Три технологии, революционизирующие доставку сервисов

Дисциплина доставки сервисов пережила большие изменения в ожиданиях клиентов во время пандемии. Быстрая, бесконтактная доставка теперь является предпосылкой, и многие организации обращаются к передовым технологиям, чтобы сделать следующий шаг на пути к удовлетворенности клиентов и конкурентоспособности бизнеса.

В процессе триада критических технологий — интеграция Интернета вещей (IoT), предиктивная аналитика и машинное обучение — вышли на передний план, чтобы поднять доставку сервисов на совершенно новый уровень.

Связывание IoT и FSM для обеспечения предиктивного обслуживания

Все чаще IoT помогает продвигать возможности управления полевым сервисом (FSM), причем многие организации используют IoT-инструменты для удаленного мониторинга. Недавние разработки принесли дополнительные выгоды сектору. Теперь даже самые маленькие IoT-устройства и датчики имеют сетевое и интернет-соединение, позволяя им передавать данные в систему FSM. Затем она преобразует данные в инсайты, которые могут помочь провайдерам сервисов проводить предиктивное обслуживание.

Makino, глобальный производитель металлорежущего и электроэрозионного оборудования, — идеальный пример того, как IoT и FSM могут помочь компаниям достичь предиктивного обслуживания как часть стратегии трансформации сервиса. Makino полагается на IoT-бизнес-коннектор для приема и операционализации данных устройств и доставки наблюдений о состоянии своих станков. Это позволяет компании точно предсказывать любые отказы оборудования и предпринимать действия до возникновения отказа.

Например, когда клиенты разрешают подключение, IoT-система может передавать данные с оборудования непосредственно в систему FSM, чтобы можно было сделать звонок или автоматически создать заявку. В результате Makino избегает значительных сбоев, максимизирует время бесперебойной работы оборудования и снижает количество ненужных выездов инженеров — все при сокращении затрат и повышении удовлетворенности клиентов.

Поднятие сервиса на новые интеллектуальные высоты с ИИ

Похожим образом на IoT, искусственный интеллект и передовые алгоритмы могут помочь укрепить новую форму бизнес-автоматизации, позволяя полевым сервисным организациям дальнейший переход к предиктивному сервису. Когда речь идет о точности сервиса, ИИ помогает нацеливаться на конкретные бизнес-дисциплины, такие как интеллектуальное планирование. Во всей области полевых сервисных операций ИИ может оптимизировать решения по планированию, решая крупномасштабные проблемы с множественными ограничениями, что особенно полезно при работе с мобильными рабочими силами в полевых сервисных организациях.

С передовыми возможностями ИИ может анализировать данные в реальном времени за секунды и учитывать различные параметры, такие как поток трафика и индивидуальные навыки или доступность техников. Ввод из техник машинного обучения позволяет организациям балансировать конкурирующие приоритеты и находить возможности для объединения работ и смешивания плановой обслуживающей активности. Это позволяет человеческим рабочим фокусироваться на персонализированном сервисе.

Взгляд вперед с безрисковым предиктивным моделированием

Передовые инструменты предиктивной аналитики используют исторические и текущие данные, собранные из сервисной активности и клиентов, для создания, обработки и валидации моделей, способных предоставлять ответы на сложные вопросы вокруг прогнозирования и what-if сценариев. Провайдеры полевых сервисов могут затем использовать модели для тестирования своих ответов на широкий спектр сценариев, за месяцы или даже годы до того, как определенные изменения произойдут.

Эта передовая способность за предиктивным моделированием ПО позволяет бизнесам понимать, как они могут выровнять свои ресурсы для достижения указанных ключевых показателей эффективности при варьирующихся уровнях спроса. Это включает ответы на вопросы такие как: сколько сотрудников потребуется, какие навыки они должны иметь и где сотрудники должны быть идеально базированы.

Правильное ПО для предиктивного моделирования может также предоставить сервисным организациям гибкость фокусировки на обоих операционных и стратегических дисциплинах планирования. Оно должно иметь способность объединять анализ данных в реальном времени о рыночных изменениях и бизнес-производительности. Организации могут затем пересмотреть, нужно ли им устанавливать новые территории примерно равной коммерческой ценности или реструктурировать существующие территории для отражения изменений на рынке, чтобы оптимизировать бизнес-возможности в конкретной области. Это позволяет сервисным компаниям оптимизировать вводы и максимизировать прибыль, все при избегании ненужных рисков.

IoT, ИИ и предиктивное моделирование имеют огромную роль в будущем доставки сервисов. Каждая технология предоставляет сервисным бизнесам дифференцирующие выгоды, от улучшенного управления обслуживанием до лучшего планирования рабочей силы и способности быстро реагировать на рыночные изменения. Сервисные организации, приоритизирующие подход «технологии сначала», будут теми, кто сможет достичь истинно предиктивного сервиса — застраховать свои бизнесы на будущее и превзойти все более требовательные ожидания клиентов.

Сара Никастро — евангелист полевого сервиса в IFS.