4 תחזיות לשירות בשטח ומחוצה לו בשנת 2021

4 תחזיות לשירות בשטח ומחוצה לו בשנת 2021

וואו! עם 2020 במראה האחורית שלנו, לתעשיית השירותים יש הרבה למה לצפות בשנה החדשה, כולל קצב מהיר עוד יותר של אימוץ טכנולוגיה כדי לשפר עוד יותר את תוצאות השירות. הייתה לנו הזכות לשוחח עם מובילי שירות ומומחים רבים במהלך החודשים האחרונים, ואנו חדורים בתחושה מדהימה של אופטימיות עבור התעשייה, כוח העבודה והצירים הגדולים שראינו מתרחשים.

אנחנו מודים, לא בדיוק היינו מעודכנים בתחזיות של השנה שעברה, אבל כמוכם, הקדשנו שנה לצרכים המשתנים במהירות של כוח האדם בשירות השדה. בהתחשב במה שלמדנו, ובמה שאנחנו יודעים שעוד יבוא, אלה המגמות המובילות שמומחים צופים שישפיעו הכי הרבה על השירות בשנת 2021. 
 

טרנספורמציה שומרת את הרגל על דוושת הגז

"משבר הקורונה הביא שנים של שינוי באופן שבו חברות בכל המגזרים והאזורים עושות עסקים". כך על פי הסקר הגלובלי האחרון של מקינזי, חברות האיצו את הדיגיטציה של אינטראקציות הלקוחות ושרשרת האספקה שלהן ושל הפעילות הפנימית שלהן בשלוש עד ארבע שנים.

ראינו את זה בכל התעשיות. אם לפני שנה או שנתיים לפרויקט טרנספורמציה של שירות היה ציר זמן של 5 שנים, העל-זמניים האלה התכווצו משמעותית כדי לעמוד בקצב השינויים, במיוחד סביב ציפיות הלקוחות.
 

בינה מלאכותית והשקעות טכנולוגיות אחרות מתמקדות בערך מהיר

כחלק מההתמקדות בהגברת מהירות הפריסה, חברות הפכו יותר ויותר בקיאות כיצד ליישם השקעות טכנולוגיות בשלבים מכוונים כדי לקצור את התגמול הרב ביותר בזמן הקצר ביותר.

כאשר אנליסטים בחנו כיצד, בשנת 2020, בתוך שיבושים גדולים, ארגוני שירות ויצרנים ביקשו לייעל עלויות ולבנות גמישות, השקעות ממוקדות בטכנולוגיה היו חוט מקשר. 

"מה שהכי מסקרן לאורך המשבר הזה הוא שארגונים שהיו להם יוזמות טרנספורמטיביות דיגיטלית היו מהירים יותר לחזור לצמיחה, בהשוואה לאלה שהיו להם יכולות מוגבלות סביב טכנולוגיה. טרנספורמציה דיגיטלית בתוך ארגונים אפשרה לארגונים להאיץ את הגמישות, והם הצליחו להניח במהירות רבה יותר את היסודות לנורמלי הבא", אמר מנהל המחקר של IDC, אלי פינדר ג'וניור, בוובינר שנערך לאחרונה ודן באתגרים ובהזדמנויות לשירות בשנת 2021.

בכל הנוגע להשקעות בבינה מלאכותית, היה נתק היסטורי בין מה שהמנהלים אומרים שהם רוצים לבין מה שהם עשו בסופו של דבר. 

מחקר של Bain שנערך בשנת 2019 מצא כי 90% ממנהלי הטכנולוגיה ראו בבינה מלאכותית ולמידת מכונה עדיפות עליונה, אך כמעט באותה מידה (87%) אמרו גם שהם אינם מרוצים מהגישה הנוכחית של החברה שלהם לבינה מלאכותית.

לדוגמה, בוובינר האחרון שלנו עדן דרוש ופיטר טרגרטן מ-Sysmex, מנהלי השירות דיברו על המסע שלהם לאימוץ AI. כאשר הם ניסו לבנות כלי AI בתוך החברה, הם הבינו שזה ידרוש מהם "לשכור צבא שיאצור את הנתונים שלנו ויהפוך אותם לשימושיים".

כדי להאיץ את האימוץ, חברות כמו Sysmex משקיעות בטכנולוגיית AI שנבנתה במיוחד עבור מגזר השירותים. כלים אלה מהירים יותר לפריסה ולהרחבה, קלים יותר לשימוש בכל רמות כוח העבודה, והצלחתם אינה דורשת צוות של מדעני נתונים פנימיים ומהנדסים.
 

המהפכה המרוחקת נמשכת

משמרות כוח העבודה והלקוחות ממשיכות להגביר את הביקוש ליכולות שירות מרחוק ולצוותי עבודה היברידיים. ארגוני שירות מחפשים לענות על השאלות הבאות:

  • כיצד הטכנולוגיה יכולה לעזור לטכנאים להבין את הבעיה לפני שהם נכנסים לאתר?
  • כיצד מערך היברידי יכול לעזור לטכנאים לבצע את עבודתם מהר יותר ברגע שהם מגיעים?
  • כיצד נוכל למנף את נתוני השירות כדי להפוך את כל זה למציאות?

 
"ראינו שאפילו בענפי הייצור שבהם עבודה מרחוק הייתה רק כ-1.5% מכוח העבודה רק לפני 12 חודשים, כיום קצת פחות משליש מהעובדים נשארים מרחוק", אומר פינדר. "גם בתעשייה, הכנה לעבודה מרחוק תמשיך להיות אתגר לעסקים. העבודה מרחוק, אני חושב, כאן כדי להישאר".

פינדר מציין גם כי ללקוחות יהיו רמות שונות של נוחות עם הזמנת טכנאים או עובדי צד שלישי לאתר. וגם אם הם מרגישים בנוח עם אינטראקציות פנים אל פנים, רבים ירצו לשמור על ביקורים אלה קצרים ככל האפשר.

משמעות הדבר היא כי ההצלחה של ארגוני שירות תלוי שיש את המידע הנכון נגיש באופן מיידי כדי לפתור בעיות הלקוח. בליבת השירות מרחוק והיברידי יהיו כלי בינה מלאכותית ולמידת מכונה, שנועדו לייעל את תכנון השירות וביצועו. המטרה הסופית? כדי לאפשר תמיכה ללא מגע ומרחוק עוד לפני התרחשות כשלים. שירותים משופרים אלה הם העתיד.
 

השירות הופך להיות יותר ויותר פרואקטיבי וחזוי

ארגוני שירות הצופה פני עתיד מתקדמים לעבר מודלים מתוכננים וחזויים יותר שיאפשרו תכנון אסטרטגי יותר של כוח העבודה, פחות ביקורים באתר וזרמי הכנסות יציבים יותר. 

טכנולוגיית AI היא גורם מפתח בביצוע המהלך הזה מכמה סיבות.

  • ראשית, ארגונים צריכים לאסוף ולנתח נתונים בצורה טובה יותר על מנת לעבור ממודל תקלה-תיקון למודל פרואקטיבי. 
  • שנית, פערי המיומנויות היוו משוכה עקבית בשנים האחרונות בשירות. טכנולוגיה המסייעת לדמוקרטיזציה של הידע, ומביאה את כוח העבודה כולו לרמה של מקצוענים מנוסים היא צעד חיוני לשיפור תוצאות השירות.

 
אנו מצפים לראות מגמות אלה, ומגמות חדשות, מתפתחות כאשר מומחי שירות מתמקדים בפתרונות יצירתיים לאתגרים ארוכי שנים.