Wdrożenie w UE prawa do naprawy oznacza wielkie zmiany dla branży elektroniki konsumenckiej. Usługi serwisowe przestaną być w niej wyłącznie opcją wsparcia klienta i staną się jednym z biznesowych fundamentów. Tymczasem wiele firm już teraz zmaga się z problemem, jakim są nieuzasadnione zgłoszenia awarii. W jego rozwiązaniu może pomóc sztuczna inteligencja.
Szacuje się, że nawet 1/3 reklamacji i zawiadomień o usterkach to przypadki, w których nie doszło do rzeczywistej awarii. Choć problemy często wynikają np. z błędów w obsłudze lub nieaktualnego oprogramowania, producenci i firmy serwisowe muszą każde takie zgłoszenie przyjąć i zweryfikować. To zaś oznacza koszty związane z obsługą klienta, pracą techników czy logistyką. Marnotrawstwu sił i środków zapobiec może jednak umiejętne wykorzystanie sztucznej inteligencji. Szacunki firm zajmujących się naprawami elektroniki pokazują bowiem, że algorytmy AI będą w stanie zredukować liczbę błędnych zgłoszeń nawet o 15 proc. rocznie. Zyskają na tym wszyscy uczestnicy łańcucha serwisowego:
Klient końcowy. Zanim wyśle urządzenie do serwisu, AI przeanalizuje zgłoszenie i podpowie, czy usterkę można usunąć samodzielnie bez naruszania gwarancji. Zaprezentuje też, krok po kroku, odpowiednią instrukcję. Efekt? Oszczędność czasu, brak zbędnych formalności i większe zadowolenie z obsługi.
Serwis. Uzyska wzrost wydajności pracy techników, redukcję kosztów operacyjnych, a także zmniejszenie emisji CO₂ związanej z transportem urządzeń, które w rzeczywistości nie wymagają interwencji.
Producent. Zapewni sobie większą satysfakcję i lojalność klientów, dostęp do danych o najczęstszych usterkach i sposobach ich usuwania, a także możliwość projektowania w trwalszych, łatwiejszych w naprawie urządzeń.
– Sztuczna inteligencja wspiera nasz doświadczony zespół na każdym etapie procesu serwisowego – od momentu zgłoszenia, przez decyzję o sposobie naprawy i logistykę, aż po analizę wskaźników Customer Experience. AI już na wstępie przyspiesza diagnostykę i pomaga nam stwierdzić, czy do awarii rzeczywiście doszło. Jeśli tak – podpowiada, czy usterka związana jest z oprogramowaniem, czy ma charakter fizyczny. To determinuje kolejne działania serwisantów i znacznie skraca czas ich pracy. Co równie ważne, usprawnia też komunikację z klientami. Dzięki algorytmom AI możemy np. precyzyjnie określić, kiedy naprawiony sprzęt wróci do właściciela. Efekt? Lepiej obsłużony i bardziej zadowolony użytkownik – tłumaczy Mariusz Ryło, prezes zarządu FIXIT SA, firmy specjalizującej się w obsłudze posprzedażowej dla sektora elektroniki użytkowej.
AI pomaga również producentom
Z dobrodziejstw sztucznej inteligencji korzystać mogą jednak nie tylko firmy zajmujące się naprawami. Wiedza płynąca z analiz serwisowych pozwala zdefiniować powtarzające się wzorce usterek i ulepszyć sam produkt lub jego kolejne wersje. Dzięki niej producenci mogą przewidywać potencjalne awarie i mapować krytyczne momenty w cyklu życia urządzenia. Mają też możliwość śledzenia, jaki wpływ na działanie sprzętu mają aktualizacje oprogramowania czy wymiana podzespołów.
– Rola AI nie ogranicza się wyłącznie do usprawnienia napraw. Sztuczna inteligencja wzmacnia też pozycję biznesową serwisów, które przestają być dla producentów jedynie podwykonawcami, lecz stają się partnerami w procesie projektowania i produkcji elektroniki. Wiedza i doświadczenie serwisanta, poparte twardymi danymi, ułatwiają tworzenie trwalszych, mniej podatnych na awarie sprzętów. To zaś przekłada się na konkretne oszczędności, lepsze postrzeganie marki i poprawę jej wyników sprzedażowych – dodaje Mariusz Ryło.
Zysk dla biznesu i dla środowiska
Potwierdzeniem korzyści wynikających z zastosowania AI w działaniach serwisowych mogą być m.in. dane zebrane przez firmę analityczną McKinsey. Pokazują one, że w niektórych branżach digitalizacja oraz usprawnienie procesów utrzymania i naprawy może przełożyć się na redukcję kosztów operacyjnych nawet o 20–30 proc. w skali roku. Oszczędności to jednak nie wszystko, bo wydłużanie życia urządzeń to także mniejsze zużycie energii i surowców oraz redukcja emisji CO₂. Tym sposobem sztuczna inteligencja może pomóc także w osiągnięciu unijnych celów klimatycznych, które zakładają m.in. ograniczenie śladu węglowego przemysłu o 20 proc. do 2030 roku.