Scienza dei dati nell'industria automobilistica: 4 modi in cui la scienza dei dati sta rimodellando il settore

Assistere al cambiamento

L'ecosistema di mercato dell'industria automobilistica sta assistendo a un rapido cambiamento. La conoscenza dei loro clienti sta crescendo, così come la loro richiesta di prodotti digitalmente migliori.

Le differenze nelle preferenze del prodotto, prima e ora, si trovano agli estremi opposti di una scala. L'industria ora deve percorrere tutta la strada per raggiungere la fine della domanda dei suoi clienti.

La globalizzazione, la volatilità dei costi e la rapida evoluzione tecnologica sono le ragioni principali del mercato in evoluzione, che induce le industrie a cambiare il modo in cui operano. E lo stesso vale per l'industria automobilistica, che sta compiendo piccoli passi nel rivoluzionario cambiamento di processo.

Cambiare il comportamento dei consumatori

L'ambiente rivoluzionario sta portando in tavola diverse esigenze. Con la rivoluzione tecnologica che tocca tutte le vite, il cliente cresce in uno spazio digitale.

Il modo in cui le auto vengono utilizzate e non utilizzate sta cambiando:

• Domanda crescente di auto tecnologicamente avanzate che sono connesse digitalmente all'essere umano che le guida.
• I pool di reti offrono servizi condivisi. C'è stato un declino nel motivo per cui le persone acquistano auto. I millennial sono ora più inclini a prenotare un'auto che a possederne una.
• I modelli di abbonamento e i sistemi di condivisione stanno arrivando per cambiare il panorama dell'acquirente.

Con queste tendenze osservate nel comportamento dei consumatori, l'industria automobilistica sta cambiando le proprie strategie di mercato.

• Offrire modelli di acquisto diretti ai consumatori, eliminando l'input del rivenditore.
• Presentazione dell'adozione digitale e delle innovazioni nei veicoli per soddisfare la domanda senza precedenti da tutto il mondo.

Ma come può un settore sapere quali sono le richieste e quale potrebbe essere la soluzione al comportamento in continua evoluzione dei consumatori ?

Perché questi dati?

Anche le strategie di marketing utilizzate dall'industria stanno cambiando con i metodi mutevoli adottati. I dati "questi" sono le informazioni sotto forma di prova probatoria del set di numeri che dice all'industria automobilistica che tali (parte A) sono i cambiamenti nel mercato e tale (parte B) dovrebbe essere il loro modo di adottare il cambiamento per profitto.

Costruire il profilo del cliente e sfruttarlo per comprendere le sue esigenze aiuterà l'industria automobilistica a vincere la gara.

Le industrie di tutto il mondo stanno quindi lavorando in modo coerente per interpretare e analizzare queste diverse esigenze. Stanno trovando soluzioni alla sfida di soddisfare i bisogni e superandoli un passo avanti.

Sfide poste

Per rendere i veicoli più adatti ai millennial, la sfida è entrare nell'ecosistema di rete connessa della generazione.

La crescente ubiquità dell'Internet delle cose (IoT) sta facendo meravigliare l'industria automobilistica su come entrare in questo Web connesso ed estrarre dati. La scienza dei dati nel settore sanitario: 5 modi in cui la scienza dei dati sta rimodellando il settore

La ricerca sui sistemi connessi e la scoperta di modi per entrare nel labirinto dovrebbero portare a un'utile estrazione di dati; la sfida qui è fare in modo che il loro veicolo esegua il lavoro di estrazione dei dati.

Il risultato finale per personalizzare le esperienze per l'utente potrebbe vincere la loro fedeltà.

Ruolo di scienziato di Data

L'industria automobilistica sta immettendo sul mercato nuovi prodotti fattibili, tecnologicamente avanzati e più sofisticati.

I dati sono il messaggero della soluzione qui.

L'industria deve estrarre questo messenger per approfondire. L'estrazione di informazioni e l'analisi delle tendenze per creare segmenti di clienti fruibili è il nuovo ruolo del data scientist.

Il data scientist utilizza i dati grezzi e non strutturati per preparare piani attuabili. I big data stanno aiutando a far progredire il settore in diversi modi: dall'aumento della sicurezza, alla costruzione di veicoli compatibili con l'IoT, all'utilizzo dell'analisi predittiva per risolvere problemi operativi come: aumento dei costi e tempi di attività e così via.

Aree per la scienza:

L'uso dei dati deve essere all'altezza della situazione in cui fornirà soluzioni automatizzate.

Il veicolo che viene guidato sarà così a misura d'uomo da avere accesso alla comprensione del comportamento di un altro essere.

• Ricerca e sviluppo

L'industria automobilistica sta lavorando senza sosta per la ricerca e lo sviluppo. I sensori raccolgono enormi quantità di dati dagli utenti e ciò consente di risparmiare molto in termini di tempo ed energia rispetto al lavoro del dipartimento.

I dati estratti possono essere ampiamente utilizzati per ottenere informazioni dettagliate sul modello di utilizzo del veicolo, sul consumo ambientale degli utenti e sulle emissioni dei veicoli. In tal modo, utilizzandolo per i vantaggi normativi e di marketing del settore.

• Produzione e filiera

L'analisi in questo dominio non è nuova. Enormi blocchi di dati possono essere analizzati per escludere ostacoli operativi come le prestazioni della spedizione (in tempo pieno) e la loro valutazione del credito. Lavorare su valutazioni che consentano ai produttori di ottenere un controllo più completo sulle loro catene di approvvigionamento, inclusa la logistica e la gestione. Aiutando così in un controllo decisionale basato sui dati e mappato con precisione.

• Affari e finanza

La scienza dei dati viene utilizzata per estrarre carichi di dati per analizzare i problemi. Un autentico vantaggio di questo processo è quello di approfondire aree non contrassegnate per trovare problemi. Simile è il caso di affari e finanza. Deviando dai vantaggi operativi, la scienza dei dati può essere utilizzata nei processi economici e finanziari per introdurre efficienza nell'automazione del lavoro generale.

Come si sta sviluppando l'industria automobilistica?

Incorporando i dati analizzati nel ragionamento per le soluzioni, di seguito sono riportati alcuni sviluppi della scienza dei dati che caratterizzano l'industria automobilistica:

• Soddisfazione del cliente

Collaborando con i quadri tecnici e non tecnici dei team del settore, l'obiettivo finale è creare un modello veicolare a misura d'uomo di apprendimento profondo. Il settore lavora per eliminare i punti deboli dei dati, migliorando così il processo decisionale basato sui dati.

• Controllo dei costi

I sensori nelle automobili vengono utilizzati per raccogliere informazioni su velocità, consumo di carburante, emissioni di gas e risorse di sicurezza.

Tutto ciò viene utilizzato per trovare scappatoie nei modi in cui le macchine sono sovra o sottoutilizzate e quindi mappare i modi per regolare i costi e controllare l'uso intelligente.

• Valore trainante

I modelli adottati dall'industria automobilistica dovrebbero essere guidabili. La pipeline di dati viene sottoposta a una pulizia graduale per ottenere il prodotto trasformato definitivo. Il lavoratore è il data scientist qui, il cui scopo è la produzione di dati finali per portare il cambiamento nel modello operativo.

• Analisi del potenziale di mercato

I data scientist sono riusciti ad analizzare le potenziali tendenze del mercato. Esplorando le informazioni connesse e le fonti di dati disconnesse, ora possono attingere a probabili segmenti di mercato analizzando le tendenze degli acquirenti.

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Conclusione

Operando tra standard aziendali e tecnologia in via di sviluppo, il settore sta oscillando frontalmente con lo strumento dati per rivoluzionare lo spazio di mercato.