Quanta intelligenza artificiale è necessaria per la manutenzione di terze parti del TPM

Nel dinamico mondo della Manutenzione di Terze Parti (TPM), l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale (AI) non è solo un lusso ma una necessità. La ricerca dell’eccellenza del servizio spinge i fornitori di TPM ad adottare l’intelligenza artificiale in vari ambiti, come i chatbot del servizio clienti, il monitoraggio predittivo e la logistica basata sull’intelligenza artificiale. Tuttavia, la vera sfida non risiede solo nell’adozione di queste tecnologie, ma nel sfruttarle per ritagliarsi un vantaggio competitivo e raggiungere nuovi segmenti di clienti.

L'intelligenza artificiale nel miglioramento dei servizi

È probabile che ogni fornitore di TPM migliori l’efficienza del servizio utilizzando strumenti di intelligenza artificiale. Innovazioni come i chatbot del servizio clienti migliorano l’interazione con l’utente, il monitoraggio predittivo anticipa le esigenze di servizio e l’intelligenza artificiale nella logistica semplifica le catene di approvvigionamento. Tuttavia, questi progressi potrebbero presto diventare standard in tutto il settore. Startup e grandi aziende tecnologiche stanno rapidamente producendo queste soluzioni, rendendole accessibili a tutti. Pertanto, la semplice adozione dell’intelligenza artificiale in queste aree non sarà sufficiente per ottenere un vantaggio competitivo significativo.

Attrarre nuovi segmenti di clienti

La chiave della differenziazione sta nel rivolgersi a nuovi segmenti di clienti che prima erano irraggiungibili a causa degli elevati costi di acquisizione dei clienti. Questo cambiamento è vitale, soprattutto perché il segmento delle grandi imprese, il focus tradizionale dei TPM, sta diventando saturo e sempre più competitivo in termini di prezzi.

Migliorare l’efficienza del servizio e la posizione competitiva

I fornitori di TPM devono affrontare un duplice obiettivo: migliorare l’efficienza del servizio attraverso l’intelligenza artificiale e rafforzare la propria posizione competitiva.

L’essenza del raggiungimento di un vantaggio competitivo nel settore TPM dipende dalla capacità di diversificare e penetrare in mercati precedentemente non sfruttati. Al centro di questa strategia c’è l’inclusione mirata dei segmenti di clientela delle PMI, che, storicamente, erano difficili da raggiungere a causa dei costi proibitivi di acquisizione dei clienti. Le PMI rappresentano un mercato vasto, dinamico e spesso poco servito, ricco di potenziale per i servizi TPM. A differenza delle grandi imprese, le PMI in genere non dispongono di ampie capacità di manutenzione interna e possono trarre grandi vantaggi dalle soluzioni specializzate ed economicamente vantaggiose offerte dai TPM.

Questo cambiamento strategico diventa sempre più cruciale alla luce delle dinamiche di mercato in evoluzione nel segmento delle grandi imprese. Tradizionalmente il pilastro dei fornitori di TPM, il settore delle grandi imprese si sta ora avvicinando a un punto di saturazione. La concorrenza in questo ambito si è intensificata, portando a una pressione al ribasso su prezzi e margini. Inoltre, le grandi imprese hanno spesso rapporti consolidati con gli OEM, rendendo difficile per le aziende TPM compiere progressi significativi.

Al contrario, il segmento delle PMI, con la sua vasta gamma di esigenze e un minore grado di penetrazione nel mercato da parte dei TPM, presenta un terreno fertile per la crescita. Le PMI sono in genere più agili e aperte a soluzioni innovative ed economicamente vantaggiose, caratteristiche che ben si allineano con le proposte di valore dei servizi TPM. Sfruttando l’intelligenza artificiale e le strategie di marketing digitale, i TPM possono raggiungere queste PMI in modo più efficace e a un costo inferiore rispetto a quanto consentito dai metodi di marketing tradizionali.

In sostanza, ampliando la propria attenzione per includere le PMI, i fornitori di TPM possono non solo attingere a un segmento di mercato redditizio e in crescita, ma anche costruire un modello di business più resiliente e diversificato. Questo approccio non solo mitiga i rischi associati al mercato saturo delle grandi imprese, ma consente anche ai TPM di sfruttare le opportunità non sfruttate nel settore delle PMI.

Cambiare le strategie di acquisizione dei clienti

Per migliorare la competitività, i TPM devono rinnovare i loro approcci all’acquisizione dei clienti. Ciò include l’adozione di tattiche di performance marketing come l’ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO), il marketing dei motori di ricerca (SEM) e il content marketing. Questi metodi possono produrre lead più convenienti.

Puntare alle PMI

Utilizzando l'intelligenza artificiale e il pull marketing online, i TPM possono rivolgersi alle piccole e medie imprese (PMI) a un costo di acquisizione del cliente (CAC) molto più basso. Si tratta di un cambiamento strategico rispetto alla tradizionale attenzione alle grandi imprese, che ora rappresentano un mercato saturo con rendimenti decrescenti.

Automazione e diverse applicazioni di intelligenza artificiale per TPM

Il fattore chiave nella tabella di marcia dell’IA per un TPM deve essere la riduzione dei costi del lavoro in modo che sia più conveniente rivolgersi ai clienti delle PMI. Poiché le PMI non dispongono di grandi basi di installazione di data center, anche i ricavi derivanti dalla manutenzione dell'hardware sono molto inferiori rispetto a quelli dei clienti di grandi aziende. Pertanto, l’efficienza in termini di costi è fondamentale.

Un punto di partenza per un'iniziativa basata sull'intelligenza artificiale potrebbe essere l'automazione del processo di quotazione con l'aiuto dell'intelligenza artificiale e di strumenti low-code e senza codice. Ma questo può essere solo un punto di partenza. La razionalizzazione del portafoglio di servizi e la sua semplificazione in base alle esigenze del cliente è un secondo passo.

Seguendo questa logica non è sufficiente implementare semplicemente strumenti di intelligenza artificiale, i TPM devono sviluppare un processo che automatizzi continuamente piccoli passaggi lungo la catena del valore per il cliente con l'obiettivo principale di avere costi di acquisizione ed elaborazione del cliente inferiori rispetto al valore della vita del cliente.

Una volta raggiunto questo obiettivo, è possibile ridimensionarlo.

Domande strategiche per l'integrazione dell'intelligenza artificiale

I fornitori di TPM devono affrontare diverse domande strategiche nel loro percorso verso l’intelligenza artificiale:

• Approccio: l’integrazione dell’IA dovrebbe avvenire dal basso verso l’alto, concentrandosi su aree operative specifiche, o dall’alto verso il basso, guidata da obiettivi strategici generali?
• Definizione delle priorità: quali sono le aree critiche per l’integrazione dell’intelligenza artificiale?
• Scelta tecnologica: quali modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono più adatti?
• Strumenti di implementazione: in che modo le piattaforme No-Code e Low-Code possono facilitare l'integrazione dell'intelligenza artificiale tramite API?
• Sfide: quali sono le sfide nell’adozione dell’intelligenza artificiale, come i silos organizzativi e le lacune di conoscenza?

Un esempio di successo: Hardwarewartung 24

Un'azienda che mostra come utilizzare con successo l'intelligenza artificiale nel TPM è Hardwarewartung 24. Hanno abilmente superato le difficoltà legate all'utilizzo dell'intelligenza artificiale, migliorando l'efficienza del servizio e raggiungendo in modo efficace nuovi segmenti di clienti. Si concentrano sulle PMI attraverso una strategia di pull marketing esclusivamente online, rendendo più efficiente il processo di acquisizione dei clienti. L'azienda ha utilizzato in modo straordinario l'intelligenza artificiale per automatizzare il processo di quotazione, riducendo i tempi di risposta e i costi di manodopera e aumentando al tempo stesso la precisione. Questo esempio dimostra che il cambiamento è possibile e necessario. Start-up veloci come Hardwarewartung 24 trasformeranno l’intero settore in breve tempo. Puoi adattarti o essere interrotto.

Conclusione

Per i fornitori di TPM, l’adozione dell’intelligenza artificiale non significa solo stare al passo con le tendenze tecnologiche. Si tratta di utilizzare strategicamente l'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza del servizio, rinnovare le strategie di acquisizione dei clienti e, in definitiva, per rimanere all'avanguardia in un mercato sempre più competitivo. Il viaggio è complesso e sfaccettato, ma con il giusto approccio può portare a ricompense significative.