自動車のビッグデータ：それを活用する5つの方法

ビッグデータは、自動車会社にとって大きなチャンスです。 ますます高度な分析のおかげで、定性的および定量的、構造化および非構造化の膨大な量の情報が解釈され、マーケティングから生産、アフターマーケットからアフターセールスまでのバリューチェーン全体に沿った成長と開発の機会を特定するための有用な知識が抽出されますサービス。

ビッグデータは、はるかに正確で、安全で、効率的で、持続可能な生産および経済モデルを可能にしますが、このデータの規模と複雑さを管理することは、依然として克服すべき課題です。

自動車のプレーヤーは、ソーシャルメディアなどの外部ソースからの情報であれ、侵入できない企業のサイロに限定されている情報であれ、すべての情報を完全に制御するために必要なツールを備えている必要があります。 この方法でのみ、プロセスを最適化し、顧客の要求に応え、業績を向上させるためにそれを完全に活用することができます。

自動車業界でビッグデータを活用する方法を探る前に、少し立ち止まってみましょう。 ビッグデータとは？ そして、なぜそれはそのような貴重なリソースなのですか？

ビッグデータとは？ どうしてそれが重要ですか？

ガートナーの「ビッグデータ」の定義から始めましょう。「ビッグデータとは、洞察力の強化を可能にする費用対効果の高い革新的な情報処理を必要とする、大量の高速および/または多様な情報資産です。意思決定とプロセスの自動化。」

何よりもまず、「ビッグデータ」とは、構造化されたものとされていないものの両方で、膨大な量のデータを表します。 この表現はかなり新しいものですが、はるかに古い現実を表しています。企業が常に大規模なデータセットを処理する必要があり、何十年もの間、スプレッドシートや紙のフォームを使用してビジネスや顧客の情報を追跡する方法を考えてみてください。 現在の違いは、ビッグデータから必要な洞察を得て、消費者とブランド間の実際の相互作用とオンラインおよびオフラインの行動に基づいてより多くの情報に基づいた意思決定を行うためのツールと技術的専門知識があることです。 ビッグデータは、これらの各消費者の声を聞くことを可能にします。

ますます高度な分析によって可能になるこの「強化された」リスニングから、組織や企業は、次のことを目的とした行動を取るために必要な知識を抽出することができます。

• 内部プロセスと構造を合理化してより効率的にする
• 外の世界へのタイムリーで効果的なコミュニケーションに取り組む。

ビッグデータを価値あるものにしているのは、そのアプリケーションと、特定の要求に対して決定的な答えを提供する方法です。 最終的な分析では、その使用の利点は、マーケティング、販売、購入、顧客サービス、および人的資源などのさまざまなビジネス機能をサポートします。 つまり、企業全体です。

自動車セクターにおけるビッグデータ革命：コネクテッドカーから顧客体験の変革まで

今日、新しいテクノロジーによって可能になる接続の可能性を通じて、車は「私たちと話し合う」のです。 すでに診断ツールや車両性能に関する情報にアクセスできるようになりましたが、ある程度「古い歴史」のように思えますが、近づきつつある近い将来、この統合が見込まれます。道路からの情報、つまり周辺環境（都市の状況、長距離道路など）およびドライバーからの情報（好ましい運転条件、特定のサービスの必要性、マルチメディアコンテンツの種類と頻度に関する好み、例）、リアルタイムでかつてないほどの精度で提供されます。

構造化データと非構造化データの両方の形式でこの情報にアクセスするには、先ほど説明したビッグデータ–ネイティブに統合されたセンサーと接続ソリューションを搭載した車両がますます増えています。 これは自動車に適用されるIoTです。コネクテッドカーは、車両、エンジン、運転行動、および環境条件に関するデータの一定のストリームを提供します。

信じられないほどの速度と量で生成されているこの大量の異種データから意味を抽出することに成功したので、課題はそれを活用して自動車会社（自動車メーカー、相手先ブランド供給メーカー、ディーラー）に統合されたリアルタイムのサービスを提供できるようにすることです。特定の運転および環境条件下でのさまざまな車両システムのパフォーマンスに関するビュー。

それでは、最大のメリットを約束する自動車のビッグデータの5つのアプリケーションを見てみましょう。

1.接続され自動運転された車

私たちの車を接続して自動化する技術は、すでに現実のものとなっています。 私たちは、主にプライバシーとセキュリティに関する正当な懸念のために、近年停止と開始が見られる自動運転について話しているのではなく、インターネットアクセスを介して車が外部の他のシステムと双方向に通信できるようにする接続の可能性について話している車両。

接続性とIoTのおかげで、自動車はすでに実際のエコシステムにリアルタイムで接続でき、その中で顧客、メーカー、行政機関、機関間の通信の可能性は飛躍的に高まる運命にあります。

車両との間で送受信されるデータは、機能を向上させるために処理されます。

• マップの自動更新
• 最適なルートを選択する
• 気象条件に応じてエアコンを調整する
• エンジン効率の分析
• マルチメディアコンテンツの使用と音楽プレイリストの更新

コネクテッドカーを通じて、自動車会社はエンジンを監視し、ソフトウェアを更新し、パワートレインのパフォーマンスをリモートでも、信頼性と安全性をもって制御することができます。

2.注意深く、時間厳守で、断固としたメンテナンス

生産プロセスの中断は、企業の売上高の損失を意味します。これは、多くの場合、かなりの量になります。機械の劣化、損傷、または破損は、製品の作成と販売の失敗だけでなく、修理と廃棄に必要な追加コストも決定します。廃棄物の量の増加。 同じことが、個々の自動車にも適切な割合で適用できます。故障や故障が発生した場合、必然的に整備士に行くことは、かなりの費用と貴重な時間の浪費を伴う可能性があります。

このリスクを最小限に抑えるために、企業は通常、予防保守プログラムを提供しています。これは、機器のチェック、修理、テスト、または交換に必要なかなり厳しい運用スケジュールです。 予防保守がスケジュールされている期間中は、設定された間隔で、プラントの運転を必ず停止する必要があります。 対照的に、ビッグデータを活用する保守プログラムは、生産ラインの状態、つまり、機器や機械の実際の状態に基づいており、リアルタイムで記録されて集中システムに伝達されます。そして本当の必要があるとき。

同様に、技術の進歩のおかげで、私たちの車のデバイスはセンサーやRFIDと統合され、温度、油面、湿度、速度、交通事故などの変数に関する重要な情報を積極的に送信できるようになりました。 マシンによって生成された膨大な量のデータは、特定のパラメーターに従って、および保守履歴に関連して収集、比較、および分析されます。 これらの分析活動の結果は、将来のメンテナンスのためにますます正確で信頼性の高い予測モデルを形成します。

3.よりスマートで人に優しいインフラストラクチャ

自動車産業でのビッグデータの使用は、自動車だけでなく、何度も言ってきたように、周囲の環境にも関係しています。 道路インフラに設置されたセンサー（カメラ、交通灯、レーンマーカー、道路標識、駐車メーターなど）と、ITS （「テレマティック」知識と交通工学の統合から生まれたインテリジェントな交通システム）によって設定されたセンサーから）交通に関するかなりの量の情報が刻々と届きます。

このデータはどのように使用できますか？ 可能性は多様で数多くあり、常に定義されています。 一般的に、彼らは交通安全を高めることを目指しています。

ビッグデータには、たとえば次のようなものがあります。

• より適切に編成されたトラフィックフローの設計を可能にする
• 必要に応じて駐車場を建設する場所を決定する
• 事故の多い地域では、信号機や交通標識を設置する
• より正確なナビゲーションシステムを設定する
• 車両警報システムを改善して、気象条件、道路建設、または急カーブについての早期警告を提供します

4.顧客関係管理活動に対する手ごわいサポート

デジタルテクノロジーとビッグデータ分析は、顧客の要求に具体的な答えを提供する上で基本的な役割を果たします。 彼らの貢献は、消費者とブランドの間のコミュニケーションを形成し、潜在的なクライアントとコンサルタントの間の会話を促進する上で決定的であり、最終的には販売プロセス全体をより合理化して生産的にします。

ビッグデータをCRMソリューションに統合することにより、自動車会社は顧客の行動を予測し、顧客サービスを改善し、合理的かつ思慮深い方法で投資を管理することができます。

マーケティングとセールスは、ソーシャルメディア、電子メール、インターネット、コールセンターのレポートなど、すべての顧客のタッチポイントにわたって高度な分析を行い、顧客をより正確にセグメント化し、その後のイニシアチブをより完全なプロファイルに基づいて行うことができます。 これは、さまざまなターゲットオーディエンスの傾向をビッグデータから抽出し、それらのニーズを予測し、製品開発とプロモーション活動をよりインテリジェントに指示するために使用できることを意味します。

カスタマージャーニーは長く、明確に表現できます。 それは多くの組織構造と異なる情報システムを横断することができます。 構造化情報と非構造化情報がいつでも生成されるすべてのタッチポイントを監視することは、ユーザーの深い知識を獲得し、理想的な1対1の関係にますます近づくユーザーとのマーケティング関係を活性化できることを意味します。

5.カスタマーエクスペリエンスの変革

デジタルは、顧客が車両を調査、購入、保守する方法に革命をもたらしています。 自動車業界でも、顧客はすべてのチャネルで一貫性がありシームレスな高品質のブランド体験を期待しています。

ビッグデータを使用すると、自動車メーカーはさまざまな人々の行動パターン間の明確な相関関係を見つけることができるため、カスタマイズされたサービスと24時間年中無休の接続を提供できます。 彼らは、ターゲットオーディエンスを構成する人々の独自の見方を発展させ、販売と消費のサイクル全体を通して魅力的で差別化されたオファーを作成することができます。

ディーラーは、販売プロセスを再構築し、オンラインモードとオフラインモードを統合して、顧客に提供する店舗内および仮想のエクスペリエンスを充実させることができます。

顧客ロイヤルティ：カスタマージャーニー全体でビッグデータを使用する

自動車業界でビッグデータを活用するために概説した5つの方法のうち、最後の2つ（消費者関係管理と顧客体験を含む）は、自動車業界で競合する企業にとって非常に興味深い展望を開きます。 どちらの場合も、データの使用は、購入段階だけでなく、自動車のカスタマージャーニー全体で追求される顧客の忠誠心にプラスの影響を与える可能性があります。 実際、購入後、顧客の行動と最終的な放棄を決定する要因を深く理解することで、企業は忠誠心をサポートし、アフターマーケットへの浸透を最大化し、全体的なマーケティング支出を削減する介入を計画できます。

実際、新しい分析ツールのおかげで、マーケターは顧客の行動に関する情報を収集および分析する可能性があり、履歴データを活用して、戦略の手段について情報に基づいた仮定を立てることができます。

パーソナライズされたインタラクティブなコンテンツの重要性

自動車業界でビッグデータの可能性を最大限に活用するには、組織内のサイロを分解して、内部および外部のソース（CRM、ディーラー管理システム、人口統計データ、販売およびマーケティングデータベースなど）を集約し、データを統合する必要があります。顧客の独自の視点を作成します。

基本的に重要な次のステップは、顧客データを使用して、セグメントごとに策定された価値提案に沿った差別化されたコンテンツ提供を開発することです。 たとえば、目標到達プロセスのすべてのフェーズでユーザーに付随する、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンの設計や情報イニシアチブの作成について考えてみてください。 コンテンツとインタラクティブ機能のパーソナライズは、次の理由から重要な成功要因です。

• 真に関連性の高いコンテンツを顧客に提供することで、顧客の注意を引くことができます
• 即時の対話を可能にする
• 変換を最適化する

ビッグデータによってリリースされた知識を組み込んだコンテンツは、複数のデジタルチャネル（モバイル用に別のディスカッションを予約する必要があります）または従来のチャネル（QRコードまたは拡張現実を含む）を介して配信される場合、メッセージを強化します。 自動車ブランドがインタラクティブでパーソナライズされたマルチチャネルコンテンツを作成できるツールにますます注目している理由は簡単に理解できます。 それらを通じて、企業は、たとえばデータを動的で応答性の高いビデオやマイクロサイトに変換し、各顧客専用に作成することで、効果的で魅力的な顧客体験を生み出すことができます。