Con un conjunto finito de recursos para manejar todo el trabajo, las organizaciones necesitan una forma de priorizar las llamadas y enviar efectivamente al técnico adecuado con la capacidad adecuada.¿Cómo la inteligencia artificial está transformando la gestión de servicios de campo en beneficio de los clientes y proveedores de servicios?

unnamed 37Vivimos en una era de avance continuo de la tecnología, donde los servicios de campo están cosechando los beneficios de la adición de la Inteligencia Artificial (IA). Las herramientas de Gestión de Servicio de Campo (GSC) ayudan a los técnicos y organizaciones de servicio de campo a proporcionar niveles excepcionales de servicio al cliente.

Pero el proceso de atención no termina ahí. Los tramitadores de GSC también deben tener en cuenta la ubicación del sitio, las horas extraordinarias potenciales, la disponibilidad de piezas, los acuerdos de nivel de servicio y muchos otros factores. Esta complejidad puede llegar a ser abrumadora. Sin embargo, cuando la IA se infunde en el proceso de programación, este tipo de problema multidimensional se puede manejar de manera eficiente, ayudando a las empresas a lograr sus objetivos.

Esto es sólo la punta del iceberg. Entonces, ¿de qué otra manera la inteligencia artificial está transformando el servicio de campo hoy, y qué podemos esperar en un futuro no tan lejano?

Resoluciones de primera visita

Antes de la llegada de los dispositivos conectados al Internet de las cosas (IoT), su lavadora o lavaplatos se averiaría sin previo aviso y no tendría una idea del problema para solucionarlo. De manera similar, el sistema HVAC de la compañía puede funcionar mal, interrumpir el negocio e impactar los ingresos. Hoy en día, al agregar sensores e inteligencia digital a los equipos, estas máquinas se conectan y son capaces de brindar servicios de gestión de servicios con IA constantemente para transmitir información a un concentrador, sin participación humana. Esta información ayuda a identificar los problemas rápidamente para que los técnicos lleguen con las herramientas y piezas correctas, asegurando que la resolución de la primera visita sea la norma, no la excepción.

También hay un enorme potencial en el mantenimiento predictivo emergente. Modelo, que permite a las empresas superar los problemas y atenderlos ante interrupciones inconvenientes y costosas. Se implementan más dispositivos y equipos conectados, las organizaciones podrán agregar datos de rendimiento históricos en cientos de miles de unidades, dándoles la capacidad de identificar patrones de desempeño y predicción y prevención de problemas. En última instancia, podemos esperar que la inteligencia artificial reduzca el tiempo de inactividad del equipo.

Optimización de Agenda

Si, hace 20 años, hubiera llamado a su compañía de “cable” para solicitar un servicio, primero tendría que soportar la música en espera mientras su llamada se enrutaba correctamente; luego hablaría con un despachador que trabajaría manualmente en los horarios de los empleados para encontrar un técnico disponible; por lo tanto, es posible que tenga que esperar una semana (o más) para una solución. Hoy en día, las compañías están utilizando IA para escanear cientos o miles de programas de empleados para identificar al técnico con las habilidades adecuadas para el trabajo que está más cerca del cliente para el tiempo de respuesta más rápido.

Aunque no es una tarea fácil, este nivel de esfuerzo es crítico para la retención de clientes. En una encuesta reciente, más del 60% de los encuestados dijo que un tiempo largo de espera entre una cita de servicio y la visita actual resulta en una mala experiencia de servicio al cliente, un factor importante para cambiar a un competidor.

La optimización de la programación impulsada por IA ya está brindando un valor real a la industria de servicios de campo, pero aún hay mucho espacio para mejorar el proceso frecuentemente frustrante de programar citas para reducir los tiempos de espera.

Las organizaciones de servicio pueden usar el aprendizaje automático para analizar datos y, específicamente, qué características de esos datos tienen importancia predictiva. Por ejemplo, pueden analizar cuánto tiempo lleva completar una tarea determinada y la medida en que diferentes factores, como el clima o la condición del equipo, impactan esa duración. También pueden tener en cuenta las consideraciones de la situación, por ejemplo, si un técnico necesita solicitar permiso para acceder a la propiedad. Esta capacidad brinda a las organizaciones de servicio una capacidad sin precedentes para predecir el tiempo que tomará realizar cualquier tarea, lo que permite una programación más precisa y garantías más firmes para los clientes sobre la disponibilidad del servicio.

El toque personal

Otro beneficio importante que la IA aporta a la industria de servicios de campo es la posibilidad de personalizar la prestación del servicio. En un momento en que el servicio es cada vez más básico, la experiencia del cliente es un diferenciador competitivo crítico. Además de aprender más sobre el rendimiento de la máquina y las habilidades de los técnicos, las aplicaciones impulsadas por la IA pueden recopilar información sobre las preferencias y el comportamiento de un individuo. Por ejemplo, ¿el cliente prefiere programar citas por la mañana o por la tarde? ¿Con qué frecuencia han cancelado citas y cuándo avisó? ¿Con cuánta anticipación se prefiere antes de que llegue un técnico? ¿Hay un técnico específico que suelen solicitar? Una vez más, se trata de datos. A medida que las compañías de servicios aprenden más sobre sus clientes, pueden aprovechar mejor la inteligencia artificial para proporcionar el nivel de personalización que esperan los clientes.

Los proveedores de servicios que integran aplicaciones potenciadas por IA en su estrategia comercial tendrán una ventaja competitiva cuando se trata de brindar experiencias excepcionales a los clientes. Los consumidores, así como las empresas, esperan velocidad y precisión de sus proveedores de servicios, y la tecnología está aquí para ayudarlos a cumplir con las expectativas cada vez más altas, cumplir con los acuerdos de nivel de servicio y alcanzar los objetivos de rendimiento empresarial.