
汽車業
對統一的車輛、經銷商和客戶數據採取行動。
- 讓團隊能夠完全掌握客戶、經銷商和車輛資料。
- 使用活動數據和計分板來主動吸引客戶,以顯示異常、趨勢和機會。
- 通過讓每個人都能獲得相同的整體客戶視野,促進團隊和業務單位之間的更輕鬆溝通。
透過將此使用案例中參考的資料來源匯集在一起,團隊可以建立計算洞察,或使用 Data Cloud 執行預測模型,這將使他們能夠做出更明智的決策或推動新的自動化。
類型 | 描述 |
計算洞察 | 開發引擎效能和磨損指標等深入分析。 使用車輛遠程測試資料來建立與客戶駕駛習慣、客戶位置歷史記錄和駕駛偏好相關的見解。 結合車輛維護歷史記錄和即時性能數據,以準確評估車輛的整體健康狀況。 整合購買資料、服務歷史記錄和貸款/租賃付款,以了解每個駕駛員的總價值。 |
預測模型 | 建立模型,根據車輛使用情況和駕駛偏好資料,為服務代理提供個人化的下一步最佳動作。 開發人員模型可利用車輛健康資料來預測即將到來的維護需求,以便您可以準確地安排服務預約。 利用機器學習模型來發展購買分數的傾向,以建議哪些升級可能與您的客戶相關。 |