制造商如何使用分析来获得更好的客户体验

在当今世界，消费者的口味变化迅速。客户比以往任何时候都更频繁地期望新产品的推出和旧产品线的新迭代。在许多情况下，这也包括定制版本。对于银行和基于应用程序的按需公司等服务行业，与传统的制造设备提供商相比，数据始终更易于捕获和分析。从历史上看，制造商在客户位置使用了一系列不同的生产设备或一组分散的设备，这些设备通常没有以任何方式连接来收集和分析数据。

MachineMetrics 的客户体验到了这一点，并通过部署 MachineMetrics 工业物联网平台解决了这个问题。结合传感器和边缘设备，我们缩小了差距，以实现智能互联工厂或全互联服务提供商。通过收集和标准化数据以供 MachineMetrics 先进的基于云的计算平台使用，深度分析在现代先进制造业中的价值变得越来越容易获得。制造商和服务提供商发现，使用它可以让他们更深入地了解客户体验并了解是什么推动了消费者的品味和期望。

四种用于改善客户体验的数据分析

借助数据收集的强大功能，公司可以立即访问大量客户数据。这些数据结合使用时，可以让制造商和服务公司提供更好的客户体验。

• 描述性分析 - 描述性分析包括使用历史数据并对其进行分析以确定发生了什么 .通过存储过去的客户数据，您可以轻松提取有关客户请求、联系信息、他们联系过的人等信息。

• 诊断分析 - 诊断分析提供对历史数据的分析，有助于理解为什么会发生 .例如，诊断分析可以帮助制造商确定特定客户对零件的需求突然下降的原因。

• 预测分析 - 描述性和诊断性分析侧重于过去，而预测性分析侧重于未来。它利用描述性分析提供的数据和见解，并采用统计、机器学习、数据挖掘和模拟来预测会发生什么 .预测分析有助于识别准确预测结果的数据。一个简单的例子可能是，在运行相关性分析后，您确定随着零件质量的提高，客户满意度也会提高。

• 规范性分析 - 规范性分析使用描述性和预测性分析确定的结论和趋势来推荐行动方案。这些结果不是单一的或线性的。根据公司希望针对特定客户需求的目标和结果，可能会有多种结果。由于结果是可以确定的，因此公司可以调整其决策，为产品提供更好的客户体验。

通过分析改善客户体验

今天，客户互动是多渠道的。电子邮件、呼叫中心、聊天程序和社交媒体都用于衡量和衡量客户体验。但是这些渠道通常是孤立的，很难理解数据并确定跨渠道的价值。我们在 MachineMetrics 已经多次看到这种情况，通过使用我们的高级分析软件，这些数据可以为制造商和服务提供商分离。

对于制造商而言，这意味着利用四种类型的分析来主动识别有问题的产品线并主动解决它们。它还可以帮助制造商制定保修、退货和服务程序，提前解决客户的关键问题。

对于资本项目、消费电子产品或复杂产品（例如具有复杂引擎、电机或驱动器的产品），一旦产品进入消费市场，可以继续在现场收集数据手，使公司能够在问题发生时了解问题并主动制定应对措施。这对于机器制造商和 OEM 来说尤其有用。

对于商品和消费品，如果客户数据显示对一个模型或产品迭代的需求较低，预测分析可以帮助识别特定缺陷或缺陷级别、批次特定问题，或导致放弃的腐败。通过了解这一点，并将其与来自多个渠道的数据联系起来，公司可以采取积极措施来纠正问题，无论是在工厂级别的新批次，还是通过客户外联来确认问题并通知他们改进。

对于提供车队设备的服务提供商，MachineMetrics 的解决方案允许远程监控以改善现场服务。技术人员可以实时诊断现场问题，并在设备故障发生之前进行预测。通过 MachineMetrics，客户可以主动制定解决方案，并随着时间的推移跟踪设备利用率，以改进服务产品，确定哪些供应商的设备最适合他们的业务模式，并发现新产品和收入流的机会。

客户比以往任何时候都更加了解和成熟。随着这种复杂性的提高，公司必须通过提供一种使他们有别于竞争对手的体验来保持领先地位。使用基于云的 IIoT 技术和软件固有的描述性、诊断性、预测性和规范性分析功能，公司能够降低保修和退货成本，并创建定制的客户体验。它还使他们能够实时采取行动，以比以往更快的速度解决客户问题，这有助于留住客户并巩固品牌声誉。