Tendances du marché de Monétisation des données automobiles Industrie
Assurance et maintenance prédictive pour piloter le marché
- Les sociétés de banque, de services financiers et dassurance (BFSI) comptent parmi les principaux investisseurs et adeptes des techniques de monétisation des données. Lindustrie se concentre fortement sur la génération de revenus en exploitant les données. Près de 40 % des conducteurs conviennent que les compagnies dassurance devraient permettre aux conducteurs prudents de payer moins pour leur couverture. Les compagnies d'assurance automobile peuvent utiliser les services de connectivité pour suivre le comportement et les performances des conducteurs. Enfin, les compagnies dassurance pourront récompenser les conducteurs prudents et responsables en réduisant leurs primes.
- Le PAYD et le PYHD sont deux autres concepts dassurance basés sur lutilisation qui gagnent du terrain. L'assurance automobile avec paiement à la conduite (PAYD) est une option rentable pour les conducteurs qui ne conduisent pas fréquemment. Dun autre côté, les polices dassurance selon le mode de conduite (PYHD) tiennent compte de la capacité de déplacement lors de la détermination des primes. Si lutilisateur est un conducteur prudent qui freine doucement et respecte les limites de vitesse, il sera classé comme conducteur qualifié, ce qui implique des primes inférieures. Les compagnies d'assurance rechercheront des données automobiles lorsque le PAYD et le PYHD entreront sur le marché et acquerront l'acceptation des utilisateurs, stimulant ainsi le marché.
- La maintenance prédictive est utilisée par les entreprises possédant des actifs de grande valeur, telles que les sociétés de gestion de flotte, pour les aider à contrôler les coûts croissants de maintenance de leurs équipements. Un logiciel de maintenance prédictive collecte des données et surveille l'état et les performances des équipements en service, tels qu'une flotte de véhicules, afin de réduire le risque de panne. Les gestionnaires de flotte peuvent facilement prédire les pannes imminentes en analysant les données de divers capteurs déployés sur les camions et autres véhicules de la flotte.
- Les données des véhicules peuvent réduire les risques de panne/temps d'arrêt grâce à la maintenance prédictive, les services de conciergerie peuvent simplifier les tâches banales (telles que le lavage de la voiture et le ravitaillement en carburant), et l'infodivertissement en réseau peut offrir un divertissement facile d'accès. Ces fonctionnalités peuvent également faire gagner beaucoup de temps aux consommateurs.
- Enfin, les clients qui acceptent de recevoir de la publicité dans leur voiture et d'échanger des informations avec les assureurs peuvent économiser de l'argent au moment de la vente et sur leurs tarifs d'assurance. Les clients qui participent à des systèmes de paiement automatique peuvent économiser de l'argent sur les péages ou les prélèvements municipaux liés aux routes.
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LAsie-Pacifique représente le marché à la croissance la plus rapide
- En raison de lutilisation croissante de technologies automobiles complexes et intelligentes au Japon et en Chine, le marché de la monétisation des données automobiles en Asie-Pacifique connaîtra probablement une croissance rapide au cours de la période de prévision. En Chine, les voitures connectées 4G représentaient près de 95 % de toutes les ventes de voitures associées en 2020. Le marché de la région devrait continuer à croître en raison de la forte demande de la Chine.
- La région est témoin de ladoption avancée et dynamique des nouvelles technologies. De plus, la commercialisation des technologies dIA, de big data et dIoT et la nécessité de progrès supplémentaires pour tirer parti de ces technologies favoriseront probablement ladoption doutils et de services de monétisation des données dans la région.
- Selon SAS, 60 % des organisations de la région Asie-Pacifique citent l'expérience client comme l'une des principales raisons d'investir dans le Big Data. 54 % des organisations de la région Asie-Pacifique investissent dans le Big Data pour innover en matière de produits/services.
- Selon lAgence internationale de lénergie, les nouvelles immatriculations de voitures électriques étaient inférieures à lensemble du marché automobile au premier semestre 2020. La tendance a changé au second semestre lorsque la Chine a réussi à contenir la pandémie. Les BEV représentaient près de 80 % de tous les nouveaux véhicules électriques immatriculés en Chine.
- Infosys, basé en Inde, l'un des fournisseurs du marché, a été accrédité en tant que partenaire du programme de partenariat Google Cloud Platform dans le domaine de la spécialisation en analyse de données. En janvier 2021, Infosys a annoncé avoir obtenu le statut d'élite au sein du réseau de partenaires Snowflake. Aux côtés de Snowflake, Infosys offrirait aux entreprises des solutions transformationnelles basées sur le Data Cloud de Snowflake, qui incluent l'économie de l'hyperdonnée pour les entreprises, des solutions industrielles et commerciales éprouvées et des solutions de consommation cloud gérées du portefeuille Infosys Cobalt.
- Le point de vue d'Infosys sur l'économie de l'hyperdonnée ouvre de nouvelles possibilités aux entreprises pour connecter des données non connectées au-delà des frontières du secteur tout en monétisant leurs données pour en tirer des informations commerciales exploitables, créer de nouvelles solutions, explorer de nouveaux modèles commerciaux et créer une expérience client connectée. Snowflake permet un échange de données sécurisé avec des processus solides mais flexibles pour des opérations allant de la consommation de données à la monétisation.
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