Los autos que conducimos hoy se han vuelto tan digitales como mecánicos. La integración de esta tecnología digital permite recopilar grandes volúmenes de datos de los diferentes dispositivos de monitoreo y conexión dentro del vehículo.
Para 2020, IHS Automotive predice que 152 millones de autos conectados estarán en la carretera generando 30 terabytes de datos cada día. Las pequeñas empresas de la industria automotriz pueden usar esta información para brindar mejores servicios para la reparación y el mantenimiento de los vehículos de sus clientes.
$config[code] not foundCon el aprendizaje basado en la nube (ML) y la inteligencia artificial (AI), las tiendas de autopartes y talleres de reparación, así como otras empresas automotrices relacionadas, se han vuelto más eficientes que nunca. Todo, desde su backend hasta las operaciones orientadas al cliente, se está optimizando para proporcionar el mejor servicio posible.
Esto está impulsando el mercado para que los segmentos de hardware, software y servicios de IA y ML automotrices crezcan a $ 14 mil millones para 2025, según Tractica. En el segmento de fabricantes de equipos originales (OEM, por sus siglas en inglés), McKinsey proyecta que crecerá a $ 215 mil millones anuales para el mismo período de pronóstico.
Entonces, ¿cómo pueden las pequeñas empresas comenzar a utilizar soluciones basadas en la nube de ML y AI ahora y prepararse para el futuro a medida que las tecnologías se integren más en la industria automotriz, los dispositivos de consumo y la sociedad en general?
Cómo el aprendizaje automático puede transformar su negocio automotriz
Aquí hay cinco formas en que se pueden implementar.
Mantenimiento predictivo
El propósito de los sistemas de mantenimiento predictivo es predecir fallas e incluso tomar medidas correctivas para solucionar problemas, ¡ANTES de que ocurran! Esto puede incluir todo, desde preparar las salvaguardas necesarias incluso para una falla planificada hasta reemplazar una parte potencialmente defectuosa antes de lo programado.
Esta mayor previsibilidad significa que el cliente sabrá cuándo debe llevar el vehículo para reparaciones. No serán atrapados con la guardia baja y pueden hacer planes con anticipación para que no sufran inconvenientes por faltar al trabajo o por una avería en medio de la carretera con costos adicionales.
El mantenimiento predictivo evitará o minimizará por completo el tiempo de inactividad y mejorará en gran medida el servicio al cliente, ahorrará costos y posiblemente salvará la vida de sus clientes y del público en las carreteras.
Monitoreo de condición
Como taller de reparaciones, ahora puede comenzar a ofrecer procesos de monitoreo de condición para asegurarse de que los vehículos de sus clientes estén en óptimas condiciones. Este es un servicio de valor agregado que le dará tranquilidad a los conductores al saber que su automóvil está siendo monitoreado regularmente.
Ya sea con sensores existentes o con la instalación de nuevos valores de presión de aceite, temperatura de aceite, fugas de aceite, termostato, aire u otros tipos de sensores, algunas funciones muy importantes se pueden monitorear de forma remota para advertir a los clientes de inmediato sobre problemas.
Comunicación y compromiso con el cliente
Todas estas interacciones naturalmente aumentarán la comunicación y el compromiso del cliente, y con las soluciones de inteligencia artificial y de inteligencia basadas en la nube, puede mantenerse en contacto con ellos sin problemas en sus teléfonos inteligentes, tabletas, PC e incluso en sus autos.
Las pequeñas empresas en la industria automotriz ahora pueden brindar experiencias altamente personalizadas que los clientes demandan en la actualidad. Con el aprendizaje automático, las empresas podrán ofrecer una experiencia personalizada al cliente a escala sin el costo tradicional de los centros de llamadas u otras operaciones que requieren mucha mano de obra.
Los usuarios pueden participar en chatbots y sistemas de AI enviando consultas, haciendo y verificando citas, recordándoles el mantenimiento o reparación programados, realizando encuestas y mucho más.
Estimaciones de reparación precisa
Obtener un presupuesto uniforme de los talleres de reparación de automóviles es un desafío. Con ML, es posible desarrollar una solución que pueda identificar las partes dañadas, evaluar el daño, calcular qué tipo de reparación se necesita y estimar el costo. Las estimaciones se pueden producir de forma rápida y precisa para evaluaciones más profesionales.
Si una tienda tiene esta tecnología implementada, los clientes sabrán que el daño se está evaluando objetivamente. Esta función por sí sola es suficiente para atraer más clientes a sus puertas y aumentar las ventas.
Ventas y marketing
Si está ejecutando una tienda de autopartes, puede usar modelos de aprendizaje automático para predecir los productos que más desean sus clientes y crear campañas de marketing personalizadas. Con ML, puede usar datos como compras recientes, presencia en redes sociales y otra actividad del cliente con detalles personales para obtener información sobre las preferencias del cliente y el comportamiento de compra.
Cuando se trata de ventas, puede determinar el precio correcto para cobrar a sus clientes en el momento adecuado con precios dinámicos y optimizados. Agregue una solución de CRM basada en la nube a la mezcla, y sus esfuerzos de marketing se pueden optimizar al mejorar las comunicaciones de los clientes y empleados en todos los canales con disponibilidad en tiempo real.
¿Por qué Machine Learning?
El aprendizaje automático le da acceso a los datos de su empresa y de su industria. Con estos datos, la tecnología puede aportar ideas para mejorar la forma en que lleva a cabo casi todas las diferentes operaciones diarias de su empresa.
Si se implementa correctamente, una solución ML basada en la nube proporcionará la transparencia que necesita para ver y comprender las complejidades de su industria para que pueda prosperar.
Para obtener más información sobre cómo los servicios basados en la nube pueden ayudar a su empresa, comuníquese hoy con Meylah.
Foto a través de Shutterstock
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