善用分析提升制造业客户体验：从描述到处方的四阶跃迁
当今消费者偏好变幻莫测。客户期待新品上市与老产品迭代频率前所未有，往往包含定制版本。银行、按需App等服务业，数据采集分析相对容易；而传统制造设备供应商历史上依赖分散、常未连网的多元生产设备或客户现场设备群，难以聚合分析数据。
MachineMetrics客户通过部署工业物联网平台、配合传感器与边缘设备，打通了这一鸿沟，实现智能互联工厂或全连接服务商。通过采集标准化数据供MachineMetrics先进云计算平台使用，深度分析在现代高端制造中的价值日益触手可及。制造商与服务商发现：其应用能深入客户体验核心，洞察驱动消费者偏好与期待的因子。
改善客户体验的四种数据分析类型
得益于数据采集力量，企业即刻拥有海量客户数据。这些数据组合使用，让制造商与服务商提供更优客户体验。
- 描述性分析——利用历史数据分析发生了什么。存储过往客户数据，可轻松调取客户请求、联系信息、沟通记录等。
- 诊断性分析——分析历史数据理解为什么发生。例：诊断性分析助制造商识为何特定客户零部件需求骤降。
- 预测性分析——描述与诊断聚焦过去，预测性分析面向未来。运用统计、机器学习、数据挖掘、仿真，基于描述性分析的数据与洞察预测将发生什么。预测性分析识别准确预测结果的数据。简例：相关性分析显示，零部件质量提升伴随客户满意度上升。
- 处方性分析——基于描述与预测分析的结论与趋势，推荐行动方案。结果非单一线性，可基于企业目标与期望结果针对特定客户需求生成多重路径。因结果可确定，企业可调整决策为产品提供更优客户体验。
以分析改善客户体验
如今客户交互多渠道：邮件、呼叫中心、聊天程序、社交媒体均用于衡量体验。但渠道常孤岛化，跨渠道理解数据价值困难。MachineMetrics多次见证此痛点，我们的高级分析软件能为制造商与服务商打破数据孤岛。
对制造商，这意味着利用四类分析主动识别问题产品线并前瞻应对；打造保修、退货、服务流程，预先回应客户核心诉求。
对资本货、消费电子、复杂引擎/电机/驱动产品，数据可在产品交付用户后持续现场采集，让企业实时掌握问题并主动响应。这对机器制造商与OEM尤为宝贵。
对大宗消费品，若客户数据显示某型号/迭代需求低迷，预测分析可识别特定缺陷/缺陷等级、批次问题、变质等弃因。知晓并关联多渠道数据，企业可在工厂层面修正新批次，或通过客户触达承认问题并告知改进。
对提供车队设备的服务商，MachineMetrics方案支持远程监控提升现场服务。技术人员可实时现场诊断、预测故障。客户可通过MachineMetrics主动开具解决方案、追踪设备利用率优化服务、识别最适配商业模式的供应商设备、发掘新产品与收入机会。
客户比以往更懂行、更成熟。随成熟度攀升，企业必须通过提供差异化体验保持领先。利用云基IIoT技术与软件固有的描述、诊断、预测、处方四大分析能力，企业能降低保修退货成本、创造定制体验、实时响应客户诉求以留存客户、巩固品牌声誉。
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