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Data-Driven Business Model nel manufacturing: le nuove leve strategiche della personalizzazione e della commercializzazione

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Data-Driven Business Model nel manufacturing: le nuove leve strategiche della personalizzazione e della commercializzazione

Fornito da: Metisoft

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Il digitale migliora i processi, perfezionando il modo di progettare, produrre e commercializzare i prodotti. Innovativi DDBM rendono i sistemi di produzione più intelligenti, i lavoratori più supportati, i partner più connessi e i venditori più bravi, preparati e proattivi.

30 Aprile 2024

PLM, PDM e CRM sempre più integrati, sostenibili e guidato dai dati e dalle analisi. È così che le aziende del manifatturiero migliorano significativamente l’intelligenza e l’autonomia dei sistemi che operano su macchinari, attrezzature e prodotti finali. Dall’informazione all’azione, i produttori utilizzano i dati per creare valore e generare ricavi sulla base delle vendite e degli insight raccolti prima, durante e dopo una transazione.

Questi nuovi modelli di business sono noti come Data-Driven Business Model (DDBM). In essi, i dati guidano le decisioni aziendali a tutti i livelli (strategico, tattico e operativo) in modo proattivo, contribuendo ad anticipare tendenze e problematiche abilitando una capacità di visione e di decisione potenziate, minimizzando gli aspetti negativi e massimizzando le opportunità di business.

In questo white paper, fornito da Metisoft, gli esperti affrontano lo scenario di contesto attraverso numeri e analisi, spiegando come e perché i DDBM consentono alle aziende di relazionarsi meglio con tutti i clienti, garantendo loro prodotti e servizi allineati ai loro bisogni effettivi. Leggendolo, potrete capire più nel dettaglio:

· Quali sono le sfide e le opportunità del mondo manifatturiero a livello operativo e tecnologico

· Cosa sono e come funzionano i Data Driven Business Model

· Come azionare i DDBM per attrarre e ingaggiare i clienti, costruendo legami forti e di valore duraturi

· Come migliorare l’affidabilità acquisendo comportamenti dei clienti e modelli di utilizzo reali e reinserendo queste informazioni nel ciclo di sviluppo del prodotto

· Come armonizzare il ciclo di vendita con il ciclo di produzione, ottimizzando monitoraggio dei contratti e previsioni delle performance, azzerando i rischi

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