Berapa Banyak AI yang Dibutuhkan untuk Pemeliharaan Pihak Ketiga TPM

Dalam dunia Third Party Maintenance (TPM) yang dinamis, integrasi Artificial Intelligence (AI) bukan hanya sebuah kemewahan tetapi sebuah kebutuhan. Pencarian keunggulan layanan mendorong penyedia TPM untuk mengadopsi AI di berbagai domain, seperti chatbot layanan pelanggan, pemantauan prediktif, dan logistik berbasis AI. Namun, tantangan sebenarnya bukan terletak pada penerapan teknologi-teknologi ini saja, namun pada pemanfaatannya untuk menciptakan keunggulan kompetitif dan menjangkau segmen pelanggan baru.

AI dalam Peningkatan Layanan

Setiap penyedia TPM kemungkinan besar akan meningkatkan efisiensi layanan menggunakan alat AI. Inovasi seperti chatbot layanan pelanggan meningkatkan interaksi pengguna, pemantauan prediktif mengantisipasi kebutuhan layanan, dan AI dalam logistik menyederhanakan rantai pasokan. Namun, kemajuan ini mungkin akan segera menjadi standar di seluruh industri. Startup dan perusahaan teknologi besar dengan cepat memproduksi solusi ini sehingga dapat diakses oleh semua orang. Oleh karena itu, penerapan AI di bidang-bidang ini saja tidak cukup untuk memberikan keunggulan kompetitif yang signifikan.

Menarik Segmen Pelanggan Baru

Kunci diferensiasi terletak pada menyasar segmen pelanggan baru yang sebelumnya tidak terjangkau karena biaya akuisisi pelanggan yang tinggi. Pergeseran ini sangat penting, terutama karena segmen perusahaan besar, yang selama ini menjadi fokus TPM, semakin jenuh dan semakin kompetitif dalam hal harga.

Meningkatkan Efisiensi Pelayanan dan Posisi Kompetitif

Penyedia TPM harus mencapai dua tujuan: meningkatkan efisiensi layanan melalui AI dan memperkuat posisi kompetitif mereka.

Inti dari pencapaian keunggulan kompetitif dalam industri TPM bergantung pada kemampuan untuk melakukan diversifikasi dan menembus pasar yang belum dimanfaatkan sebelumnya. Inti dari strategi ini adalah penyertaan segmen pelanggan UKM yang ditargetkan, yang secara historis sulit dijangkau karena biaya akuisisi pelanggan yang mahal. UKM mewakili pasar yang luas, dinamis, dan seringkali kurang terlayani, serta penuh dengan potensi layanan TPM. Berbeda dengan perusahaan besar, UKM biasanya tidak memiliki kemampuan pemeliharaan internal yang ekstensif dan dapat memperoleh manfaat besar dari solusi khusus dan hemat biaya yang ditawarkan TPM.

Pergeseran strategis ini menjadi semakin penting mengingat dinamika pasar yang terus berkembang di segmen perusahaan besar. Secara tradisional merupakan andalan penyedia TPM, sektor perusahaan besar kini mendekati titik jenuh. Persaingan dalam bidang ini semakin intensif, sehingga menyebabkan tekanan pada harga dan margin. Selain itu, perusahaan besar sering kali memiliki hubungan erat dengan OEM, sehingga menyulitkan perusahaan TPM untuk membuat terobosan signifikan.

Sebaliknya, segmen UKM, dengan kebutuhannya yang beragam dan tingkat penetrasi pasar TPM yang lebih rendah, merupakan lahan subur untuk pertumbuhan. UKM biasanya lebih gesit dan terbuka terhadap solusi inovatif dan hemat biaya, karakteristik yang selaras dengan proposisi nilai layanan TPM. Dengan memanfaatkan AI dan strategi pemasaran digital, TPM dapat menjangkau UKM dengan lebih efektif dan dengan biaya lebih rendah dibandingkan metode pemasaran tradisional.

Intinya, dengan memperluas fokus mereka untuk mencakup UKM, penyedia TPM tidak hanya dapat memanfaatkan segmen pasar yang menguntungkan dan berkembang namun juga membangun model bisnis yang lebih tangguh dan terdiversifikasi. Pendekatan ini tidak hanya memitigasi risiko yang terkait dengan jenuhnya pasar perusahaan besar namun juga memposisikan TPM untuk memanfaatkan peluang yang belum dimanfaatkan dalam sektor UKM.

Mengubah Strategi Akuisisi Pelanggan

Untuk meningkatkan daya saing, TPM perlu mengubah pendekatan akuisisi pelanggan mereka. Ini termasuk menerapkan taktik pemasaran kinerja seperti Search Engine Optimization (SEO), Search Engine Marketing (SEM), dan pemasaran konten. Metode ini dapat menghasilkan prospek yang lebih hemat biaya.

Menargetkan UKM

Dengan memanfaatkan AI dan pemasaran tarik online, TPM dapat menargetkan usaha kecil dan menengah (UKM) dengan biaya akuisisi pelanggan (CAC) yang jauh lebih rendah. Hal ini merupakan perubahan strategis dari fokus tradisional pada perusahaan besar, yang kini menjadi pasar jenuh dengan keuntungan yang semakin berkurang.

Otomatisasi dan beragam Aplikasi AI untuk TPM

Pendorong utama dalam peta jalan AI untuk TPM adalah pengurangan biaya tenaga kerja sehingga lebih terjangkau untuk menyasar pelanggan UKM. Karena UKM tidak memiliki basis instalasi pusat data yang besar, pendapatan pemeliharaan perangkat keras juga jauh lebih rendah dibandingkan dengan pelanggan perusahaan besar. Jadi, efisiensi biaya adalah kuncinya.

Titik awal untuk inisiatif AI dapat berupa otomatisasi proses penawaran harga dengan bantuan AI dan alat berkode rendah dan tanpa kode. Tapi ini hanya bisa menjadi titik awal. Menyederhanakan portofolio layanan dan menyederhanakannya sesuai kebutuhan pelanggan adalah langkah kedua.

Mengikuti logika ini, tidak cukup hanya dengan menerapkan alat AI, TPM perlu mengembangkan proses yang terus mengotomatiskan langkah-langkah kecil di sepanjang rantai nilai bagi pelanggan dengan tujuan utama untuk mendapatkan biaya akuisisi dan pemrosesan pelanggan yang lebih rendah daripada nilai seumur hidup pelanggan.

Setelah hal ini tercapai, maka skalanya dapat ditingkatkan.

Pertanyaan Strategis untuk Integrasi AI

Penyedia TPM perlu menjawab beberapa pertanyaan strategis dalam perjalanan AI mereka:

• Pendekatan: Haruskah integrasi AI dilakukan dari bawah ke atas, dengan fokus pada area operasional tertentu, atau dari atas ke bawah, yang didorong oleh tujuan strategis yang menyeluruh?
• Prioritas: Apa saja area penting untuk integrasi AI?
• Pilihan Teknologi: Model Bahasa Besar (LLM) manakah yang paling cocok?
• Alat Implementasi: Bagaimana platform Tanpa Kode dan Kode Rendah memfasilitasi integrasi AI melalui API?
• Tantangan: Apa saja tantangan dalam penerapan AI, seperti silo organisasi dan kesenjangan pengetahuan?

Contoh Sukses: Hardwarewartung 24

Perusahaan yang menunjukkan keberhasilan penggunaan AI di TPM adalah Hardwarewartung 24. Mereka dengan terampil mengatasi kesulitan penggunaan AI, meningkatkan efisiensi layanan, dan menjangkau segmen pelanggan baru secara efektif. Mereka fokus pada UKM melalui strategi pemasaran tarik (pull marketing) yang hanya dilakukan secara online, sehingga membuat proses akuisisi pelanggan menjadi lebih efisien. Perusahaan ini secara mengesankan telah menggunakan AI untuk mengotomatiskan proses penawaran harga, mengurangi waktu respons dan biaya tenaga kerja sekaligus meningkatkan akurasi. Contoh ini menunjukkan bahwa perubahan adalah mungkin dan perlu. Startup cepat seperti Hardwarewartung 24 akan mengubah seluruh industri dalam waktu singkat. Anda bisa beradaptasi atau diganggu.

Kesimpulan

Bagi penyedia TPM, penerapan AI bukan hanya sekedar mengikuti tren teknologi. Ini tentang pemanfaatan AI secara strategis untuk meningkatkan efisiensi layanan, mengubah strategi akuisisi pelanggan, dan pada akhirnya, untuk tetap menjadi yang terdepan dalam pasar yang semakin kompetitif. Perjalanan ini rumit dan memiliki banyak segi, namun dengan pendekatan yang tepat, hal ini dapat menghasilkan manfaat yang signifikan.