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すべての旅(ジャーニー)でカスタマーエクスペリエンスを向上させる

ビッグテックの巨人は、製品と経験を向上させるためにデータを使用して支配しています。自動車業界は、データを分析して顧客体験を改善し、個々の選択肢を導くことによってこれをエミュレートすることができます。

Monica McDonnell
Monica McDonnell
2021年3月4日 6 分で読める
ビッグデータと自動車産業。
ビッグテックの巨大企業は、データを使用して製品とすべてのやり取りのエクスペリエンスを向上させることにより、市場を支配しています。彼らは、デジタルスレッドにあらゆるタッチポイントのデータを集め、確保し、維持しています。自動車業界は、すべてのジャーニーのデータを分析してカスタマーエクスペリエンスを向上させ、個々の選択を導くことで、これをエミュレートできます。

そのためには、自動車OEMは、コネクテッドカー、ブラウジング動作、および顧客アプリを活用して、ディーラー訪問以外の顧客に繋がる必要があります。従来のエンゲージメントモデルでは、車両のマーケティング、販売、サービスを含む、顧客とのすべての直接的なやり取りの合計は、車両の顧客体験全体の1%未満に相当します。ほんの少しの接触で、有意義で記憶に残る顧客関係を維持することは不可能です。

「ビッグテック」から学ぶ

Googleで検索したりeBayで買い物をしたり、iPhoneを使用したりすると、アクティビティのすべての詳細がキャプチャされます。このデータの分析は、あなたの個人的な経験を調整し、何百万もの 他の人の経験を強化するために使用されます。 この調整された魅力的なアプローチは、相互作用を促進し、より多くのデータを作成し、それがより良いエンゲージメントとパーソナライズにつながります。

コネクテッドカー、強化されたインフォテインメントシステム、車両アプリはすべて、個々の旅から顧客の洞察を構築できるデータを提供します。この豊富な統合された車両および顧客データのセットを組み合わせて、すべての顧客の車両ブランドでの日常の経験に影響を与えることができます。

統合された車両および顧客データの豊富なセットを展開して、車両ブランドに関するすべての顧客の日常の経験に影響を与えることができます。

ウェブサイトから始める

過去数年間、ブランドはWebサイトの双方向性と有用性を改善するために多大な時間を費やしてきました。製品構成、ビデオ、試乗予約、ディーラーの連絡先はすべて、顧客が購入の過程を進めるのに役立ちます。購入までのすべてのパスを実行するデジタルスレッドを作成すると、顧客のコンバージョン率が劇的に向上します。たとえば、ディーラーに電話をかける人のコンバージョンが早いことを理解すると、次のステップとして見込み客に電話をかけるように促すことができます。現在の顧客が新しい車の市場に出ていることを認識すると、ブランドのWebサイトでオンラインで検索を開始するように求められます。

コックピットで

デジタルスレッドがデータを接続してエクスペリエンスと収益性を向上させることができる2番目の領域は、車両のコックピット自体です。モバイルネットワーク事業者と複数のアプリは、すでにモビリティデータを顧客の知識に変換しています。旅行のタイミング、頻度、場所を知ることで、メッセージングのタイミングとコンテンツを改善し、アプリの操作を増やすために活用する貴重な情報が得られます。自動車会社は、顧客が車内で作成した膨大な数のデータを使用して、個々のエクスペリエンスを向上させ、ブランドロイヤルティを深めることができます。

現代の自動車では、パフォーマンスと車両の位置のすべての側面を監視するセンサーの数が増えています。これらからのデータは、人々がどのように運転するか、いつどこで運転するか、そして彼らが使用する機能と機能の全体像を構築するのに役立ちます。彼らはどのくらいの頻度で、どのくらいの期間、どのような状況でアダプティブクルーズコントロールを使用しますか?車線逸脱警報やその他のドライバー認識機能にどのように対応しますか?電話会社、銀行、小売業者と同様に、自動車OEMは、関連する付加価値サービスの提供を調整するために、顧客の人口統計、行動パターン、および行動を解釈することを学ぶ必要があります。 

アフターマーケットでの大量生産、利益率の高い製品

最新の車両はすべて、「ワイヤレス」アップグレード機能を備えています。製造時にすべてのハードウェアが組み込まれているため、お客様は後日、拡張機能を「スイッチオン」するか、ソフトウェアの改善に伴って新しい機能が追加されるかを選択できます。これにより、アフターマーケットにチャンスの世界が開かれます。アフターマーケットでは、通常、収益源は自動車販売よりも利益率が高くなります。ソフトウェアベースのアフターマーケット製品は、部品よりもさらに優れた利益率を持ち、この収益源を増やす大きなインセンティブを提供します。これらの機会には、OEMが個々の旅行中、旅行の直前、または旅行の直後にデータをキャプチャ、分析、および応答する必要があります。 

顧客データをテレマティクスと組み合わせると、幅広い新製品やサービスの的を絞ったプロモーションを可能にする洞察を得ることができます。

機能、サービス、さらにはエンジンの調整方法のさまざまな組み合わせを作成して、個別の市場またはセグメントの特定の要件を満たすことができます。中国の顧客はドイツの顧客とは異なる方法で運転しますか?そして、そのスタイルによりよく一致するように車をセットアップして、エクスペリエンスを向上させることができますか?年配のドライバーは、若いドライバーよりもドライバー支援機能を使用する可能性が高いですか?

自動車会社はすでにこれらの質問に答えるためのデータを持っていますが、顧客の完全な理解を妨げるいくつかの異なるシステムに閉じ込められています。これらのさまざまなデータをデジタルスレッドとして接続し、顧客とブランドの関係を変革して、所有サイクルの100%にわたる相互作用を可能にします。

車両データの関連性は、カスタマーエクスペリエンスに限定されません。製造に関する洞察を提供し、R&Dで使用する場合は、製品自体の機能と設計を推進することもできます。このシリーズの次のブログでは、このデータを使用して新しい製品、サービス、収益源を構築する方法について説明します。
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Monica McDonnell について

Monica McDonnell is a highly experienced consultant in the field of enterprise software, digital transformation and analytics. Her career has spanned Africa, the US and Europe with time spent on ERP and supply chain planning before focusing on delivering value from data. Monica advises on how to deliver business value by combining good data governance and advanced analytics technologies. Helping automotive companies understand how to release the full potential of Industry 4.0 technologies, and dramatically improve customer experience management as enabled by the connected vehicle is central to her role. Monica earned a BSc in Industrial Engineering from the University of Witwatersrand, and a MSc in Software Engineering from Oxford University. 

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