文章來源:虹科數字化與AR
新能源汽車的蓬勃發(fā)展,推動著汽車行業(yè)加速進行數字化變革。據數據顯示,全球新能源汽車銷售額持續(xù)上升,預計到2025年,新能源汽車市場規(guī)模將達到約4200億美元,年復合增長率超過30%。這表明消費者對清潔能源出行的需求不斷增長,新能源汽車市場潛力巨大。
客戶的購車熱情絲毫不減,汽車企業(yè)也乘勢而上,在數字化浪潮中加速創(chuàng)新步伐。據統計,約75%的用戶表示在購車決策中使用了線上資源,其中約90%的消費者在購車前會利用互聯網查詢和比較不同車型和品牌的信息。
為了滿足消費者的購車需求,汽車企業(yè)紛紛借助AR和VR打造線上3D看車平臺,讓客戶可以通過移動設備或智能眼鏡與虛擬車型進行互動,將購車過程變得更加個性化和透明化。通過AR技術,駕駛者可以獲得更全面、直觀的信息展示,融入虛擬導航和抬頭顯示等功能,提高駕駛的安全性和便捷性。AR技術還在車輛制造和維護領域發(fā)揮著重要作用,使得制造商能夠實時輔助生產和維修,提高效率和準確性。
新能源與AR的融合為汽車行業(yè)帶來前所未有的機遇,各汽車制造商和科技企業(yè)紛紛加大對其研發(fā)和應用投入,推動數字化革新步伐,擁抱智能出行新紀元。
虹科AR可以實現在線3D看車、AR對象識別、遠程售后維修服務等功能,是汽車企業(yè)數字化營銷和服務的絕佳工具,它將幫助汽車企業(yè)實現從產品設計到用戶體驗的全面數字化升級,推動汽車產業(yè)數字化轉型。
01在線3D看車服務
栩栩如生的3D圖像和沉浸式的虛擬體驗,讓客戶能夠零距離、安全地感受心儀車型的外觀、內部空間和功能特點。據調查顯示,通過AR/VR技術的線上看車體驗,將購車決策的時間縮短了30%,同時顯著提高了客戶的滿意度。3D呈現功能可以呈現產品的更多細節(jié)信息,并且對新生代消費者有更大的吸引力,據統計近70%的消費者已表達出愿意通過AR技術參與汽車品牌活動的意向。虹科AR可提供在線3D看車體驗,通過定制各類車型的的三維模型,再將其通過AR眼鏡呈現,客戶即可通過AR眼鏡實時查看汽車內外部的設計細節(jié),選擇理想的配置和色彩,無需親臨店面,大大節(jié)省消費者選車時間。此外AR 3D看車還可將發(fā)動機模型、風阻設計、定制化配件可視化地呈現給客戶,打破傳統看車模式的限制,便于客戶更直觀地理解車輛細節(jié)信息。
這為汽車企業(yè)開啟了互動性更強的數字化營銷新時代,AR與VR技術不僅讓消費者可以隨時隨地進行虛擬試駕,還可以通過與銷售顧問的實時互動,解答疑問、定制配置等,提升了數字化購車體驗的交互性。利用AR和VR技術進行數字化營銷,提升汽車企業(yè)銷售轉化率的同時顯著降低了銷售成本。
02遠程售后維修
虹科AR遠程協作是一項創(chuàng)新的技術,它將汽車維修指導過程可視化并實現遠程協作。通過遠程協助平臺與知識庫的聯網,技術專家通過遠程方式從車主或現場技術人員的第一人稱視角觀察車輛情況。利用動態(tài)標注、凍屏、文件傳輸等功能,技術專家可與車主或現場技術人員進行交互式指導,提供專業(yè)維修建議。
這一技術的應用帶來了多方面的好處。首先,對于消費者來說,他們可以就近解決汽車問題,無需將車輛送至遠方的維修站點,省去了時間、精力和金錢的浪費。其次,利用遠程協作系統進行維修指導,可以確保技術專家對車輛情況的準確把握,提供更高效精準的指導,從而提高維修質量和客戶滿意度。再者,企業(yè)通過這一技術可以大幅降低維修和差旅成本,減少人員調配和資源投入,提高維修效率和經濟效益。
這一技術的應用將進一步推動汽車行業(yè)的數字化轉型,為維修服務提供更先進、更智能的解決方案。
03標準化PDI交付
傳統的汽車交付方式使用紙質清單和巡檢對接的方式進行交付前檢查,存在一些問題,如難以及時判斷交付前檢查的時效性、問題點解決不及時以及問題點與問題車輛一一對應困難等。同時,管理層還存在著擔心假檢和漏檢的問題。為了解決這些問題,虹科AR提供了數字化交付方案,支持自定義交付流程,并在交付檢查過程中提供拍照記錄功能,實時呼叫后端進行實時監(jiān)督,從而提高PDI(交付前檢查)的交付質量。
首先,通過自定義交付流程,汽車企業(yè)可以根據自身的需求和標準來設計交付流程,提高交付前檢查的效率和準確性。其次,在交付檢查過程中使用拍照記錄功能,可以方便地記錄問題點,減少紙質記錄的繁瑣和容易出錯的問題。最重要的是,通過實時呼叫后端實時監(jiān)督交付檢查,消除了問題點解決不及時和問題點與問題車輛一一對應困難的問題,確保問題能夠及時處理和解決。
AR標準化PDI交付的應用不僅提高了交付前檢查的效率和質量,還簡化了記錄和問題處理的過程,減少了人因錯誤和記錄繁雜的問題,同時實時監(jiān)督功能使得管理層可以及時了解交付過程,消除了假檢和漏檢的擔憂,并為流程復盤優(yōu)化提供數據支持與經驗參考。
審核編輯 黃宇
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