Een service management organisatie kan de mogelijkheden van machine learning implementeren om de klanttevredenheid te verhogen, door middel van het automatiseren van werkzaamheden die de responstijden verminderen.
Met de overname van FieldOne in 2015 heeft Microsoft Dynamics CRM een nieuw niveau van functionaliteit toegevoegd aan de mogelijkheden van machine learning.
In deze blog zullen we bekijken waarom steeds meer bedrijven steeds klantgerichtere services bieden en hoe de mogelijkheden van Dynamics CRM machine learning de efficiëntie binnen de service management industrie kunnen verbeteren.
Hoe machine learning reageert op veranderingen in de service management industrie
Carr Phillips, spreker op Envision 2016, wijst op de voortdurende samenvoeging van de product- en de servicewereld, ofwel; ‘Alles-as-a-Service’.
“Businessmodellen breiden zich uit met field service-bedrijven die zich richten op subscription services en hoe deze uit te breiden zijn naar value-added project services (VAS) als gevolg van een behoefte om een integratie te bewerkstelligen tussen bedrijfsprocessen en alles samen te trekken”.
Machine learning en analyse zijn bepaalde gebieden van het servicespectrum al aan het herstructureren, vooral omdat sommige bedrijven onderzoeken hoe ze van de traditionele break-fix kunnen evolueren naar een meer klantgericht en voorspellend, kostenefficiënt servicemodel.
Machine learning en Microsoft Dynamics CRM
De nieuwste versies van Microsoft Dynamics CRM zijn meer gericht op het voorzien van klanten van toonaangevende mogelijkheden voor field service met de introductie van hun projectservice en voortdurende investeringen in het verbeteren van intelligence-mogelijkheden.
Volgens een artikel in Information Week beschreef de CTO van FieldOne hoe Microsoft Cortana Analytics de geschiedenis van de service-order kan samenbrengen met gegevens die uit apparatuur van klanten komen, om zo foutpatronen vast te stellen, te voorspellen wanneer een onderhoudsprobleem dreigt te ontstaan en het vinden van een oplossing. De hulp van Dynamics CRM machine learning zal zeker een belangrijk aspect worden in de field service-strategie.
Door gebruik te maken van de krachtige mogelijkheden van machine learning en voorspellende analyses kunnen dienstverlenende organisaties met een verhoogde connectiviteit een concurrentievoordeel behalen door het rechtstreeks streamen van de data van de producten en apparatuur die hun klanten hebben. Voorspellende technologie stelt service-organisaties in staat om waarde toe te voegen voor hun klanten met zero-downtime service levels waardoor de klanttevredenheid wordt verhoogd.
Hoe Dynamics CRM machine learning dienstverlenende organisaties helpt
Er zitten nog andere voordelen aan het gebruik van voorspellende learning en analyse. Afgezien van de overgang naar een voorspellend service-based model kan het managementbeslissingen nemen op basis van meer informatie dan ooit tevoren.
Machine learning kan gebruikt worden om werkstromen te optimaliseren, waarde toe te voegen aan processen waar het gaat om het inplannen en routes van technici, het stroomlijnen van de doorvoer van inventaris, het doen van aanbevelingen aan klantenserviceteams over andere diensten die klanten zouden kunnen interesseren en zelfs het nemen van strategische beslissingen op basis van gedetailleerde, bruikbare voorspellingen.
Carr wijst ook op een aantal belangrijke voordelen van Dynamics CRM machine learning met geoptimaliseerde reistijden waardoor bedrijven een totale besparing van brandstof en onderhoud van voertuigen (slijtage) kunnen realiseren van zo’n 20 – 22% en ook van nauwkeurigere voorspellingen van aankomsttijden die resulteren in een toegenomen klanttevredenheid en tijd voor bedrijven om meer oproepen af te handelen.
Stimuleren van de groei van het bedrijf
Leveranciers en aanbieders moeten voortdurend verschillende producten en servicewerkzaamheden leveren om op een betrouwbare manier voor klantspecifieke resultaten te zorgen tegen een aanvaardbare prijs. Met al die data waar uw organisatie over kan beschikken – een volume wat in de nabije toekomst alleen maar zal groeien – leidt het niet inzien dat er actie ondernomen moet worden tot een enorme verspilling van middelen en kansen. Door gebruik te maken van intelligente systemen en machine learning kunnen de anders onzichtbare patronen en trends herkend worden en heeft u de kans om niet alleen de service die u aanbiedt, maar ook het niveau van de doeltreffendheid waarmee het wordt beheerd te vergroten, wat resulteert in:
- Toegenomen klanttevredenheid
- Afgenomen downtime
- Betere analyses inzake storingen en klachten
- Afgenomen servicekosten
- Afgenomen mankracht
- Een nauwkeuriger diagnose
- Overtroffen Service Level Agreements (SLA’s)
- Voorkomen dat kleine problemen groot worden
Efficiëntere informatie vanuit het veld verhoogt de totale waarde en levert nieuwe inkomstengenererende kansen op terwijl er aan loyaliteit en vertrouwen wordt gewerkt.
Ontdek hoe Microsoft Dynamics CRM uw bedrijf in staat zal stellen om een service management strategie uit te voeren die de groei van het bedrijf stimuleert en de operationele efficiëntie en effectiviteit verbetert. Neem vandaag nog contact op met Prodware voor meer informatie.
