Ile sztucznej inteligencji potrzeba do konserwacji modułu TPM przez stronę trzecią

W dynamicznym świecie obsługi technicznej stron trzecich (TPM) integracja sztucznej inteligencji (AI) to nie tylko luksus, ale konieczność. Dążenie do doskonałości usług skłania dostawców TPM do wdrażania sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach, takich jak chatboty obsługi klienta, monitorowanie predykcyjne i logistyka oparta na sztucznej inteligencji. Jednak prawdziwym wyzwaniem nie jest samo przyjęcie tych technologii, ale wykorzystanie ich w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej i dotarcia do nowych segmentów klientów.

Sztuczna inteligencja w doskonaleniu usług

Każdy dostawca TPM prawdopodobnie zwiększy efektywność usług za pomocą narzędzi AI. Innowacje takie jak chatboty obsługi klienta poprawiają interakcję z użytkownikami, monitorowanie predykcyjne przewiduje potrzeby usług, a sztuczna inteligencja w logistyce usprawnia łańcuchy dostaw. Jednak te udoskonalenia mogą wkrótce stać się standardem w całej branży. Startupy i duże firmy technologiczne szybko opracowują te rozwiązania, czyniąc je dostępnymi dla wszystkich. Zatem samo przyjęcie sztucznej inteligencji w tych obszarach nie wystarczy do uzyskania znaczącej przewagi konkurencyjnej.

Pozyskiwanie nowych segmentów klientów

Kluczem do zróżnicowania jest dotarcie do nowych segmentów klientów, które wcześniej były nieosiągalne ze względu na wysokie koszty pozyskania klienta. Ta zmiana jest kluczowa, zwłaszcza że segment dużych przedsiębiorstw, na którym tradycyjnie skupiają się TPM, staje się nasycony i coraz bardziej konkurencyjny cenowo.

Zwiększanie efektywności usług i pozycji konkurencyjnej

Dostawcy TPM muszą sprostać dwóm celom: poprawie efektywności usług dzięki sztucznej inteligencji i wzmocnieniu swojej pozycji konkurencyjnej.

Istotą osiągnięcia przewagi konkurencyjnej w branży TPM jest umiejętność dywersyfikacji i penetracji niewykorzystanych wcześniej rynków. Centralnym elementem tej strategii jest ukierunkowane włączenie segmentów klientów z sektora MŚP, do których w przeszłości trudno było dotrzeć ze względu na zaporowe koszty pozyskania klientów. MŚP reprezentują rozległy, dynamiczny i często niedostatecznie obsługiwany rynek, pełen potencjału usług TPM. W przeciwieństwie do dużych przedsiębiorstw, MŚP zazwyczaj brakuje rozbudowanych wewnętrznych możliwości konserwacji i mogą w znacznym stopniu skorzystać ze specjalistycznych, opłacalnych rozwiązań oferowanych przez moduły TPM.

Ta strategiczna zmiana staje się coraz bardziej istotna w świetle zmieniającej się dynamiki rynku w segmencie dużych przedsiębiorstw. Sektor dużych przedsiębiorstw, będący tradycyjnie podstawą dostawców TPM, zbliża się obecnie do punktu nasycenia. Konkurencja w tym obszarze nasiliła się, co doprowadziło do presji na obniżenie cen i marż. Co więcej, duże przedsiębiorstwa często utrzymują bliskie relacje z producentami OEM, co utrudnia firmom TPM dokonanie znaczących postępów.

Natomiast segment MŚP, ze swoim zróżnicowanym zakresem potrzeb i mniejszym stopniem penetracji rynku przez TPM, stanowi żyzny grunt do wzrostu. MŚP są zazwyczaj bardziej elastyczne i otwarte na innowacyjne, opłacalne rozwiązania, a cechy te dobrze pasują do propozycji wartości usług TPM. Wykorzystując sztuczną inteligencję i strategie marketingu cyfrowego, TPM mogą dotrzeć do tych MŚP skuteczniej i po niższych kosztach, niż pozwalają na to tradycyjne metody marketingowe.

Zasadniczo, rozszerzając swoją działalność na MŚP, dostawcy TPM mogą nie tylko wykorzystać lukratywny i rosnący segment rynku, ale także zbudować bardziej odporny i zróżnicowany model biznesowy. Takie podejście nie tylko łagodzi ryzyko związane z nasyceniem rynku dużych przedsiębiorstw, ale także pozwala TPM wykorzystać niewykorzystane możliwości w sektorze MŚP.

Zmiana strategii pozyskiwania klientów

Aby zwiększyć konkurencyjność, TPM muszą zreorganizować swoje podejście do pozyskiwania klientów. Obejmuje to stosowanie taktyk marketingu wydajnościowego, takich jak optymalizacja wyszukiwarek (SEO), marketing w wyszukiwarkach (SEM) i marketing treści. Metody te mogą zapewnić bardziej opłacalne leady.

Ukierunkowanie na MŚP

Wykorzystując sztuczną inteligencję i marketing przyciągający online, TPM mogą kierować reklamy do małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP) po znacznie niższych kosztach pozyskania klienta (CAC). Stanowi to strategiczne odejście od tradycyjnego skupiania się na dużych przedsiębiorstwach, które stanowią obecnie nasycony rynek i malejące zyski.

Automatyzacja i różnorodne zastosowania AI dla TPM

Kluczowym czynnikiem w planie działania dotyczącym sztucznej inteligencji dotyczącym TPM musi być redukcja kosztów pracy, tak aby dotarcie do klientów będących MŚP było bardziej przystępne. Ponieważ MŚP nie mają dużej bazy instalacji centrów danych, przychody z konserwacji sprzętu są znacznie niższe niż w przypadku dużych klientów korporacyjnych. Zatem efektywność kosztowa jest kluczowa.

Punktem wyjścia dla inicjatywy związanej ze sztuczną inteligencją może być automatyzacja procesu wyceny za pomocą sztucznej inteligencji i narzędzi o niskiej zawartości kodu i bez kodu. Ale to może być tylko punkt wyjścia. Drugim krokiem jest usprawnienie portfela usług i uproszczenie go do potrzeb klientów.

Kierując się tą logiką, nie wystarczy po prostu wdrożyć narzędzia AI, TPM muszą opracować proces, który w sposób ciągły automatyzuje małe kroki w łańcuchu wartości dla klienta, a głównym celem jest uzyskanie niższych kosztów pozyskania i przetwarzania klienta niż wartość życiowa klienta.

Kiedy już to zostanie osiągnięte, będzie można je skalować.

Pytania strategiczne dotyczące integracji AI

Dostawcy TPM muszą odpowiedzieć na kilka strategicznych pytań w swojej podróży do AI:

• Podejście: Czy integracja sztucznej inteligencji powinna przebiegać oddolnie, koncentrując się na konkretnych obszarach operacyjnych, czy też odgórnie, kierując się nadrzędnymi celami strategicznymi?
• Ustalanie priorytetów: jakie są krytyczne obszary integracji sztucznej inteligencji?
• Wybór technologii: które modele wielkojęzyczne (LLM) są najbardziej odpowiednie?
• Narzędzia wdrożeniowe: w jaki sposób platformy No-Code i Low-Code mogą ułatwić integrację sztucznej inteligencji za pośrednictwem interfejsów API?
• Wyzwania: Jakie są wyzwania związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji, takie jak silosy organizacyjne i luki w wiedzy?

Udany przykład: Hardwarewartung 24

Firmą, która pokazuje, jak skutecznie wykorzystać AI w TPM jest Hardwarewartung 24. Umiejętnie pokonali trudności związane z wykorzystaniem AI, poprawiając efektywność usług i skutecznie docierając do nowych segmentów klientów. Koncentrują się na MŚP poprzez strategię marketingu przyciągającego wyłącznie online, dzięki czemu proces pozyskiwania klientów jest bardziej efektywny. Firma w imponujący sposób wykorzystała sztuczną inteligencję do automatyzacji procesu wyceny, skracając czas reakcji i koszty pracy, jednocześnie zwiększając dokładność. Ten przykład pokazuje, że zmiana jest możliwa i konieczna. Szybkie start-upy, takie jak Hardwarewartung 24, w krótkim czasie przekształcą całą branżę. Możesz się dostosować lub zostać zakłócony.

Wniosek

Dla dostawców TPM przyjęcie sztucznej inteligencji nie polega tylko na nadążaniu za trendami technologicznymi. Chodzi o strategiczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wydajności usług, zmiany strategii pozyskiwania klientów i ostatecznie utrzymania przewagi na coraz bardziej konkurencyjnym rynku. Podróż jest złożona i wieloaspektowa, ale przy właściwym podejściu może prowadzić do znaczących nagród.