TPM 타사 유지 관리에 필요한 AI의 양

제3자 유지 관리(TPM)의 역동적인 세계에서 인공 지능(AI)의 통합은 단순한 사치가 아니라 필수입니다. 서비스 우수성에 대한 탐구로 인해 TPM 제공업체는 고객 서비스 챗봇, 예측 모니터링, AI 기반 물류 등 다양한 영역에서 AI를 채택하게 되었습니다. 그러나 실제 과제는 이러한 기술을 채택하는 것에만 있는 것이 아니라 이를 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 새로운 고객 세그먼트에 접근하는 것입니다.

서비스 개선의 AI

모든 TPM 제공업체는 AI 도구를 사용하여 서비스 효율성을 향상할 가능성이 높습니다. 고객 서비스 챗봇과 같은 혁신은 사용자 상호 작용을 개선하고 예측 모니터링은 서비스 요구를 예측하며 물류 AI는 공급망을 간소화합니다. 그러나 이러한 발전은 곧 업계 전반에 걸쳐 표준이 될 수 있습니다. 스타트업과 거대 기술 기업은 이러한 솔루션을 빠르게 제품화하여 모두가 접근할 수 있도록 만들고 있습니다. 따라서 이러한 영역에서 단순히 AI를 채택하는 것만으로는 상당한 경쟁 우위를 확보하는 데 충분하지 않습니다.

새로운 고객 세그먼트 유치

차별화의 핵심은 높은 고객 확보 비용으로 인해 이전에는 도달할 수 없었던 새로운 고객 세그먼트를 타겟팅하는 데 있습니다. 특히 TPM의 전통적 초점이었던 대기업 부문이 포화 상태에 이르고 점점 더 가격 경쟁력을 갖추게 되면서 이러한 변화는 매우 중요합니다.

서비스 효율성 및 경쟁력 강화

TPM 제공업체는 AI를 통해 서비스 효율성을 향상하고 경쟁력을 강화한다는 두 가지 목표를 달성해야 합니다.

TPM 산업에서 경쟁 우위를 확보하는 핵심은 이전에 개척되지 않은 시장을 다양화하고 침투하는 능력에 달려 있습니다. 이 전략의 핵심은 역사적으로 엄청난 고객 확보 비용으로 인해 도달하기 어려웠던 SME 고객 세그먼트를 대상으로 포함하는 것입니다. SME는 TPM 서비스의 잠재력이 풍부하고 방대하고 역동적이며 종종 서비스가 부족한 시장을 대표합니다. 대기업과 달리 중소기업은 일반적으로 광범위한 내부 유지 관리 역량이 부족하며 TPM이 제공하는 전문적이고 비용 효과적인 솔루션의 이점을 크게 누릴 수 있습니다.

이러한 전략적 변화는 대기업 부문 내에서 시장 역학이 발전함에 따라 점점 더 중요해지고 있습니다. 전통적으로 TPM 제공업체의 중심이었던 대기업 부문은 이제 포화점에 가까워지고 있습니다. 이 분야의 경쟁이 심화되어 가격과 마진이 하락하는 압력을 받고 있습니다. 더욱이 대기업은 OEM과 확고한 관계를 맺고 있는 경우가 많기 때문에 TPM 기업이 상당한 진출을 하기가 어렵습니다.

이와 대조적으로, SME 부문은 요구 사항이 다양하고 TPM의 시장 침투 수준이 낮기 때문에 성장을 위한 비옥한 기반을 제공합니다. SME는 일반적으로 TPM 서비스의 가치 제안과 잘 맞는 혁신적이고 비용 효율적인 솔루션에 더 민첩하고 개방적입니다. AI 및 디지털 마케팅 전략을 활용함으로써 TPM은 허용되는 기존 마케팅 방법보다 더 효율적이고 저렴한 비용으로 이러한 SME에 접근할 수 있습니다.

본질적으로, TPM 제공업체는 중소기업을 포함하도록 초점을 확대함으로써 수익성이 높고 성장하는 시장 부문에 진출할 수 있을 뿐만 아니라 보다 탄력적이고 다각화된 비즈니스 모델을 구축할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 포화된 대기업 시장과 관련된 위험을 완화할 뿐만 아니라 TPM이 SME 부문 내에서 아직 활용되지 않은 기회를 활용할 수 있도록 합니다.

고객 확보 전략 변경

경쟁력을 강화하려면 TPM은 고객 확보 접근 방식을 개선해야 합니다. 여기에는 SEO(검색 엔진 최적화), SEM(검색 엔진 마케팅), 콘텐츠 마케팅과 같은 퍼포먼스 마케팅 전략을 수용하는 것이 포함됩니다. 이러한 방법을 사용하면 보다 비용 효율적인 리드를 얻을 수 있습니다.

중소기업 타겟팅

TPM은 AI와 온라인 풀 마케팅을 활용하여 훨씬 낮은 CAC(고객 확보 비용)로 중소기업(SME)을 타겟팅할 수 있습니다. 이는 현재 수익이 감소하는 포화 시장인 대기업에 대한 전통적인 초점에서 벗어나는 전략적 변화입니다.

TPM을 위한 자동화 및 다양한 AI 애플리케이션

TPM을 위한 AI 로드맵의 핵심 동인은 인건비를 절감하여 중소기업 고객을 대상으로 하는 것이 더 저렴해야 한다는 것입니다. 중소기업에는 대규모 데이터 센터 설치 기반이 없기 때문에 하드웨어 유지 관리 수익도 대기업 고객보다 훨씬 낮습니다. 따라서 비용 효율성이 중요합니다.

AI 이니셔티브의 출발점은 AI와 로우코드, 노코드 도구의 도움으로 견적 프로세스를 자동화하는 것일 수 있습니다. 그러나 이것은 단지 출발점이 될 수 있습니다. 서비스 포트폴리오를 간소화하고 이를 고객 요구에 맞게 단순화하는 것이 두 번째 단계입니다.

이 논리에 따르면 AI 도구를 구현하는 것만으로는 충분하지 않습니다. TPM은 고객 생애 가치보다 고객 확보 및 처리 비용을 낮추는 것을 주요 목표로 하여 고객의 가치 사슬을 따라 작은 단계를 지속적으로 자동화하는 프로세스를 개발해야 합니다.

이것이 달성되면 확장이 가능합니다.

AI 통합을 위한 전략적 질문

TPM 제공업체는 AI 여정에서 몇 가지 전략적 질문을 해결해야 합니다.

• 접근 방식: AI 통합은 특정 운영 영역에 초점을 맞춘 상향식이어야 할까요, 아니면 중요한 전략적 목표에 따라 추진되는 하향식이어야 할까요?
• 우선순위: AI 통합의 중요한 영역은 무엇입니까?
• 기술 선택: 어떤 LLM(대형 언어 모델)이 가장 적합합니까?
• 구현 도구: 노코드 및 로우코드 플랫폼은 어떻게 API를 통해 AI 통합을 촉진할 수 있습니까?
• 과제: 조직 사일로 및 지식 격차와 같은 AI 채택의 과제는 무엇입니까?

성공적인 예: Hardwarewartung 24

TPM에서 AI를 성공적으로 활용하는 방법을 보여주는 기업이 바로 Hardwarewartung 24다. AI 활용의 어려움을 능숙하게 극복하고, 서비스 효율성을 향상시키며, 효과적으로 신규 고객층에 도달한 기업이다. 그들은 온라인 전용 풀 마케팅 전략을 통해 중소기업에 초점을 맞춰 고객 확보 프로세스를 더욱 효율적으로 만듭니다. 이 회사는 AI를 사용하여 견적 프로세스를 자동화하고 응답 시간과 인건비를 줄이면서 정확성을 높였습니다. 이 예는 변화가 가능하고 필요하다는 것을 보여줍니다. Hardwarewartung 24와 같은 빠른 스타트업은 짧은 시간 안에 전체 산업을 변화시킬 것입니다. 적응할 수도 있고 방해받을 수도 있습니다.

결론

TPM 제공업체에게 AI 도입은 단지 기술 동향을 따라가는 것만이 아닙니다. AI를 전략적으로 활용하여 서비스 효율성을 높이고, 고객 확보 전략을 개선하며, 궁극적으로 점점 더 경쟁이 심화되는 시장에서 앞서 나가기 위한 것입니다. 여정은 복잡하고 다면적이지만 올바른 접근 방식을 사용하면 상당한 보상을 받을 수 있습니다.