Das Datenproblem der Dienstleistungsbranche mit KI lösen (Teil 1)

Teil 1

Zu Beginn des Jahres, als die Wirtschaft boomte und die soziale Distanzierung noch nicht in das Lexikon aufgenommen worden war, war das Problem des Datenmissmanagements wohlbekannt, aber Lösungen wurden oft zu sekundären Aufgaben in widerspenstigen digitalen Transformationsplänen verbannt. Heute, da die Dienstleistungsbranche bestrebt ist, die Sicherheit der Mitarbeiter zu gewährleisten und gleichzeitig die SLAs einzuhalten, was insbesondere in kritischen Branchen wie der Herstellung von medizinischen Geräten wichtig ist, wird die Erfassung und Analyse der wichtigsten Daten auf eine Weise, die zu verwertbaren Erkenntnissen führt, immer dringlicher.

In diesem zweiteiligen Blog werfen wir einen Blick auf die Herausforderungen, mit denen sich Serviceleiter heute konfrontiert sehen, wenn es darum geht, Informationen, einschließlich Stammeswissen, Freitextdaten und isolierte Informationen, zu erfassen und für eine bessere Entscheidungsfindung zu nutzen.
 

Was sind die größten Datenherausforderungen in der Dienstleistungsbranche?

Datenintegration und -analyse sind in manchen Unternehmen ein Schimpfwort, weil es in der Vergangenheit so schwierig war, sie zu nutzen, und der Aufwand höher eingeschätzt wurde als die Rentabilität. Silo-Systeme können sich nicht gegenseitig mit Informationen versorgen. Kundeninformationen in einem CRM-System kreuzen sich nie mit ERP-Daten, und sie interagieren auch nicht mit der Datenbank für das Teilemanagement.

Hinzu kommt das umfangreiche Wissen der Belegschaft. Übersehen Sie nicht Ihre altgedienten Außendiensttechniker, die über ein jahrzehntelanges Stammwissen über Kunden, Produkte, Prozesse und Anlagen verfügen, das nur selten dokumentiert wird. Darüber hinaus werden in der Serviceindustrie immer noch handschriftliche Notizen zu Kundendienstaufträgen gemacht. Dies sind die Art von Schlüsselinformationen, die einen großen Einfluss auf die Serviceerbringung haben können, aber nie in einer Datenbank gespeichert werden.

Sobald alle Daten genutzt und analysiert werden, können diese ungenutzten Daten einige Ihrer wichtigsten geschäftlichen Herausforderungen lösen.
 

Wie kann die Dienstleistungsbranche Datenbarrieren überwinden?

Der beste Weg für Dienstleistungsunternehmen, die Lücke in der Datenanalyse zu schließen, besteht darin, den Code für die bereits im Unternehmen vorhandenen Daten zu knacken. KI-gestützte Tools, die die einzigartige Service-Sprache eines Unternehmens erlernen, die Absichten der Nutzer unabhängig von einer Vielzahl von Eingaben und Wortwahlen verstehen und mit der Zeit immer intelligenter werden, sind der Weg in die Zukunft im heutigen Service-Klima. Sie sind auch ein wichtiges Instrument, um junge Mitarbeiter zu schulen und SLAs unter anspruchsvollen Bedingungen einzuhalten.

Mit maschinellem Lernen und KI-Tools ist es möglich, tief zu graben und historische und Echtzeitdaten zu analysieren. Dies umfasst alles von CRM- oder Ersatzteilmanagement-Datenbanken bis hin zu Freitext wie E-Mails, Kommentaren von Technikern und Call-Center-Agenten sowie Informationen, die direkt aus Gerätehandbüchern stammen.

Dazu gehört auch einer der schwierigsten, aber wichtigsten Datenpunkte - das Stammeswissen. Es war schon immer eine Herausforderung, diese Informationen zu katalogisieren, und mit dem Ausscheiden von Mitarbeitern besteht ein hohes Risiko, dass sie dauerhaft verloren gehen, wenn diese Experten das Unternehmen verlassen.

Im nächsten Blog befassen wir uns mit konkreten Möglichkeiten zur Nutzung unterschiedlicher und ungenutzter Daten (und zwar sofort), um wichtige Geschäftsentscheidungen zu optimieren, die Effizienz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Für weitere Informationen laden Sie bitte das ebook Dirty Data Secrets herunter : Wie man aus verborgenen Daten verwertbare Service-Insights gewinnt.