб отримати уявлення про переваги та поведінку клієнтів.
Коли справа доходить до продажів, ви можете визначити правильну ціну для того, щоб заряджати клієнтів у потрібний час за допомогою динамічного та оптимізованого ціноутворення. Додайте до комбінації рішення, засноване на хмарі, і ваші маркетингові зусилля можна оптимізувати, покращивши зв'язок між клієнтами та співробітниками в усіх каналах, у режимі реального часу.
Чому машинне навчання?
Машинне навчання дає вам доступ до даних у вашій компанії та галузі. За допомогою цих даних технологія здатна придумати ідеї, щоб покращити спосіб, у який ви виконуєте практично всі різні операції компанії.
Якщо належним чином впроваджуватись, рішення, що базується на хмарі, забезпечить прозорість, необхідну для того, щоб побачити і зрозуміти складність вашої галузі, щоб ви могли процвітати.
Щоб дізнатися більше про те, як хмарні служби можуть допомогти вашому бізнесу, зверніться до Meylah сьогодні.
Фото через Shutterstock
Більше в: Sponsored 1
