In diesen unsicheren Zeiten, wenn Neuwagenverkäufe einbrechen, versuchen viele OEMs neue Arbeitswege zu implementieren und ihre Kundendienstgeschäfte zu steigern. Eine der vielen Herausforderungen, denen sich die Automobilindustrie gegenüber sieht, ist das Verständnis der digitalen Kunden und die Verbindung von Datensilos, um Kundenbedürfnisse vorherzusehen.
Wenn unsere OEM-Partner uns fragen: „Wie können wir uns mehr Teil- und Serviceverkäufe sichern?“ oder „Wie verkaufen wir mehr?“, dann antworten wir mit der Frage: „Wer sind Ihre Kunden?“ und „Wie kommunizieren Sie mit ihnen?“
Heutzutage gibt es mehr Kundeninformationen und Transaktionsdaten als jemals zuvor. Die Daten liegen jedoch ruhend auf unterschiedlichen OEM-, DMS- und anderen Händlerbetriebssystemen in verschiedenen Bereichen wie Teile, Service, Wartung, Bestand, Verkaufsbereich und Finanzen/Versicherungen. Stellen Sie sich das Potenzial vor, wenn Sie uneinheitliche Informationen zusammenbringen, um ein vollständigeres Kundenprofil zu erstellen.
Die Verbindung von Datensilos ist weiterhin eine der von OEMs am wenigsten genutzten Strategien. Wir können Ihnen helfen, Möglichkeiten zu schaffen, um Kunden besser anzusprechen und Kundendiensterträge zu steigern.
Datenanalyse:Alles zusammenführen
OEMs und Händlerbetriebe verpassen Gelegenheiten und erkennen dadurch nicht die versteckten Umsätze und Produktivitätsgewinne. Aktuelle Datenverwaltungssysteme schaffen es nicht, basierend auf der Reparaturauftragshistorie, den verjährten Servicekunden, den Kennzahlen zur Serviceabsorption, den Teilebestellungen und anderen wichtigen Informationen, die während Service- und Reparaturaufträgen erfasst wurden, praktisch umsetzbare Erkenntnisse zu ermitteln.
Welche Art von Tools ist erforderlich und wie erhalten OEM- und Betriebsmanagements diese Einblicke?
Der erste wichtige Schritt ist das Zusammenführen aller isolierten Daten in einem standardisierten Format. Das erfordert ein automatisiertes Datenerfassungssystem, das unterschiedliche Datenquellen aus OEM-, DMS- und Fahrzeugsystemen (wie Plattformen für vernetzte Fahrzeuge) in Echtzeit nutzt.
Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln
Die Erfassung unterschiedlicher Datenstrukturen und ihre Einbindung in einen konsistenten Datensatz auf einer Plattform ermöglicht die Anwendung von prädiktiven Analysen, um Möglichkeiten für rechtzeitige, personalisierte und gezielte Kundenmarketing-Kampagnen zu identifizieren.
Die Analyse von Daten mithilfe von automatisierten Systemen ist der Schlüssel zum Identifizieren von Möglichkeiten:
- Wie liegen meine Möglichkeiten bei Großhandelsteilen?
- Welche Servicekunden sind verjährt?
- Welche Leistung erreichen Mitarbeiter in Händlerbetrieben?
- Welche Kunden sollten angesprochen werden?
- Welche Angebote kommen bei Kunden gut an und beeinflussen den Umsatz am meisten?
OEMs und Händlerbetriebe wenden sich zur Gewinnung von Einblicken oftmals an Spezialisten und Berater. Diese Herangehensweise ist häufig teuer, nicht messbar und den präsentierten Lösungen fehlt es an automatisierten Abläufen, die notwendig sind, um die gewonnenen Einblicke für effektive und zielgerichtete Kampagnen nutzen zu können.
Datenanalyse mit automatisierten Abläufen
Clevere Datenverwaltungsprozesse kombiniert mit einer erstklassigen, prädiktiven Analyse-Engine sind die optimale Lösung, die wir unseren OEM-Partnern empfehlen. Die Möglichkeiten für OEMs und Händlerbetriebe liegen in der Integration einer automatisierten Marketing-Engine, um diese Einblicke zu nutzen.
Die Datenanalyseplattform von Infomedia verwaltet strukturierte und unstrukturierte Daten und bietet innovatives Echtzeit-Streaming von Kundenkampagnen, um durch erfolgreiche Teile- und Servicekampagnen einen enormen Mehrwert zu generieren.
Durch die Nutzung der Datenanalyseplattform von Infomedia sowie integrierte KI- und Visualisierungsfunktionen erhalten OEMs Einblicke, mit denen sie Kunden auf dem Ersatzteilmarkt besser und tief reichender verstehen. Das Resultat ist eine beispiellose Rendite auf dem Teile- und Servicemarkt.
Datenanalyse für Teilevorgänge
Datenanalyse für Servicevorgänge
Welche Vorteile können Sie erwarten?
Händlerbetriebe und OEMs können von einer erweiterten Analyse profitieren, welche die Sichtbarkeit von Teile- und Servicevorgängen sowie anderen Vermögenswerten verbessert, die weiteres Vertriebspotenzial bieten.
In der Lage zu sein, uneinheitliche Kundendaten in Einblicke zu verwandeln, spielt eine wichtige Rolle beim Aufbau von OEM-Ressourcen, um Erfolgskennzahlen zu definieren, zukünftige Ereignisse vorherzusehen und teile- und servicespezifische Marketing-Ergebnisse proaktiver zu gestalten. Konkrete und akkurate Dateneinblicke ermöglichen es OEMs, die prädiktive Analyse als alternatives Mittel zur Erfassung von versteckten Umsätzen zu nutzen und die Produktivität zu erhöhen, wenn die Datenverfügbarkeit explodiert und Neuwagenverkäufe sinken.
Legen Sie heute los!
In einer Zeit, in der immer weniger Neuwagen verkauft werden, müssen OEMs beginnen, den Grundstein für ein langfristiges Kundendienstwachstum zu legen. Die Nutzung von technologiegestützten Datenanalysen, um versteckte Umsätze zu erkennen und die Produktivität von Kundenprogrammen zu steigern, ist in der aktuellen und sich ständige ändernden Marktlandschaft ausschlaggebend.
Datenanalysen bieten neue Möglichkeiten, die globalen OEMs und ihren Händlerbetriebsnetzwerken helfen, ihre Kunden besser zu verstehen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, die Kundentreue zu steigern und profitable Ergebnisse zu erzielen.
Erfahren Sie, wie Sie das Potenzial von prädiktiven Analysen zur Steigerung der Leistung des Kundendienstes nutzen können, indem Sie uns heute kontaktieren.
Erfahren Sie, wie Sie Datenneinblicke nutzen können, um die Leistung Ihres Kundendienstes zu erhöhen
Jonathan Scharrer
Vizepräsident, Dateneinblicke – Nidasu
Jonathan ist ein Technologieexperte mit einer Leidenschaft für die Optimierung und Automatisierung von Arbeitsabläufen. Indem er seine Kenntnisse in Technik und Systemdesign mit seiner jahrelangen Erfahrung im Senior-Management eines Händlerbetriebs kombinierte, gründete er zusammen mit Tim Courtney das Unternehmen „Nidasu“ mit dem Ziel, den Absatz und die Kundenbindung für Händlerbetriebe und Automobilhersteller zu erhöhen.
