AI kan hjælpe forhandlere med at tiltrække flere kunder til deres servicecentre – og deres udstillingslokaler

Med biler i kort supply – og mere dyre end nogensinde – holder chauffører deres køretøjer i længere tid end nogensinde, med en gennemsnitlig alder på over 13 år for personbiler på vejene i 2022. Det betyder mere vedligeholdelse – og for forhandlerne, der solgte disse køretøjer til chaufførerne, kan det betyde masser af nyt business for deres reparationer og vedligeholdelsesafdelinger. Faktisk viser undersøgelser, at 55% af bil ejere ville foretrække, at forhandlere servicerede deres køretøjer; efter alt, hvem kender køretøjet bedre end de mennesker, der fremstillede og solgte det, mener mange chauffører.

Trods det søger mange forbrugere efter billigere ikke-forhandler service muligheder, ofte af frygt for, at forhandler service vil koste for meget, eller at enhver eksisterende service aftale vil udløbe, uden at de opdager det, eller at deres service aftaler (hvis de overhovedet købte en) ikke vil dække den service eller reparation, de har brug for. I stedet for at miste disse kunder kan forhandler reparationer implementere avancerede teknologier – ved hjælp af kunstig intelligens, data analyse og computer vision teknologier – for at give kunderne en præcis estimering af, hvor meget en reparation vil koste, og præsentere dem for de mest omkostningseffektive muligheder for at udføre denne reparation.

I de fleste tilfælde i dag vil forhandlere – både af nye og brugte køretøjer – tilbyde kunderne forlængede garanti bil service kontrakter, som inkluderer rabatteret eller endda gratis service for en række køretøjs reparationer og service. Selv om det lyder som en god aftale – hvilket giver kunderne mulighed for at få bedre kvalitets service til rabatterede priser – stoler mange forbrugere ikke på disse aftaler, som ofte indeholder små trykfejl, der udelukker dækning for almindelige reparationer eller service procedurer. Eksperter anbefaler at udføre omfattende research, før man køber en af disse aftaler – mens andre simpelthen anbefaler at springe dem over.

For mange chauffører er risikoen forbundet med disse aftaler (som ofte skal betales i forvejen) ikke værd at tage – og de ville hellere tage deres chancer med tredjeparts service centre. Men selv mindre dyre ikke-OEM dele og service – som er underlagt de samme inflationære presser som OEM dele – er i stigning. For mange betyder det enten at reparere deres køretøj selv (hvis de har færdighederne) – eller at undlade en reparation og håbe på det bedste. Ifølge US regeringsstatistikker ville 39% af amerikanerne være nødt til at gå i gæld for at dække en uventet udgift (som en køretøjs reparation) på så lidt som 400 dollars, mens denne procentdel ville stige til 59%, hvis udgiften var på 1000 dollars eller mere.

Disse dystre statistikker repræsenterer en mulighed for forhandlere til at tiltrække kunder, der søger efter lavere omkostninger og højere kvalitets service og reparation. Implementering af nye teknologiske løsninger vil hjælpe med at tiltrække denne mulighed. AI-baserede analyse systemer kan give forhandler butikker mulighed for at opnå dybdegående data om de køretøjer, kunderne bringer ind til service, og giver dem mulighed for at opbygge detaljerede profiler på disse køretøjer. Ved hjælp af disse data kan reparation personalet fokusere på at opdage potentielle problemer, før de opstår. I stedet for at skulle udføre dyre og tidskrævende eksplorerende arbejde for at bestemme problemet kan butikkerne udrulle præcise, AI-baserede maskinlærings systemer, som kan levere dybdegående data om problemerne og give indikationer på, hvad der skal gøres.

AI systemer kan også spare forbrugere penge på dele. Data indsamlet fra indbyggede og eksternt opererede sensorer – som kan indsamle tusinder af data punkter om køretøjets tilstand, hvordan bilen blev kørt, om den var involveret i uheld, der kunne påvirke en reparation, og meget mere – samt højopløselige kameraer, der producerer billeder, der kan analyseres ved hjælp af computer vision teknologi, giver reparation butikkerne mulighed for at opbygge en profil på alle køretøjs dele, samt indikationer på, hvornår dele skal erstattes. For eksempel har ofte et stort motor problem sin rod i en filter, som butikken overså at skifte, eller en lækkage, der ikke blev opdaget. Ved at opbygge en konstant opdateret profil på køretøjer kan forhandlere stole på dette system til at forudsige, hvornår en del skal erstattes eller hvilken forebyggende vedligeholdelse, der skal udføres. Reparations personalet vil have en langt bedre idé om, hvad der skal gøres, og hvordan, hvilket giver kunderne mulighed for at undgå store reparation omkostninger længere nede ad vejen.

Forhandler butikker er også i en langt bedre position til at udnytte AI systemer end deres konkurrenter. Med dybdegående informationer om de køretøjer, de sælger – takket være de fabrikanter, der leverer dem disse køretøjer – har forhandlere adgang til bedre og mere dybdegående data om køretøjer end ikke-forhandler reparation butikker. Ved at inkludere disse data i AI-udstyret analyse system giver forhandlere kunderne mulighed for at få mere præcise oplysninger om, hvad der skal gøres, på en mere effektiv – og mindre dyrt – måde.

Forhandler service er næsten altid dyrere end den service, der leveres af tredjeparts butikker – men AI-baseret reparation analyse kan være et vigtigt værktøj til at reducere omkostninger og besvær for kunder. Med systemer som disse på plads vil forhandlere være i stand til at fastholde langt mere business, end de ville have kunnet med standard service aftaler. Og med rygte for god, retfærdig og effektiv service, som AI vil hjælpe dem med at opnå, vil forhandlere være i stand til at tiltrække flere kunder til deres udstillingslokaler.