De biler, vi kører i dag, er blevet så digitale, som de er mekaniske. Integrationen af denne digitale teknologi gør det muligt at indsamle store datamængder fra de mange forskellige overvågnings- og tilsluttede enheder inden for køretøjet.
I 2020 forudsiger IHS Automotive, at 152 millioner forbundne biler vil være på vej, der genererer 30 terabyte data hver eneste dag. Små virksomheder i bilindustrien kan bruge disse oplysninger til at levere bedre service til reparation og vedligeholdelse af deres kunders køretøjer.
$config[code] not foundMed skybaseret maskinindlæring (ML) og kunstig intelligens (AI) er autoforhandlere og reparationsvirksomheder samt andre relaterede bilindustrier blevet mere effektive end nogensinde. Alt fra deres backend til kundeorienterede operationer optimeres for at give den bedst mulige service.
Dette kører markedet for automotive AI og ML hardware, software og servicesegmenter til at vokse til 14 milliarder dollar i 2025, ifølge Tractica. I segmentet Original Equipment Manufacturers (OEMs), projicerer McKinsey, at det vil vokse til 215 milliarder dollar årligt i samme prognoseperiode.
Så hvordan kan små virksomheder begynde at bruge cloud-baserede ML og AI løsninger nu og være klar i fremtiden, da teknologierne bliver mere integreret i bilindustrien, forbrugerenheder og samfundet som helhed?
Hvordan Machine Learning kan omdanne din bilindustri
Her er fem måder, de kan indsættes på.
Prediktiv vedligeholdelse
Formålet med prædiktive vedligeholdelsessystemer er at forudsige fejl og endog tage korrigerende handlinger for at løse problemer - FØR de sker! Dette kan omfatte alt fra at forberede de nødvendige sikkerhedsforanstaltninger til selv en planlagt manglende udskiftning af en potentielt defekt del forud for tidsplanen.
Denne højere forudsigelighed betyder, at kunden ved, hvornår de skal bringe køretøjet ind til reparationer. De bliver ikke fanget og de kan lave planer på forhånd, så de ikke bliver ubehagelige ved manglende arbejde eller ved en pause ned midt på motorvejen med ekstra omkostninger.
Prediktiv vedligeholdelse vil helt undgå eller minimere nedetider samt forbedre kundeservice væsentligt, spare omkostninger og muligvis redde livet for dine kunder og offentligheden på vejene.
Tilstand overvågning
Som reparationsvirksomhed kan du nu tilbyde betingelsesovervågningsprocesser for at sikre, at dine kunders køretøjer er i topform. Dette er en merværdi service, der giver chauffør ro i sindet, at deres bil faktisk overvåges regelmæssigt.
Uanset om det er med eksisterende sensorer eller installation af nyt olietryk, olietemperatur, olielækage, termostat, lufttryk eller andre typer sensorer, kan nogle meget vigtige funktioner overvåges eksternt for at advare dine kunder straks for problemer.
Kundekommunikation og engagement
Alle disse interaktioner vil naturligvis øge kundekommunikation og engagement, og med cloud-baserede ML og AI-løsninger kan du holde kontakten med dem problemfrit på deres smartphones, tablets, pc'er og endda i deres biler.
Små virksomheder i bilindustrien kan nu tilbyde meget personlige oplevelser, som dagens kunder efterspørger. Med maskinindlæring vil virksomhederne kunne levere en personlig kundeoplevelse i skala uden de traditionelle omkostninger til callcentre eller andre arbejdskrævende operationer.
Brugere kan være involveret i chatbots og AI-systemer ved at sende forespørgsler, foretage og verificere aftaler, minde dem om planlagt vedligeholdelse eller reparation, gennemføre undersøgelser og meget mere.
Nøjagtige reparationsoverslag
At få et ensartet skøn fra auto-værksteder er en udfordring. Med ML er det muligt at udvikle en løsning, som kan identificere de beskadigede dele, vurdere skaden, beregne, hvilken type reparation der er brug for og anslå omkostningerne. Estimater kan produceres hurtigt og præcist til mere professionelle vurderinger.
Hvis en butik har denne teknologi på plads, vil kunderne vide, at skaden evalueres objektivt. Denne egenskab alene er nok til at køre flere kunder til dine døre og øge salget.
Salg og markedsføring
Hvis du kører en auto parts butik, kan du bruge maskinindlæringsmodeller til at forudsige de produkter, dine kunder ønsker mest og skabe personlige marketingkampagner. Med ML kan du bruge data som nylige indkøb, tilstedeværelse af sociale medier og anden kundeaktivitet med personlige oplysninger for at få indblik i kundepræferencer og købsadfærd.
Når det kommer til salg, kan du bestemme den rigtige pris til at opkræve dine kunder på det rigtige tidspunkt med dynamisk og optimeret prisfastsættelse. Tilføj en cloud-baseret CRM-løsning til mixen, og din marketingindsats kan optimeres ved at forbedre kunde- og medarbejderkommunikation på tværs af alle kanaler med tilgængelighed i realtid.
Hvorfor Maskinindlæring?
Maskinindlæring giver dig adgang til dataene i din virksomhed og industri. Med disse data er teknologien i stand til at komme med indsigt for at forbedre den måde, hvorpå du udfører næsten alle de forskellige daglige aktiviteter i din virksomhed.
Hvis korrekt implementeret, giver en skybaseret ML-løsning den gennemsigtighed, du har brug for at se og forstå kompleksiteten i din branche, så du kan trives.
For mere om, hvordan cloud-baserede tjenester kan hjælpe din virksomhed, kontakt Meylah i dag.
Foto via Shutterstock
Mere i: Sponsoreret 1
