我们今天驾驶的汽车已经变得像机械一样数字化。该数字技术的集成使得从车辆内的许多不同监视和连接设备收集大量数据成为可能。
到2020年，IHS Automotive预计将有1.52亿辆联网汽车在路上每天产生30TB的数据。汽车行业的小型企业可以利用这些信息为客户车辆的维修和维护提供更好的服务。
$config[code] not found借助基于云的机器学习（ML）和人工智能（AI），汽车零件商店和维修店以及其他相关的汽车业务已变得比以往更高效。从后端到面向客户的运营的一切都在优化，以提供最好的服务。
根据Tractica的说法，这推动汽车人工智能和ML硬件，软件和服务领域的市场到2025年将增长到140亿美元。在原始设备制造商（OEM）部门，麦肯锡预计在同一预测期内每年将增长到2150亿美元。
那么，随着技术越来越多地融入汽车行业，消费者设备和整个社会，小型企业现在如何开始使用基于云的ML和AI解决方案并随时做好准备？
机器学习如何改变您的汽车业务
以下是可以部署的五种方法。
预测性维护
预测性维护系统的目的是预测故障，甚至采取纠正措施来解决问题 - 在它们发生之前！这可以包括从准备必要的安全措施甚至计划的故障到提前更换可能有缺陷的部件。
这种更高的可预测性意味着客户将知道何时需要将车辆进行维修。他们不会措手不及，他们可以提前制定计划，这样他们就不会因为错过工作或在高速公路中间因额外费用而中断而感到不便。
预测性维护将完全避免或最大限度地减少停机时间，并大大改善客户服务，节省成本，并可能挽救客户和公众在道路上的生命。
状态监测
作为维修车间，您现在可以开始提供状态监控流程，以确保您的客户的车辆处于最佳状态。这是一项增值服务，让驾驶员可以放心地知道他们的汽车实际上是在定期监控。
无论是现有传感器还是安装新的油压，油温，漏油，恒温器，气压或其他类型的传感器，都可以远程监控一些非常重要的功能，以便立即向客户发出警告。
客户沟通和参与
所有这些互动自然会增加客户沟通和参与度，而基于云的ML和AI解决方案，您可以在智能手机，平板电脑，个人电脑甚至汽车上无缝地与他们保持联系。
汽车行业的小企业现在可以提供当今客户需求的高度个性化体验。通过机器学习，企业将能够大规模地提供个性化的客户体验，而无需传统的呼叫中心或其他劳动密集型运营成本。
用户可以通过发送查询，制作和验证约会，提醒他们进行定期维护或维修，进行调查等方式来使用聊天机器人和AI系统。
准确的维修估算
从汽车维修店获得统一估计是一项挑战。使用ML，可以开发出一种解决方案，可以识别损坏的部件，评估损坏，计算需要何种维修并估算成本。可以快速准确地生成估算值，以进行更专业的评估。
如果一家商店有这种技术，客户就会知道客观地评估了损坏。仅此功能就足以吸引更多客户到您家门口并增加销售额。
销售和营销
如果您运行的是汽车配件商店，则可以使用机器学习模型预测客户最需要的产品，并创建个性化的营销活动。使用ML，您可以使用最近购买，社交媒体存在和其他客户活动等数据以及个人详细信息来深入了解客户偏好和购买行为。
在销售方面，您可以通过动态和优化的价格确定合适的价格，以便在适当的时间向客户收费。添加基于云的CRM解决方案，通过实时可用性改善所有渠道的客户和员工通信，可以优化您的营销工作。
机器学习为什么？
通过机器学习，您可以访问公司和行业中的数据。有了这些数据，该技术就能够提出见解，以改进您执行公司几乎所有不同日常运营的方式。
如果实施得当，基于云的ML解决方案将提供您所需的透明度，以便您了解并了解行业的复杂性，从而实现繁荣发展。
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照片来自Shutterstock
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