Bugün kullandığımız arabalar mekanik oldukları kadar dijital hale geldi. Bu dijital teknolojinin entegrasyonu, araç içindeki birçok farklı izleme ve bağlı cihazdan büyük miktarda veri toplanmasını mümkün kılar.
2020 yılına kadar IHS Automotive, her gün 30 terabayt veri üreten yolda 152 milyon bağlantılı aracın olacağını tahmin ediyor. Otomotiv endüstrisindeki küçük işletmeler bu bilgileri müşterilerinin araçlarının onarımı ve bakımı için daha iyi hizmetler sunmak için kullanabilir.
$config[code] not foundBulut tabanlı makine öğrenmesi (ML) ve yapay zeka (AI) ile, otomobil parçaları depoları ve tamir atölyelerinin yanı sıra diğer otomotiv işletmeleri de her zamankinden daha verimli hale geldi. Arka uçlarından müşteriye dönük işlemlere kadar her şey, mümkün olan en iyi hizmeti sunmak için optimize edilmiştir.
Bu, Tractica’ya göre, otomotiv AI ve ML donanım, yazılım ve servis segmentlerinin 2025’te 2025 dolara çıkmasını sağlıyor. Orijinal Ekipman Üreticileri (OEM) segmentinde McKinsey, aynı tahmin döneminde yıllık 215 milyar dolara çıkacağını öngörüyor.
Peki, küçük işletmeler şimdi bulut tabanlı ML ve AI çözümlerini kullanmaya nasıl başlayabilir ve teknolojiler otomotiv endüstrisi, tüketici cihazları ve bir bütün olarak topluma daha entegre hale geldikçe geleceğe hazır olabilir mi?
Makine Öğrenimi Otomotiv İşinizi Nasıl Dönüştürebilir?
İşte konuşlandırmanın beş yolu.
Öngörücü bakım
Tahmini bakım sistemlerinin amacı, arızaları tahmin etmek ve hatta sorunları çözmek için düzeltici önlemler almaktır - OLMADAN ÖNCE! Bu, planlanmış bir başarısızlık için gerekli önlemleri hazırlamaktan, zamanından önce potansiyel olarak arızalı bir parçanın değiştirilmesine kadar her şeyi içerebilir.
Bu daha yüksek tahmin edilebilirlik, müşterinin aracı tamir için ne zaman getirmesi gerektiğini bilmesi anlamına gelir. Korunmayacaklar ve vaktinden önce planlar yapabilirler, böylece eksik işler veya otoyolun ortasındaki bir aksama nedeniyle ek maliyetlerle aksamaya uğramazlar.
Tahmini bakım, arıza sürelerini tamamen önler veya en aza indirir, ayrıca müşteri hizmetlerini büyük ölçüde geliştirir, maliyetlerden tasarruf eder ve müşterilerinizin ve halkın yoldaki hayatını kurtarır.
Durum İzleme
Bir tamirhane olarak, müşterilerinizin araçlarının en üst düzeyde olduğundan emin olmak için durum izleme süreçleri sunmaya başlayabilirsiniz. Bu, araçların gerçekte düzenli olarak izlendiğini bilerek, sürücülere gönül rahatlığı sağlayacak bir katma değer hizmetidir.
Mevcut sensörlerde veya yeni yağ basıncı, yağ sıcaklığı, yağ sızıntısı, termostat, hava basıncı veya diğer sensör tipleri olsun, müşterilerinizi derhal derhal uyarmak için çok önemli bazı işlevler uzaktan izlenebilir.
Müşteri İletişimi ve Bağlılığı
Tüm bu etkileşimler doğal olarak müşteri iletişimini ve katılımını artıracak ve bulut tabanlı ML ve AI çözümleriyle akıllı telefonlarında, tabletlerinde, PC'lerinde ve hatta araçlarında sorunsuz bir şekilde onlarla iletişimde kalabilirsiniz.
Otomotiv endüstrisindeki küçük işletmeler artık günümüz müşterilerinin talep ettiği kişiselleştirilmiş deneyimler sağlayabilir. Makine öğrenimi ile işletmeler, geleneksel çağrı merkezi masrafları veya diğer emek yoğun operasyonlar olmadan kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi sunabileceklerdir.
Kullanıcılar, sorgu göndererek, randevu alarak ve onaylayarak, zamanlanmış bakım veya onarımı hatırlatarak, anketler ve daha fazlasını yaparak sohbet ve AI sistemleriyle meşgul olabilirler.
Doğru Onarım Tahminleri
Oto tamir atölyelerinden tek tip bir tahmin almak çok zor. ML ile hasarlı parçaları tanımlayabilecek, hasarı değerlendirebilecek, ne tür bir onarım gerektiğini hesaplayabilecek ve maliyeti tahmin edebilecek bir çözüm geliştirmek mümkündür. Tahminler, daha profesyonel değerlendirmeler için hızlı ve doğru bir şekilde üretilebilir.
Bir mağazada bu teknolojinin bulunması durumunda, müşteriler hasarın objektif olarak değerlendirildiğini bilirler. Bu özellik tek başına kapınıza daha fazla müşteri çekmeniz ve satışlarınızı artırmanız için yeterlidir.
Satış ve Pazarlama
Bir otomobil parçaları mağazası kullanıyorsanız, müşterilerinizin en çok istediği ürünleri tahmin etmek ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları oluşturmak için makine öğrenme modellerini kullanabilirsiniz. ML ile, müşteri tercihleri ve satın alma davranışları hakkında bilgi edinmek için son alışverişler, sosyal medya varlığı ve kişisel detaylarla diğer müşteri aktiviteleri gibi verileri kullanabilirsiniz.
Satış söz konusu olduğunda, müşterilerinizi doğru zamanda, dinamik ve optimize fiyatlandırma ile şarj etmek için doğru fiyatı belirleyebilirsiniz. Karışıma bulut tabanlı bir CRM çözümü ekleyin; pazarlama çabalarınız, gerçek zamanlı kullanılabilirliği olan tüm kanallarda müşteri ve çalışan iletişimi geliştirilerek optimize edilebilir.
Neden Makine Öğrenmesi?
Makine öğrenmesi, şirketinizdeki ve endüstrideki verilere erişmenizi sağlar. Bu verilerle, teknoloji, şirketinizin farklı günlük işlemlerinin neredeyse tamamını gerçekleştirme şeklinizi geliştirmek için öngörülerde bulunabilir.
Düzgün bir şekilde uygulanırsa, bulut tabanlı bir ML çözümü, endüstrinizin karmaşıklıklarını görmeniz ve anlamanız için ihtiyacınız olan şeffaflığı sağlar;
Bulut tabanlı hizmetlerin işinize nasıl yardımcı olabileceği hakkında daha fazla bilgi için, bugün Meylah ile iletişim kurun.
Shutterstock üzerinden fotoğraf
Daha fazla: Sponsorlu 1
