Автомобили, на которых мы ездим сегодня, стали настолько же цифровыми, насколько и механическими. Интеграция этой цифровой технологии позволяет собирать большие объемы данных от множества различных устройств мониторинга и подключенных в автомобиле.
К 2020 году IHS Automotive прогнозирует, что 152 миллиона подключенных автомобилей будут находиться на дороге, генерируя 30 терабайт данных каждый день. Малые предприятия автомобильной промышленности могут использовать эту информацию для предоставления более качественных услуг по ремонту и техническому обслуживанию автомобилей своих клиентов.
$config[code] not foundБлагодаря облачному машинному обучению (ML) и искусственному интеллекту (AI), магазины автозапчастей и ремонтные мастерские, а также другие связанные с этим автомобильные предприятия стали более эффективными, чем когда-либо. Все, от их бэкэнда до операций с клиентами, оптимизируется для обеспечения наилучшего обслуживания.
Это приводит к тому, что рынок сегментов оборудования, программного обеспечения и услуг автомобильного ИИ и ML вырастет до 14 миллиардов долларов к 2025 году, по данным Tractica. В сегменте производителей оригинального оборудования (ОЕМ) McKinsey прогнозирует, что к тому же прогнозируемому периоду он будет расти до 215 млрд долларов в год.
Итак, как малые предприятия могут начать использовать облачные решения ML и AI сейчас и быть готовыми к будущему, когда технологии станут более интегрированными в автомобильную промышленность, потребительские устройства и общество в целом?
Как машинное обучение может изменить ваш автомобильный бизнес
Вот пять способов их развертывания.
Прогнозное обслуживание
Целью систем прогнозного технического обслуживания является прогнозирование сбоев и даже принятие корректирующих действий для устранения проблем - ДО того, как они возникнут! Это может включать в себя все: от подготовки необходимых мер предосторожности даже к запланированному отказу до замены потенциально неисправной детали досрочно.
Эта более высокая предсказуемость означает, что клиент будет знать, когда ему нужно доставить автомобиль для ремонта. Они не будут застигнуты врасплох, и они могут строить планы заранее, поэтому они не будут испытывать неудобства из-за пропущенной работы или из-за поломки посреди шоссе с дополнительными расходами.
Интеллектуальное обслуживание полностью исключает или сводит к минимуму простои, а также значительно улучшает обслуживание клиентов, экономит расходы и, возможно, спасает жизни ваших клиентов и населения на дорогах.
Контроль состояния
Теперь, как ремонтная мастерская, вы можете начать предлагать процессы мониторинга состояния, чтобы убедиться, что автомобили ваших клиентов находятся в отличной форме. Это услуга с добавленной стоимостью, которая обеспечит водителям душевное спокойствие, зная, что их автомобиль регулярно контролируется.
Будь то существующие датчики или установка нового давления масла, температуры масла, утечки масла, термостата, давления воздуха или других типов датчиков, некоторые очень важные функции могут контролироваться дистанционно, чтобы сразу предупредить ваших клиентов о проблемах.
Связь с клиентами и взаимодействие
Все эти взаимодействия естественным образом повысят уровень общения и взаимодействия с клиентами, и благодаря облачным решениям ML и AI вы сможете без проблем поддерживать с ними связь на своих смартфонах, планшетах, ПК и даже в своих автомобилях.
Малые предприятия в автомобильной промышленности могут теперь предоставить очень персонализированный опыт сегодняшним требованиям клиентов. Благодаря машинному обучению предприятия смогут предоставлять персонализированный пользовательский опыт в масштабе без традиционных затрат на центры обработки вызовов или другие трудоемкие операции.
Пользователи могут взаимодействовать с чат-ботами и системами искусственного интеллекта, отправляя запросы, назначая и проверяя встречи, напоминая им о плановом обслуживании или ремонте, проведении опросов и многом другом.
Точные оценки ремонта
Получение единой оценки от авторемонтных мастерских является сложной задачей. С ML можно разработать решение, которое может идентифицировать поврежденные детали, оценить повреждения, рассчитать, какой ремонт требуется, и оценить стоимость. Оценки могут быть произведены быстро и точно для более профессиональных оценок.
Если в магазине есть эта технология, покупатели будут знать, что ущерб оценивается объективно. Одной этой функции достаточно, чтобы привлечь больше клиентов к вашим дверям и увеличить продажи.
Продажи и маркетинг
Если у вас есть магазин автозапчастей, вы можете использовать модели машинного обучения, чтобы предсказать, какие продукты больше всего нужны вашим клиентам, и создать персонализированные маркетинговые кампании. С ML вы можете использовать такие данные, как недавние покупки, присутствие в социальных сетях и другие действия клиентов с личными данными, чтобы получить представление о предпочтениях клиентов и покупательском поведении.
Когда дело доходит до продаж, вы можете определить правильную цену, чтобы взимать плату с ваших клиентов в нужное время с динамическими и оптимизированными ценами. Добавьте к этому облачное CRM-решение, и ваши маркетинговые усилия можно будет оптимизировать, улучшив взаимодействие с клиентами и сотрудниками по всем каналам в режиме реального времени.
Почему машинное обучение?
Машинное обучение дает вам доступ к данным вашей компании и отрасли. С помощью этих данных технология способна помочь понять, как улучшить выполнение практически всех повседневных операций вашей компании.
При правильном внедрении облачное решение ML обеспечит прозрачность, необходимую для понимания и понимания сложностей вашей отрасли, чтобы вы могли процветать.
Чтобы узнать больше о том, как облачные сервисы могут помочь вашему бизнесу, свяжитесь с Meylah сегодня.
Фото через Shutterstock
Подробнее в: Спонсор 1
