Masinile pe care le conducem astazi au devenit digitale, pe masura ce sunt mecanice. Integrarea acestei tehnologii digitale face posibilă colectarea unor volume mari de date de la numeroasele dispozitive de monitorizare și conectare diferite din interiorul vehiculului.
Până în 2020, IHS Automotive estimează că 152 milioane de mașini conectate vor fi pe drum, generând 30 terabytes de date în fiecare zi. Întreprinderile mici din industria automobilelor pot utiliza aceste informații pentru a furniza servicii mai bune pentru repararea și întreținerea vehiculelor clienților lor.
$config[code] not foundCu tehnologia de învățare pe bază de nor (ML) și inteligența artificială (AI), magazinele de autoturisme și magazinele de reparații, precum și alte afaceri legate de autovehicule, au devenit mai eficiente decât oricând. Totul, de la backend-ul lor la operațiunile orientate spre client, este optimizat pentru a oferi cele mai bune servicii posibile.
Aceasta conduce piața pentru segmentul de hardware, software și segmente de servicii AI și ML pentru automobile să crească la 14 miliarde de dolari până în 2025, potrivit Tractica. În segmentul producătorilor de echipamente originale (OEM), McKinsey prognozează că va crește până la 215 miliarde USD anual în aceeași perioadă de prognoză.
Deci, cum pot întreprinderile mici să înceapă acum să utilizeze soluțiile ML și AI bazate pe cloud și să fie gata în viitor, pe măsură ce tehnologiile devin mai integrate în industria automobilelor, în dispozitivele de consum și în societate?
Cum învățarea mașinilor vă poate transforma afacerea auto
Iată cinci moduri în care acestea pot fi desfășurate.
Întreținere predictivă
Scopul sistemelor de întreținere predictivă este de a anticipa defecțiunile și chiar de a lua măsuri corective pentru a repara problemele - ÎNAINTE să se întâmple! Acest lucru poate include totul, de la pregătirea garanțiilor necesare pentru o eventuală eșecare planificată de a înlocui o parte potențial defectă înainte de termen.
Această previzibilitate mai mare înseamnă că clientul va ști când trebuie să aducă vehiculul în reparații. Nu vor fi prinsi in garda si pot face planuri in avans, astfel incat sa nu fie incomodati de lipsa de munca sau de o rupere in mijlocul autostrazii cu costuri suplimentare.
Previzualizarea de întreținere va evita sau reduce la minimum orele de întreruperi, precum și îmbunătățirea considerabilă a serviciilor pentru clienți, economisirea costurilor și, eventual, salvarea vieții clienților și a publicului pe drumuri.
Monitorizarea conditiei
În calitate de magazin de reparații, puteți începe acum să oferiți procese de monitorizare a condițiilor pentru a vă asigura că vehiculele clienților dvs. sunt în formă top-tip. Acesta este un serviciu cu valoare adăugată care va da conducătorilor auto liniște știind că mașina lor este de fapt monitorizată în mod regulat.
Fie cu senzori existenți, fie cu instalarea unei presiuni noi a uleiului, a temperaturii uleiului, a scurgerilor de ulei, a termostatului, a presiunii aerului sau a altor tipuri de senzori, unele funcții foarte importante pot fi monitorizate de la distanță pentru a vă avertiza imediat clienții.
Comunicarea și implicarea clienților
Toate aceste interacțiuni vor spori în mod natural comunicarea și implicarea clienților, iar soluțiile ML și AI bazate pe cloud vă vor permite să păstrați legătura cu aceștia fără probleme pe smartphone-urile, tabletele, calculatoarele și chiar în mașinile lor.
Întreprinderile mici din industria automobilelor pot acum să ofere experiențe foarte personalizate ale clienților de astăzi. Cu ajutorul învățării în mașină, întreprinderile vor putea oferi o experiență personalizată a clienților la scară, fără costul tradițional al centrelor de apel sau al altor operațiuni intensive.
Utilizatorii pot fi angajați cu sisteme de chat și sisteme AI prin trimiterea de interogări, efectuarea și verificarea rezervărilor, reamintind întreținerea sau repararea planificată, efectuarea de sondaje și multe altele.
Estimări corecte de reparare
Obținerea unei estimări uniforme de la magazinele de reparații auto este o provocare. Prin ML, este posibil să se dezvolte o soluție care să identifice piesele deteriorate, să evalueze deteriorările, să calculeze ce fel de reparații este necesar și să estimeze costul. Estimările pot fi obținute rapid și precis pentru mai multe evaluări profesionale.
Dacă un magazin dispune de această tehnologie, clienții vor ști că daunele sunt evaluate în mod obiectiv. Această caracteristică este suficientă pentru a conduce mai mulți clienți către ușile dvs. și pentru a crește vânzările.
Vânzări și marketing
Dacă rulați un magazin de piese auto, puteți utiliza modele de învățare automată pentru a prezice produsele pe care clienții dvs. vor cel mai mult și pentru a crea campanii de marketing personalizate. Prin ML, puteți utiliza date cum ar fi achizițiile recente, prezența socială a mass-media și alte activități ale clienților, cu detalii personale, pentru a obține informații despre preferințele clienților și comportamentul de cumpărare.
Când vine vorba de vânzări, puteți stabili prețul potrivit pentru a-ți percepe clienții la momentul potrivit cu prețuri dinamice și optimizate. Adăugați o soluție CRM bazată pe cloud în mix și eforturile dvs. de marketing pot fi optimizate prin îmbunătățirea comunicațiilor client și angajat pe toate canalele cu disponibilitate în timp real.
De ce învățarea mecanică?
Învățarea prin mașină vă oferă acces la datele din compania și industria dvs. Cu aceste date, tehnologia este capabilă să vină cu perspective pentru a îmbunătăți modul în care efectuați aproape toate operațiunile zilnice diferite ale companiei dvs.
Dacă este implementată corect, soluția ML bazată pe nor va oferi transparența de care aveți nevoie pentru a vedea și înțelege complexitatea industriei dvs., astfel încât să vă puteți dezvolta.
Pentru mai multe informații despre modul în care serviciile bazate pe cloud vă pot ajuta afacerea, contactați-l pe Meylah astăzi.
Fotografie prin Shutterstock
Mai mult în: Sponsorizat 1
