Tiga Teknologi yang Mengoptimalkan Pengiriman Layanan
Disiplin pelayanan memberikan perubahan besar pada ekspektasi pelanggan di masa pandemi. Pengiriman nirsentuh yang cepat sekarang menjadi prasyarat, dan banyak organisasi beralih ke teknologi canggih untuk mengambil langkah selanjutnya dalam perjalanan untuk membuat pelanggan mereka senang dan bisnis mereka kompetitif.
Dalam prosesnya, tiga teknologi penting — integrasi internet of things (IoT), analitik prediktif, dan pembelajaran mesin — telah ditingkatkan untuk membawa penyampaian layanan ke tingkat yang sama sekali baru.
Menghubungkan IoT dan FSM untuk mengaktifkan pemeliharaan prediktif. Semakin, IoT membantu memajukan kemampuan manajemen layanan lapangan (FSM), dengan banyak organisasi menggunakan alat IoT untuk melakukan pemantauan jarak jauh. Perkembangan terakhir telah melihat teknologi membawa manfaat lebih lanjut ke sektor ini. Sekarang, bahkan perangkat dan sensor IoT terkecil memiliki konektivitas jaringan dan internet, memungkinkan mereka untuk memasukkan data ke dalam sistem FSM. Ini kemudian mengubah data menjadi wawasan yang dapat membantu penyedia layanan melakukan pemeliharaan prediktif.
Makino, produsen global mesin pemotongan logam dan pelepasan listrik, adalah contoh sempurna tentang bagaimana IoT dan FSM dapat membantu perusahaan mencapai pemeliharaan prediktif sebagai bagian dari strategi transformasi layanan. Makino mengandalkan konektor bisnis IoT untuk menerima dan mengoperasionalkan data perangkat dan menyampaikan pengamatan tentang kondisi mesinnya. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk memprediksi kegagalan peralatan secara akurat, dan mengambil tindakan sebelum kegagalan terjadi.
Misalnya, ketika pelanggan mengizinkan konektivitas, sistem IoT dapat memasukkan data dari peralatan langsung ke sistem FSM sehingga panggilan dapat dilakukan, atau tiket dibuat secara otomatis. Hasilnya, Makino menghindari gangguan yang signifikan, memaksimalkan waktu kerja peralatan, dan mengurangi jumlah pengiriman teknisi yang tidak perlu — semuanya sambil memangkas biaya dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Membawa layanan ke tingkat kecerdasan baru dengan AI. Dengan cara yang mirip dengan IoT, kecerdasan buatan dan algoritme canggih dapat membantu mendukung bentuk baru otomatisasi bisnis, memungkinkan organisasi layanan lapangan untuk melanjutkan transisi ke layanan prediktif. Dalam hal akurasi layanan, AI membantu menargetkan disiplin bisnis tertentu seperti penjadwalan cerdas. Di seluruh lingkup operasi layanan lapangan, AI dapat mengoptimalkan keputusan penjadwalan dengan memecahkan masalah skala besar dengan berbagai kendala, yang sangat berguna saat menangani tenaga kerja keliling dalam organisasi layanan lapangan.
Dengan kemampuan tingkat lanjut, AI dapat menganalisis data waktu nyata dalam hitungan detik, dan mempertimbangkan berbagai parameter seperti arus lalu lintas dan keterampilan atau ketersediaan masing-masing teknisi. Masukan dari teknik pembelajaran mesin memungkinkan organisasi untuk menyeimbangkan prioritas yang bersaing dan menemukan peluang untuk menggabungkan pekerjaan dan memadukan aktivitas pemeliharaan yang direncanakan. Hal ini memungkinkan pekerja manusia untuk fokus pada layanan yang dipersonalisasi.
Menantikan dengan pemodelan prediktif bebas risiko. Alat analisis prediktif canggih menggunakan data historis dan terkini yang dikumpulkan dari aktivitas layanan dan pelanggan untuk membuat, memproses, dan memvalidasi model yang mampu memberikan jawaban atas pertanyaan sulit seputar perkiraan dan bagaimana jika. Penyedia layanan lapangan kemudian dapat menggunakan model tersebut untuk menguji respons mereka terhadap berbagai skenario, berbulan-bulan atau bahkan bertahun-tahun sebelum perubahan tertentu terjadi.
Kemampuan canggih di balik perangkat lunak pemodelan prediktif ini memungkinkan bisnis untuk memahami bagaimana mereka dapat menyelaraskan sumber daya mereka untuk mencapai indikator kinerja utama yang ditentukan terhadap berbagai tingkat permintaan. Ini termasuk jawaban atas pertanyaan seperti berapa banyak anggota staf yang dibutuhkan, keahlian apa yang harus mereka miliki, dan di mana staf idealnya ditempatkan.
Perangkat lunak pemodelan prediktif yang tepat juga dapat memberi organisasi layanan fleksibilitas untuk fokus pada disiplin penjadwalan operasional dan strategis. Ini harus memiliki kapasitas untuk menggabungkan analisis data real-time tentang perubahan pasar dan kinerja bisnis. Organisasi kemudian dapat meninjau apakah mereka perlu membangun wilayah baru dengan nilai komersial yang kira-kira sama, atau merestrukturisasi wilayah yang ada untuk mencerminkan perubahan di pasar guna mengoptimalkan peluang bisnis di area tertentu. Hal ini memungkinkan perusahaan jasa untuk mengoptimalkan input dan memaksimalkan keuntungan, sambil menghindari risiko yang tidak perlu.
IoT, AI, dan pemodelan prediktif memiliki peran besar untuk dimainkan di masa depan penyediaan layanan. Setiap teknologi memberikan manfaat yang berbeda bagi bisnis jasa, mulai dari peningkatan manajemen pemeliharaan hingga penjadwalan tenaga kerja yang lebih baik dan kemampuan untuk bereaksi dengan cepat terhadap perubahan pasar. Organisasi layanan yang memprioritaskan pendekatan yang mengutamakan teknologi akan mampu mencapai layanan yang benar-benar prediktif — untuk membuktikan bisnis mereka di masa depan dan melampaui ekspektasi pelanggan yang semakin menuntut.
Sarah Nicastro adalah penginjil dinas lapangan dengan IFS .
