Como a Inteligência Artificial pode otimizar o desempenho dos negócios

E, muitas vezes, o técnico mais adequado para resolver o problema não estava disponível. Para qualquer negócio, sete dias sem resolução...

E, muitas vezes, o técnico mais adequado para resolver o problema não estava disponível.

Para qualquer negócio, sete dias sem resolução é um fracasso definitivo. Mas, a indústria de serviços em campo percorreu um longo caminho nos últimos dez anos. Graças à rápida expansão e ao avanço da tecnologia de gerenciamento de serviços em campo (GSC), o setor está vendo os problemas de negócios serem resolvidos mais rapidamente e com o mínimo de interrupção dos serviços. Hoje, as empresas de serviços estão usando a IA para várias tarefas, incluindo verificar cada registro de funcionários que possuem e ainda identificar o técnico certo para o trabalho que está mais próximo do cliente, para assim oferecer um compromisso quase imediato. Embora não seja uma tarefa fácil, esse nível de detalhes é essencial para atender às árduas expectativas dos clientes.

Embora sejam necessárias várias camadas de tecnologia para completar um conjunto completo de ferramentas de GSC, a Inteligência Artificial desempenha um papel significativo em muitos aspectos. O GSC pode ser considerado como o atrativo da IA. É um elemento importante que está sendo usado para ajudar as empresas a atender seus padrões de experiência e objetivos de continuidade de negócios.

Em um dia comum, uma empresa de serviços em campo pode ter milhares de problemas para resolver ? sejam eles verificações de manutenção de rotina ou saídas de chamadas de emergência ? mas, com apenas 500 técnicos em campo para solucionar as demandas, e provavelmente todos espalhados pela área geográfica. Encontrar o melhor técnico para o trabalho, e o mais próximo do local, exige que as empresas otimizem seus recursos de maneira rápida e eficiente, para lidar com o maior volume de problemas, minimizando custos e mantendo os clientes satisfeitos. Este é apenas um dos elementos multidimensionais de solução de problemas com os quais a IA está ajudando.

Otimização automática de cronograma para retenção de clientes

Ainda estamos no início da otimização de cronograma orientada por inteligência artificial, com espaço para melhorar e reduzir o processo de agendamento, muitas vezes frustrante e demorado. A necessidade de automatização é essencial para reduzir o tempo de espera e oferecer aos clientes uma experiência mais rápida e melhor ? o GSC é um componente-chave para isso, juntamente com a automação da IA. Por exemplo, um dos clientes da ClickSoftware, a Belron UK Ltd, viu um aumento de 65% no agendamento de reparos no mesmo dia após a implementação do GSC, após reduzir o tempo de viagem do técnico em 20%. Isso aumentou em 10% o número de trabalhos técnicos em campo concluídos por semana.

Os líderes de serviço têm acesso a muitos dados quantitativos como o tempo médio necessário para concluir uma determinada tarefa e como diferentes fatores afetam esse tempo, assim como o clima naquele dia, que pode tornar a viagem mais lenta, ou fatores situacionais quando um técnico precisa obter permissão para adentrar em uma residência. Como no caso da Cablex AG, a solução de GSC fornece aos técnicos em campo todas as informações de ordens de serviço relacionadas a contratos de clientes, planos de projeto, diagramas e esboços - por meio de um aplicativo. Isso aumenta as atribuições de serviço diárias concluídas pelos técnicos em 15% e gera status em tempo real para que os clientes saibam quando esperar visitas técnicas em campo.

Manutenção preditiva

Antes da chegada da internet das coisas (IoT), sua lavadora de roupas ou máquina de lavar louça quebraria sem avisar, e você não saberia o que aconteceu ou como consertá-la. Alternativamente, o AVAC de uma empresa não pode funcionar bem e isso pode interromper os negócios e impactar a receita. Hoje, os equipamentos conectados estão constantemente monitorando as suas próprias informações e realizam a retransmissão para um Hub. Essas informações ajudam a identificar problemas rapidamente e auxiliam os técnicos para que eles possam utilizar as ferramentas e peças corretas para o trabalho.

Organizações com visão de futuro já estão equipando as máquinas com sensores IoT para identificar problemas e consertar equipamentos quebrados. Contudo, o investimento está no modelo emergente de manutenção preditiva, que permite às empresas superar problemas e cuidar deles antes da inconveniente interrupção. 

Enquanto algumas organizações de serviços estão começando a usar sensores e máquinas inteligentes, nós ainda estamos engatinhando. À medida que mais máquinas conectadas são implantadas, as organizações poderão agregar dados históricos de desempenho em centenas de milhares de unidades, permitindo que as máquinas aprendam e identifiquem padrões em seu próprio desempenho para prever e evitar problemas. Em última análise, podemos esperar que a inteligência artificial acabasse por reduzir o tempo de inatividade do equipamento a zero.

Eficácia do técnico

O próximo passo depois de otimizar o agendamento e passar para modelos de manutenção preventiva é melhorar a eficácia do técnico visitante e, novamente, a IA também desempenha seu papel aqui. A proporção de ordens de serviço concluídas em uma visita - uma taxa fixa inicial - em relação ao total de ordens de serviço, aumenta as oportunidades de receita adicional de provedores de serviços devido ao aumento da capacidade. A satisfação do cliente também é melhorada pelo aumento da produtividade e pelo tempo médio reduzido para um determinado reparo, devido a menor duração da interrupção, que, por sua vez, aumenta a receita.

Em um relatório divulgado em fevereiro do ano passado, ?Como criar um business case para investimento em software de gerenciamento de serviço em campo?, o Gartner indicou que a implementação do GSC forneceu aos provedores de serviços experientes uma melhoria média de 25,1% na produtividade dos técnicos. O Gartner cita os possíveis fatores que contribuem para isso, indo de formulários manuais para eletrônicos, de autoprogramação de técnicos para um processo centralizado, e automatizando a coleta de dados onde eles foram feitos manualmente. Outros aprimoramentos médios citados pelo Gartner são uma queda de 12,7% nas reclamações de clientes e uma redução de 52,6% na sobrecarga de despacho - o último estava diretamente relacionado à maioria dos trabalhos programados automática e intuitivamente e a uma taxa de fechamento mais rápida.

Personalização do início ao fim

Indiscutivelmente, o aspecto mais importante que a tecnologia da IA está trazendo para a indústria de serviços em campo é sua capacidade de fornecer personalização. Em uma época em que todo serviço é comoditizado, a experiência do cliente é o diferenciador crítico. Além de aprender mais sobre o desempenho da máquina e as habilidades dos técnicos, a tecnologia da IA pode absorver informações sobre preferências e comportamentos individuais do consumidor. Por exemplo, você prefere agendar compromissos de manhã ou à tarde? Sua casa está fechada? Qual a probabilidade de você cancelar sua consulta e com quanto tempo de aviso? Existe um técnico específico que você gostaria de solicitar? Mais uma vez, é tudo sobre dados - à medida que as empresas de serviços aprendem mais sobre seus clientes, elas podem aproveitar melhor o software de IA para fornecer uma experiência de serviço personalizada.

No final das contas, as empresas de serviços em campo que priorizam a tecnologia da IA ??em sua estratégia de negócios terão uma vantagem sobre seus concorrentes quando se trata da experiência do cliente. O serviço é uma mercadoria, e não é mais apenas sobre o quão bom ou educado o técnico é com o cliente. Hoje, os consumidores esperam velocidade e precisão de seus provedores de serviços, e precisamos da ajuda da tecnologia para atender às suas elevadas expectativas.