技术
- 分析与建模 - 预测分析
- 传感器 - 自动驾驶传感器
适用行业
- 汽车
- 电子商务
适用功能
- 采购
- 销售与市场营销
用例
- 智能停车
- 车辆到基础设施 (V2I)
关于客户
GoMechanic 是一家汽车服务解决方案提供商,以实惠的价格提供各种定期汽车服务。该公司在印度 29 多个城市开展业务,并通过其定制应用程序 GoMechanic 应用程序提供 12 个不同类别的 200 多项服务。该应用程序在 Google Play 商店的下载量超过 100 万次,平均评分为 4.7+ 星。 GoMechanic 旨在为其用户提供完整的汽车解决方案生态系统,涉及多个不同的垂直领域,例如备件和配件、凹痕和喷漆、车轮、合金和轮辋护理等。该公司最近还在 GoMechanic 应用程序上推出了车载诊断 (OBD) 服务。
挑战
GoMechanic 是一家汽车服务解决方案提供商,在印度 29 多个城市拥有强大的业务,面临着客户保留和转化的挑战。该公司观察到,客户通常在预订汽车服务之前进行广泛的研究,导致在线业务的转换窗口比平常更长。这导致用户流失的可能性更高,用户将服务添加到购物车然后就忘记了。 GoMechanic 需要一种巧妙而引人注目的方式将用户带回他们的应用程序并激励他们完成购买。
解决方案
GoMechanic 利用 MoEngage 平台向用户发送有说服力的推送通知,通知他们个性化优惠。该公司的主要战略是激励购买和主要客户的转化。定制优惠始终显示在应用程序的固定角落,提示客户下一步获取服务。 GoMechanic 根据对客户偏好和需求的分析,实施了两个流程来专注于多个活动。第一个活动涉及创建行为工作流程,根据操作和事件(例如购物车放弃和交叉销售产品)触发通信。第二个活动的重点是使用预测分析发送通知,创建一个预测模型来分析客户的历史数据并预测下一个潜在的汽车服务需求。 GoMechanic 还创建了一个系统,收集和存储该公司维修的每辆汽车的 80 个数据点,预测未来的磨损,并根据这些数据点触发个性化通知。
运营影响
数量效益
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相关案例.
Case Study
Integral Plant Maintenance
Mercedes-Benz and his partner GAZ chose Siemens to be its maintenance partner at a new engine plant in Yaroslavl, Russia. The new plant offers a capacity to manufacture diesel engines for the Russian market, for locally produced Sprinter Classic. In addition to engines for the local market, the Yaroslavl plant will also produce spare parts. Mercedes-Benz Russia and his partner needed a service partner in order to ensure the operation of these lines in a maintenance partnership arrangement. The challenges included coordinating the entire maintenance management operation, in particular inspections, corrective and predictive maintenance activities, and the optimizing spare parts management. Siemens developed a customized maintenance solution that includes all electronic and mechanical maintenance activities (Integral Plant Maintenance).
Case Study
Monitoring of Pressure Pumps in Automotive Industry
A large German/American producer of auto parts uses high-pressure pumps to deburr machined parts as a part of its production and quality check process. They decided to monitor these pumps to make sure they work properly and that they can see any indications leading to a potential failure before it affects their process.