การผลิต

ใช้ประโยชน์จากข้อมูล IoT และการวัดระยะไกลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้า

  • เข้าถึงรายละเอียดลูกค้า เช่น ข้อมูลการติดต่อ วงจรชีวิตสินทรัพย์ ประวัติการสั่งซื้อ และคะแนนความภักดีในมุมมองที่รวบรวมเดียว
  • เชื่อมต่อช่องทางการมีส่วนร่วมของลูกค้าทั้งหมดเพื่อเพิ่มรายได้และความพึงพอใจของลูกค้า โดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ จะช่วยประเมินและแปลงลูกค้าเป้าหมายให้คุณและพันธมิตรของคุณโดยอัตโนมัติ
  • สร้างการเดินทางที่กำหนดเองสำหรับลูกค้าแต่ละรายที่สอดคล้องกับข้อมูลเชิงลึก เช่น แนวโน้มในการซื้อ การตั้งค่าการสื่อสาร และประเภทของโอกาส

แหล่งข้อมูลที่ใช้

การจับคำสั่งซื้อและการพาณิชย์
ช่องทางพันธมิตร
การตลาด
บุคคลที่สาม
กิจกรรมเทเลมาติกส์ IoT
ERP
ผลิตภัณฑ์

ใช้ข้อมูลเชิงลึกและการคาดการณ์

ด้วยการรวบรวมแหล่งข้อมูลที่อ้างอิงในกรณีการใช้งานนี้ ทีมงานสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกจากการคำนวณหรือรันโมเดลการทำนายด้วย Data Cloud ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้นหรือขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติใหม่ๆ

พิมพ์ คำอธิบาย
ข้อมูลเชิงลึกที่คำนวณ ติดตามรูปแบบการใช้ผลิตภัณฑ์และเชื่อมโยงกับคะแนนความพึงพอใจของลูกค้าหรือแนวโน้มที่จะซื้อซ้ำ ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงการพัฒนาผลิตภัณฑ์ ปรับปรุงการสนับสนุนลูกค้า และสร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลตามการใช้งานผลิตภัณฑ์แบบเรียลไทม์ ข้อมูลเชิงลึกที่คำนวณแล้วเหล่านี้ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถตัดสินใจโดยอิงตามข้อมูล ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า ซึ่งท้ายที่สุดจะนำไปสู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น
แบบจำลองเชิงทำนาย ระดับความพึงพอใจของลูกค้าโดยรวมที่คาดการณ์ได้ แนวโน้มที่จะซื้อหรืออัพเกรดผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ โดยอิงจากข้อมูลการใช้สินทรัพย์ ประวัติลูกค้า และข้อมูล ERP

ผลกระทบเป็นยังไงบ้าง?

รายได้ที่เพิ่มขึ้น
เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า (CSAT)
ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน
ลดการสูญเสียลูกค้า