Layanan Prediktif: Dari Tujuan Menjadi Kenyataan Pada Tahun 2021

Layanan Prediktif: Dari Tujuan Menjadi Kenyataan Pada Tahun 2021

Seperti kebanyakan tren layanan utama, kemampuan prediktif muncul di hampir setiap percakapan yang saya lakukan. Beberapa organisasi telah mencapai nirwana ini, tetapi banyak yang masih pada titik mengenali potensi tetapi belum menerjemahkannya ke dalam realitas mereka. Saya berharap kita akan melihat evolusi yang signifikan di bidang ini pada tahun 2021 dan itu karena meskipun ada tantangan untuk diatasi, seperti halnya perubahan apa pun, peluangnya terlalu besar untuk ditunda.

Seperti yang dibahas Bob De Caux dalam artikel ini, menemukan bahwa teknologi cerdas (AI, pembelajaran mesin, analitik prediktif, dan layanan kognitif) memimpin dengan 64 persen mengidentifikasi investasi di bidang ini sebagai hal yang penting. Hal ini sejalan dengan apa yang kami lihat dalam layanan, karena peran teknologi cerdas yang memungkinkan peralihan dari layanan reaktif ke prediktif adalah perkembangan alami bagi organisasi yang telah menguasai dasar-dasar manajemen layanan.

Perkembangan alami ini sangat masuk akal. Kami tahu bahwa pelanggan menuntut jauh lebih banyak dari pengalaman layanan daripada masalah yang harus diselesaikan ketika itu terjadi, terlepas dari seberapa efisiennya. Pelanggan menginginkan ketenangan pikiran, mereka menginginkan jaminan, mereka menginginkan waktu aktif. Teknologi cerdas dan peralihan ke layanan prediktif adalah cara Anda memenuhi harapan ini. Kami tahu bahwa model prediktif menghilangkan atau setidaknya meminimalkan waktu henti, mengurangi biaya untuk perusahaan dan pelanggan, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan memungkinkan Anda untuk secara ahli mengatur sumber daya dan aset Anda karena Anda mendapatkan wawasan tentang apa yang akan terjadi alih-alih bereaksi terhadap apa sudah punya. Dalam banyak kasus, layanan prediktif tingkat superior dapat dimonetisasi untuk menghasilkan pendapatan tambahan.

Jadi, dengan semua potensi ini, mengapa kita belum melihat lebih banyak perusahaan menguasai layanan prediktif? Nah, ada beberapa alasan. Pertama, sebelum berkembang ke teknologi cerdas yang lebih maju, Anda harus menguasai beberapa aspek dasar dalam mengoptimalkan layanan. Ini hanya membutuhkan waktu – perusahaan telah bekerja keras untuk menstandardisasi, mengoptimalkan, dan mengotomatisasi layanan untuk mencapai titik di mana mereka dapat berhasil beralih ke prediktif. Saya melihat waktu itu seperti sekarang untuk semakin banyak organisasi. Kedua, pergeseran bisa sedikit berlebihan. Potensinya luas dan peluangnya signifikan, artinya taruhannya tinggi dan perubahannya besar. Satu hal yang perlu dipertimbangkan jika ini benar bagi Anda adalah gagasan untuk berpikir besar tetapi memulai dari yang kecil. Hanya karena peluang teknologi cerdas sangat luas tidak berarti Anda harus menyadari seluruh peluang sekaligus. Selain itu, seperti yang dibahas De Caux dalam artikel yang ditautkan sebelumnya, teknologi ini membangun pembelajaran mereka di atas data, jadi semakin cepat Anda memulai, semakin canggih Anda – saat Anda siap.

Selain "berpikir besar, bertindak kecil", berikut adalah beberapa poin yang perlu dipertimbangkan saat Anda memetakan jalur Anda menuju kesuksesan layanan prediktif:

See How we can help growing your business

Start your free trial

Signup now. Its free and takes less than 3 minutes. Our team will contact you soon