TPM Üçüncü Taraf Bakımı için Ne Kadar Yapay Zeka Gereklidir?

Üçüncü Taraf Bakımın (TPM) dinamik dünyasında Yapay Zekanın (AI) entegrasyonu sadece bir lüks değil aynı zamanda bir zorunluluktur. Hizmet mükemmelliği arayışı, TPM sağlayıcılarını müşteri hizmetleri sohbet robotları, tahmine dayalı izleme ve yapay zeka odaklı lojistik gibi çeşitli alanlarda yapay zekayı benimsemeye yönlendiriyor. Ancak asıl zorluk, yalnızca bu teknolojilerin benimsenmesinde değil, rekabet avantajı oluşturmak ve yeni müşteri segmentlerine ulaşmak için onlardan yararlanmakta yatmaktadır.

Hizmet İyileştirmede Yapay Zeka

Her TPM sağlayıcısının yapay zeka araçlarını kullanarak hizmet verimliliğini artırması muhtemeldir. Müşteri hizmetleri sohbet robotları gibi yenilikler kullanıcı etkileşimini geliştirir, tahmine dayalı izleme hizmet ihtiyaçlarını öngörür ve lojistikteki yapay zeka tedarik zincirlerini kolaylaştırır. Ancak bu gelişmeler yakında endüstri genelinde standart hale gelebilir. Startup'lar ve büyük teknoloji şirketleri bu çözümleri hızla üreterek herkesin erişimine sunuyor. Dolayısıyla yapay zekanın bu alanlarda yalnızca benimsenmesi, önemli bir rekabet avantajı sağlamak için yeterli olmayacaktır.

Yeni Müşteri Segmentlerinin Çekilmesi

Farklılaşmanın anahtarı, daha önce yüksek müşteri edinme maliyetleri nedeniyle ulaşılamayan yeni müşteri segmentlerini hedeflemektir. Bu değişim, özellikle TPM'lerin geleneksel odak noktası olan büyük kurumsal segmentin doyuma ulaşması ve giderek fiyat açısından rekabetçi hale gelmesi nedeniyle hayati önem taşıyor.

Hizmet Verimliliğinin ve Rekabetçi Konumun Artırılması

TPM sağlayıcılarının ikili hedeflerle mücadele etmesi gerekiyor: Yapay zeka yoluyla hizmet verimliliğini artırmak ve rekabetçi duruşlarını güçlendirmek.

TPM sektöründe rekabet avantajı elde etmenin özü, daha önce keşfedilmemiş pazarları çeşitlendirme ve bunlara nüfuz etme yeteneğine bağlıdır. Bu stratejinin merkezinde, geçmişte yüksek müşteri edinme maliyetleri nedeniyle ulaşılması zor olan KOBİ müşteri segmentlerinin hedeflenen şekilde dahil edilmesi yer almaktadır. KOBİ'ler, TPM hizmetleri potansiyeliyle dolu, geniş, dinamik ve çoğunlukla yetersiz hizmet verilen bir pazarı temsil ediyor. Büyük işletmelerin aksine, KOBİ'ler genellikle kapsamlı şirket içi bakım yeteneklerine sahip değildir ve TPM'lerin sunduğu özelleştirilmiş, uygun maliyetli çözümlerden büyük ölçüde yararlanabilirler.

Bu stratejik değişim, büyük kurumsal segmentte gelişen pazar dinamikleri ışığında giderek daha önemli hale geliyor. Geleneksel olarak TPM sağlayıcılarının temel dayanağı olan büyük kurumsal sektör artık bir doyum noktasına yaklaşıyor. Bu alandaki rekabet yoğunlaştı ve bu da fiyatlar ve marjlar üzerinde aşağı yönlü bir baskıya yol açtı. Üstelik büyük işletmelerin çoğu zaman OEM'lerle köklü ilişkileri vardır ve bu da TPM firmalarının önemli mesafeler kat etmesini zorlaştırır.

Bunun tersine, KOBİ segmenti, çeşitli ihtiyaçları ve TPM'lerin pazara daha az nüfuz etmesiyle, büyüme için verimli bir zemin sunuyor. KOBİ'ler genellikle daha çeviktir ve yenilikçi, uygun maliyetli çözümlere açıktır ve TPM hizmetlerinin değer önerileriyle iyi uyum sağlayan özelliklere sahiptir. TPM'ler yapay zeka ve dijital pazarlama stratejilerinden yararlanarak bu KOBİ'lere daha etkili bir şekilde ve izin verilen geleneksel pazarlama yöntemlerine göre daha düşük bir maliyetle ulaşabilir.

Temelde, odak noktalarını KOBİ'leri kapsayacak şekilde genişleten TPM sağlayıcıları, yalnızca kazançlı ve büyüyen bir pazar segmentinden yararlanmakla kalmayıp, aynı zamanda daha dayanıklı ve çeşitlendirilmiş bir iş modeli de oluşturabilirler. Bu yaklaşım yalnızca doymuş büyük işletme pazarıyla ilişkili riskleri azaltmakla kalmaz, aynı zamanda TPM'leri KOBİ sektörü içindeki kullanılmayan fırsatlardan yararlanacak şekilde konumlandırır.

Müşteri Edinme Stratejilerini Değiştirmek

Rekabet gücünü artırmak için TPM'lerin müşteri edinme yaklaşımlarını yenilemeleri gerekiyor. Bu, Arama Motoru Optimizasyonu (SEO), Arama Motoru Pazarlaması (SEM) ve içerik pazarlaması gibi performans pazarlama taktiklerini benimsemeyi içerir. Bu yöntemler daha uygun maliyetli potansiyel müşteriler sağlayabilir.

KOBİ'lerin Hedeflenmesi

TPM'ler, yapay zeka ve çevrimiçi çekme pazarlamasını kullanarak, çok daha düşük bir müşteri edinme maliyetiyle (CAC) küçük ve orta ölçekli işletmeleri (KOBİ'ler) hedefleyebilir. Bu, artık getirileri azalan doymuş bir pazar haline gelen büyük işletmelere yönelik geleneksel odaklanmadan stratejik bir değişimdir.

TPM'ler için otomasyon ve çeşitli yapay zeka uygulamaları

TPM'ye yönelik yapay zeka yol haritasındaki temel faktör, KOBİ müşterilerini hedeflemenin daha uygun maliyetli olması için işçilik maliyetlerinin azaltılması olmalıdır. KOBİ'lerin büyük veri merkezi kurulum tabanları olmadığından donanım bakım geliri de büyük kurumsal müşterilere göre çok daha düşüktür. Dolayısıyla maliyet verimliliği çok önemlidir.

Bir yapay zeka girişiminin başlangıç ​​noktası, teklif verme sürecinin yapay zeka ve az kodlu, kodsuz araçlar yardımıyla otomasyonu olabilir. Ancak bu yalnızca bir başlangıç ​​noktası olabilir. Hizmet portföyünü düzene koymak ve müşteri ihtiyaçlarına göre basitleştirmek ikinci adımdır.

Bu mantığı takip ederek, yalnızca yapay zeka araçlarını uygulamak yeterli değildir; TPM'lerin, müşteri edinme ve işleme maliyetlerini müşterinin yaşam boyu değerinden daha düşük hale getirme ana hedefiyle müşteri için değer zinciri boyunca küçük adımları sürekli olarak otomatikleştiren bir süreç geliştirmesi gerekir.

Bu başarıldığında ölçeklenebilir.

Yapay Zeka Entegrasyonu için Stratejik Sorular

TPM sağlayıcılarının yapay zeka yolculuklarında çeşitli stratejik soruları ele alması gerekir:

• Yaklaşım: Yapay zeka entegrasyonu belirli operasyonel alanlara odaklanarak aşağıdan yukarıya mı olmalı, yoksa genel stratejik hedeflere göre yukarıdan aşağıya mı yönlendirilmelidir?
• Önceliklendirme: Yapay zeka entegrasyonu için kritik alanlar nelerdir?
• Teknoloji Seçimi: Hangi Büyük Dil Modelleri (LLM) en uygundur?
• Uygulama Araçları: Kodsuz ve Az Kodlu platformlar, API'ler aracılığıyla yapay zeka entegrasyonunu nasıl kolaylaştırabilir?
• Zorluklar: Yapay zekanın benimsenmesindeki organizasyonel silolar ve bilgi boşlukları gibi zorluklar nelerdir?

Başarılı Bir Örnek: Hardwarewartung 24

Yapay zekanın TPM'de nasıl başarıyla kullanılacağını gösteren şirketlerden biri de Hardwarewartung 24'tür. Yapay zekayı kullanmanın zorluklarını ustaca aşarak hizmet verimliliğini artırdılar ve yeni müşteri segmentlerine etkin bir şekilde ulaştılar. Yalnızca çevrimiçi çekme pazarlama stratejisi aracılığıyla KOBİ'lere odaklanarak müşteri edinme süreçlerini daha verimli hale getiriyorlar. Şirket, teklif verme sürecini otomatikleştirmek için yapay zekayı etkileyici bir şekilde kullandı; yanıt sürelerini ve işçilik maliyetlerini azaltırken doğruluğu artırdı. Bu örnek, değişimin mümkün ve gerekli olduğunu gösteriyor. Hardwarewartung 24 gibi hızlı başlangıçlar kısa sürede tüm sektörü dönüştürecek. Uyum sağlayabilirsiniz ya da bozulabilirsiniz.

Çözüm

TPM sağlayıcıları için yapay zekanın benimsenmesi yalnızca teknolojik trendlere ayak uydurmak anlamına gelmiyor. Bu, hizmet verimliliğini artırmak, müşteri edinme stratejilerini yenilemek ve sonuçta giderek daha rekabetçi hale gelen bir pazarda önde kalmak için yapay zekayı stratejik olarak kullanmakla ilgilidir. Yolculuk karmaşık ve çok yönlüdür ancak doğru yaklaşımla önemli ödüllere yol açabilir.