L’intelligenza artificiale generativa (IA generativa) sta trasformando l’aftermarket e i servizi, offrendo nuovi modi per aumentare l’efficienza e migliorare l’esperienza del cliente. Ecco come farla fruttare.
Le aziende B2B che offrono un alto livello di servizio hanno generato 1,7 volte il rendimento totale rispetto di quelle che si sono concentrate principalmente sui prodotti.
Nel contesto dell’aftermarket e dei servizi sul campo, i servizi coprono una vasta gamma di attività:
La variabilità intrinseca e la complessità dei servizi li rendono particolarmente adatti all’applicazione delle tecniche dell’intelligenza artificiale, che possono prevedere i risultati con una precisione che supera le capacità umane. Le controindicazioni alla cattura del valore potenziale dell’IA includono: dati frammentati, sistemi obsoleti, tecnologia inadeguata, mancanza di competenze specializzate, sfide di gestione del cambiamento e scarsa leadership strategica.
Ecco tre azioni chiave che possono aiutare le organizzazioni a navigare in un percorso più agevole dal test al profitto (After Sales come fonte di business).
Il primo passo per generare del business è reimmaginare come i servizi potrebbero essere consegnati. Il secondo è capire come creare il valore per le varie parti interessate, tra cui clienti, fornitori di servizi / partner, la catena di fornitura, tecnici (campo e remoto), i team di vendita e il personale di back-office. Il terzo è disegnare il percorso dei servizi del futuro, mostrando a tutte le parti interessate come loro dovranno trasformare i loro modi di lavorare.
La visione di un’organizzazione dei servizi basata sull’intelligenza artificiale implica cambiamenti nei processi di base, nella governance e nei talenti, poiché il linguaggio contrattuale con i fornitori riflette il rischio rettificato che l’azienda avrebbe assunto con i clienti, che si collegavano alla pianificazione, alla spedizione, al debriefing e alla fatturazione.
Di seguito quattro casi di uso con un impatto significativo nelle catene del valore del servizio.
Produzione di lead dalle richieste di preventivo
L’analisi dell’aftermarket partendo dai dati sulle vendite di servizi e parti di ricambio (comportamento di acquisto de service & after sales) e il successivo impiego dell’intelligenza artificiale generativa per raggiungere i clienti e qualificare questi lead in modo quasi automatizzato, ha fatto registrare una crescita significativa dei servizi abilitati e accelerato le vendite L’impiego dei chatbot gli “agenti di vendita virtuali” nelle piattaforme relazionali CRM sta consentendo un approccio multicanale con migliaia di clienti.
Risoluzione dei problemi e self-service del cliente
Identificare in modo più accurato il problema e suggerire una risoluzione implicano l’uso di chatbot intelligente da remoto con un servizio self service per il cliente. Ciò migliora l’esperienza del cliente, aumenta la capacità dell’agente IA, aumenta l’efficienza del contact center e riduce al minimo l’intervento dei tecnici.
Pianificazione e programmazione
Gli strumenti di intelligenza artificiale possono migliorare la previsione della domanda attraverso l’analisi continua dei fattori rilevanti, consentendo una riprogrammazione dinamica della forza lavoro e una comunicazione più chiara con i clienti. Ciò porta a migliori risultati dei clienti e a un migliore utilizzo della forza lavoro.
Analisi dei contratti
Gli strumenti di intelligenza artificiale possono aiutare le aziende a identificare le opportunità all’interno dei contratti esistenti per offrire nuovi servizi o offrire prodotti aggiuntivi ai clienti esistenti in base all’analisi delle loro preferenze e comportamenti.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa nei sistemi esistenti ha implicazioni significative per lo stack tecnologico, che deve essere integrato, scalabile e sicuro. Ciò può comportare l’aggiornamento dei sistemi esistenti per garantire che i sistemi possano supportare le funzionalità di intelligenza artificiale e la creazione di nuove infrastrutture in grado di soddisfare i requisiti di dati dei casi d’uso avanzati di intelligenza artificiale di qualità. Questi requisiti comportano un’ampia gamma di fonti di dati e tipi di dati, tra cui:
Le organizzazioni devono garantire che questi dati siano disponibili, accurati e accessibili, proteggendo al contempo informazioni sensibili, proprietà intellettuale e modelli di intelligenza artificiale per prevenire il furto di dati o l’uso illegittimo. Ciò richiede una governance efficace dei dati con standard rigorosamente applicati per la raccolta dei dati, l’etichettatura chiara e solide misure di sicurezza informatica.
La IA Generativa ha un potenziale significativo nell’aftermarket, ma prima di implementare nella tua organizzazione, considera queste domande chiave:
Affrontare le domande in anticipo aiuterà la tua organizzazione a costruire una solida base per l’aftermarket di prossima generazione. Sei interessato all’applicazione della IAGen nella tua organizzazione Service & After Sales e vuoi sapere cosa possiamo fare per aiutarti, contattaci, o richiedi l’approfondimento cliccando sul pulsante sottostante.
