Big Data in Automotive: 5 modi per sfruttarli

I Big Data rappresentano una grande opportunità per le aziende automobilistiche . Grazie ad analisi sempre più sofisticate, un'enorme quantità di informazioni , qualitative e quantitative, strutturate e non strutturate, viene interpretata per estrarre conoscenze utili per identificare opportunità di crescita e sviluppo lungo l'intera catena del valore, dal marketing alla produzione, dall'aftermarket all'after-sales Servizi.

Sebbene i big data consentano modelli economici e di produzione molto più accurati, sicuri, efficienti e sostenibili, la gestione della scala e della complessità di questi dati rimane ancora la sfida da superare.

Gli operatori automobilistici devono dotarsi degli strumenti necessari per ottenere il pieno controllo su tutte le informazioni, sia che provengano da fonti esterne come i social media o siano confinate all'interno di impenetrabili silos aziendali. Solo in questo modo possono utilizzarlo appieno per ottimizzare i processi, soddisfare le richieste dei clienti e migliorare i risultati aziendali.

Prima di approfondire i modi in cui puoi sfruttare i big data nel settore automobilistico, soffermiamoci un momento. Cosa sono i big data? E perché è una risorsa così preziosa?

Cosa sono i big data? Perché è importante?

Cominciamo con una definizione di "big data" di Gartner: "I big data sono risorse informative ad alto volume, ad alta velocità e/o ad alta varietà che richiedono forme di elaborazione delle informazioni convenienti e innovative che consentano una migliore comprensione, processo decisionale e automazione dei processi”.

Innanzitutto, "big data" descrive un volume esorbitante di dati, sia strutturati che non strutturati. L'espressione è abbastanza nuova, ma si riferisce a una realtà molto più antica : pensa a come le aziende hanno sempre dovuto fare i conti con set di dati su larga scala e come per decenni hanno utilizzato fogli di calcolo e moduli cartacei per tenere traccia delle informazioni aziendali e dei clienti. Ora, la differenza è che abbiamo gli strumenti e le competenze tecniche per ottenere le informazioni di cui abbiamo bisogno dai big data per prendere decisioni più informate basate sulle interazioni effettive tra consumatori e marchi e sui loro comportamenti online e offline. I big data consentono di ascoltare la voce di ciascuno di questi consumatori.

Da questo ascolto “potenziato”, reso possibile da analisi sempre più sofisticate, enti e aziende possono estrarre le conoscenze necessarie per intraprendere azioni volte a:

• rendere i processi e le strutture interne più snelli ed efficienti
• indirizzare comunicazioni tempestive ed efficaci al mondo esterno .

Ciò che rende preziosi i big data sono le sue applicazioni e il modo in cui fornisce risposte decisive a richieste specifiche. I vantaggi del suo utilizzo, in ultima analisi, supportano le diverse funzioni aziendali: marketing, vendite, acquisti, servizio clienti e risorse umane. In breve: l'impresa nel suo insieme.

La rivoluzione dei big data nel settore automotive: dalle auto connesse alla trasformazione della customer experience

Oggi, attraverso le possibilità di connessione abilitate dalle nuove tecnologie, le auto “ci parlano”. Mentre già da tempo abbiamo accesso alle informazioni sugli strumenti diagnostici e sulle prestazioni dei veicoli , tanto da sembrare per certi versi “vecchia storia”, il prossimo futuro, sempre più vicino, vede l'integrazione di questa informazioni con informazioni dalla strada , ovvero dall'ambiente circostante (contesti urbani, strade a lunga percorrenza, ecc.) e dal conducente (condizioni di guida preferite, necessità di servizi specifici, preferenze sulla tipologia e frequenza dei contenuti multimediali, per esempio), forniti in tempo reale e con una precisione mai vista prima.

Avere accesso a queste informazioni, sotto forma sia di dati strutturati che di dati non strutturati: i big data di cui abbiamo appena parlato – sempre più veicoli sono già dotati di sensori e soluzioni di connettività nativamente integrate . È l' IoT applicato all'automotive : le auto connesse forniscono un flusso costante di dati sul veicolo, sul motore, sui comportamenti di guida e sulle condizioni ambientali.

Essendo riusciti a estrarre un significato da questa massa di dati eterogenei – che vengono prodotti a velocità e volume incredibili – la sfida è sfruttarli per poter offrire alle aziende automobilistiche – case automobilistiche, produttori di primo equipaggiamento, concessionari – un sistema integrato, in tempo reale vista sulle prestazioni dei diversi sistemi del veicolo , in specifiche condizioni di guida e ambientali.

Ora, diamo un'occhiata alle 5 applicazioni per i big data nel settore automobilistico che promettono i maggiori vantaggi.

1. Auto connesse e automatizzate

La tecnologia che rende le nostre auto connesse e automatizzate è già una realtà. Non stiamo parlando della guida autonoma, che ha visto arresti e ripartenze negli ultimi anni, principalmente a causa di legittime preoccupazioni in materia di privacy e sicurezza, ma delle possibilità di connessione che consentono a un'auto, attraverso l'accesso a Internet, di comunicare in modo bidirezionale con altri sistemi esterni il veicolo.

Grazie alla connettività e grazie all'IoT, le auto possono già essere connesse in tempo reale a un vero e proprio ecosistema all'interno del quale le possibilità di comunicazione tra clienti, produttori, enti amministrativi e istituzioni sono destinate ad aumentare in modo esponenziale.

I dati emessi e ricevuti dai veicoli vengono elaborati per migliorarne la funzionalità:

• aggiornamento automatico delle mappe
• scegliendo il percorso migliore
• regolazione dell'aria condizionata in base alle condizioni atmosferiche
• analisi dell'efficienza del motore
• fruizione di contenuti multimediali e aggiornamento di playlist musicali

Attraverso le auto connesse, le aziende automobilistiche sono in grado di monitorare motori, aggiornare software e controllare le prestazioni del gruppo propulsore, anche da remoto, con affidabilità e sicurezza .

2. Manutenzione attenta, puntuale e decisa

Qualsiasi interruzione del processo produttivo rappresenta per un'azienda una perdita di fatturato , spesso notevole: una macchina deteriorata, danneggiata o rotta determina non solo la mancata realizzazione e vendita del prodotto, ma anche costi aggiuntivi necessari per le riparazioni e lo smaltimento dei una maggiore quantità di materiali di scarto. Lo stesso può essere applicato, con le dovute proporzioni, anche alle singole automobili : in caso di guasti o malfunzionamenti, l'inevitabile viaggio dal meccanico può comportare una spesa notevole e una perdita di tempo prezioso.

Per ridurre al minimo questo rischio, le aziende di solito forniscono programmi di manutenzione preventiva: un programma piuttosto serrato di operazioni necessarie per controllare, riparare, testare o sostituire le apparecchiature. Nei periodi in cui è prevista la manutenzione preventiva – ad intervalli prestabiliti – l'esercizio dell'impianto deve essere necessariamente sospeso. Al contrario, un programma di manutenzione che sfrutta i big data si basa sullo stato della linea di produzione – ovvero lo stato attuale di attrezzature e macchinari, registrato e comunicato in tempo reale ad un sistema centralizzato – e si attua se e quando c'è un reale bisogno.

Allo stesso modo, grazie ai progressi tecnologici, i dispositivi delle nostre auto sono ora integrati con sensori e RFID e sono in grado di trasmettere attivamente informazioni vitali su variabili come temperatura, livello dell'olio, umidità, velocità e incidenti stradali. Le enormi quantità di dati generate dalla macchina vengono raccolte, confrontate e analizzate secondo determinati parametri e in relazione allo storico delle manutenzioni. I risultati di queste attività di analisi formano modelli previsionali sempre più accurati e affidabili per la manutenzione futura.

3. Infrastrutture più intelligenti e rispettose delle persone

L'utilizzo dei Big Data nell'industria automobilistica non riguarda solo le automobili ma anche, come abbiamo detto più volte, l'ambiente circostante. Dai sensori installati nell'infrastruttura stradale (telecamere, semafori, segnaletica orizzontale, segnaletica stradale, parchimetri, ecc.) e da quelli predisposti da ITS (il sistema di trasporto intelligente nato dall'integrazione delle conoscenze “telematiche” con l'ingegneria dei trasporti ) in ogni momento arrivano notevoli quantità di informazioni sul traffico .

Come possono essere utilizzati questi dati? Le possibilità sono varie e numerose, e vengono continuamente definite. In generale, mirano ad aumentare la sicurezza stradale.

I big data possono, ad esempio:

• consentire la progettazione di flussi di traffico meglio organizzati
• determinare dove costruire aree di parcheggio ove necessario
• prevedere, nelle zone soggette a numerosi incidenti, l'installazione di semafori o segnaletica stradale
• predisporre sistemi di navigazione più precisi
• migliorare i sistemi di allarme del veicolo per fornire avvisi precoci su condizioni meteorologiche, lavori in corso o svolte strette

4. Un formidabile supporto per le attività di Customer Relationship Management

Le tecnologie digitali e l'analisi dei big data giocano un ruolo fondamentale nel fornire risposte concrete alle richieste dei clienti. Il loro contributo è decisivo nel plasmare la comunicazione tra consumatori e marchi e nel facilitare la conversazione tra potenziali clienti e consulenti, rendendo in definitiva l'intero processo di vendita più snello e produttivo.

Integrando i big data in una soluzione CRM , le aziende automobilistiche possono prevedere il comportamento dei clienti, migliorare il servizio clienti e gestire gli investimenti in modo razionale e ponderato.

Il marketing e le vendite dispongono di analisi avanzate su tutti i punti di contatto con i clienti , inclusi social media, e-mail, Internet e report dei call center, consentendo loro di segmentare i clienti in modo più accurato e basare le loro iniziative successive su profili più completi. Ciò significa che le tendenze di diversi target di pubblico possono essere estratte dai big data e utilizzate per prevedere le loro esigenze e dirigere in modo più intelligente lo sviluppo del prodotto e gli sforzi promozionali.

Il percorso del cliente può essere lungo e articolato. Può attraversare molte strutture organizzative e diversi sistemi informativi. Monitorare ogni singolo touch point dove vengono generate informazioni strutturate e non strutturate in ogni momento significa acquisire una profonda conoscenza dell'utente e poter attivare con lui un rapporto di marketing sempre più vicino ad un ideale rapporto one-to-one .

5. Trasformare l'esperienza del cliente

Il digitale sta rivoluzionando il modo in cui i clienti ricercano, acquistano e gestiscono i veicoli. Anche nel settore automobilistico, i clienti si aspettano un'esperienza del marchio di qualità che sia coerente e senza interruzioni su tutti i canali.

Con i big data, le case automobilistiche saranno in grado di trovare correlazioni distintive tra i modelli comportamentali di persone diverse in modo da poter fornire servizi su misura e connettività 24 ore su 24, 7 giorni su 7 . Saranno in grado di sviluppare una visione unica delle persone che compongono il loro pubblico di destinazione e creare offerte convincenti e differenziate durante tutto il ciclo di vendita e consumo.

I dealer potranno ristrutturare i processi di vendita, integrando modalità online e offline per arricchire le esperienze – in-store e virtuali – che offrono ai clienti.

Fidelizzazione del cliente: utilizzo dei big data durante tutto il percorso del cliente

Dei cinque modi che abbiamo delineato per sfruttare i Big Data nell'industria automobilistica, gli ultimi due, che coinvolgono la gestione delle relazioni con i consumatori e l'esperienza del cliente, aprono prospettive estremamente interessanti per le aziende che competono nel settore automobilistico. In entrambi i casi l' utilizzo dei dati può avere un impatto positivo sulla fidelizzazione del cliente da perseguire lungo tutto il customer journey automotive e non solo durante la fase di acquisto. Dopo l'acquisto, infatti, avere una conoscenza approfondita del comportamento dei clienti e di ciò che determina il loro eventuale abbandono consentirà alle aziende di pianificare interventi che supportino la fidelizzazione, massimizzino la penetrazione dell'aftermarket e riducano la spesa complessiva di marketing.

Infatti, grazie ai nuovi strumenti di analisi, i marketer hanno il potenziale per raccogliere e analizzare informazioni sui comportamenti dei clienti e possono sfruttare i dati storici per formulare ipotesi informate sulle leve nelle loro strategie.

L'importanza di contenuti personalizzati e interattivi

Sfruttare il pieno potenziale dei big data nell'industria automobilistica richiede abbattere i silos all'interno dell'organizzazione in modo da aggregare fonti interne ed esterne (CRM, sistemi di gestione dei concessionari, dati demografici, database di vendita e marketing, solo per citarne alcuni), integrare dati, e creare una prospettiva unica del cliente.

Il passo successivo, di fondamentale importanza, è utilizzare i dati dei clienti per sviluppare un'offerta di contenuti differenziata e in linea con la proposta di valore formulata per ciascun segmento. Pensa ad esempio a progettare campagne di marketing mirate o creare iniziative informative che accompagnino l'utente durante tutte le fasi del funnel. La personalizzazione dei contenuti e delle funzioni interattive sono fattori critici di successo perché:

• consentono di catturare l'attenzione del cliente servendolo con contenuti veramente rilevanti
• consentire un'interazione immediata
• ottimizzare le conversioni

I contenuti che incorporano le conoscenze rilasciate dai big data ne potenziano il messaggio se sono distribuiti attraverso più canali digitali (una discussione a parte dovrebbe essere riservata al mobile) o canali tradizionali (compresi QR Code o realtà aumentata). È facile capire perché i marchi automobilistici prestino sempre più attenzione a strumenti in grado di produrre contenuti interattivi, personalizzati e multicanale . Attraverso di loro, le aziende possono creare customer experience efficaci e coinvolgenti, ad esempio trasformando i dati in video e micrositi dinamici e reattivi che vengono creati e dedicati a ciascuno dei loro clienti.