자동차의 빅 데이터: 이를 활용하는 5가지 방법

빅 데이터 는 자동차 회사에 엄청난 기회를 제공합니다 . 점점 더 정교해지는 분석 덕분에 질적 및 양적, 정형 및 비정형 정보의 방대한 양은 마케팅에서 생산, 애프터마켓에서 판매 후 판매에 이르기까지 전체 가치 사슬에서 성장 및 개발 기회를 식별하는 데 유용한 지식을 추출하는 것으로 해석됩니다. 서비스.

빅 데이터는 훨씬 더 정확하고 안전하며 효율적이고 지속 가능한 생산 및 경제 모델을 가능하게 하지만 이 데이터의 규모와 복잡성을 관리하는 것은 여전히 ​​극복해야 할 과제로 남아 있습니다.

자동차 업체는 소셜 미디어와 같은 외부 소스에서 가져오든, 침투할 수 없는 기업 사일로에 국한되어 있든 모든 정보를 완전히 제어하는 ​​데 필요한 도구를 갖추고 있어야 합니다. 그래야만 프로세스를 최적화하고 고객 요구 사항을 충족하며 비즈니스 결과를 개선하기 위해 완전히 사용할 수 있습니다.

자동차 산업에서 빅 데이터를 활용할 수 있는 방법을 알아보기 전에 잠시 멈추겠습니다. 빅데이터란 무엇인가? 그리고 왜 그렇게 귀중한 자원입니까?

빅데이터란 무엇인가? 왜 중요 함?

Gartner 의 "빅 데이터" 정의부터 시작 하겠습니다 . 의사 결정 및 프로세스 자동화."

무엇보다도 "빅 데이터"는 구조화되거나 구조화되지 않은 엄청난 양의 데이터를 나타냅니다. 이 표현은 상당히 새롭지만 훨씬 더 오래된 현실을 나타냅니다 . 기업이 항상 대규모 데이터 세트를 처리해야 하는 방법과 수십 년 동안 비즈니스 및 고객 정보를 추적하기 위해 스프레드시트와 종이 양식을 사용했던 방법을 생각해 보십시오. 이제 차이점은 소비자와 브랜드, 그리고 그들의 온라인 및 오프라인 행동 간의 실제 상호 작용을 기반으로 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 빅 데이터에서 필요한 통찰력을 얻을 수 있는 도구와 기술 전문 지식이 있다는 것입니다. 빅 데이터는 이러한 소비자 각각의 목소리를 들을 수 있게 해줍니다.

점점 더 정교해지는 분석을 통해 가능해진 이 "향상된" 경청에서 조직과 회사는 다음을 목표로 하는 조치를 취하는 데 필요한 지식을 추출할 수 있습니다.

• 내부 프로세스 및 구조를 간소화하고 보다 효율적으로 만들기
• 외부 세계와의 시의적절하고 효과적인 커뮤니케이션을 다룹니다.

빅 데이터를 가치 있게 만드는 것은 애플리케이션과 특정 요청에 대한 결정적인 답변을 제공하는 방법입니다. 최종 분석에서 사용의 이점은 마케팅, 판매, 구매, 고객 서비스 및 인적 자원과 같은 다양한 비즈니스 기능을 지원합니다. 한마디로 기업 전체입니다.

자동차 부문의 빅 데이터 혁명: 커넥티드 카에서 고객 경험의 변화까지

오늘날 자동차는 새로운 기술로 가능해진 연결 가능성을 통해 "우리에게 말을 건다". 우리는 이미 진단 도구 및 차량 성능 에 대한 정보에 얼마 동안 액세스할 수 있었지만 어느 정도는 "오래된 역사"처럼 보이지만 점점 더 가까이에 있는 가까운 미래는 이 정보의 통합을 봅니다. 도로 정보 , 즉 주변 환경(도시 상황, 장거리 도로 등) 및 운전자 (선호하는 운전 조건, 특정 서비스의 필요성, 멀티미디어 콘텐츠의 유형 및 빈도에 대한 선호도, 예), 실시간으로 제공되며 그 어느 때보다 정확 합니다.

정형 데이터와 비정형 데이터의 형태로 이 정보에 액세스하려면 방금 이야기한 빅 데이터와 같이 점점 더 많은 차량에 기본적으로 통합된 센서 와 연결 솔루션이 이미 장착되어 있습니다. 자동차 에 적용된 IoT : 커넥티드 카는 차량, 엔진, 운전 행동 및 환경 조건에 대한 지속적인 데이터 스트림을 제공합니다.

엄청난 속도와 양으로 생성되는 이질적인 데이터의 대량에서 의미를 추출해낸 과제는 이를 활용하여 자동차 제조업체, OEM, 딜러와 같은 자동차 회사에 통합된 실시간 데이터를 제공할 수 있도록 하는 것입니다. 특정 운전 및 환경 조건에서 다양한 차량 시스템의 성능을 봅니다.

이제 가장 큰 이점을 약속하는 자동차의 빅 데이터를 위한 5가지 애플리케이션을 살펴보겠습니다.

1. 커넥티드카와 자동화된 자동차

우리의 자동차를 연결하고 자동화 하는 기술은 이미 현실입니다. 우리는 주로 프라이버시와 보안에 대한 정당한 우려로 인해 최근 몇 년 동안 멈췄다가 다시 시작되는 자율 주행에 대해 이야기하는 것이 아니라 인터넷 액세스를 통해 자동차가 외부의 다른 시스템과 양방향으로 통신할 수 있도록 하는 연결 가능성에 대해 이야기하고 있습니다. 그 차량.

연결성과 IoT 덕분에 자동차는 이미 실시간으로 실제 생태계에 연결될 수 있으며 그 안에서 고객, 제조업체, 행정 기관 및 기관 간의 커뮤니케이션 가능성이 기하급수적으로 증가할 예정입니다.

차량에서 전송 및 수신된 데이터는 기능을 개선하기 위해 처리됩니다.

• 지도 자동 업데이트
• 최적의 경로 선택
• 기상 조건에 따라 에어컨 조절
• 엔진 효율 분석
• 멀티미디어 콘텐츠 사용 및 음악 재생 목록 업데이트

자동차 회사는 커넥티드 카를 통해 엔진을 모니터링하고, 소프트웨어를 업데이트하고, 파워트레인 성능을 원격에서도 안정적 이고 안전하게 제어할 수 있습니다.

2. 세심하고, 시간을 엄수하고, 단호한 유지보수

생산 공정의 중단은 회사의 매출 손실을 의미하며 , 이는 종종 상당한 손실을 의미합니다. 성능 저하, 손상 또는 고장난 기계는 제품의 생성 및 판매를 놓칠 뿐만 아니라 수리 및 폐기에 필요한 추가 비용을 결정합니다. 폐기물의 양이 증가합니다. 개별 자동차에 대해서도 적절한 비율로 동일하게 적용할 수 있습니다 . 고장이나 오작동이 발생 하는 경우 불가피하게 정비사를 방문하는 것은 상당한 비용과 귀중한 시간 낭비를 수반할 수 있습니다.

이러한 위험을 최소화하기 위해 회사는 일반적으로 예방 유지보수 프로그램을 제공합니다. 즉, 장비를 점검, 수리, 테스트 또는 교체하는 데 필요한 다소 빡빡한 작업 일정입니다. 예방 유지보수가 예정된 기간 동안 - 정해진 간격으로 - 공장 가동은 반드시 중단되어야 합니다. 이에 반해 빅데이터를 활용 한 유지보수 프로그램 은 생산라인 의 상태, 즉 장비와 기계의 실제 상태를 실시간으로 기록해 중앙 집중식 시스템에 전달하는 방식으로, 다음 과 같은 경우 실행된다. 그리고 정말로 필요할 때.

마찬가지로 기술 발전 덕분에 우리 자동차의 장치는 이제 센서 및 RFID 와 통합되어 온도, 오일 레벨, 습도, 속도 및 교통 사고와 같은 변수에 대한 중요한 정보를 능동적으로 전송할 수 있습니다. 기계에서 생성된 엄청난 양의 데이터는 특정 매개변수에 따라 유지 관리 이력과 관련하여 수집, 비교 및 ​​분석됩니다. 이러한 분석 활동의 결과는 향후 유지 관리를 위해 점점 더 정확하고 신뢰할 수 있는 예측 모델 을 형성합니다.

3. 더 스마트하고 사람 친화적 인 인프라

자동차 산업에서 빅 데이터의 사용은 자동차뿐만 아니라 우리가 여러 번 말했듯이 주변 환경과 관련이 있습니다. 도로 인프라에 설치된 센서(카메라, 신호등, 차선 표시기, 도로 표지판, 주차 미터기 등) 와 ITS (“텔레매틱” 지식과 교통 공학의 통합으로 탄생한 지능형 교통 시스템 )에서 설정한 센서에서 ) 트래픽에 대한 상당한 양의 정보 가 매 순간 도착합니다.

이 데이터를 어떻게 사용할 수 있습니까? 가능성은 다양하고 다양하며 지속적으로 정의되고 있습니다. 일반적으로 도로 안전을 높이는 것을 목표로 합니다.

빅 데이터는 예를 들면 다음과 같습니다.

• 더 잘 조직된 트래픽 흐름을 설계할 수 있습니다.
• 필요한 곳에 주차 공간을 구축할 위치를 결정합니다.
• 사고가 많은 지역에는 신호등이나 교통표지판을 설치한다.
• 보다 정확한 내비게이션 시스템 설정
• 기상 조건, 도로 공사 또는 전방 급회전에 대한 조기 경고를 제공하기 위해 차량 경보 시스템을 개선합니다.

4. 고객 관계 관리 활동에 대한 강력한 지원

디지털 기술과 빅데이터 분석은 고객의 요청에 대한 구체적인 답변을 제공하는 근본적인 역할을 합니다. 그들의 기여는 소비자와 브랜드 간의 의사 소통을 형성하고 잠재 고객과 컨설턴트 간의 대화 를 촉진하여 궁극적으로 전체 판매 프로세스를보다 능률적이고 생산적으로 만드는 데 결정적입니다.

자동차 회사 는 빅 데이터를 CRM 솔루션에 통합함으로써 고객 행동을 예측하고 고객 서비스를 개선하며 합리적이고 사려 깊은 방식으로 투자를 관리할 수 있습니다.

마케팅 및 영업 부서는 소셜 미디어, 이메일, 인터넷, 콜센터 보고서를 비롯한 모든 고객 접점에 대한 고급 분석을 제공하므로 고객을 보다 정확하게 분류하고 보다 완전한 프로필을 기반으로 후속 이니셔티브를 기반으로 할 수 있습니다. 즉 , 빅 데이터에서 다양한 대상 고객의 추세를 추출 하고 그들의 요구를 예측하고 제품 개발 및 판촉 활동을 보다 지능적으로 지시하는 데 사용할 수 있습니다.

고객 여정은 길고 명확할 수 있습니다. 그것은 많은 조직 구조와 다양한 정보 시스템을 가로질러 갈 수 있습니다. 정형 및 비정형 정보가 생성되는 모든 단일 터치 포인트 를 언제든지 모니터링한다는 것은 사용자에 대한 깊은 지식을 얻고 점점 이상적인 일대일 관계에 가까워지는 마케팅 관계를 활성화할 수 있음을 의미합니다.

5. 고객 경험의 변화

디지털은 고객이 차량을 조사, 구매 및 유지 관리하는 방식을 혁신하고 있습니다. 자동차 산업에서도 고객은 모든 채널에서 일관되고 원활한 고품질 브랜드 경험을 기대합니다.

자동차 제조업체는 빅 데이터를 통해 다양한 사람들의 행동 패턴 간의 뚜렷한 상관 관계를 찾아 맞춤형 서비스와 연중무휴 연결 을 제공할 수 있습니다 . 그들은 목표 고객을 구성하는 사람들에 대한 고유한 관점을 개발하고 판매 및 소비 주기 전반에 걸쳐 매력적이고 차별화된 제안을 생성할 수 있습니다.

딜러 는 온라인 및 오프라인 모드를 통합하여 판매 프로세스를 재구성 하여 고객에게 제공하는 매장 내 및 가상 경험을 풍부하게 할 수 있습니다.

고객 충성도: 고객 여정 전반에 걸쳐 빅 데이터 사용

자동차 산업에서 빅 데이터를 활용하기 위해 설명한 5가지 방법 중 소비자 관계 관리 및 고객 경험과 관련된 마지막 2가지 방법 은 자동차 부문에서 경쟁하는 회사에 매우 흥미로운 전망을 제공합니다. 두 경우 모두 데이터 사용은 구매 단계뿐만 아니라 자동차 고객 여정 전반에 걸쳐 추구해야 하는 고객 충성도 에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 실제로 구매 후 고객 행동과 고객의 궁극적인 포기를 결정짓는 요인에 대한 심층적인 이해를 통해 기업은 충성도를 지원하고 애프터마켓 침투를 극대화하며 전체 마케팅 지출을 줄이는 개입을 계획할 수 있습니다.

사실, 새로운 분석 도구 덕분에 마케터는 고객 행동에 대한 정보를 수집 및 분석할 수 있는 잠재력이 있으며 과거 데이터를 활용 하여 전략의 지렛대에 대해 정보에 입각한 가정을 할 수 있습니다.

개인화되고 인터랙티브한 콘텐츠의 중요성

자동차 산업에서 빅 데이터의 잠재력을 최대한 활용하려면 내부 및 외부 소스 (CRM, 딜러 관리 시스템, 인구 통계 데이터, 영업 및 마케팅 데이터베이스 등)를 집계하고, 데이터를 통합하고, 고객의 독특한 관점을 만듭니다.

근본적으로 중요한 다음 단계는 고객 데이터를 사용 하여 각 세그먼트에 대해 공식화된 가치 제안과 일치하는 차별화된 콘텐츠 제공을 개발하는 것입니다. 예를 들어, 타겟 마케팅 캠페인을 디자인하거나 퍼널의 모든 단계에서 사용자와 함께하는 정보 이니셔티브를 만드는 것을 생각해 보십시오 . 콘텐츠 및 대화형 기능의 개인화 는 다음과 같은 이유로 중요한 성공 요인입니다.

• 진정으로 관련성 높은 콘텐츠를 제공 하여 고객의 관심을 사로잡을 수 있습니다.
• 즉각적인 상호 작용 가능
• 전환 최적화

빅데이터가 공개한 지식을 통합한 콘텐츠는 여러 디지털 채널(모바일은 별도 논의)이나 기존 채널 (QR코드, 증강현실 등 ) 을 통해 유통되면 메시지를 강화한다 . 자동차 브랜드가 인터랙티브하고 개인화된 다중 채널 콘텐츠 를 제작할 수 있는 도구에 점점 더 많은 관심을 기울이는 이유를 쉽게 이해할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 데이터를 역동적이고 반응이 빠른 동영상과 마이크로사이트로 변환 하여 각 고객에게 전용으로 제공하는 등 효과적이고 매력적인 고객 경험을 만들 수 있습니다.