기계 학습은 자동차 비즈니스를 변화시킬 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

오늘날 우리가 운전하는 자동차는 기계처럼 디지털화되었습니다. 이 디지털 기술을 통합함으로써 차량 내 여러 모니터링 및 연결된 장치에서 많은 양의 데이터를 수집 할 수 있습니다.

2020 년까지 IHS Automotive는 1 억 2 천 5 백만 대의 연결 차량이 매일 30 테라 바이트의 데이터를 생성 할 것으로 예상하고 있습니다. 자동차 업계의 중소기업은이 정보를 사용하여 고객 차량의 수리 및 유지 보수를위한보다 나은 서비스를 제공 할 수 있습니다.

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클라우드 기반 기계 학습 (ML) 및 인공 지능 (AI)을 사용하여 자동차 부품 상점 및 수리점뿐만 아니라 기타 관련 자동차 사업도 그 어느 때보 다 효율적으로되었습니다. 백엔드에서부터 고객 중심 운영에 이르기까지 모든 것이 최상의 서비스를 제공 할 수 있도록 최적화되었습니다.

Tractica에 따르면 이것은 자동차 AI 및 ML 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스 부문의 시장이 2025 년까지 140 억 달러까지 성장할 것으로 기대하고 있습니다. OEM (Original Equipment Manufacturers) 부문에서 McKinsey는 동일한 예측 기간에 매년 2,150 억 달러까지 성장할 것으로 예상하고 있습니다.

그렇다면 중소기업이 어떻게 클라우드 기반 ML 및 AI 솔루션을 사용하고 자동차 산업, 소비자 장치 및 사회 전체에 기술이 통합되면서 미래에 대비할 수 있을까요?

기계 학습이 자동차 비즈니스를 어떻게 변화시킬 수 있습니까?

다음은 5 가지 배포 방법입니다.

예측 유지 보수

예측 유지 보수 시스템의 목적은 장애를 예측하고 문제를 수정하기위한 시정 조치를 취하는 것입니다. 여기에는 계획된 실패조차도 필요한 안전 장치를 준비하는 것부터 예정보다 먼저 결함이있는 부분을 교체하는 것까지 포함될 수 있습니다.

예측 가능성이 높다는 것은 수리를 위해 차량을 가져와야 할 때 고객이 알 수 있음을 의미합니다. 그들은 경비에 휩쓸 리지 않고 사전에 계획을 세울 수 있으므로 누락 된 일이나 추가 비용으로 고속도로 중간에 고장을 일으켜 불편을 겪지 않아도됩니다.

예측 유지 보수는 가동 중지 시간을 완전히 피하거나 최소화 할뿐만 아니라 고객 서비스를 크게 개선하고 비용을 절감하며 도로에서 고객과 일반 대중의 생명을 구할 수 있습니다.

상태 모니터링

수리점으로서 이제 고객의 차량이 첨단 형태인지 확인하기 위해 상태 모니터링 프로세스를 시작할 수 있습니다. 이것은 자동차가 실제로 정기적으로 모니터링되고 있음을 알면 운전자가 안심할 수있는 부가가치 서비스입니다.

기존 센서 또는 새로운 오일 압력, 오일 온도, 오일 누설, 온도 조절기, 기압 또는 기타 유형의 센서의 설치 여부에 관계없이 고객에게 즉시 문제를 경고하기 위해 일부 중요한 기능을 원격으로 모니터링 할 수 있습니다.

고객 커뮤니케이션 및 참여

이러한 모든 상호 작용은 자연스럽게 고객과의 커뮤니케이션 및 참여를 늘리고 클라우드 기반 ML 및 AI 솔루션을 통해 스마트 폰, 태블릿, PC 및 심지어 자동차에서도 원활하게 연락 할 수 있습니다.

자동차 산업의 중소기업은 현재 오늘날의 고객 요구에 고도로 개인화 된 경험을 제공 할 수 있습니다. 기계 학습을 통해 기업은 전통적인 콜 센터 또는 기타 노동 집약적 인 비용없이 개인화 된 고객 경험을 대규모로 제공 할 수 있습니다.

사용자는 질의를 보내고, 약속을 작성하고 확인하고, 예정된 유지 보수 또는 수리를 상기시키고, 설문 조사 등을 실시하여 봇봇과 인공 지능 시스템에 참여할 수 있습니다.

정확한 수리 견적

자동차 수리점에서 일괄 견적을 얻는 것은 어려운 일입니다. ML을 사용하면 손상된 부품을 식별하고 손상을 평가하며 어떤 종류의 수리가 필요한지 계산하고 비용을 예측할 수있는 솔루션을 개발할 수 있습니다. 견적을 신속하고 정확하게 작성하여보다 전문적인 평가를받을 수 있습니다.

상점에서이 기술을 사용하면 고객은 손상이 객관적으로 평가되고 있음을 알 수 있습니다. 이 기능만으로도 고객을 더 많이 확보하고 판매를 늘릴 수 있습니다.

영업 및 마케팅

자동차 부품 상점을 운영하는 경우 기계 학습 모델을 사용하여 고객이 가장 원하는 제품을 예측하고 개인화 된 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다. ML을 사용하면 고객의 선호도 및 구매 행동에 대한 통찰력을 얻기 위해 최근 구매, 소셜 미디어 존재 및 기타 개인 활동과 관련된 데이터를 사용할 수 있습니다.

판매와 관련하여 동적 가격 및 최적화 된 가격으로 적시에 고객에게 청구 할 적절한 가격을 결정할 수 있습니다. 클라우드 기반 CRM 솔루션을 믹스에 추가하면 실시간 가용성을 통해 모든 채널에서 고객 및 직원 간의 커뮤니케이션을 개선함으로써 마케팅 활동을 최적화 할 수 있습니다.