많은 OEM이 신차 판매량이 급락하는 불확실한 시기에 새로운 작업 방식과 애프터서비스 비즈니스를 성장시킬 새로운 방안을 채택하고자 모색 중입니다. 자동차 업계가 직면하고 있는 다수의 복잡한 문제 중 하나는 디지털 고객과 데이터 사일로의 연결 관계를 파악해 고객의 요구를 예측하는 것입니다.

당사의 OEM 파트너들이 “어떻게 부품과 서비스 판매 기회를 더 많이 포착할 수 있습니까?” 또는 “어떻게 더 많이 팔 수 있습니까?”와 같이 물어볼 때 “귀사의 고객은 누구입니까?” 및 “그들과 어떻게 소통하고 계십니까?”라고 반문합니다.

지금은 그 어느 때보다도 많은 고객 정보와 거래 데이터가 있습니다. 하지만 데이터는 별개의 OEM, DMS 및 기타 판매점에서 부품, 서비스, 보증, 재고, 쇼룸, 재정 및 보험(F&I) 시스템 등의 다양한 시스템 여기저기에 흩어져 있고 제대로 활용되고 있지도 못한 실정입니다. 이처럼 흩어져 있는 정보를 한데 모아 더욱 완전한 고객 프로필을 형성할 수 있다고 상상해 보십시오.

데이터 사일로 연결은 OEM에서 가장 제대로 활용되고 있지 못한 전략 중 하나로 남아 있습니다. 당사는 고객 타기팅을 개선하고 애프터서비스 수익을 늘릴 기회를 만들도록 도와드릴 수 있습니다.

데이터 분석.모두 한데 통합

OEM과 판매점은 숨겨진 수익과 생산성을 파악할 기회를 놓치고 있습니다. 현재의 데이터 관리 시스템은 서비스 및 수리 과정에서 고객과 접촉하며 얻는 정보 중 수리 주문서 기록, 놓친 서비스 고객, 서비스 흡수 메트릭, 부품 주문 및 기타 핵심 사항을 기준으로 실행 가능한 인사이트를 파악하지 못합니다.

그렇다면 어떤 종류의 도구가 필요하고 어떻게 OEM과 판매점의 관리자들이 이런 인사이트를 활용할 수 있습니까?

매우 중요한 첫 번째 단계는 고립된 모든 데이터를 표준화된 형식으로 수집해서 정리하는 것입니다. 이 작업을 위해서는 OEM, DMS 그리고 커넥티드 카 플랫폼과 같은 차량 시스템에서 제공되는 다양한 데이터 소스를 실시간으로 활용할 수 있는 자동 데이터 수집 시스템이 필요합니다.

데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환

다양한 데이터 구조를 수집하여 한 플랫폼에 일관된 데이터 집합으로 통합하면 예측 분석 기술을 적용해 시의적절하게 개인 맞춤화되고 대상이 지정된 고객 마케팅 캠페인을 진행할 기회를 포착할 수 있습니다.

자동화된 시스템을 사용하여 데이터를 분석하는 것이 기회 포착의 관건입니다.

  • 도매 부품 관련 기회는 어디에 있습니까?
  • 어떤 서비스 고객을 놓쳤습니까?
  • 판매점 직원의 성과는 어떻습니까?
  • 어떤 고객을 대상으로 지정해야 합니까?
  • 어떤 혜택이 고객의 마음을 움직이고 수익에 가장 큰 영향을 미칩니까?

OEM과 판매점은 인사이트를 얻기 위해 종종 전문가나 컨설턴트에게 자문합니다. 하지만 이런 접근 방식은 대부분 큰 비용이 발생하고 제대로 평가할 수 없으며, 대상이 지정된 효과적인 캠페인에 핵심적인 인사이트의 활용에 필요한 자동 워크플로가 제시되는 솔루션에서 부족할 때가 많습니다.

자동화된 워크플로를 사용하는 데이터 분석

최첨단 예측 분석 엔진과 결합된 스마트 데이터 관리 프로세스가 바로 당사의 OEM 파트너에 권장하는 ‘모범적인’ 솔루션입니다. 이러한 인사이트를 활용하기 위해 자동 마케팅 엔진을 통합하면 OEM과 판매점을 위한 다양한 기회가 열립니다.

Infomedia의 데이터 분석 플랫폼은 구조적 데이터와 비구조적 데이터를 관리하고 고객 캠페인의 혁신적인 실시간 스트리밍을 통합해 성공적인 부품 및 서비스 캠페인을 추진하는 데 있어 엄청난 가치를 창출합니다.

내장형 AI 및 비주얼리제이션 기능은 Infomedia의 데이터 분석 플랫폼을 사용하여 더욱 정확하고 깊이 있게 애프터마켓 고객을 이해하기 위한 인사이트를 OEM에 제공합니다. 그 결과, 부품 및 서비스 마케팅에서 예외적 수준의 투자수익률을 달성할 수 있습니다.

부품 작업을 위한 데이터 분석

서비스 작업을 위한 데이터 분석

기대할 수 있는 혜택?

판매점과 OEM은 고급 분석 기능을 활용해 판매 잠재력이 더 큰 자산과 함께 부품 및 서비스 작업을 더욱 명확하게 파악할 수 있습니다.

별개의 고객 데이터를 인사이트로 전환할 수 있는 능력은 성공 기준을 정의하고 미래의 이벤트를 예측하며 부품 및 서비스 마케팅 성과를 더욱 선제적으로 모델링하는 OEM의 역량을 쌓는 데 핵심적인 역할을 합니다. OEM은 구체적이고 정확한 데이터 인사이트를 바탕으로 데이터 가용성이 폭증하고 신차 판매가 부진한 시기에 숨겨진 수익을 확보하고 생산성을 늘리는 대안으로서 예측 분석을 수용할 수 있습니다.

지금 바로 시작하십시오!

신차 판매가 부진해지는 시기인 지금이야말로 OEM이 장기적 애프터서비스 성장을 위한 토대를 쌓기 시작할 때입니다. 기술을 기반으로 하는 데이터 분석 기능을 활용해 숨겨진 수익을 발견하고 고객 프로그램의 생산성을 높이는 일은 현재 상황과 끊임없이 변화하는 비즈니스 환경에서 매우 중요합니다.

데이터 분석은 전 세계 OEM과 관련 판매점 네트워크가 고객을 더 잘 이해하고 더 나은 의사결정을 내리며 고객 만족도를 개선할 뿐 아니라 고객 충성도를 높이고 수익성 있는 성과를 내는 데 도움이 될 수 있는 새로운 기능을 제공합니다.

예측 분석의 힘을 활용해 애프터서비스 성과를 높일 방법을 찾아보려면 지금 바로 로 연락해 어떻게 도와드릴 수 있을지 알려주십시오.

데이터 인사이트매출 성장 및 고객 유지

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Jonathan Scharrer
Nidasu 데이터 인사이트 담당 부사장

Jonathan은 워크플로 최적화 및 자동화에 대한 열정이 넘치는 기술 전문가입니다. 그는 공학 및 시스템 설계 분야의 전문성과 다년간 판매점의 간부로 근무한 경험을 접목하여 판매점과 자동차 업체를 위한 매출 증대와 고객 유지라는 목표하에 Tim Courtney와 함께 Nidasu를 공동 설립했습니다.