在今天的世界中，消费者味道迅速变化。客户预计比以往任何时候都更频繁地更频繁地推出新产品卷展览和旧产品线的新迭代。在许多情况下，这也包括自定义版本。对于基于银行和应用的基于银行和应用程序的服务行业，与传统制造设备提供商相比，数据始终更容易捕获和分析。从历史上看，制造商在客户位置使用了一系列不同的生产设备或队列的远程设备，这些设备通常不会以任何方式连接和分析数据。

MachinImetrics的客户体验这一点，并通过部署了这个问题MachineMetrics Industrial IoT平台．结合传感器和边缘设备，我们已经桥接差距，以实现智能，连接的工厂或完全连接的服务提供商。通过收集和标准化MachineMetrics先进的基于云的计算平台的数据，现代先进制造中的深度分析的价值变得越来越可接近。制造商和服务提供商正在发现其使用允许他们进一步达到客户体验，并了解驱动消费者品味和期望的内容。

用于提高客户体验的四种类型的数据分析

由于数据收集的力量，公司立即获得大量的客户数据。当使用时，这些数据允许制造商和服务公司提供改善的客户体验。

• 描述性分析- 描述性分析包括使用历史数据并分析它以确定发生了什么．通过存储过去的客户数据，您可以轻松提取客户请求、联系信息、他们联系过的人等等信息。

• 诊断分析- 诊断分析提供了对理解有用的历史数据的分析为什么发生了一件事．例如，诊断分析可以帮助制造商确定为什么某个特定客户的零部件需求突然下降。

• 预测分析- 虽然描述性和诊断分析焦点过去，预测分析专注于未来．它采用描述性分析提供的数据和见解，并采用统计数据，机器学习，数据挖掘和模拟来预测会发生什么．预测分析帮助识别数据，准确预测结果。一个简单的例子可能是，在运行相关性分析之后，您确定随着部件质量的提高，客户满意度也会提高。

• 规定性分析-说明性分析使用描述性和预测性分析确定的结论和趋势来建议行动方案。这些结果既不是单一的也不是线性的。根据目标和公司希望针对特定客户需求的结果可以有多种结果。因为结果是可以确定的，所以公司可以调整他们的决策，为产品提供更好的客户体验。

通过分析提高客户体验

今天，客户互动是多渠道的。电子邮件、呼叫中心、聊天程序和社交媒体都被用来衡量和衡量客户体验。但这些渠道通常是孤立的，很难理解数据并确定其跨渠道的价值。我们已经在MachineMetrics看到过很多次这种情况，通过使用我们的高级分析软件，这些数据可以为制造商和服务提供商解除隔离。

对于制造商来说，这意味着利用这四种分析方法来主动识别有问题的产品线，并主动解决它们。它还可以帮助制造商制定保修、退货和服务程序，提前解决客户的关键问题。

对于资本项目，消费电子产品或复杂的产品，如具有复杂发动机，电机或驱动器的复杂产品，一旦产品在消费者手中，可以继续在该领域收集数据，允许公司在发生和发展时理解问题积极回应。这对机器制造商和原始设备制造商．

对于商品和消费品，如果客户数据显示一个模型或产品迭代的需求低，预测分析可以帮助识别驱动遗弃驱动的特定缺陷或缺陷水平，许多具体问题或腐败。通过了解这一点，通过将其与通过多个渠道的数据绑定，公司可以采取积极主动的步骤来在工厂级别为新批次或通过客户外展来确认问题并通知他们改进问题。

对于提供舰队设备的服务提供商，MachinInetics的解决方案允许远程监控来改善现场服务。技术人员可以在实时诊断现场的问题，并在发生之前预测设备故障。通过MachinineMetrics，客户可以主动开展解决方案跟踪设备利用率随着时间的推移来改善服务产品，确定哪些供应商的设备最适合其商业模式，并发现新产品和收入流的机会。

客户比以往任何时候都更明智和复杂。并且由于这种复杂性增加，公司必须通过提供与竞争对手分开的经验来保持曲线。利用基于云的IIOT技术和软件固有的描述性，诊断，预测和规定分析能力使公司能够降低保修和退货成本并创造定制的客户体验。它还允许他们实时采取行动，以便比以往任何时候都更快地解决客户问题，这有助于留住客户并巩固品牌声誉。