Autot, joita ajamme tänään, ovat muuttuneet niin digitaalisiksi kuin mekaaniset. Tämän digitaalitekniikan integroiminen mahdollistaa suurten tietomäärien keräämisen ajoneuvon monista eri valvontalaitteista ja liitetyistä laitteista.
Vuoteen 2020 mennessä IHS Automotive ennustaa, että 152 miljoonaa kytkettyä autoa tulee olemaan tien päällä ja tuottaa 30 teratavua dataa joka päivä. Autoteollisuuden pienyritykset voivat käyttää näitä tietoja tarjoamaan parempia palveluja asiakkaidensa ajoneuvojen korjaamiseen ja huoltoon.
$config[code] not foundPilvipohjaisen koneen oppimisen (ML) ja tekoälyn (AI) avulla autonosien kaupat ja korjaamot sekä muut niihin liittyvät autoteollisuuden yritykset ovat tehostuneet kuin koskaan. Kaikki backendistä asiakaslähtöiseen toimintaan optimoidaan tarjoamaan parasta mahdollista palvelua.
Auton AI- ja ML-laitteiden, ohjelmistojen ja palvelujen segmenttien markkinat kasvavat 1400 miljardiin dollariin vuoteen 2025 mennessä Tractican mukaan. Alkuperäisten laitevalmistajien segmentissä McKinsey ennustaa, että se kasvaa 215 miljardiin dollariin vuosittain samalla ennustejaksolla.
Kuinka pienet yritykset voivat siis käyttää pilvipohjaisia ML- ja AI-ratkaisuja nyt ja olla valmiita, kun teknologiat integroituvat entistä paremmin autoteollisuuteen, kuluttajalaitteisiin ja koko yhteiskuntaan?
Miten koneoppiminen voi muuttaa autoteollisuutesi
Tässä on viisi tapaa, joilla niitä voidaan käyttää.
Ennustava ylläpito
Ennustavien ylläpitojärjestelmien tarkoituksena on ennustaa vikoja ja jopa korjata toimenpiteitä ongelmien korjaamiseksi - ENNEN niiden tapahtumista! Tähän voi sisältyä kaikki tarpeellisten varotoimien valmistelusta jopa suunnitellulle epäonnistumiselle korvata mahdollisesti viallinen osa ennen aikataulua.
Tämä suurempi ennustettavuus tarkoittaa sitä, että asiakas tietää, milloin heidän on saatava ajoneuvo korjattavaksi. He eivät jää kiinni vartijasta, ja he voivat tehdä suunnitelmia etukäteen, jotta heillä ei ole haitallisia töitä puuttuvien töiden takia tai murtaa moottoritien keskellä lisäkustannuksia.
Ennustava ylläpito välttää kokonaan tai minimoi seisokit sekä parantaa merkittävästi asiakaspalvelua, säästää kustannuksia ja mahdollisesti säästää asiakkaiden ja yleisön elämää teillä.
Tilanteen seuranta
Korjaamona voit nyt alkaa tarjota kunnonvalvontaprosesseja varmistaaksesi, että asiakkaasi ajoneuvot ovat huippuluokassa. Tämä on lisäarvoa tarjoava palvelu, joka antaa kuljettajille mielenrauhaa tietäen, että heidän autoaan seurataan säännöllisesti.
Olipa olemassa olevia antureita tai uuden öljynpaineen, öljyn lämpötilan, öljyvuodon, termostaatin, ilmanpaineen tai muun tyyppisiä antureita, jotkin erittäin tärkeät toiminnot voidaan valvoa etänä, jotta asiakkaat voivat varoittaa heti ongelmista.
Asiakasviestintä ja sitoutuminen
Kaikki nämä vuorovaikutukset lisäävät luonnollisesti asiakasviestintää ja sitoutumista, ja pilvipohjaisten ML- ja AI-ratkaisujen avulla voit pysyä heidän kanssaan saumattomasti älypuhelimissa, tableteissa, tietokoneissa ja jopa autoissaan.
Autoteollisuuden pienyritykset voivat nyt tarjota asiakkailleen hyvin yksilöllisiä kokemuksia. Koneoppimisen avulla yritykset pystyvät toimittamaan yksilöllisen asiakaskokemuksen mittakaavassa ilman perinteisiä puhelukeskusten tai muiden työvoimavaltaisten toimintojen kustannuksia.
Käyttäjät voivat ottaa yhteyttä chatbots- ja AI-järjestelmiin lähettämällä kyselyjä, tekemällä ja tarkistamalla tapaamisia, muistuttamalla heitä aikataulusta tai korjauksista, tekemällä tutkimuksia ja paljon muuta.
Tarkat korjausarviot
Yhtenäisen arvion saaminen auto- korjaamoilta on haaste. ML: llä on mahdollista kehittää ratkaisu, jolla voidaan tunnistaa vaurioituneet osat, arvioida vauriot, laskea millainen korjaus tarvitaan ja arvioida kustannukset. Arviot voidaan tuottaa nopeasti ja tarkasti ammattimaisempien arvioiden tekemiseksi.
Jos kaupassa on tämä tekniikka, asiakkaat tietävät, että vahinkoa arvioidaan objektiivisesti. Pelkästään tämä ominaisuus riittää lisäämään asiakkaiden ovia ja lisäämään myyntiä.
Myynti ja markkinointi
Jos käytössäsi on autonosia, voit käyttää koneen oppimismalleja ennustamaan asiakkaidenne eniten haluamiasi tuotteita ja luomaan henkilökohtaisia markkinointikampanjoita. ML: n avulla voit käyttää tietoja, kuten viimeisimpiä ostoksia, sosiaalisen median läsnäoloa ja muuta asiakasaktiviteettia henkilökohtaisilla tiedoilla saadaksesi tietoa asiakkaan mieltymyksistä ja ostokäyttäytymisestä.
Myynnin osalta voit määrittää oikean hinnan veloittaa asiakkaasi oikeaan aikaan dynaamisen ja optimoidun hinnoittelun avulla. Lisää yhdistelmään pilvipohjainen CRM-ratkaisu, ja markkinointisi voidaan optimoida parantamalla asiakkaiden ja työntekijöiden viestintää kaikilla kanavilla reaaliaikaisen saatavuuden avulla.
Miksi koneoppiminen?
Koneen oppiminen antaa sinulle mahdollisuuden tutustua yrityksen ja teollisuuden tietoihin. Näiden tietojen avulla teknologia pystyy löytämään oivalluksia, joilla parannetaan tapaa, jolla käytät lähes kaikkia yrityksen eri päivittäisiä toimintoja.
Jos pilvipohjainen ML-ratkaisu toteutetaan asianmukaisesti, se tarjoaa läpinäkyvyyden, jota sinun tarvitsee nähdä ja ymmärtää toimialan monimutkaisuus, jotta voit menestyä.
Lisätietoja siitä, miten pilvipohjaiset palvelut voivat auttaa yritystäsi, ota yhteyttä Meylahiin tänään.
Kuva Shutterstockin kautta
Lisää: Sponsored 1
