OEMs und Händler: Die Lösung Ihrer Service-Herausforderungen beginnt mit vollständigen Daten

Laut unserem 2024 Industriemaschinen-Service-Benchmark-Berichtfehlt es vielen Unternehmen mit händlerbasierten Servicemodellen an umfassender Datentransparenz. Diese Herausforderung stellt sich nicht nur in einem einzigen Sektor, sondern ist besonders ausgeprägt in Branchen, die sich bei ihren Geschäftsentscheidungen auf Garantiedaten stützen.

Garantiedaten können trügerisch sein, vor allem weil sie nur einen Teil der Servicehistorie wiedergeben. Unternehmen können jedoch ihre Serviceabläufe besser verstehen, indem sie personalisierte KI für den Außendienst Tools und Strategien wie Links verschieben.

Dieser umfassendere Ansatz ermöglicht reibungslosere Erfahrungen für Mitarbeiter und Kunden gleichermaßen:

• Schnellere Lösungszeiten: KI-Tools können große Datenmengen schnell analysieren und potenzielle Probleme vorhersagen, bevor sie sich zu großen Problemen entwickeln. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht schnellere Lösungen, wodurch die Ausfallzeiten der Kunden erheblich reduziert werden. Personalisierte KI-Tools helfen dabei, Kommunikations- und Serviceoptionen auf individuelle Kundenpräferenzen und -historie zuzuschneiden, was zu einem persönlicheren Serviceerlebnis und zufriedeneren Kunden führt.
• Erhöhte Erstbehebungsraten: KI-Tools können Technikern in Echtzeit Hilfestellung geben, indem sie Fehlerbehebungsschritte und Wartungshistorie auf Knopfdruck bereitstellen. Dies steigert ihr Vertrauen und ihre Effizienz, was zu einer höheren Arbeitszufriedenheit führt. Mit KI-gesteuerten Erkenntnissen sind Techniker besser mit den richtigen Informationen und Werkzeugen ausgestattet, um Probleme beim ersten Besuch zu lösen, was die Kundenzufriedenheit erhöht und die Zahl der Wiederholungsbesuche verringert.
• Effiziente Ressourcenzuweisung: KI kann helfen, die Planung und Ressourcenzuweisung zu optimieren, indem sie den Servicebedarf genau vorhersagt und sicherstellt, dass der richtige Techniker mit den richtigen Fähigkeiten zum richtigen Auftrag geschickt wird.
• Verbesserte Schulungsmöglichkeiten: KI-gesteuerte Analysen können gemeinsame Wissenslücken in den Serviceteams identifizieren, so dass Unternehmen ihre Schulungsprogramme effektiver gestalten und so die Servicequalität kontinuierlich verbessern können.

Die Illusion der Garantiedaten

In der Vergangenheit haben sich die Erstausrüster (OEMs) intensiv auf die Produktion konzentriert, was oft auf Kosten des Servicemanagements ging. 

Diese traditionelle Sichtweise sieht das Produkt als Hauptumsatzträger, während der Service eine notwendige, aber untergeordnete Rolle spielt. Diese Sichtweise ist tief in den Betriebsstrategien vieler OEMs verwurzelt, wo Serviceabteilungen eher als Kostenstellen denn als potenzielle Profitcenter angesehen werden. 

Die langfristigen Auswirkungen dieses Ansatzes sind beträchtlich und wirken sich durchweg auf den OEM aus:

• Verpasste Umsatzchancen: Wenn OEMs dem Service keinen Vorrang einräumen, entgehen ihnen wichtige Einnahmequellen aus dem Kundendienst, wie Wartung, Reparaturen, Upgrades und Ersatzteilverkauf. Diese Dienstleistungen haben oft höhere Gewinnspannen als die Erstverkäufe und können über den Lebenszyklus des Produkts erheblich zum Ergebnis beitragen.
• Geringerer Lebenszeitwert des Kunden: Wenn der Service nicht im Vordergrund steht, endet die Kundenbeziehung am Verkaufsort. Diese kurzsichtige Sichtweise ignoriert das Potenzial für kontinuierliche Einnahmen durch Folgeverkäufe, Serviceverträge und Kundenempfehlungen, die für die Steigerung des Lebenszeitwerts jedes Kunden entscheidend sind.
• Höhere langfristige Kosten: Wenn der Schwerpunkt nicht auf der Aufrechterhaltung und Verbesserung der Produktleistung durch Service liegt, ist es wahrscheinlich, dass es zu größeren Ausfällen und Kundenproblemen kommt, deren Behebung teurer ist, als es bei einer regelmäßigen Wartung der Fall gewesen wäre.
• Arbeitsmoral und Mitarbeiterbindung: Wenn Serviceabteilungen als weniger wichtig angesehen werden, kann sich dies auf die Arbeitsmoral und die Mitarbeiterbindung auswirken. Servicefachkräfte können sich unterbewertet und weniger motiviert fühlen, was zu höheren Fluktuationsraten und zusätzlichen Kosten für die Einstellung und Schulung neuer Mitarbeiter führt.

Datenmangel und seine Auswirkungen

Ein fertigungsorientierter Ansatz führt in der Regel zu erheblichen Lücken bei der Erfassung und Analyse dienstleistungsbezogener Daten, wodurch zahlreiche Chancen verpasst werden. So bleiben beispielsweise Kundendaten wie Kontaktinformationen, Kaufhistorie und Präferenzen oft verstreut oder unvollständig, was einen personalisierten Service erschwert und die Möglichkeiten für Upselling oder Cross-Selling einschränkt. Darüber hinaus ist detailliertes Wissen über Anlagen wie Maschinen oder Geräte - einschließlich des Betriebskontexts, der Umgebung und der Nutzungsmuster - für eine vorausschauende Wartung von entscheidender Bedeutung. 

Schlecht geführte Aufzeichnungen bedeuten jedoch, dass OEMs präventive Serviceeingriffe verpassen, die ansonsten kostspielige Ausfallzeiten verhindern könnten. Darüber hinaus können unvollständige Daten über das Alter der Geräte oder inkonsistente Wartungsprotokolle zu unangemessenen Wartungsplänen führen, die möglicherweise die Lebensdauer der Geräte verkürzen und die Gesamtbetriebskosten der Kunden erhöhen.

Wenn man sich auf Garantiedaten als Hauptquelle für Serviceinformationen verlässt, werden diese Probleme noch verschärft. Garantiedaten bieten in der Regel nur einen kleinen Einblick in den Lebenszyklus eines Produkts und sind oft unvollständig und ungenau. Sie spiegeln in erster Linie eine Teilmenge potenzieller Defekte oder Probleme wider, die unter die Garantiebedingungen fallen, und sind in der Regel auf frühe Ausfälle ausgerichtet, während Probleme außerhalb der Garantiebedingungen vernachlässigt werden. 

Da für die Händler ein Anreiz besteht, nur von der Garantie abgedeckte Probleme zu melden, bleiben wichtige Aspekte der Produktleistung und -ausfälle unberücksichtigt, was zu einer fragmentierten und irreführenden Datenlandschaft führt. Diese Abhängigkeit von unzureichenden Daten beeinträchtigt die betriebliche Effizienz und schränkt die Fähigkeit der Unternehmen ein, umfassende und effektive Servicelösungen anzubieten.

Wussten Sie das?

Die Erstbehebungsrate (FTFR) ist ein wichtiger KPI, der unter diesen systembedingten Datenmängeln leidet. Im Idealfall sollte die FTFR die Effektivität der ersten Service-Interventionen widerspiegeln, aber sie basiert oft auf unvollständigen Daten.

• Voreingenommenheit der Händler bei der Berichterstattung: Händler, die unter dem Zwang der Garantiebedingungen arbeiten, reichen überwiegend Ansprüche ein, von denen sie erwarten, dass sie genehmigt werden. Diese selektive Berichterstattung verzerrt die FTFR-Berechnungen und zeichnet ein zu optimistisches Bild des Serviceerfolgs.
• Unentgeltliche Reparaturversuche: Viele OEMs entschädigen die Händler nicht für erfolglose erste Reparaturversuche. Diese Politik hält die Händler davon ab, diese Versuche zu melden, was die Daten weiter verzerrt und die Bemühungen zur Messung und Verbesserung der Serviceeffizienz untergräbt.

Überbrückung der Datenlücke

Der Weg zur Überwindung der Service-Herausforderungen in händlerbasierten Modellen liegt in der Abschaffung des alten Paradigmas, das den Service als nachrangig betrachtet. Durch die Einführung eines datenzentrierten Ansatzes und KI-gesteuerten intelligenten Service-Toolskönnen Unternehmen das volle Potenzial ihres Servicebetriebs ausschöpfen und jede Kundeninteraktion in eine Chance für Wachstum und Kundenbindung verwandeln.

Serviceleiter müssen strategisch vorgehen, um die Datenlücke zwischen Händlerangaben und OEM-Aufzeichnungen zu schließen. Die Verbesserung der Datenerfassungspraktiken, die Einbeziehung umfassender Analysemethoden für Servicedaten und die Neudefinition der Rolle des Service innerhalb des OEM-Geschäftsmodells sind entscheidende Schritte, um diese seit langem bestehenden Probleme zu lösen. Indem sie den vollen Umfang des Servicebetriebs und sein Potenzial als Profitcenter erkennen, können OEMs neue Ebenen erschließen:

• Schulung und Fortbildung: Die Sicherstellung, dass alle Techniker des Händlers über aktuelle Schulungen und technisches Fachwissen verfügen, ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere angesichts der ständigen Einführung neuer Produkte und Technologien. Ohne umfassende Daten ist es schwierig, Wissenslücken und verbesserungsbedürftige Bereiche zu erkennen, so dass einige Techniker nicht ausreichend vorbereitet sind und die Servicequalität beeinträchtigt wird.
• Kapazitätserweiterung und wachsende Installationsbasis: Für Erstausrüster, die ein umfangreiches Maschinenportfolio verwalten, ist es von entscheidender Bedeutung, diese Anlagen effizient zu verfolgen und zu warten. Für Händler, die mehrere Marken betreuen, erhöht sich die Komplexität. Oft finden sich Händler in der Abwicklung von Gewährleistungsansprüchen verstrickt, während die wahren Umsatzchancen in proaktiven Servicefällen liegen. Ein robuster, datengesteuerter Ansatz würde es OEMs und Händlern ermöglichen, ihre Abläufe zu rationalisieren und sich auf lukrativere, umsatzstarke Aufgaben zu konzentrieren. Darüber hinaus kann sich diese Verlagerung erheblich auf die gesamte Servicekette auswirken, indem die Lösungszeiten verkürzt und das Kundenerlebnis verbessert werden.
• Verbesserung der Kundenbeziehungen: Eine einheitliche Servicequalität bei allen Händlern ist entscheidend für die Aufrechterhaltung eines soliden Markenrufs. Uneinheitliche Servicestandards können einer Marke schaden, da Kunden, die bei einem Händler schlechten Service erleben, dies möglicherweise auf das gesamte Unternehmen übertragen, was zu einem Verlust an Loyalität und negativer Mundpropaganda führen kann. Vollständige und genaue Daten können OEMs dabei helfen, hohe Servicestandards einheitlich durchzusetzen und so sicherzustellen, dass die Kundenzufriedenheit an allen Kontaktpunkten hoch bleibt.

Service ist persönlich - und das sollte auch Ihre AI sein.

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