Wie viel KI wird für die TPM-Wartung durch Dritte benötigt?

In der dynamischen Welt der Third Party Maintenance (TPM) ist die Integration künstlicher Intelligenz (KI) nicht nur ein Luxus, sondern eine Notwendigkeit. Das Streben nach Service-Exzellenz treibt TPM-Anbieter dazu, KI in verschiedenen Bereichen einzusetzen, etwa bei Kundenservice-Chatbots, prädiktiver Überwachung und KI-gesteuerter Logistik. Die eigentliche Herausforderung liegt jedoch nicht nur in der Einführung dieser Technologien, sondern darin, sie zu nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und neue Kundensegmente zu erreichen.

KI in der Serviceverbesserung

Jeder TPM-Anbieter wird wahrscheinlich die Serviceeffizienz mithilfe von KI-Tools verbessern. Innovationen wie Kundenservice-Chatbots verbessern die Benutzerinteraktion, vorausschauende Überwachung antizipiert Serviceanforderungen und KI in der Logistik rationalisiert Lieferketten. Doch diese Fortschritte könnten bald branchenweit zum Standard werden. Startups und große Technologieunternehmen entwickeln diese Lösungen schnell und machen sie für alle zugänglich. Daher wird die bloße Einführung von KI in diesen Bereichen nicht ausreichen, um einen signifikanten Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Neue Kundensegmente gewinnen

Der Schlüssel zur Differenzierung liegt in der Ansprache neuer Kundensegmente, die bisher aufgrund hoher Kundenakquisekosten unerreichbar waren. Dieser Wandel ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere da das Großunternehmenssegment, der traditionelle Schwerpunkt von TPMs, gesättigt und preislich immer wettbewerbsfähiger wird.

Verbesserung der Serviceeffizienz und Wettbewerbsposition

TPM-Anbieter müssen zwei Ziele verfolgen: die Verbesserung der Serviceeffizienz durch KI und die Stärkung ihrer Wettbewerbsposition.

Um in der TPM-Branche einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, kommt es auf die Fähigkeit an, zu diversifizieren und in bislang unerschlossene Märkte vorzudringen. Im Mittelpunkt dieser Strategie steht die gezielte Einbeziehung von mittelständischen Kundensegmenten, die in der Vergangenheit aufgrund zu hoher Kundenakquisekosten nur schwer zu erreichen waren. KMU stellen einen riesigen, dynamischen und oft unterversorgten Markt dar, der voller Potenzial für TPM-Dienste ist. Im Gegensatz zu großen Unternehmen mangelt es KMU in der Regel an umfassenden internen Wartungskapazitäten und sie können stark von den spezialisierten, kostengünstigen Lösungen profitieren, die TPMs bieten.

Dieser strategische Wandel wird angesichts der sich entwickelnden Marktdynamik im Großunternehmenssegment immer wichtiger. Der Großunternehmenssektor, traditionell die Hauptstütze der TPM-Anbieter, nähert sich nun einem Sättigungspunkt. Der Wettbewerb in diesem Bereich hat sich verschärft, was zu einem Abwärtsdruck auf Preise und Margen führt. Darüber hinaus haben große Unternehmen häufig enge Beziehungen zu OEMs, was es für TPM-Unternehmen schwierig macht, nennenswerte Fortschritte zu erzielen.

Im Gegensatz dazu bietet das KMU-Segment mit seinen vielfältigen Bedürfnissen und der geringeren Marktdurchdringung durch TPMs einen fruchtbaren Boden für Wachstum. KMU sind in der Regel agiler und offener für innovative, kostengünstige Lösungen – Eigenschaften, die gut mit den Wertversprechen von TPM-Diensten übereinstimmen. Durch den Einsatz von KI und digitalen Marketingstrategien können TPMs diese KMU effektiver und zu geringeren Kosten erreichen, als dies mit herkömmlichen Marketingmethoden möglich wäre.

Im Wesentlichen können TPM-Anbieter durch die Ausweitung ihres Fokus auf KMU nicht nur ein lukratives und wachsendes Marktsegment erschließen, sondern auch ein widerstandsfähigeres und diversifizierteres Geschäftsmodell aufbauen. Dieser Ansatz mindert nicht nur die mit dem gesättigten Großunternehmensmarkt verbundenen Risiken, sondern versetzt TPMs auch in die Lage, die ungenutzten Chancen im KMU-Sektor zu nutzen.

Veränderte Strategien zur Kundenakquise

Um die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, müssen TPMs ihre Ansätze zur Kundenakquise überarbeiten. Dazu gehört die Einführung von Performance-Marketing-Taktiken wie Suchmaschinenoptimierung (SEO), Suchmaschinenmarketing (SEM) und Content-Marketing. Diese Methoden können zu kostengünstigeren Leads führen.

Zielgruppe sind KMU

Durch den Einsatz von KI und Online-Pull-Marketing können TPMs kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zu deutlich geringeren Kundenakquisekosten (CAC) ansprechen. Dies ist eine strategische Abkehr von der traditionellen Fokussierung auf große Unternehmen, die heute einen gesättigten Markt mit sinkenden Erträgen darstellen.

Automatisierung und vielfältige KI-Anwendungen für TPMs

Der Haupttreiber der KI-Roadmap für ein TPM muss die Reduzierung der Arbeitskosten sein, damit es für die Zielgruppe KMU-Kunden erschwinglicher wird. Da KMU nicht über eine große Installationsbasis für Rechenzentren verfügen, sind auch die Einnahmen aus der Hardwarewartung viel geringer als bei großen Unternehmenskunden. Kosteneffizienz ist also der Schlüssel.

Ein Ausgangspunkt für eine KI-Initiative könnte die Automatisierung des Angebotsprozesses mithilfe von KI und Low-Code-No-Code-Tools sein. Aber das kann nur ein Ausgangspunkt sein. Ein zweiter Schritt ist die Straffung des Leistungsportfolios und die Vereinfachung an die Kundenbedürfnisse.

Nach dieser Logik reicht es nicht aus, nur KI-Tools zu implementieren. TPMs müssen einen Prozess entwickeln, der kontinuierlich kleine Schritte entlang der Wertschöpfungskette für den Kunden automatisiert, mit dem Hauptziel, niedrigere Kundenakquise- und -bearbeitungskosten als den Customer Lifetime Value zu erzielen.

Sobald dies erreicht ist, kann es skaliert werden.

Strategische Fragen zur KI-Integration

TPM-Anbieter müssen sich auf ihrem Weg zur KI mit mehreren strategischen Fragen befassen:

• Ansatz: Sollte die KI-Integration von unten nach oben erfolgen und sich auf bestimmte operative Bereiche konzentrieren, oder von oben nach unten, gesteuert durch übergreifende strategische Ziele?
• Priorisierung: Was sind die kritischen Bereiche für die KI-Integration?
• Technologiewahl: Welche Large Language Models (LLMs) sind am besten geeignet?
• Implementierungstools: Wie können No-Code- und Low-Code-Plattformen die KI-Integration durch APIs erleichtern?
• Herausforderungen: Was sind die Herausforderungen bei der KI-Einführung, wie etwa organisatorische Silos und Wissenslücken?

Ein gelungenes Beispiel: Hardwarewartung 24

Ein Unternehmen, das zeigt, wie man KI in TPM erfolgreich einsetzt, ist Hardwarewartung 24. Sie haben die Schwierigkeiten beim Einsatz von KI gekonnt gemeistert, die Serviceeffizienz verbessert und neue Kundensegmente effektiv erreicht. Sie konzentrieren sich mit einer reinen Online-Pull-Marketing-Strategie auf KMU und gestalten so ihren Kundenakquiseprozess effizienter. Das Unternehmen hat KI eindrucksvoll eingesetzt, um seinen Angebotsprozess zu automatisieren, Reaktionszeiten und Arbeitskosten zu verkürzen und gleichzeitig die Genauigkeit zu erhöhen. Dieses Beispiel zeigt, dass Veränderungen möglich und notwendig sind. Schnelle Startups wie Hardwarewartung 24 werden in kurzer Zeit die gesamte Branche verändern. Sie können sich anpassen oder gestört werden.

Abschluss

Für TPM-Anbieter geht es bei der Einführung von KI nicht nur darum, mit technologischen Trends Schritt zu halten. Es geht darum, KI strategisch zu nutzen, um die Serviceeffizienz zu steigern, Strategien zur Kundenakquise zu überarbeiten und letztendlich in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt die Nase vorn zu behalten. Die Reise ist komplex und vielschichtig, aber mit der richtigen Herangehensweise kann sie zu erheblichen Vorteilen führen.