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.