La science des données dans l'industrie automobile : 4 façons dont la science des données remodèle l'industrie

Être témoin du changement

L'écosystème du marché de l'industrie automobile connaît une évolution rapide. La connaissance de leurs clients augmente, tout comme leur demande de meilleurs produits numériques.

Les différences dans les préférences de produits, auparavant et maintenant, se situent aux extrémités opposées d'une échelle. L'industrie doit maintenant parcourir toute la ligne pour répondre à la demande de ses clients.

La mondialisation, la volatilité des coûts et l'évolution technologique rapide sont les principales raisons de l'évolution du marché, ce qui oblige les industries à modifier leur mode de fonctionnement. Et il en va de même pour l'industrie automobile, qui fait de petits pas dans le changement de processus révolutionnaire.

Changer le comportement des consommateurs

L'environnement révolutionnaire apporte diverses demandes sur la table. Avec la révolution technologique touchant toutes les vies, le client grandit dans un espace numérique.

La façon dont les voitures sont utilisées et non utilisées évolue :

• Demande croissante de voitures à la pointe de la technologie connectées numériquement à l'homme qui les conduit.
• Des pools de réseaux offrent des services partagés. Il y a eu une diminution de la raison pour laquelle les gens achètent des voitures. Les milléniaux sont désormais plus enclins à réserver une voiture qu'à en posséder une.
• Les modèles d'abonnement et les systèmes de partage arrivent pour changer le paysage de l'acheteur.

Avec ces tendances observées dans le comportement des consommateurs, l'industrie automobile modifie ses stratégies de marché.

• Offrir des modèles d'achat directs aux consommateurs, en éliminant la contribution du revendeur.
• Introduire des adoptions numériques et des innovations dans les véhicules pour répondre à la demande sans précédent de toute la sphère.

Mais comment une industrie pourrait-elle savoir quelles sont les demandes et quelle pourrait être la solution au comportement en constante évolution des consommateurs ?

Pourquoi ces données ?

Les stratégies de marketing utilisées par l'industrie changent également avec les méthodes changeantes qui sont adoptées. "Ces" données sont les informations sous la forme d'une preuve probante d'ensemble de nombres qui indiquent à l'industrie automobile que telle (partie A) sont les changements sur le marché et telle (partie B) devrait être leur façon d'adopter le changement pour profit.

Construire le profil du client et l'exploiter pour comprendre ses besoins aidera l'industrie automobile à gagner la course.

Partout, les industries travaillent donc de manière cohérente pour interpréter et analyser ces différentes demandes. Ils trouvent des solutions au défi de répondre aux besoins et de les dépasser un peu plus.

Défis posés

Pour rendre les véhicules plus adaptés aux millenials, le défi consiste à entrer dans l'écosystème de réseautage connecté de la génération.

L'omniprésence croissante de l'Internet des objets (IoT) fait que l'industrie automobile se demande comment accéder à ce Web connecté et extraire des données. La science des données dans les soins de santé : 5 façons dont la science des données remodèle l'industrie

La recherche sur les systèmes connectés et la découverte de moyens d'entrer dans le labyrinthe devraient aboutir à une extraction de données utiles ; le défi ici est de faire en sorte que leur véhicule fasse le travail d'extraction de données.

Le résultat ultime pour personnaliser les expériences de l'utilisateur pourrait gagner sa fidélité.

Rôle scientifique des données

L'industrie automobile met sur le marché de nouveaux produits qui sont réalisables, technologiquement avancés et plus sophistiqués.

Les données sont ici le messager de la solution.

L'industrie doit exploiter ce messager pour aller plus loin. Extraire des informations et analyser les tendances pour créer des segments de clientèle exploitables est le nouveau rôle du data scientist.

Le scientifique des données utilise les données brutes et non structurées pour préparer des plans d'action. Les mégadonnées contribuent à faire progresser l'industrie de plusieurs manières : en augmentant la sécurité, en construisant des véhicules compatibles avec l'IdO, en utilisant l'analyse prédictive pour résoudre des problèmes opérationnels tels que l'augmentation des coûts et de la disponibilité, etc.

Domaines à la science-sur:

L'utilisation des données doit être à la hauteur là où elle fournira des solutions automatisées.

Le véhicule qui est conduit sera si humain qu'il aura accès à la compréhension du comportement d'un autre être.

• Recherche et développement

L'industrie automobile travaille d'arrache-pied pour la R&D. Les capteurs collectent des données massives auprès des utilisateurs, ce qui permet d'économiser beaucoup de temps et d'énergie dans le travail du département.

Les données extraites peuvent être largement utilisées pour donner un aperçu du modèle d'utilisation du véhicule, de la consommation environnementale des utilisateurs ainsi que des émissions des véhicules. Ainsi, l'utiliser pour les avantages réglementaires et marketing de l'industrie.

• Fabrication et chaîne d'approvisionnement

L'analyse dans ce domaine n'est pas nouvelle. D'énormes blocs de données peuvent être analysés pour éliminer les obstacles opérationnels tels que les performances d'expédition (à temps dans leur intégralité) et leur évaluation de crédit. Travailler sur des évaluations qui permettent aux fabricants d'acquérir un contrôle plus complet sur leurs chaînes d'approvisionnement, y compris la logistique et la gestion. Aider ainsi à un contrôle de décision basé sur les données et cartographié avec précision.

• Affaires et finances

La science des données est utilisée pour extraire des charges de données pour analyser les problèmes. Un avantage authentique de ce processus est de se plonger dans des zones non marquées pour trouver des problèmes. Il en va de même pour les affaires et la finance. S'écartant des avantages opérationnels, la science des données peut être utilisée dans les processus commerciaux et financiers pour introduire l'efficacité dans l'automatisation globale du travail.

Comment se développe l'industrie automobile ?

En intégrant les données analysées dans le raisonnement des solutions, voici quelques développements de la science des données dans l'industrie automobile :

• Satisfaction du client

En collaborant avec le cadre technique et non technique des équipes de l'industrie, l'objectif ultime est de créer un modèle d'apprentissage en profondeur véhiculaire convivial pour l'homme. L'industrie s'efforce d'éliminer les points faibles des données, améliorant ainsi la prise de décision basée sur les données.

• Contrôle des coûts

Les capteurs des automobiles sont utilisés pour collecter des informations sur la vitesse, la consommation de carburant, les émissions de gaz et les ressources de sécurité.

Tout cela est utilisé pour trouver des failles dans la manière dont les machines sont surutilisées ou sous-utilisées et ainsi cartographier les moyens de réguler les coûts et de contrôler l'utilisation intelligente.

• Générer de la valeur

Les modèles adoptés par l'industrie automobile doivent pouvoir être conduits. Le pipeline de données subit un nettoyage par étapes pour obtenir le produit transformé ultime. Le travailleur est ici le scientifique des données, dont le but est la production de données finales pour apporter des changements au modèle de fonctionnement.

• Analyser le potentiel du marché

Les scientifiques des données réussissent à analyser les tendances potentielles du marché. En explorant les informations connectées et les sources de données déconnectées, ils peuvent désormais exploiter les segments de marché probables en analysant les tendances des acheteurs.

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Conclusion

Opérant entre les normes commerciales et la technologie en développement, l'industrie hésite de front avec l'outil de données pour révolutionner l'espace du marché.