Сколько ИИ необходимо для стороннего обслуживания TPM

В динамичном мире стороннего обслуживания (TPM) интеграция искусственного интеллекта (ИИ) — это не просто роскошь, а необходимость. Стремление к совершенству обслуживания заставляет поставщиков TPM внедрять ИИ в различных областях, таких как чат-боты для обслуживания клиентов, прогнозный мониторинг и логистика на основе ИИ. Однако настоящая задача заключается не во внедрении этих технологий, а в их использовании для достижения конкурентного преимущества и охвата новых сегментов клиентов.

ИИ в улучшении обслуживания

Каждый поставщик TPM, вероятно, повысит эффективность обслуживания с помощью инструментов искусственного интеллекта. Такие инновации, как чат-боты для обслуживания клиентов, улучшают взаимодействие с пользователем, прогнозный мониторинг предугадывает потребности в обслуживании, а искусственный интеллект в логистике оптимизирует цепочки поставок. Тем не менее, эти достижения могут вскоре стать стандартом во всей отрасли. Стартапы и крупные технологические компании быстро создают эти решения, делая их доступными для всех. Таким образом, простого внедрения ИИ в этих областях недостаточно для получения значительного конкурентного преимущества.

Привлечение новых сегментов клиентов

Ключ к дифференциации лежит в ориентации на новые сегменты клиентов, которые ранее были недоступны из-за высоких затрат на привлечение клиентов. Этот сдвиг жизненно важен, особенно с учетом того, что сегмент крупных предприятий, традиционно ориентированный на TPM, становится насыщенным и все более конкурентоспособным по цене.

Повышение эффективности обслуживания и конкурентоспособности

Поставщики TPM должны решать двойную задачу: повысить эффективность услуг с помощью ИИ и укрепить свою конкурентоспособность.

Сущность достижения конкурентного преимущества в отрасли TPM зависит от способности диверсифицироваться и проникать на ранее неиспользованные рынки. Центральным элементом этой стратегии является целенаправленное включение клиентских сегментов малого и среднего бизнеса, охватить которые исторически было сложно из-за непомерно высоких затрат на привлечение клиентов. МСП представляют собой обширный, динамичный и часто недостаточно обслуживаемый рынок, изобилующий потенциалом для услуг TPM. В отличие от крупных предприятий, МСП обычно не имеют обширных возможностей внутреннего обслуживания и могут получить большую выгоду от специализированных и экономичных решений, предлагаемых TPM.

Этот стратегический сдвиг становится все более важным в свете меняющейся динамики рынка в сегменте крупных предприятий. Сектор крупных предприятий, который традиционно является основой поставщиков TPM, сейчас приближается к точке насыщения. Конкуренция в этом пространстве усилилась, что привело к снижению цен и прибыли. Более того, крупные предприятия часто имеют устоявшиеся отношения с OEM-производителями, что затрудняет значительные успехи фирм TPM.

Напротив, сегмент МСП с его разнообразным спектром потребностей и меньшей степенью проникновения на рынок ТРМ представляет собой благодатную почву для роста. МСП, как правило, более гибки и открыты для инновационных, экономически эффективных решений, характеристики которых хорошо согласуются с ценностными предложениями услуг TPM. Используя стратегии искусственного интеллекта и цифрового маркетинга, TPM могут работать с этими МСП более эффективно и с меньшими затратами, чем это позволяют традиционные методы маркетинга.

По сути, расширив сферу своей деятельности и включив в нее МСП, поставщики TPM могут не только выйти на прибыльный и растущий сегмент рынка, но и построить более устойчивую и диверсифицированную бизнес-модель. Такой подход не только снижает риски, связанные с насыщенным рынком крупных предприятий, но и позволяет ТРМ извлечь выгоду из неиспользованных возможностей в секторе МСП.

Изменение стратегии привлечения клиентов

Чтобы повысить конкурентоспособность, TPM необходимо пересмотреть свои подходы к привлечению клиентов. Это включает в себя использование тактик результативного маркетинга, таких как поисковая оптимизация (SEO), поисковый маркетинг (SEM) и контент-маркетинг. Эти методы могут принести больше потенциальных клиентов с меньшими затратами.

Ориентация на МСП

Используя искусственный интеллект и онлайн-маркетинг, TPM могут ориентироваться на малые и средние предприятия (МСП) при гораздо более низких затратах на привлечение клиентов (CAC). Это стратегический сдвиг от традиционного внимания к крупным предприятиям, которые сейчас представляют собой насыщенный рынок с уменьшающейся доходностью.

Автоматизация и разнообразные приложения искусственного интеллекта для TPM

Ключевым фактором в дорожной карте искусственного интеллекта для TPM должно стать сокращение затрат на рабочую силу, чтобы сделать его более доступным для клиентов малого и среднего бизнеса. Поскольку у МСП нет крупных баз центров обработки данных, доходы от обслуживания оборудования намного ниже, чем у крупных корпоративных клиентов. Таким образом, экономическая эффективность является ключевым моментом.

Отправной точкой для инициативы в области ИИ могла бы стать автоматизация процесса котирования с помощью ИИ и инструментов с низким кодированием и без кода. Но это может быть только отправной точкой. Вторым шагом является оптимизация портфеля услуг и его упрощение в соответствии с потребностями клиентов.

Следуя этой логике, недостаточно просто внедрить инструменты искусственного интеллекта, TPM необходимо разработать процесс, который непрерывно автоматизирует небольшие шаги по цепочке создания стоимости для клиента с основной целью снизить затраты на привлечение и обработку клиентов, чем пожизненная ценность клиента.

Как только это будет достигнуто, его можно будет масштабировать.

Стратегические вопросы для интеграции ИИ

Поставщикам TPM необходимо решить несколько стратегических вопросов в своем путешествии по ИИ:

• Подход: Должна ли интеграция ИИ осуществляться снизу вверх, с акцентом на конкретные операционные области, или сверху вниз, руководствуясь всеобъемлющими стратегическими целями?
• Приоритеты: каковы критические области для интеграции ИИ?
• Выбор технологии: какие модели большого языка (LLM) наиболее подходят?
• Инструменты реализации: как платформы No-Code и Low-Code могут облегчить интеграцию ИИ через API?
• Проблемы. Каковы проблемы при внедрении ИИ, например организационная разрозненность и пробелы в знаниях?

Успешный пример: аппаратное обеспечение 24

Компания Hardwarewartung 24 показывает, как успешно использовать ИИ в TPM. Они умело преодолели трудности использования ИИ, повысив эффективность обслуживания и эффективно охватив новые сегменты клиентов. Они ориентируются на малый и средний бизнес с помощью стратегии онлайн-маркетинга, что делает процесс привлечения клиентов более эффективным. Компания успешно использовала искусственный интеллект для автоматизации процесса ценообразования, сократив время отклика и затраты на рабочую силу, одновременно повысив точность. Этот пример показывает, что изменения возможны и необходимы. Такие быстрые стартапы, как Hardwarewartung 24, за короткое время преобразят всю отрасль. Вы можете адаптироваться или быть разрушенным.

Заключение

Для поставщиков TPM внедрение ИИ — это не просто стремление идти в ногу с технологическими тенденциями. Речь идет о стратегическом использовании ИИ для повышения эффективности обслуживания, обновления стратегий привлечения клиентов и, в конечном итоге, для того, чтобы оставаться впереди на растущем конкурентном рынке. Путь сложный и многогранный, но при правильном подходе он может привести к значительным вознаграждениям.