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Esistono alcune considerazioni da fare sul modo in cui la comodità odierna ha modificato le aspettative dei clienti a livello globale. Mentre il mondo si dirige rapidamente verso la digitalizzazione, valori tradizionali come il prezzo e la fedeltà al prodotto vengono accantonati a vantaggio di esperienze di assistenza complete. Nel settore dell’assistenza sul campo, tale aspetto è divenuto un’area di interesse in vista della soddisfazione continua dei clienti e della crescita del business. Poiché il modello danno-riparazione è venuto meno, il settore si sta rapidamente accorgendo che la riparazione più remunerativa risiede nell’utilizzo dei dispositivi IoT connessi.
La monetizzazione dei prodotti distribuiti come servizi (PaaS) ha generato un nuovo flusso di potenziali profitti per i provider di servizi sul campo. Ora i dispositivi connessi sono in grado di segnalare gli interventi di manutenzione necessari, reinviando i dati per consentire agli algoritmi predittivi di fornire ai tecnici sul campo cicli di manutenzione ottimali mediante l’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale e realtà aumentata. Tutto ciò genera un’effettiva soddisfazione dei clienti, con tempi di inattività ridotti e una manutenzione più personalizzata.
Bill Moffett, Senior Product Marketing Manager del reparto Produzione di Microsoft, spiega come questo cambiamento di paradigma sta creando problemi a fornitori e clienti nell’ambito dell’assistenza sul campo. Introducendo i dispositivi IoT connessi e utilizzando Microsoft per l’integrazione con i sistemi esistenti, i fornitori ottengono visibilità nella base clienti, aumentando il numero dei potenziali clienti per le attività di upselling e garantendo un livello di soddisfazione più elevato con la risoluzione del problema al primo tentativo al mometo della chiamata per l’intervento di manutenzione. Sono molteplici le opportunità in attesa di essere esplorate.
Le offerte Connected Field Service di Microsoft consentono ai produttori di ottenere visibilità nelle prestazioni attraverso la connessione e il monitoraggio in remoto dei dispositivi. Inoltre, con l’integrazione dell’apprendimento automatico i produttori riducono al minimo i tempi di inattività mediante avvisi e flussi di lavoro automatizzati che facilitano la manutenzione predittiva.
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