Empresa de servicios financieros apuesta por el futuro de los robots
Raiffeisen ha desarrollado un chatbot para seguir siendo competitivo y ofrecer un mejor servicio a sus clientes.
Juan Chinchilla
Director de la Unidad de Negocio de Business Applications
Las comodidades modernas han cambiado las expectativas de los clientes en todo el mundo. A medida que el mundo avanza rápidamente hacia la digitalización, los valores tradicionales, como el precio y la lealtad al producto, se dejan a un lado en favor de experiencias de servicio mejoradas. En el sector del field service, la digitalización se ha convertido en un área crítica a la hora de conseguir la satisfacción de los clientes y el crecimiento de negocio de manera continuada. El modelo de reparación ya no funciona y el sector se está dando cuenta rápidamente de que la solución más lucrativa se encuentra en los equipos conectados a IoT.
La monetización de productos como servicio (PaaS) ha abierto una nueva fuente de ingresos potenciales para los proveedores de field services. Los equipos conectados ahora pueden comunicar el mantenimiento necesario y enviar datos de manera que los algoritmos predictivos puedan proporcionar ciclos de mantenimiento óptimos a los agentes de campo que utilizan herramientas de IA aumentada. Esto contribuye a una mayor satisfacción de los clientes, con menos tiempo de inactividad y servicios más personalizados.
Bill Moffett, director sénior de marketing de productos de manufacturing en Microsoft, explora cómo este cambio de paradigma está afectando tanto a los proveedores como a los clientes de field services. Al incorporar equipos conectados a IoT y usar Microsoft para integrarlos con los sistemas existentes, los proveedores obtienen visibilidad en su base de clientes, aumentando las posibilidades de ventas y asegurando una mayor satisfacción con una solución a la primera en las solicitudes de mantenimiento. Un mundo de oportunidades te espera.
Las ofertas de field services conectados de Microsoft permiten a los fabricantes obtener visibilidad del rendimiento mediante la conexión y la supervisión remota de dispositivos. Al añadir machine learning, los fabricantes minimizan el tiempo de inactividad al crear alertas y flujos de trabajo automatizados que facilitan el mantenimiento predictivo.