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Big Data nell’Automotive: 5 modi per sfruttarli

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I Big Data nell’Automotive: perché sono così importanti?

I Big Data rappresentano un’enorme opportunità per le aziende dell’automotive. Grazie ad analisi sempre più sofisticate, una gigantesca quantità di informazioni, qualitative e quantitative, strutturate e non strutturate, viene interpretata per estrarre conoscenza utile a identificare opportunità di crescita e sviluppo lungo l’intera catena del valore, dal marketing alla produzione dall’aftermarket ai servizi post vendita.

Se i Big Data permettono di abilitare modelli produttivi ed economici molto più precisi, sicuri, efficienti e sostenibili, gestire l’entità e la complessità di questi dati rimane ancora oggi la sfida da superare

I protagonisti del mondo dell’auto devono dotarsi degli strumenti necessari ad acquisire il pieno controllo su tutte le informazioni, quelle provenienti da fonti esterne come i social media e quelle confinate all’interno di invalicabili silos aziendali. Solo così potranno impiegarle a pieno per ottimizzare processi, soddisfare le richieste dei clienti e migliorare i risultati di business.

Prima di approfondire quali sono i modi per sfruttare i Big Data nell’automotive fermiamoci un momento. Che cosa sono i Big Data? E perché rappresentano una risorsa così preziosa?

 

 

 

Che cosa sono i Big Data? Perché sono importanti?

Iniziamo riprendendo una definizione di Big Data di qualche tempo fa (citandone una, estremamente tecnica, di Gartner): “I Big Data sono asset di informazioni ad altissimo volume, ad altissima rapidità e/o di altissima varietà che richiedono forme innovative di analisi e interpretazione capaci di migliorare gli insight, il decision making e l’automazione dei processi”.

Il termine Big Data descrive quindi, innanzitutto, un esorbitante volume di dati, sia strutturati sia non strutturati. L’espressione è abbastanza nuova ma si riferisce a una realtà molto più antica: pensiamo a quanto le aziende abbiano da sempre avuto a che fare con set di dati su ampia scala e a come per decenni abbiano utilizzato fogli di calcolo e moduli cartacei per tenere traccia delle informazioni relative ad attività e clientela. La differenza è che adesso abbiamo strumenti e competenze tecniche per ottenere dai Big Data gli insight necessari a prendere decisioni più informate, basate sulle effettive interazioni tra consumatori e brand e sui loro comportamenti on line e off line. I Big Data consentono di ascoltare la voce di ciascuno di questi consumatori.

Da questo ascolto “potenziato” – reso possibile da analisi sempre più sofisticate – le organizzazioni in generale e le aziende in particolare traggono la conoscenza necessaria per intraprendere azioni mirate a:

Ciò che rende preziosi i Big Data sono le loro applicazioni e il modo in cui danno risposte risolutive a specifiche richieste. I benefici del loro utilizzo, in ultima analisi, finiscono per investire le diverse funzioni aziendali: marketing, vendita, acquisto, customer service, risorse umane. Per farla breve: l’impresa nel suo complesso.

 

 

La rivoluzione dei Big Data nell’automotive: dalle auto connesse alla trasformazione della customer experience

Oggi, attraverso le possibilità di connessione abilitate dalle nuove tecnologie, le auto “ci parlano”. Se l’accesso alle informazioni relative a strumenti diagnostici e a performance del veicolo lo abbiamo già da tempo, tanto da sembrarci in qualche misura “storia vecchia”, il futuro prossimo, sempre più a portata di mano, vede l’integrazione di queste informazioni con quelle che provengono dalla strada, cioè dall’ambiente circostante (contesti urbani, strada a lunga percorrenza, eccetera) e dal guidatore (come per esempio condizioni di guida preferite, esigenza di servizi specifici, preferenze su tipo e frequenza di contenuti multimediali), fornite in tempo reale e con un grado di accuratezza mai fatto registrare prima

Per avere accesso a queste informazioni – dati, strutturali e non strutturali: i Big Data di cui abbiamo appena parlato – sempre più veicoli sono già dotati di sensori e soluzioni di connettività integrate nativamente. È l’IoT applicato all’automotive: le auto connesse forniscono un flusso costante di dati su veicolo, motore, comportamento di guida e condizioni ambientali. 

Dopo essere riusciti a estrarre significato da questa massa di dati eterogenei – che vengono prodotti a velocità e volumi incredibili – la sfida è sfruttarli per riuscire a offrire alle aziende dell’automotive – case automobilistiche, produttori di apparecchiature originali, concessionari – una visione integrata e in tempo reale sulle prestazioni dei diversi sistemi del veicolo, in condizioni di guida e ambientali specifiche. 

Scendiamo adesso nel dettaglio e vediamo quali sono le 5 applicazioni dei Big Data nell’automotive 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 negli ultimi anni ha registrato stop e rallentamenti dovuti soprattutto a preoccupazioni relative a privacy e sicurezza (assolutamente legittime) ma delle possibilità di connessione che permettono a un’auto, attraverso l’accesso a internet, di comunicare in modo bidirezionale con altri sistemi al di fuori del veicolo.

Grazie alla connettività e grazie all’IoT oggi le auto possono già essere connesse in tempo reale a un vero e proprio ecosistema al cui interno le possibilità di comunicazione tra clienti, case produttrici, enti amministrativi, istituzioni sono destinate ad aumentare in misura esponenziale

I dati emessi e ricevuti dai veicoli vengono infatti processati per migliorarne le funzionalità:

Mediante le auto connesse le aziende automobilistiche sono in grado di monitorare i motori, aggiornare i software e controllare le prestazioni del gruppo propulsore, anche da remoto. Con una ricaduta in termini di affidabilità e sicurezza.

 

2. Big Data nell’automotive: una manutenzione attenta, puntuale, risolutiva

Qualsiasi interruzione nel processo produttivo rappresenta per un’azienda una perdita di fatturato – spesso ingente: un macchinario deteriorato, danneggiato o in avaria determina infatti, oltre che la mancata creazione e vendita del prodotto, anche costi aggiuntivi necessari alle riparazioni e allo smaltimento di una quantità aumentata di materiali di scarto. Lo stesso discorso può essere riferito, con le dovute proporzioni, anche alla singola automobile: in caso di guasti o malfunzionamenti l’inevitabile passaggio in officina può comportare un notevole esborso di denaro e uno spreco di tempo prezioso.

Per ridurre al minimo questo rischio le aziende prevedono solitamente dei programmi di manutenzione preventiva: una calendarizzazione piuttosto serrata di operazioni necessarie al controllo, alla riparazione, al collaudo o alla sostituzione delle attrezzature. Nei periodi in cui la manutenzione preventiva è prevista – a intervalli di tempo determinati – le attività degli stabilimenti devono necessariamente essere sospese. Al contrario, un programma di manutenzione che sfrutta i Big Data si basa sulle condizioni della linea produttiva – cioè l’effettivo stato in cui si trovano attrezzature e macchinari, registrato e comunicato in tempo reale a un sistema centralizzato – e viene messo in atto se e quando ce n’è davvero bisogno

Allo stesso modo, grazie ai progressi tecnologici, i dispositivi delle nostre auto sono oggi integrati con sensori e RFID e sono in grado di trasmettere attivamente informazioni vitali sulle variabili della vettura come temperatura, livello dell’olio, vibrazioni, carichi di lavoro, umidità, velocità di produzione e guasti. Le enormi quantità di dati generati dalla macchina sono raccolte, confrontate, analizzate secondo particolari parametri e in relazione alla cronologia di manutenzione. I risultati di queste attività di analisi costituiscono modelli di previsione sempre più accurati ed affidabili per la manutenzione futura.

 

3. Infrastrutture più smart, a misura di persona

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

In che modo possono essere utilizzati questi dati? Le possibilità sono varie e numerose, in continua definizione. In generale hanno come obiettivo l’aumento della sicurezza stradale

I Big Data possono, per esempio: 

 

4. Un supporto formidabile alle attività di Customer Relationship Management

Tecnologie digitali e i Big Data analytics giocano un ruolo fondamentale nel riuscire a dare risposte concrete alle richieste dei clienti. Il loro contributo risulta decisivo nel plasmare le comunicazioni tra consumatori e brand e nel facilitare la conversazione tra potenziali clienti e consulenti, finendo per rendere più snello e produttivo l’intero il processo di vendita. 

Integrando i Big Data in una soluzione CRM, le aziende che operano nell’automotive possono prevedere il comportamento dei clienti, migliorare il servizio di assistenza e gestire gli investimenti in modo razionale e ponderato

Marketing e sales hanno a disposizione analisi avanzate su tutti i punti di contatto con i clienti, inclusi social media, e-mail, Internet, report dei call center, grazie ai quali possono segmentare con maggior accuratezza i clienti e basare su profili più completi le loro successive iniziative. Questo significa che le tendenze dei differenti target possono essere estratte dai Big Data e utilizzate per prevedere particolari esigenze, indirizzando con maggiore cognizione di causa sviluppo del prodotto e sforzi promozionali. 

Il percorso del cliente può essere lungo e articolato. Può attraversare molte strutture organizzative e diversi sistemi informativi. Presidiare ogni singolo touch point su cui vengono generate ogni momento informazioni strutturate e non strutturate significa maturare una conoscenza profonda dell’utente e riuscire ad attivare con lui o lei un rapporto di marketing sempre più vicino a una relazione ideale one-to-one.

 

5. La trasformazione della customer experience 

Il digitale sta rivoluzionando il modo in cui i clienti ricercano informazioni sui veicoli, li acquistano e ne gestiscono la manutenzione. Anche nel settore dell’automotive i clienti si aspettano dal brand un’esperienza di qualità che sia coerente e fluida su tutti i canali.

Grazie ai Big Data i produttori di automobili potranno trovare correlazioni distintive tra i modelli comportamentali di persone diverse, così da fornire servizi su misura e connettività 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Potranno sviluppare una visione unica delle persone che compongono il loro target e creare offerte convincenti e differenziate durante tutto il ciclo di vendita e consumo

I concessionari saranno in grado di ristrutturare i processi di vendita, integrando modalità on line e off line, per arricchire le esperienze – in store e virtuali – offerte ai clienti.

 

La fidelizzazione dei clienti: usare i Big Data nell’automotive lungo tutto il customer journey

Tra i cinque modi che abbiamo indicato per sfruttare i Big Data nell’automotive gli ultimi due – che riguardano la gestione delle relazioni con il consumatore e la customer experience – aprono prospettive estremamente interessanti per le aziende che si confrontano nel settore dell’automobile. In entrambi i casi l’uso dei dati può impattare positivamente sulla fidelizzazione dei clienti, da perseguire lungo tutto l’automotive customer journey e non solo durante la fase di acquisto. Dopo l’acquisto, in effetti, comprendere a fondo il comportamento dei clienti e ciò che ne determina l’eventuale abbandono consentirà alle case automobilistiche di pianificare interventi che aiutano la fidelizzazione, massimizzano la penetrazione dell’aftermarket e riducono la spesa complessiva di marketing.

Grazie ai nuovi strumenti di analisi, infatti, il marketing ha il potenziale per raccogliere e analizzare le informazioni sui comportamenti dei clienti e può sfruttare i dati storici per formulare ipotesi informate sulle leve da utilizzare all’interno delle sue strategie.

 

L’importanza dei contenuti personalizzati e interattivi

Per sfruttare a pieno le potenzialità dei Big Data nell’automotive è necessario procedere alla rottura dei silos all’interno dell’organizzazione così da aggregare fonti interne ed esterne (CRM, sistemi di gestione dei rivenditori, dati demografici, database della vendita e del marketing, solo per citarne alcune), ottenere l’integrazione dei dati e la creazione di un punto di vista unico sul cliente.

Il passaggio successivo, di fondamentale importanza, è quello che consiste nell’usare i dati dei clienti per sviluppare un’offerta di contenuti differenziata, in linea con la proposta di valore formulata per ciascun segmento. Pensiamo, per esempio, alla progettazione di campagne di marketing mirate o alla realizzazione di iniziative di informazione che accompagnano l’utente durante tutte le fasi del funnel. Personalizzazione dei contenuti e funzioni interattive rappresentano allora un fattore critico di successo perché: 

Contenuti che incorporano la conoscenza liberata dai Big Data potenziano il loro messaggio se vengono distribuiti attraverso più canali digitali (un discorso a parte va riservato al mobile) o tradizionali (inclusi QR Code o Realtà Aumentata). Si intuisce allora il perché della sempre maggiore attenzione che i brand dell’automotive rivolgono verso quegli strumenti che sono in grado di produrre contenuti interattivi, personalizzati e multicanale. Attraverso di essi le aziende possono realizzare customer experience efficaci e coinvolgenti, per esempio trasformando i dati in video e micro-siti dinamici e responsivi, creati e dedicati a ciascuno dei loro clienti.

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