A ma már vezetett autók olyan digitálisak lettek, mint a mechanikusak. A digitális technológia integrálása lehetővé teszi, hogy nagy mennyiségű adatot gyűjtsön a jármű különböző monitorozási és csatlakoztatott eszközeiből.
2020-ra az IHS Automotive előrejelzése szerint 152 millió összekapcsolt gépkocsi lesz az úton, ami 30 terabájt adatot hoz létre minden nap. Az autóiparban működő kisvállalkozások használhatják ezt az információt, hogy jobb szolgáltatásokat nyújtsanak ügyfeleik járműveinek javításához és karbantartásához.
$config[code] not foundA felhőalapú gépi tanulás (ML) és a mesterséges intelligencia (AI) segítségével az autóalkatrész-áruházak és a javítóműhelyek, valamint az egyéb kapcsolódó autóipari vállalkozások egyre hatékonyabbá váltak, mint valaha. Mindent a hátterüktől az ügyfélközpontú műveletekig optimalizálják, hogy a lehető legjobb szolgáltatást nyújtsák.
Ez az autóipari AI és ML hardverek, szoftverek és szolgáltatások szegmenseinek piacát 2025-re 14 milliárd dollárra növeli a Tractica szerint. A Original Equipment Manufacturers (OEM) szegmensben McKinsey előrejelzése szerint 215 milliárd dollárra fog nőni ugyanazon előrejelzési időszakban.
Tehát hogyan kezdhetik a kisvállalkozások a felhőalapú ML és AI megoldások használatát most és készek legyenek, mivel a technológiák egyre inkább integrálódnak az autóiparba, a fogyasztói eszközökbe és a társadalom egészébe?
A gépi tanulás hogyan alakíthatja át az autóiparát
Az alábbiakban öt módon lehet telepíteni őket.
Prediktív karbantartás
A prediktív karbantartási rendszerek célja, hogy megjósolják a hibákat, és még a korrekciós intézkedéseket is megtegyék a problémák kiküszöbölésére. Ez magában foglalhatja mindazt, ami a szükséges garanciák előkészítésétől számít, még akkor is, ha a potenciálisan hibás részt a tervezett ütemezés előtt nem tervezik.
Ez a nagyobb kiszámíthatóság azt jelenti, hogy az ügyfél tudni fogja, mikor kell a járművet javítani. Nem fogják elkapni az őröket, és előre tervezhetik őket, így nem lesznek kényelmetlenek a hiányzó munka vagy az autópálya közepén, további költségekkel.
A prediktív karbantartás teljesen megakadályozza vagy minimalizálja a leállásokat, valamint jelentősen javítja az ügyfélszolgálatot, megtakarítja a költségeket, és esetleg megmenti az ügyfelek és a közönség életét az utakon.
Állapotfelügyelet
Javítóműhelyként most már elkezdheti az állapotfigyelő folyamatok kínálatát annak érdekében, hogy ügyfelei járművei csúcs alakúak legyenek. Ez egy olyan hozzáadott értékű szolgáltatás, amely a járművezetők számára a nyugalmat fogja tudni, mivel autójukat rendszeresen ellenőrzik.
Akár létező érzékelők, akár új olajnyomás, olajhőmérséklet, olajszivárgás, termosztát, légnyomás vagy más típusú érzékelők telepítése, néhány nagyon fontos funkció távoli felügyelete alatt áll, hogy figyelmeztesse az ügyfeleket a bajból.
Ügyfél kommunikáció és elkötelezettség
Mindezek a kölcsönhatások természetesen növelik az ügyfelek kommunikációját és elkötelezettségét, valamint a felhőalapú ML és AI megoldásokkal folyamatosan kapcsolatot tarthat velük az okostelefonjaikkal, táblagépeikkel, számítógépeivel és még az autóikban is.
Az autóiparban működő kisvállalkozások mostantól személyre szabott tapasztalatokkal szolgálhatnak a mai ügyfelek iránti keresletre. A gépi tanulás révén a vállalkozások személyre szabott ügyfélélményt tudnak nyújtani a call centerek vagy más munkaigényes műveletek hagyományos költségei nélkül.
A felhasználók chat-botokkal és AI-rendszerekkel foglalkozhatnak lekérdezések küldésével, találkozók készítésével és ellenőrzésével, emlékeztetve őket a tervezett karbantartásra vagy javításra, felmérések elvégzésére és még sok másra.
Pontos javítási becslések
A kiegyenlítő kihívás az automatikus javítóműhelyek egységes becslése. Az ML segítségével olyan megoldást lehet kialakítani, amely azonosítja a sérült részeket, értékeli a károkat, kiszámítja, hogy milyen javításra van szükség, és becsülje meg a költségeket. A becslések gyorsan és pontosan elkészíthetők a szakmai értékeléshez.
Ha egy üzlet rendelkezik ezzel a technológiával, az ügyfelek tudják, hogy a kárt objektív módon értékelik. Ez a funkció önmagában elég ahhoz, hogy több ügyfelet vezessen az ajtókhoz és növelje az értékesítést.
Kereskedelem és marketing
Ha autóalkatrész-tárolót futtat, a gépi tanulási modelleket felhasználhatja arra, hogy megjósolja az ügyfelek által leginkább kívánt termékeket, és személyre szabott marketingkampányokat hozzon létre. Az ML használatával olyan adatokat használhat, mint a közelmúltbeli vásárlások, a közösségi média jelenléte és egyéb ügyfelek tevékenysége személyes adatokkal, hogy betekintést nyerjenek a vásárlók preferenciáiba és a vásárlási magatartásba.
Az értékesítéssel kapcsolatban meg tudja határozni a megfelelő árat, hogy az ügyfeleket a megfelelő időben, dinamikus és optimalizált árképzéssel terhelje. Adjon hozzá felhőalapú CRM megoldást a keverékhez, és a marketing erőfeszítéseit optimalizálhatja azáltal, hogy az ügyfél és az alkalmazottak kommunikációját minden csatornán valós időben elérhetővé teszi.
Miért a gépi tanulás?
A gépi tanulás hozzáférést biztosít a vállalat és az iparág adataihoz. Ezekkel az adatokkal a technológia betekintést nyerhet ahhoz, hogy javítsa a vállalat szinte minden egyes napi működését.
Ha a felhőalapú ML-megoldás megfelelően megvalósításra kerül, az átláthatóságot az iparág bonyolultságának megértéséhez és megértéséhez nyújtja.
Ha többet szeretne megtudni arról, hogy a felhőalapú szolgáltatások hogyan segíthetik az üzleti tevékenységét, lépjen kapcsolatba a Meylával.
Fénykép a Shutterstock-on keresztül
További információ: Szponzorált 1
