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모든 여정으로 고객 경험 향상

모든 여정으로 고객 경험 향상
빅 테크 거인은 데이터를 사용하여 모든 상호 작용에 대한 제품과 경험을 개선함으로써 시장을 지배합니다. 디지털 스레드를 가져와 모든 참여와 모든 접점에서 데이터를 연결하여 고객의 주의를 끌고 계속 유지할 수 있습니다.  자동차 산업은 모든 여정의 데이터를 분석하여 고객 경험을 개선하고 개인의 선택을 안내함으로써 이를 모방할 수 있습니다.

이를 위해 자동차 OEM은 커넥티드 차량, 브라우징 동작 및 고객 앱을 활용하여 대리점 방문 이외의 최종 고객에게 연결해야 합니다. 전통적인 참여 모델에서는 마케팅, 판매 및 서비스 차량을 포함한 고객과의 모든 직접적인 상호 작용의 합계는 차량의 전체 고객 경험의 1% 미만을 나타냅니다. 너무 적은 접촉으로 의미 있고 기억에 남는 고객 관계를 유지하는 것은 불가능합니다.

'빅 테크'에서 배우기

Google으로 검색하거나 이베이로 쇼핑하거나 iPhone을 사용할 때 활동의 모든 세부 정보가 캡처됩니다. 이 데이터의 분석은 귀하의 개인적인 경험을 조정하고 수백만 명의 다른 사람들을 위한 경험을 향상시키는 데 사용됩니다. 이 맞춤형 매력적인 접근 방식은 상호 작용을 유도하여 더 많은 데이터를 생성하여 더 나은 참여와 개인화로 이어집니다.

커넥티드 차량, 향상된 인포테인먼트 시스템 및 차량 앱은 모두 개별 여정에서 고객 통찰력을 구축할 수 있는 데이터를 제공합니다.  이 풍부한 통합 차량 및 고객 데이터를 결합하여 모든 고객이 차량 브랜드에 대한 일상적인 경험에 영향을 미칠 수 있습니다.

모든 고객이 차량 브랜드에 대한 일상적인 경험에 영향을 미치기 위해 풍부한 통합 차량 및 고객 데이터를 배포할 수 있습니다.

웹 사이트로 시작

지난 몇 년 동안 브랜드는 웹 사이트의 상호 작용과 유용성을 개선하기 위해 엄청난 시간을 보냈습니다. 제품 구성자, 비디오, 테스트 드라이브 예약 및 딜러 연락처는 모두 고객이 구매 여행을 진행할 수 있도록 도와줍니다. 구매 할 수있는 모든 경로를 통해 실행되는 디지털 스레드를 만들면 고객 전환율이 크게 향상됩니다.  예를 들어 딜러라고 부르는 사람들이 더 빨리 전환된다는 것을 이해하면 잠재 고객을 움직여 다음 단계로 전화를 걸 수 있습니다. 현재 고객이 새 차량 시장에 출시될 때 를 인식하면 브랜드 웹사이트에서 온라인으로 검색을 시작하라는 메시지가 표시될 수 있습니다.

조종석에서

디지털 스레드가 데이터를 연결하여 경험과 수익성을 향상시킬 수 있는 두 번째 영역은 차량 조종석 자체에 있습니다. 모바일 네트워크 사업자와 여러 앱은 이미 고객 지식에 이동성 데이터를 숨금다.  여행 시기, 메시징 의 타이밍 및 콘텐츠를 개선하고 앱 상호 작용을 높이기 위해 활용하는 중요한 정보가 얼마나 빈번하고 어디에 있는지 알 수 있습니다. 자동차 회사는 차량에서 고객이 만든 방대한 데이터를 사용하여 개인의 경험을 향상시키고 브랜드 충성도를 강화할 수 있습니다.

현대 자동차는 성능과 차량 위치의 모든 측면을 모니터링하는 센서의 수가 증가하고 있습니다. 이러한 데이터는 사람들이 운전하는 방법, 운전 시기 및 위치 및 사용하는 기능 및 기능에 대한 그림을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 얼마나 자주 적응형 크루즈 컨트롤을 사용합니까, 얼마나 오래 그리고 어떤 상황에서? 차선 이탈 경고 및 기타 운전자 인식 기능에 어떻게 대응합니까? 통신 회사, 은행 및 소매업체와마찬가지로 자동차 OEM은 고객의 인구 통계, 행동 패턴 및 행동을 해석하여 관련 부가가치 서비스의 제안을 맞춤화하는 방법을 배워야 합니다.

애프터 마켓의 대용량, 고마진 제품

모든 현대 차량에는 '공중 파내' 업그레이드 기능이 있습니다. 제조 시점에 모든 하드웨어가 내장되어 있어 고객은 나중에 향상된 기능을 '전환'하거나 소프트웨어가 개선됨에 따라 추가된 새로운 기능을 볼 수 있습니다. 이는 수익원이 일반적으로 차량 판매보다 높은 이익 률을 갖는 애프터 마켓에서 기회의 세계를 열어줍니다.  소프트웨어 기반 애프터마켓 제품은 부품보다 더 나은 이익 마진을 갖게 될 것이며, 이는 이 수익원을 늘리기 위한 큰 인센티브를 제공합니다. 이러한 기회에는 OEM이 개별 여행 전후, 직접 또는 바로 후에 데이터를 캡처, 분석 및 응답해야 합니다.

고객 데이터와 텔레매틱스를 결합하면 광범위한 신제품 및 서비스를 대상으로 한 홍보를 할 수 있는 통찰력을 제공할 수 있습니다.

피처, 서비스 및 엔진 조정 방식의 다양한 조합은 개별 시장 또는 세그먼트의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 만들 수 있습니다. 중국의 고객은 독일고객과 다른 방식으로 운전하며, 자동차가 해당 스타일에 더 잘 어울리도록 설정하여 경험을 개선할 수 있을까요? 나이가 많은 운전자는 젊은 운전자보다 운전자 보조 기능을 사용할 가능성이 더 높습니까?

자동차 회사는 이미 이러한 질문에 답할 수 있는 데이터를 가지고 있지만 완전한 고객 이해를 방지하는 여러 가지 시스템에 갇혀 있습니다. 이러한 다양한 데이터를 고객과 브랜드 간의 관계를 변화시킬 수 있는 디지털 스레드로 연결하여 소유권 주기의 100%에 걸쳐 상호 작용을 할 수 있습니다.

차량 데이터의 관련성은 고객 경험에 국한되지 않습니다. R&D에 사용되는 경우 제조에 대한 통찰력을 제공하고 제품 자체의 기능과 설계를 유도할 수 있습니다. 이 시리즈의 다음 블로그에서는 이 데이터를 사용하여 새로운 제품, 서비스 및 수익 원을 구축하는 방법을 다룹니다.
Portrait of Monica McDonnell

(Author):
Monica McDonnell

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.  View all posts by Monica McDonnell

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