自動車

一元化された車両、ディーラー、顧客のデータにもとづいた対応を実現

  • チームは、顧客、ディーラー、車両のデータを包括的に把握できます。
  • アクティビティデータとスコアカードを使用して異常や傾向、機会を明確化し、先を見越して顧客に対応します。
  • すべての従業員が包括的な顧客情報にアクセスできるようにすることで、チームと事業部門間のコミュニケーションを容易にします。

ユースケースのサマリー

顧客、車両、ディーラーに関するデータを統合し、包括的に表示することにより、体験の向上、収益の最大化、ビジネスにおけるスマートな意思決定を実現します。

使用するデータソース

プロファイルデータ
テレマティック
ウェブサイト/モバイル
販売金融データ
購入データ
サービス対応
車両に関する好み
試乗履歴
ローン/リース履歴と支払い

インサイトと予測を活用

本ユースケースで参照されるデータソースをまとめることで、チームは計算されたインサイトを構築したり、Data Cloudで予測モデルを実行したりして、より賢明なスマートな意思決定を行ったり、新たな自動化を推進したりすることができます。

タイプ 説明
インサイトの割り出し エンジン性能や部品の消耗の指標などのインサイトを抽出。車両テレメトリーデータを使用して、顧客の運転習慣、位置情報履歴、運転の好みに関連するインサイトを構築します。また、車両のメンテナンス履歴とリアルタイムのパフォーマンスデータを組み合わせて、車両の全体的な健全性を正確に評価します。購入データ、サービス履歴、ローン/リースの支払い情報を統合して、すべてのドライバーの総合価値を把握します。
予測的モデル 車両の使用状況と運転に関する嗜好のデータにもとづいてパーソナライズされた、次に取るべきベストアクションをサービス担当者に提供するモデルを構築します。車両の健全性データを使用して今後のメンテナンスニーズを予測するのに役立つ開発者モデルにより、先を見越してサービスの予約をスケジュールできます。機械学習モデルを活用して、顧客に関連する可能性のあるアップグレードを提案できる、購入傾向スコアを開発します。

もたらされる効果

顧客エンゲージメントの向上
顧客満足度(CSAT)の向上
ディーラーの生産性向上
より効率的なサービスコスト
顧客によるセルフサービスの増加
従業員の生産性向上
ITコストを削減
市場投入までの時間を短縮