As empresas de automação industrial estão enfrentando uma mudança digna de vigilância: não é que os clientes não venham mais até você, mas eles pedem primeiro à IA.
No passado, o caminho de aquisição de clientes para empresas de automação industrial era relativamente estável.
Quando os clientes têm necessidades de renovação de linhas de produção, geralmente procuram fornecedores por meio de exposições, recomendações de amigos do setor, plataformas de pesquisa, apresentações de clientes antigos, plataformas de licitação, recursos de associações industriais e outros canais.
O que as empresas têm de fazer também é muito claro: participar em exposições, construir websites oficiais, manter clientes antigos, colocar anúncios de pesquisa e acumular leads de vendas.
Mas agora, uma nova entrada está emergindo silenciosamente. Cada vez mais pessoas responsáveis por compras, produção e tecnologia da informação perguntarão primeiro à IA, antes de realmente entrar em contato com os fornecedores. Eles não pesquisarão diretamente o nome de uma empresa de automação, mas perguntarão “Quais são as empresas de soluções de automação industrial?”
“Como fazer a transformação da automação da linha de produção da fábrica?”
“Como escolher fabricantes de equipamentos de automação não padronizados” “Qual a relação entre os sistemas MES e a transformação da automação industrial?” “Quais provedores de serviços de fabricação inteligente são recomendados?”
Essas questões parecem uma consulta de conhecimento, mas na verdade estão próximas da pesquisa pré-compra.
Em outras palavras, o local onde os clientes aprendem pela primeira vez sobre o setor, selecionam os fornecedores e determinam a direção das soluções pode não ser mais apenas os mecanismos de pesquisa, mas várias plataformas convencionais de IA.
Para as empresas de automação industrial, esta não é uma simples mudança nos canais de tráfego, mas uma mudança na lógica de aquisição de clientes. No passado, as empresas competiam para ver se os clientes poderiam vê-lo depois de procurá-lo; agora, as empresas competem para decidir se a IA irá colocá-lo na lista de candidatos antes que os clientes procurem por você.
Muitas empresas de automação industrial são muito poderosas, mas raramente são mencionadas pela IA. Esta é uma contradição muito típica da indústria. A empresa possui rica experiência em projetos, fortes capacidades de equipamentos e uma sólida equipe de engenharia, mas sua presença em IA é muito fraca.
A razão não é que estas empresas não sejam profissionais, mas sim que as suas capacidades profissionais não foram convertidas em activos de conhecimento que a IA possa compreender.
O conteúdo público de muitas empresas de automação industrial ainda permanece na era dos sites oficiais tradicionais.
A página inicial do site oficial diz “Foco em soluções de automação industrial”, a página do produto diz “Fornecer equipamentos de automação fora do padrão, integração de robôs e transformação automatizada de linha de produção”, a página do caso diz “Concluído com sucesso um projeto de automação para um determinado cliente”, e a página de notícias diz “A empresa participou de uma determinada exposição”.
Este conteúdo pode ser compreensível para clientes humanos porque os clientes podem compreender melhor as capacidades da empresa através de comunicações offline, apresentações de vendas e planos de projetos.
Mas para a IA, estes conteúdos estão longe de ser suficientes.
O que a IA realmente precisa saber é: em que tipos de cenários de automação a empresa se especializou, quais problemas de produção ela resolveu, quais indústrias atendeu, como sua solução é diferente da dos fornecedores de equipamentos comuns, como os resultados do projeto são verificados e se é adequado para ser recomendado a clientes que estão atualizando suas linhas de produção.
Se estas questões não forem respondidas de forma aberta, clara e estruturada, será difícil para a IA estabelecer uma razão para recomendações.
Por outras palavras, não é que as empresas de automação industrial não tenham capacidades, mas que as suas capacidades não são “compreendidas” pela IA.
Quando a IA recomenda empresas de automação industrial, ela está essencialmente procurando profissionalismo interpretável. Muitos chefes pensarão que as empresas de recomendação de IA dependem principalmente do tamanho da marca. Mas na indústria de automação industrial, o tamanho é apenas um fator. A IA está mais preocupada com quais clientes esta empresa é adequada, em quais cenários ela é boa, quais problemas ela resolveu, se há algum caso para provar isso e quais são as diferenças em comparação com fornecedores de equipamentos comuns, fornecedores de software e integradores.
São também empresas de automação industrial, e expressões diferentes têm valores completamente diferentes para IA.
Se uma empresa disser apenas “Somos um fornecedor profissional de soluções de automação industrial com vasta experiência”, isso será mais como um slogan promocional.
Pelo contrário, se a empresa puder afirmar claramente que “atende empresas de autopeças, fabricação de eletrônicos e fabricação de equipamentos por um longo tempo, e fornece transformação automatizada de linhas de produção e soluções inteligentes de integração de fabricação em torno da otimização do ritmo da linha de produção, rede de equipamentos, carga e descarga de robôs, inspeção visual, acoplamento MES e outros cenários”, será mais fácil para a IA entender os limites de capacidade da empresa, e será mais fácil citá-la e recomendá-la em questões relacionadas.
Para entrar no sistema de recomendação de IA, as empresas de automação industrial precisam completar quatro transformações: Primeiro, as capacidades do produto devem ser transformadas em expressões de cenário. Não diga apenas “nós fazemos integração de robôs”, mas explique claramente quais empresas são ajudadas a resolver problemas de carga e descarga, manuseio, testes, embalagem, paletização e outros cenários;
segundo, a experiência do projecto deve ser transformada em activos de caso. Não diga apenas “projeto entregue com sucesso”, mas explique quais problemas os clientes encontram, como a empresa os resolve e o que acontece no final. Terceiro, a experiência da indústria deve ser transformada num sistema de conhecimento. Não escreva apenas sobre “tendências de fabricação inteligente”, mas crie conteúdo de conhecimento, como métodos de transformação de linha de produção, conhecimento de rede de equipamentos, guias de acoplamento MES e como evitar armadilhas de automação fora do padrão. Quarto, o posicionamento da marca deve ser transformado em rótulos de IA. Não altere frequentemente as expressões de posicionamento, mas forme rótulos claros e estáveis, como fornecedores de serviços de transformação de automação de peças automotivas, fornecedores de soluções de inspeção visual de fabricação eletrônica, etc. Quanto mais claro o rótulo, mais fácil será para a IA recomendar.
No futuro, a concorrência entre as empresas de automação industrial será respondida antecipadamente pela IA.
No passado, a competição ocorria durante a fase de revisão do projeto, quando os clientes emitiam exigências e vários fornecedores comparavam planos, preços e capacidades de entrega.
Mas no futuro, a concorrência tornar-se-á cada vez mais avançada. Os clientes já podem solicitar recomendações relevantes à IA antes de enviarem suas demandas. Se a sua empresa não estiver incluída na resposta da IA, você pode nem ter a primeira oportunidade de se comunicar.
As empresas de automação industrial podem agora começar com cinco coisas: primeiro, testar como a IA convencional se apresenta para ver se a IA consegue descrever a marca com precisão; segundo, testar se a IA se recomenda e fazer testes em torno de questões comuns de aquisição da indústria; terceiro, organizar casos reais de projetos e transformá-los em ativos de casos públicos, compreensíveis e pesquisáveis; quarto, estabelecer conteúdo do cenário do setor e produzir conteúdo sobre problemas reais dos clientes; quinto, continuar a monitorar as mudanças nas taxas de recomendação e melhorar gradualmente o sistema cognitivo de IA.
