Meskipun hiper-personalisasi dalam bidang manufaktur bukan hal baru, hal ini tentu menjadi fokus yang lebih tajam berkat kemampuan digital baru yang diperkenalkan oleh Industri 4.0. Sebagai periode yang mengubah alur waktu manufaktur, Industri 4.0 telah memperkenalkan beberapa teknologi canggih seperti kecerdasan buatan (AI), Industrial Internet of Things (IIoT), otomatisasi, dan big data dalam upaya mengoptimalkan operasi dan menyederhanakan proses.
Namun, apa itu hiper-personalisasi dan bagaimana produsen dapat memanfaatkannya untuk meningkatkan kinerja dan produktivitas serta meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan?
Personalisasi telah menjadi langkah penting dalam membantu pelanggan merasa didengarkan dan kebutuhan mereka terpenuhi. Namun, hiperpersonalisasi membawanya ke tingkat yang lebih tinggi dengan menggunakan data pelanggan real-time dan AI untuk menciptakan produk yang sangat disesuaikan dan disesuaikan. Hal ini memungkinkan bisnis untuk memberikan pengalaman pelanggan yang tak tertandingi dengan memberikan pelanggan apa yang mereka inginkan dan butuhkan kapan saja dan di mana saja dengan analitik prediktif.
Kami mengeksplorasi potensi hiper-personalisasi dalam manufaktur dan bagaimana hal itu akan mengubah sektor tersebut.
3 manfaat hiper-personalisasi bagi produsen
Ada beberapa manfaat bahwa personalisasi hiper memberikan bisnis, termasuk pengalaman pelanggan yang lebih baik dan peningkatan efisiensi dan mengurangi limbah.
Pengalaman pelanggan yang ditingkatkan
Tujuan utama dari hiper-personalisasi adalah untuk meningkatkan dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan, yang berarti hubungan pelanggan yang lebih baik, nilai seumur hidup pelanggan, loyalitas merek, dan banyak lagi. Banyak pemimpin bisnis sudah menyadari pentingnya pengalaman pelanggan, dengan 97% diantaranya menyetujui bahwa manajemen pengalaman pelanggan sangat penting untuk membangun loyalitas pelanggan dan memelihara hubungan yang langgeng.
Dalam bidang manufaktur, di sinilah AI tingkat lanjut dan analisis data prediktif berperan – produsen dapat memanfaatkan kekuatan teknologi Industri 4.0 dan memanfaatkan solusi ini untuk mengembangkan operasi mereka. Dengan demikian, mereka dapat mengembangkan proses baru untuk memenuhi permintaan pelanggan secara lebih akurat dan membina hubungan pelanggan yang lebih erat.
Dengan meningkatnya kustomisasi dan hiper-personalisasi yang diberikan oleh teknologi baru, produsen siap memberikan pengalaman baru yang memberikan rasa otonomi kepada pelanggan mereka, menciptakan keterlibatan emosional yang lebih kuat. Keterlibatan emosional ini telah terbukti tidak hanya memperkuat loyalitas, tetapi juga meningkatkan tingkat pengembalian untuk bisnis, dengan pelanggan seperti itu menghabiskan dua kali lipat jumlah yang dikeluarkan pelanggan yang tidak terlibat. Bahkan jika personalisasi ini lebih mahal, gagasan bahwa keputusan produksi dan konfigurasi dibuat oleh pelanggan memberi mereka alasan yang lebih kuat rasa kepemilikan.
Peningkatan efisiensi dan fleksibilitas manufaktur dengan pengurangan limbah
Dari sudut pandang rantai pasokan dan logistik, solusi dan perangkat konektivitas IIoT seperti sensor digital canggih dan mesin serta sistem cerdas telah menawarkan banyak manfaat, termasuk otomatisasi tugas cerdas, peningkatan fleksibilitas, dan visibilitas operasi yang lebih jelas.
Ketika kita memasukkan hiper-personalisasi ke dalam campuran, produksi dapat menjadi lebih efisien karena barang akan diproduksi sesuai dengan spesifikasi dan permintaan pelanggan, mengurangi risiko kelebihan produksi dan kelebihan inventaris. Kita sudah melihat ini di lini produksi tertentu dalam skala yang lebih kecil pabrik mikro pengaturan yang lebih tangkas dan dapat beradaptasi terhadap perubahan tuntutan dengan cepat.
Peningkatan kualitas produk yang memenuhi kebutuhan unik pelanggan
Ada pula potensi untuk meningkatkan kualitas barang karena memenuhi persyaratan pelanggan yang tepat, sehingga menghasilkan kepuasan pelanggan yang lebih besar yang juga berkontribusi terhadap pengalaman pelanggan yang positif.
Produsen juga akan memiliki gambaran yang lebih jelas tentang waktu yang dibutuhkan untuk membuat barang yang disesuaikan, sehingga memungkinkan mereka untuk mengoptimalkan jadwal produksi. Selain itu, analisis prediktif memungkinkan peramalan cerdas untuk memastikan bahwa komponen atau bahan penting dapat diganti secara efisien, sehingga membatasi pemborosan dan waktu henti.
Tantangan penerapan hiper-personalisasi dalam manufaktur
Meskipun ada manfaat yang jelas dari hiper-personalisasi, ada juga jebakan dan tantangan seperti masalah data, kesulitan dalam implementasi, dan kesiapan keterampilan AI.
Kekhawatiran data dan keamanan
IIoT dan big data memainkan peran penting dalam memungkinkan hiperpersonalisasi. Namun, dengan besarnya volume data yang dikumpulkan dan disimpan, perusahaan harus bergulat dengan kualitas data dan memastikan bahwa mereka memiliki alat analisis yang komprehensif untuk menerjemahkan data menjadi hasil yang dapat ditindaklanjuti. Ini bukanlah sesuatu yang mudah dilakukan oleh semua organisasi, terutama jika mereka tidak memiliki sistem yang tepat untuk menafsirkan data secara akurat dan konsisten.
Masalah utama lainnya adalah privasi dan keamanan data. Produsen harus memastikan bahwa mereka memiliki langkah-langkah keamanan yang cukup kuat untuk melindungi data, sekaligus memperoleh izin yang diperlukan sebelum mereka dapat mengumpulkan dan menggunakan data pelanggan sesuai dengan peraturan internasional seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR).
Kesulitan implementasi
Kemampuan hiper-personalisasi memerlukan integrasi beberapa jenis teknologi yang bekerja secara bersamaan. Sinergi antara analisis data, sistem otomasi, dan alat IIoT lainnya dapat menjadi rumit untuk disiapkan jika organisasi belum menjalani transformasi digital atau harus berhadapan dengan infrastruktur lama yang tidak kompatibel dengan sistem tersebut.
Selain itu, transformasi digital bisa jadi mahal bagi beberapa perusahaan. dilaporkan bahwa biaya rata-rata transformasi digital dapat mencapai sekitar US$1,19 miliar, sementara laporan lainnya menemukan bahwa 80% dari proyek-proyek tersebut tidak berhasil, sehingga perusahaan harus mengeluarkan biaya tambahan sebesar US$4,55 juta. Biaya-biaya ini cukup mahal untuk membuat organisasi enggan berkomitmen terhadap perubahan besar seperti itu, terutama jika mereka tidak memiliki peta jalan atau kerangka transformasi yang siap memandu perjalanan transformasi mereka.
Kurangnya pekerja AI yang terampil dan pelatihan
Penerapan hiperpersonalisasi memerlukan tenaga kerja terampil yang terlatih dalam ilmu data, AI, dan analisis tingkat lanjut. Banyak produsen mungkin tidak memiliki kesiapan tenaga kerja atau program pelatihan yang memadai untuk memfasilitasi hal ini.
Para petinggi dan pemimpin juga menyadari bahwa keterampilan AI masih kurang dan perlu ditingkatkan, dengan laporan terbaru menunjukkan bahwa hanya 20% eksekutif teknologi yang merasa yakin tentang kemampuan karyawan mereka dalam pembelajaran mesin dan AI. survei lainnya, 41% responden menyatakan bahwa kurangnya keterampilan AI adalah hal yang menghalangi mereka mencapai pertumbuhan lebih lanjut.
Apakah ini hanya sekadar tren?
Tentu saja ada manfaat signifikan dari penerapan hiper-personalisasi sebagai kemampuan manufaktur. Produsen yang dapat menerapkan hiper-personalisasi dapat mengharapkan hasil positif dalam hal peningkatan produktivitas dan peningkatan pengalaman pelanggan.
Untuk sepenuhnya menikmati manfaat dari hiper-personalisasi, produsen harus memiliki teknologi dan platform Industri 4.0 yang tepat untuk membantu mereka dalam transformasi digital. Kerangka kerja transformasi seperti Indeks Kesiapan Industri Cerdas (SIRI), dengan alat-alat yang menyertainya seperti Assessment Matrix dan Prioritization Matrix, adalah titik awal yang sempurna bagi organisasi untuk mengidentifikasi area yang perlu diperkuat dan kelemahan yang perlu diperbaiki. Pelajari lebih lanjut tentang caranya SIRI dapat membantu organisasi Anda mengembangkan kemampuan manufaktur cerdasnya sehingga Anda dapat memanfaatkan hiper-personalisasi.
Unduh white paper SIRI di bawah ini:
