Durch die Zusammenführung der Datenquellen, auf die in diesem Anwendungsfall verwiesen wird, können Teams berechnete Statistiken gewinnen oder Vorhersagemodelle mit Data Cloud ausführen, die es ihnen ermöglichen, intelligentere Entscheidungen zu treffen oder neue Automatisierungen voranzutreiben.
| Type | Description |
| Berechnete Statistiken | Entwickeln Sie Erkenntnisse wie Metriken zu Motorleistung und Verschleiß. Nutzen Sie Fahrzeugtelemetriedaten, um Erkenntnisse über die Fahrgewohnheiten der Kund:innen, die Standorthistorie der Kund:innen und die Fahrpräferenzen zu gewinnen. Kombinieren Sie die Fahrzeugwartungshistorie und Echtzeit-Leistungsdaten, um den Gesamtzustand eines Fahrzeugs genau zu beurteilen. Integrieren Sie Kaufdaten, Servicehistorie und Kredit-/Leasingzahlungen, um den Gesamtwert jedes Fahrers zu verstehen. |
| Prädiktive Modelle | Erstellen Sie Modelle, die Servicemitarbeiter:innen personalisierte Aktionen auf der Grundlage von Fahrzeugnutzungs- und Fahrpräferenzdaten bieten. Entwickeln Sie Modelle zur Vorhersage des bevorstehenden Wartungsbedarfs anhand von Fahrzeugzustandsdaten, damit Sie Servicetermine proaktiv planen können. Nutzen Sie Machine Learning-Modelle, um Kaufneigungsbewertungen zu entwickeln, die darauf hinweisen können, welche Upgrades für Ihre Kund:innen relevant sein könnten. |
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