Bilarna vi kör idag har blivit lika digitala som de är mekaniska. Integreringen av denna digitala teknik gör det möjligt att samla stora datamängder från de många olika övervaknings- och anslutna enheterna inom fordonet.
I 2020 förutspår IHS Automotive att 152 miljoner anslutna bilar kommer att vara på vägen som genererar 30 terabyte data varje dag. Småföretag inom bilindustrin kan använda denna information för att leverera bättre service för reparation och underhåll av sina kunders fordon.
$config[code] not foundMed molnbaserad maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI) har butiksaffärer och reparationsbutiker, liksom andra relaterade fordonsföretag, blivit effektivare än någonsin. Allt från deras backend till kundernas verksamhet är optimerad för att ge bästa möjliga service.
Detta driver marknaden för automotive AI och ML hårdvara, mjukvara och servicesegment att växa till 14 miljarder dollar år 2025, enligt Tractica. I segmentet Original Equipment Manufacturers (OEMs), projicerar McKinsey att det kommer att växa till 215 miljarder dollar årligen under samma prognosperiod.
Så hur kan småföretag börja använda cloud-baserade ML och AI-lösningar nu och vara framtida redo, eftersom tekniken blir mer integrerad i fordonsindustrin, konsumentenheter och samhället som helhet?
Hur maskinlärning kan omvandla din fordonsindustri
Här är fem sätt att de kan användas.
Prediktivt underhåll
Syftet med prediktiva underhållssystem är att förutsäga misslyckanden och till och med vidta korrigerande åtgärder för att lösa problem - innan de händer! Detta kan innehålla allt från att förbereda nödvändiga skyddsåtgärder för att även ett planerat misslyckande att ersätta en eventuellt defekt del före schemat.
Denna högre förutsägbarhet innebär att kunden kommer att veta när de behöver ta in fordonet för reparationer. De kommer inte att bli avskydda och de kan göra planer i förväg så att de inte kommer att bli obehagliga för misslyckade arbeten eller avbrott i mitten av motorvägen med extra kostnader.
Prediktivt underhåll kommer helt eller delvis att undvika eller minimera nedtider samt förbättra kundservicen, spara kostnaderna och eventuellt spara dina kunders och allmänhetens liv på vägarna.
Tillståndsövervakning
Som en reparationsbutik kan du nu erbjuda tillståndsövervakningsprocesser för att säkerställa att dina kunders fordon är i toppform. Detta är ett mervärdestjänst som kommer att ge förare sinnesro att veta att deras bil faktiskt övervakas regelbundet.
Oavsett om det finns befintliga sensorer eller installation av nytt oljetryck, oljetemperatur, oljeläckage, termostat, lufttryck eller andra typer av sensorer, kan några väldigt viktiga funktioner övervakas på distans för att varna dina kunder direkt för problem.
Kundkommunikation och förlovning
Alla dessa interaktioner kommer naturligtvis att öka kundkommunikation och engagemang, och med molnbaserade ML och AI-lösningar kan du hålla kontakten med dem smidigt på sina smartphones, tabletter, datorer och även i sina bilar.
Småföretag inom fordonsindustrin kan nu erbjuda mycket personliga upplevelser dagens kunder efterfrågar. Med maskininlärning kommer företagen att kunna leverera en personlig kundupplevelse i skala utan den traditionella kostnaden för call centers eller annan arbetsintensiv verksamhet.
Användare kan vara förlovade med chatbots och AI-system genom att skicka frågor, göra och verifiera möten, påminna dem om planerat underhåll eller reparation, genomföra undersökningar och mycket mer.
Noggranna reparationsberäkningar
Att få en enhetlig uppskattning från bilverkstäder är en utmaning. Med ML är det möjligt att utveckla en lösning som kan identifiera de skadade delarna, utvärdera skadan, beräkna vilken typ av reparation som behövs och beräkna kostnaden. Uppskattningar kan produceras snabbt och noggrant för mer professionella bedömningar.
Om en butik har denna teknik på plats, kommer kunderna att veta att skadan utvärderas objektivt. Den här funktionen är enbart för att driva fler kunder till dina dörrar och öka försäljningen.
Försäljning och marknadsföring
Om du kör en auto parts butik kan du använda maskininlärningsmodeller för att förutse de produkter dina kunder vill ha mest och skapa personliga marknadsföringskampanjer. Med ML kan du använda data som nyligen inköp, närvaro av sociala medier och annan kundaktivitet med personliga uppgifter för att få insikter om kundernas preferenser och köpbeteende.
När det gäller försäljning kan du bestämma rätt pris för att debitera dina kunder vid rätt tillfälle med dynamisk och optimerad prissättning. Lägg till en molnbaserad CRM-lösning i mixen, och dina marknadsföringsinsatser kan optimeras genom att förbättra kund- och medarbetarkommunikation över alla kanaler med tillgänglighet i realtid.
Varför Maskininlärning?
Maskininlärning ger dig tillgång till data i ditt företag och bransch. Med denna data kan tekniken komma med insikter för att förbättra hur du utför nästan alla olika dagliga verksamheter i ditt företag.
Om det är korrekt implementerat, kommer en molnbaserad ML-lösning att ge den transparens du behöver se och förstå komplexiteten i din bransch så att du kan trivas.
För mer om hur molnbaserade tjänster kan hjälpa ditt företag, kontakta Meylah idag.
Foto via Shutterstock
Mer i: Sponsrat 1
