Ciência de dados na indústria automotiva: 4 maneiras de a ciência de dados remodelar a indústria

Testemunhando a Mudança

O ecossistema de mercado da indústria automotiva está testemunhando uma rápida mudança. A percepção de seus clientes está crescendo, assim como sua demanda por produtos digitalmente melhores.

Diferenças nas preferências de produtos, antes e agora, estão em extremos opostos de uma escala. A indústria agora tem que percorrer todo o caminho para alcançar a demanda final de seus clientes.

A globalização, a volatilidade dos custos e a rápida evolução tecnológica são as principais razões para o mercado em mudança, fazendo com que as indústrias mudem a maneira como operam. E o mesmo é o caso da indústria automotiva, que está dando pequenos passos na revolucionária mudança de processo.

Mudando o comportamento do consumidor

O ambiente revolucionando está trazendo várias demandas sobre a mesa. Com a revolução tecnológica tocando todas as vidas, o cliente está crescendo em um espaço digital.

A maneira como os carros são usados ​​e não usados ​​está mudando:

• Demanda crescente por carros com tecnologia avançada que são conectados digitalmente ao ser humano que os dirige.
• Pools de redes estão oferecendo serviços compartilhados. Houve um declínio na razão pela qual as pessoas compram carros. Os millennials agora estão mais inclinados a reservar um carro do que a possuir um.
• Modelos de assinatura e sistemas de compartilhamento estão surgindo para mudar o cenário do comprador.

Com essas tendências testemunhadas no comportamento do consumidor, a indústria automobilística está mudando suas estratégias de mercado.

• Oferecendo padrões de compra direto ao consumidor, eliminando a entrada do revendedor.
• Apresentando adoções e inovações digitais em veículos para atender à demanda sem precedentes de toda a esfera.

Mas como uma indústria poderia saber quais são as demandas e qual poderia ser a solução para o comportamento do consumidor em constante mudança ?

Por que esses dados?

As estratégias de marketing utilizadas pela indústria também estão mudando com os métodos de mudança que são adotados. 'Este' dado é a informação na forma de prova de conjunto de números probatórios que diz à indústria automobilística que tais (parte A) são as mudanças no mercado e que (parte B) deve ser sua maneira de adotar a mudança para lucro.

Construir o perfil do cliente e aproveitá-lo para entender suas necessidades ajudará a indústria automotiva a vencer a corrida.

As indústrias em todos os lugares estão, portanto, trabalhando de forma coerente para interpretar e analisar essas várias demandas. Eles estão encontrando soluções para o desafio de atender às necessidades e superá-las um passo adiante.

Desafios apresentados

Para tornar os veículos mais amigáveis ​​aos Millennials, o desafio é entrar no ecossistema de rede conectada da geração.

A crescente onipresença da Internet das Coisas (IoT) está fazendo com que a indústria automobilística se pergunte como entrar nessa web conectada e extrair dados. Ciência de dados na área da saúde: 5 maneiras de a ciência de dados remodelar o setor

A pesquisa sobre os sistemas conectados e a descoberta de maneiras de entrar no labirinto devem resultar em extração de dados útil; o desafio aqui é fazer com que seu veículo faça o trabalho de extração de dados.

O resultado final para personalizar as experiências para o usuário pode ganhar sua fidelidade.

Papel do cientista de dados

A indústria automobilística está colocando no mercado novos produtos viáveis, tecnologicamente avançados e mais sofisticados.

Os dados são o mensageiro da solução aqui.

A indústria tem que minerar esse mensageiro para se aprofundar. Extrair informações e analisar as tendências para criar segmentos de clientes acionáveis ​​é o novo papel do cientista de dados.

O cientista de dados está usando os dados brutos e não estruturados para preparar planos acionáveis. O big data está ajudando o setor a avançar de várias maneiras, desde aumentar a segurança, construir veículos amigáveis ​​à IoT, usar análise preditiva para resolver problemas operacionais, como aumento de custo e tempo de atividade e assim por diante.

Áreas para Ciência-em cima:

O uso de dados deve ser feito até o ponto em que fornecerá soluções automatizadas.

O veículo que está sendo conduzido será tão amigável ao ser humano que terá acesso à compreensão do comportamento de outro ser.

• Pesquisa e desenvolvimento

A indústria automotiva está trabalhando o tempo todo para P&D. Os sensores coletam dados maciços dos usuários, e isso economiza muito tempo e energia na perspectiva do trabalho do departamento.

Os dados extraídos podem ser amplamente utilizados para fornecer informações sobre o padrão de uso do veículo, o consumo ambiental dos usuários, bem como as emissões veiculares. Assim, utilizando-o para benefícios regulatórios e de marketing da indústria.

• Manufatura e Cadeia de Suprimentos

A análise neste domínio não é nova. Enormes partes de dados podem ser analisadas para descartar obstáculos operacionais, como desempenho de remessa (no prazo) e sua avaliação de crédito. Trabalhando em avaliações que capacitam os fabricantes a obter um controle mais abrangente sobre suas cadeias de suprimentos, incluindo logística e gerenciamento. Auxiliando assim em um controle de decisão baseado em dados e precisamente mapeado.

• Negócios e finanças

A ciência de dados está em uso para extrair cargas de dados para analisar problemas. Uma vantagem autêntica desse processo é mergulhar em áreas não marcadas para encontrar problemas. Semelhante é o caso com negócios e finanças. Desviando-se dos benefícios operacionais, a ciência de dados pode ser usada nos processos de negócios e finanças para introduzir eficiência na automação geral do trabalho.

Como a Indústria Automobilística está se desenvolvendo?

Incorporando os dados analisados ​​no raciocínio para soluções, a seguir estão alguns desenvolvimentos da ciência de dados presentes na indústria automotiva:

• Satisfação do cliente

Ao colaborar com o quadro técnico e não técnico de equipes do setor, o objetivo final é criar um modelo amigável para veículos de aprendizado profundo. A indústria trabalha para eliminar os pontos problemáticos dos dados, melhorando assim a tomada de decisões orientada por dados.

• Controle de custo

Os sensores em automóveis são usados ​​para coletar informações sobre velocidade, consumo de combustível, emissões de gases e recursos de segurança.

Tudo isso está em uso para encontrar brechas nas formas como as máquinas estão sendo super ou subutilizadas e, assim, mapear formas de regular custos e controlar o uso inteligente.

• Valor de condução

Os modelos que são adotados pela indústria automotiva devem ser capazes de dirigir. O pipeline de dados passa por uma limpeza passo a passo para obter o produto final transformado. O trabalhador é o cientista de dados aqui, cujo objetivo é a produção de dados finais para trazer mudanças no modelo operacional.

• Analisando o Potencial de Mercado

Os cientistas de dados são bem-sucedidos na análise de possíveis tendências de mercado. Ao explorar as informações conectadas e as fontes de dados desconectadas, eles agora podem explorar os prováveis ​​segmentos de mercado analisando as tendências do comprador.

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Conclusão

Operando entre padrões de negócios e desenvolvimento de tecnologia, o setor está oscilando de frente com a ferramenta de dados para revolucionar o espaço de mercado.