Trwa ładowanie...
Artykuł sponsorowany
whitepress

Jak analityka predykcyjna pomaga poprawić doświadczenie klienta firmy telekomunikacyjnej?

Każdy przestój w dostarczaniu usług, spowodowany awarią systemów lub urządzeń, może okazać się bardzo kosztowny dla firmy telekomunikacyjnej. Biorąc pod uwagę fakt, że klienci są coraz bardziej wymagający w stosunku do jakości obsługi i usług posprzedażowych i mają większą możliwość wyboru konkurencyjnej oferty, operatorzy telekomunikacyjni powinni zwracać większą niż dotąd uwagę na wysoką jakość dostarczanych usług i eliminowanie potencjalnych usterek.

Share
Jak analityka predykcyjna pomaga poprawić doświadczenie klienta firmy telekomunikacyjnej?
Źródło: Materiały prasowe
d3ax0ns

Analizując trendy, estymując zapotrzebowanie na liczbę pracowników terenowych czy potencjalne naprawy, można w znaczny poprawić jakość dostarczanych usług posprzedażowych, zwiększyć satysfakcję klientów i zbudować pozycję odpowiedzialnego, zaufanego dostawcy usług. Pozwalają na to możliwości analityki predykcyjnej dostępne w nowoczesnych systemach do zarządzania pracownikami w terenie (field service management - FSM). Właściwie wykorzystanie tych funkcjonalności pozwala poprawić doświadczenia klientów końcowych, a także wyniki biznesowe. Jak można to osiągnąć?

Prognozowanie zapotrzebowania na zasoby i umiejętności

Dzięki analizie trendów dostępnej w systemach FSM, firmy usługowe są w stanie przygotować się na przyszłe problemy związane z niewystarczającą liczbą pracowników. Dostępne moduły umożliwiają tworzenie przydatnych prognoz zapotrzebowania na ilość pracy, zasoby ludzkie czy konkretne umiejętności. Pozwala to lepiej planować rekrutację i szkolenia pracowników, a także dopasowywać liczbę techników do zapotrzebowania na usługi. W ten sposób ograniczony zostaje deficyt pracowników, firma jest w stanie obsługiwać klientów w wyznaczonym czasie, a to z kolei przekłada się na ich większe zadowolenie.

Przygotowani pracownicy w terenie

Systemy do zarządzania pracownikami w terenie, takie jak Comarch FSM, wykorzystują informacje z wielu źródeł, dotyczące np. historii napraw u klienta, monitoringu sprzętu czy konkretnej usługi. Co więcej, są one dostarczane technikom pracującym w terenie w czasie rzeczywistym. Dzięki temu, pracownicy pojawiają się na miejscu naprawy dokładnie wiedząc, co powinno zostać naprawione i jaki sprzęt jest do tego potrzebny. W konsekwencji, naprawa przebiega sprawniej i może zostać zakończona już podczas pierwszej wizyty. Ogranicza to koszty ponownych odwiedzin klienta i związanych z tym przejazdów. Ostatecznie zyskuje na tym klient, któremu firma dostarcza pozytywne doświadczenie w postaci efektywnie dostarczonej usługi.

d3ax0ns

Proaktywne rozwiązywanie problemów

Wraz z pojawieniem się rozwiązań Internetu Rzeczy (IoT), firmy zyskały dodatkową możliwość dostarczania ponadprzeciętnej jakości usług posprzedażowych. Łącząc beacony z systemem FSM, operatorzy mogą kontrolować poprawność działania sprzętu dostarczonego klientom, a w przypadku pojawienia się prawdopodobieństwa usterki, podejmować działania prewencyjne. Jest to możliwe dzięki sensorom umieszczonym na urządzeniach, które monitorują dane dotyczące poziomu temperatury, wilgotności czy zanieczyszczeń. Dzięki temu firma jest w stanie ograniczać ryzyko wystąpienia awarii, zapewnić klientom odpowiednie wsparcie i umacniać ich zaufanie.

W zależności od rodzaju dostępnego rozwiązania analityki predykcyjnej, firmy są w stanie polepszać doświadczenia klientów w różnych obszarach. Wpływa to bezpośrednio na wyniki biznesowe. Potwierdzają to badania firmy Aberdeen Group[1], które mówią o tym, że organizacje, które korzystają z analityki predykcyjnej są stanie zwiększyć przychody o 9,9% i obniżyć koszty o około 10,6%, podczas gdy firmy nie stosujące takich rozwiązań były w stanie osiągnąć większe przychody jedynie o 4,6% i zmniejszyć koszty obsługi tylko o 7,5%. Osiągnięte rezultaty powinny wystarczająco zmotywować osoby zarządzające do zainwestowania w takie systemy do zarządzania pracownikami w terenie, które dają możliwość analizy tego rodzaju danych.

Autor: Whitepress

d3ax0ns

Podziel się opinią

Share
d3ax0ns
d3ax0ns
Więcej tematów