製造業におけるハイパーパーソナライゼーション 新しいものではないしかし、インダストリー4.0によって導入された新しいデジタル機能のおかげで、それは確かにより鮮明になっています。製造業のタイムラインにおけるゲームチェンジャーの期間として、インダストリー4.0は、業務の最適化とプロセスの合理化を目的として、人工知能（AI）、産業用IoT（IIoT）、自動化、ビッグデータなどのいくつかの高度なテクノロジーを導入しました。
しかし、ハイパーパーソナライゼーションとは何でしょうか。また、メーカーはそれを活用してパフォーマンスと生産性を高め、全体的な顧客体験を向上させるにはどうすればよいのでしょうか。
パーソナライゼーションは、顧客が自分の意見に耳を傾けられ、ニーズが満たされていると感じられるよう支援する上で重要なステップとなっています。しかし、ハイパーパーソナライゼーションは、リアルタイムの顧客データと AI を使用して高度にカスタマイズされ、カスタマイズされた製品を作成することで、パーソナライゼーションを次のレベルに引き上げます。これにより、企業は予測分析を使用して、いつでもどこでも顧客の希望やニーズを満たすことで、比類のない顧客体験を提供できます。
製造業におけるハイパーパーソナライゼーションの可能性と、それが業界にどのような変化をもたらすかを探ります。
メーカーにとってのハイパーパーソナライゼーションの3つのメリット
がある いくつかの利点 ハイパーパーソナライゼーションは、顧客体験の向上や効率性の向上など、ビジネスにさまざまなメリットをもたらします。 廃棄物の削減.
顧客体験の向上
ハイパーパーソナライゼーションの主な目的は、顧客体験全体を向上させ、向上させることであり、これは顧客関係、顧客生涯価値、ブランドロイヤルティなどの向上につながります。多くのビジネスリーダーは、顧客体験の重要性をすでに認識しており、 97%のうち 顧客ロイヤルティを確立し、永続的な関係を維持するためには、顧客体験管理が不可欠であることに同意します。
製造業では、高度な AI と予測データ分析がここで役立ちます。製造業者は、インダストリー 4.0 テクノロジーの力を活用し、これらのソリューションを活用して業務を進化させることができます。そうすることで、顧客の要求をより正確に満たし、より緊密な顧客関係を築くための新しいプロセスを開発できます。
新しいテクノロジーによってカスタマイズ性とハイパーパーソナライゼーションが強化されたことで、メーカーは顧客に自律性を与え、より強い感情的エンゲージメントを生み出す新しい体験を提供できるようになりました。この感情的エンゲージメントは、忠誠心を強化するだけでなく、 返品率を上げる 企業にとって、このような顧客は関心のない顧客の2倍の金額を支出する。このパーソナライゼーションにはコストがかかるとしても、生産と構成の決定が顧客によって行われるという考えは、企業にとってより強い 所有感.
廃棄物の削減による製造効率と柔軟性の向上
サプライ チェーンと物流の観点から見ると、高度なデジタル センサーやインテリジェントな機械やシステムなどの IIoT 接続ソリューションとデバイスは、スマートなタスク自動化、柔軟性の向上、運用の明確な可視性など、数多くの利点をもたらしています。
ハイパーパーソナライゼーションを組み合わせると、顧客の仕様や需要に応じて商品が生産されるため、生産がさらに効率化され、過剰生産や過剰在庫のリスクが軽減されます。これは、すでに小規模な工場の特定の生産ラインで確認されています。 マイクロファクトリー より機敏で、変化する需要に迅速に適応できるセットアップ。
顧客の独自のニーズを満たす製品品質の向上
また、顧客の正確な要件を満たすことで商品の品質が向上し、顧客満足度が向上し、顧客体験の向上にもつながる可能性があります。
メーカーは、カスタマイズされた商品の製造に必要な時間をより明確に把握できるため、生産スケジュールを最適化できます。さらに、予測分析により、重要なコンポーネントや材料を効率的に交換できるスマートな予測が可能になり、無駄やダウンタイムが制限されます。
製造業におけるハイパーパーソナライゼーションの導入の課題
ハイパーパーソナライゼーションには明らかな利点がある一方で、データに関する懸念、実装の難しさ、AI スキルの準備状況などの落とし穴や課題もあります。
データの懸念とセキュリティ
IIoT とビッグ データは、ハイパーパーソナライゼーションを実現する上で重要な役割を果たします。しかし、収集され保存されるデータの量が膨大であるため、企業はデータの品質に取り組み、データを実用的な結果に変換するための包括的な分析ツールを用意する必要があります。これは、すべての組織にとって簡単に実行できることではありません。特に、データを正確かつ一貫して解釈するための適切なシステムが整っていない場合はなおさらです。
もう一つの重要な問題は、データのプライバシーとセキュリティです。メーカーは、データを保護するのに十分なセキュリティ対策を講じるとともに、国際規制に従って顧客データを収集して使用する前に必要な許可を取得する必要があります。 一般データ保護規則 (GDPR).
実装の難しさ
ハイパーパーソナライゼーション機能には、連携して機能する複数のタイプのテクノロジーの統合が必要です。データ分析、自動化システム、その他のIIoTツール間の相乗効果は、組織がまだその段階に達していない場合、設定が複雑になる可能性があります。 デジタル変革 あるいは、これらのシステムと互換性のない古いレガシー インフラストラクチャに対処する必要があります。
さらに、デジタルトランスフォーメーションは企業によってはコストがかかる場合があります。 報告された デジタルトランスフォーメーションの平均コストは約$2750万米ドルに達する可能性があるが、 別のレポート 調査の結果、これらのプロジェクトのうち80%は失敗に終わり、企業には$455万米ドルの追加コストがかかった。これらのコストは、特にロードマップや 変換フレームワーク 変革の旅を導くための体制を整えます。
熟練したAI人材とトレーニングの不足
ハイパーパーソナライゼーションを実装するには、データサイエンス、AI、高度な分析の訓練を受けた熟練した労働力が必要です。多くのメーカーでは、これを促進するための労働力の準備やトレーニング プログラムが整っていない可能性があります。
経営幹部やリーダーたちも、AIスキルが不足しており、対処する必要があることを認識しており、 最近の報告 テクノロジー企業の幹部の20%だけが、従業員の機械学習とAIの能力に自信を持っていることを示しています。 別の調査回答者の 41% は、AI スキルの不足がさらなる成長を妨げていると述べています。
それは単なる流行なのでしょうか？
ハイパーパーソナライゼーションを製造能力として採用することで、確かに大きなメリットが得られます。ハイパーパーソナライゼーションを実装できるメーカーは、生産性の向上と顧客体験の改善という点で、プラスの結果を期待できます。
ハイパーパーソナライゼーションのメリットを最大限に享受するには、製造業者はデジタル変革を支援する適切なインダストリー4.0テクノロジーとプラットフォームを導入する必要があります。 スマート産業準備指数（SIRI）は、評価マトリックスや優先順位付けマトリックスなどのツールとともに、組織が強化すべき領域や改善すべき弱点を特定するための最適な出発点となります。 SIRI 組織のスマート製造能力を進化させ、ハイパーパーソナライゼーションを活用できるように支援します。
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