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製造業

利用 IoT & 遙測數據獲得明智的客戶見解。

  • 在一個合併檢視中存取客戶詳細資訊，例如聯絡資訊、資產生命週期、訂單歷史記錄和忠誠度分數。
  • 連接所有客戶參與渠道互動，以提高收入和客戶滿意度。使用預測性分析，自動為您和您的合作夥伴進行資格並轉換潛在客戶。
  • 為每位客戶建立自訂旅程，以符合資料見解（例如購買傾向、通訊偏好和商機類型）。

使用的資料來源

訂單擷取 & 商務
合作夥伴渠道
行銷
第三方
物聯網遠程信息處理事件
企業資源計劃
產品

應用洞察和預測

透過將此使用案例中參考的資料來源匯集在一起，團隊可以建立計算洞察，或使用 Data Cloud 執行預測模型，這將使他們能夠做出更明智的決策或推動新的自動化。

類型 描述
計算洞察 追蹤產品使用模式，並將其與客戶滿意度分數或重新購買的可能性連結。 這些數據可以用於加強產品開發，改善客戶支持，並根據實時產品使用量創建個性化體驗。 這些計算的見解可讓製造商做出資料驅動的決策、提高營運效率並提高客戶滿意度，最終帶來更好的業務成果。
預測模型 根據資產使用數據、客戶案例歷史記錄和 ERP 數據，預測整體客戶滿意度、購買或升級新產品和服務的傾向。

影響是什麼

提升營收
提高客戶滿意度（CSAT）
提高營運效率
減少客戶流失

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