על פי דוח השוואת הביצועים שלנו לשירותי מכונות תעשייתיות לשנת 2024, חברות רבות עם מודלי שירות מבוססי סוחרים חסרות נראות נתונים מקיפה. אתגר זה אינו ייחודי לאף מגזר - אך הוא בולט במיוחד בתעשיות המסתמכות על נתוני אחריות כדי להניע החלטות עסקיות.
נתוני אחריות יכולים להטעות, בעיקר משום שהם מציעים הצצה חלקית בלבד להיסטוריית השירות. עם זאת, חברות יכולות להבין טוב יותר את פעולות השירות שלהן על ידי יישום כלים ואסטרטגיות AI מותאמים אישית של שירות בשטח כמו Shift Left.
גישה רחבה יותר זו מאפשרת חוויות חלקות יותר עבור עובדים ולקוחות כאחד:
- זמני פתרון מהירים יותר: כלי AI יכולים לנתח במהירות כמויות עצומות של נתונים, ולחזות בעיות פוטנציאליות לפני שהן הופכות לבעיות משמעותיות. גישה פרואקטיבית זו מאפשרת רזולוציות מהירות יותר, ומפחיתה משמעותית את זמן ההשבתה של הלקוחות. כלי AI מותאמים אישית עוזרים להתאים את אפשרויות התקשורת והשירות להעדפות ולהיסטוריה של הלקוחות האישיים, ומובילים לחוויית שירות מותאמת אישית יותר וללקוחות מאושרים יותר.
- עלייה בשיעורי התיקון בפעם הראשונה: כלי AI יכולים לספק הדרכה בזמן אמת לטכנאים, ולהציע שלבי פתרון בעיות והיסטוריית תחזוקה בקצות אצבעותיהם. זה מגביר את הביטחון והיעילות שלהם, מה שמוביל לשביעות רצון גבוהה יותר בעבודה. עם תובנות מבוססות בינה מלאכותית, הטכנאים מצוידים טוב יותר במידע ובכלים הנכונים כדי לפתור בעיות בביקור הראשון, לשפר את שביעות רצון הלקוחות ולהפחית ביקורים חוזרים.
- הקצאת משאבים יעילה: בינה מלאכותית יכולה לעזור למטב תזמון והקצאת משאבים על-ידי חיזוי מדויק של צרכי השירות, ולהבטיח שהטכנאי הנכון עם הכישורים הנכונים יישלח לעבודה הנכונה.
- הזדמנויות הכשרה משופרות: ניתוח מבוסס בינה מלאכותית יכול לזהות פערי ידע משותפים בין צוותי שירות, ומאפשר לחברות להתאים תוכניות הכשרה בצורה יעילה יותר, ובכך לשפר ללא הרף את איכות השירות.
האשליה של נתוני אחריות
מבחינה היסטורית, יצרני ציוד מקורי (OEM) התמקדו באופן אינטנסיבי בפעולות ייצור, לעתים קרובות על חשבון ניהול השירות.
תפיסה מסורתית זו רואה את המוצר כמחולל הכנסות הליבה, כאשר השירות נדחק לתפקיד הכרחי אך משני. תפיסה זו מושרשת עמוק באסטרטגיות התפעוליות של יצרני ציוד מקורי רבים, שבהם מחלקות שירות נחשבות למרכזי עלות ולא למרכזי רווח פוטנציאליים.
ההשפעה ארוכת הטווח של גישה זו היא משמעותית, ומשפיעה על יצרן הציוד המקורי באמצעות:
- הזדמנויות הכנסה שהוחמצו: על ידי אי מתן עדיפות לשירות, יצרני ציוד מקורי מחמיצים זרמי הכנסה משמעותיים משירותים לאחר מכירה כגון תחזוקה, תיקונים, שדרוגים ומכירות חלקים. לשירותים אלה יש לעתים קרובות שולי רווח גבוהים יותר מאשר המכירות הראשוניות והם יכולים לתרום באופן משמעותי לשורה התחתונה לאורך מחזור החיים של המוצר.
- ערך חיי לקוח מופחת: כאשר השירות אינו בראש סדר העדיפויות, קשרי הלקוחות מסתיימים בנקודת המכירה. ראייה קצרת רואי זו מתעלמת מהפוטנציאל להכנסות מתמשכות באמצעות מכירות חוזרות, חוזי שירות והפניות לקוחות, שהם קריטיים להגדלת ערך החיים של כל לקוח.
- עלויות ארוכות טווח גבוהות יותר: ללא התמקדות בתחזוקה ושיפור ביצועי המוצר באמצעות שירות, סביר להניח שיתרחשו כשלים משמעותיים יותר ובעיות של לקוחות, אשר יקרים יותר לפתרון מאשר תחזוקה שוטפת.
- מורל ושימור עובדים: כאשר מחלקות שירות נחשבות פחות חשובות, זה יכול להשפיע על מורל העובדים ושימורם. אנשי מקצוע בתחום השירות עשויים להרגיש לא מוערכים מספיק ופחות מוטיבציה, מה שמוביל לשיעורי תחלופה גבוהים יותר ועלויות נוספות לגיוס והכשרה של עובדים חדשים.
מחסור בנתונים והשלכותיו
גישה ממוקדת ייצור מובילה בדרך כלל לפערים משמעותיים באיסוף וניתוח נתונים הקשורים לשירות, וכתוצאה מכך למספר הזדמנויות שהוחמצו. לדוגמה, פרטי לקוחות כמו פרטי קשר, היסטוריית רכישות והעדפות נשארים לעתים קרובות מפוזרים או חלקיים, מה שפוגע בשירות מותאם אישית ומגביל הזדמנויות למכירה משודרגת או צולבת. יתר על כן, ידע מפורט על נכסים כגון מכונות או ציוד - כולל הקשרים תפעוליים, סביבות ודפוסי שימוש - חיוני לתחזוקה תחזיתית.
עם זאת, רשומות המתוחזקות בצורה גרועה פירושן שיצרני ציוד מקורי יחמיצו התערבויות שירות מונעות, שאחרת היו יכולות למנוע זמני השבתה יקרים. יתר על כן, נתונים חלקיים על גיל הציוד או יומני תחזוקה לא עקביים עלולים להוביל ללוחות זמנים לא מספקים של שירות, מה שעלול להפחית את תוחלת החיים של הציוד ולהגדיל את עלות הבעלות הכוללת של הלקוחות.
באופן דומה, הסתמכות על נתוני אחריות כמקור העיקרי למידע על שירות מחריפה עוד יותר בעיות אלה. נתוני אחריות מספקים בדרך כלל רק הצצה צרה למחזור החיים של המוצר, ולעתים קרובות הם חלקיים ולא מדויקים. היא משקפת בעיקר תת-קבוצה של פגמים או בעיות פוטנציאליים המכוסים בתנאי האחריות ובדרך כלל מוטה לכיוון כשלים מוקדמים בחיים, תוך הזנחת בעיות מחוץ לתנאי האחריות.
מכיוון שמשווקים מתומרצים לדווח רק על נושאים המכוסים במסגרת האחריות, היבטים משמעותיים של ביצועי המוצר וכשלים נותרים בלתי מדווחים, והתוצאה היא נוף נתונים מקוטע ומטעה. הסתמכות זו על נתונים לא מספיקים משפיעה על היעילות התפעולית ומגבילה את יכולתם של עסקים לספק פתרונות שירות מקיפים ויעילים.
הידעתם?
First Time Fix Rate (FTFR) הוא KPI חיוני הסובל מליקויי נתונים מערכתיים אלה. באופן אידיאלי, FTFR אמור לשקף את האפקטיביות של התערבויות שירות ראשוניות, אך לעתים קרובות הוא מבוסס על נתונים חלקיים.
- הטיות דיווח של סוחרים: סוחרים, הפועלים תחת אילוצי תנאי האחריות, מגישים בעיקר תביעות שהם מצפים לקבל אישור. דיווח סלקטיבי זה מעוות את חישובי FTFR, ומצייר תמונה אופטימית מדי של הצלחת השירות.
- ניסיונות שירות ללא תמורה: יצרני ציוד מקורי רבים אינם מפצים סוחרים על ניסיונות תיקון ראשונים שלא צלחו. מדיניות זו מרתיעה סוחרים מלדווח על ניסיונות אלה, מטה עוד יותר את הנתונים ופוגעת במאמצים למדוד ולשפר את יעילות השירות.
גישור על פער הנתונים
הדרך להתגברות על אתגרי שירות במודלים מבוססי דילרים טמונה בפירוק הפרדיגמה הישנה הרואה בשירות מחשבה שלאחר מעשה. על ידי אימוץ גישה ממוקדת נתונים וכלי שירות חכמים מבוססי בינה מלאכותית, חברות יכולות לממש את מלוא הפוטנציאל של פעולות השירות שלהן, ולהפוך כל אינטראקציה עם לקוחות להזדמנות לצמיחה ולשיפור נאמנות הלקוחות.
מנהלי שירות צריכים להיות אסטרטגיים לגבי סגירת פער הנתונים בין הגשות של סוחרים לבין רשומות OEM. שיפור שיטות איסוף הנתונים, שילוב ניתוח נתוני שירות מקיף והגדרה מחדש של תפקיד השירות במודל העסקי של יצרני ציוד מקורי הם צעדים חיוניים בטיפול בבעיות ארוכות שנים אלה. על ידי הכרה בהיקף המלא של פעולות השירות ובפוטנציאל שלו כמרכז רווח, יצרני ציוד מקורי יכולים לפתוח רמות חדשות כדי:
- הכשרה ושיפור מיומנות: חיוני להבטיח שכל טכנאי הסוכנים יהיו בעלי הכשרה עדכנית ומומחיות טכנית, במיוחד עם ההקדמה המתמדת של מוצרים וטכנולוגיות חדשות. ללא נתונים מקיפים, קשה לזהות פערי ידע ותחומים הדורשים שיפור, מה שמשאיר חלק מהטכנאים לא מוכנים מספיק ומשפיעים על איכות השירות.
- הרחבת הקיבולת והגדלת בסיסי ההתקנה: עבור יצרני ציוד מקורי המנהלים תיקי מכונות נרחבים, מעקב אחר נכסים אלה ומתן שירות יעיל הם חיוניים. המורכבות גדלה עבור סוחרים המשרתים מותגים מרובים. לעתים קרובות, סוחרים מוצאים את עצמם מסתבכים ביישוב תביעות אחריות, בעוד ההזדמנות האמיתית להכנסות טמונה באירועי שירות יזומים. גישה חזקה מונחית נתונים תאפשר ליצרני ציוד מקורי (OEM) ולסוחרים לייעל את הפעילות ולהתמקד במשימות רווחיות יותר עם הכנסות גבוהות. מעבר לכך, שינוי זה יכול להשפיע באופן משמעותי על כל שרשרת השירות, לשפר את זמני הפתרון ולשפר את חוויית הלקוח.
- שיפור קשרי הלקוחות: עקביות באיכות השירות בין כל המשווקים חיונית לשמירה על מוניטין מותג מוצק. תקני שירות לא עקביים עלולים לפגוע במותג, מכיוון שלקוחות שחווים שירות גרוע אצל סוחר אחד עלולים לייחס זאת לחברה כולה, מה שעלול לגרום לאובדן נאמנות ושלילי מפה לאוזן. נתונים מלאים ומדויקים יכולים לסייע ליצרני ציוד מקורי לאכוף תקני שירות גבוהים באופן אחיד, ולהבטיח ששביעות רצון הלקוחות תישאר גבוהה בכל נקודות המגע.
השירות הוא אישי - וגם הבינה המלאכותית שלך צריכה להיות כזו.
הצטרפו לאתגר 7 הימים שלנו - ללא צורך במאמץ מצדכם!
תוך שבוע אחד בלבד, האנליסטים של Aquant שלנו יתעמקו בנתונים שלך, יזהו הזדמנויות ויספקו חוויית AI מותאמת אישית שתוכננה עבור הארגון שלך.
ראו בכך את הספרינט שלנו כדי להציג את הקסם של בינה מלאכותית מותאמת אישית – אנחנו משגשגים על אתגרים!
