AI kan hjælpe forhandlere med at bringe flere kunder ind i deres servicecentre – og på deres udstillingslokaler

Med biler i kort tilgang – og mere dyre end nogensinde – holder chauffører deres køretøjer i længere tid end nogensinde, med den gennemsnitlige personbil på vej i over 13 år 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, så kender ingen 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 bekymring for, at forhandler service vil koste for meget, 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 reparationsshoppe implementere avancerede teknologier – ved hjælp af kunstig intelligens, dataanalyse og computer vision teknologier – for at give kunderne en præcis vurdering af, hvor meget en reparation vil koste, og præsentere dem for de mest omkostningseffektive muligheder for at udføre den reparation.

I de fleste tilfælde i dag vil forhandlere – af både nye og brugte køretøjer – tilbyde kunderne forlængede garanti køretøjs service kontrakter, som indeholder 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 tryk løkker, 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 helt.

For mange chauffører er risikoen forbundet med disse aftaler (som ofte skal betales i forvejen) ikke værd at løbe – og de ville hellere tage deres chancer med tredjeparts service centre. Men selv mindre dyre ikke-OEM dele og service – underlagt de samme inflationære presser som OEM dele – stiger i pris. 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 amerikanske regeringsstatistikker ville 39% af amerikanerne skulle gå i gæld for at dække en uventet udgift (som en køretøjs reparation) på så lidt som $400, mens denne procentdel ville stige til 59%, hvis udgiften var $1000 eller mere.

Disse dystre statistikker repræsenterer en mulighed for forhandlere for at tiltrække kunder, der søger lavere omkostninger og højere kvalitets service og reparation. Implementering af nye tekniske løsninger vil hjælpe med at gribe denne mulighed. AI-baserede analyse systemer kan enable forhandler butikker til at erhverve dyb data om de køretøjer, kunderne bringer ind til service, hvilket giver dem mulighed for at begynde at bygge 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, der kan levere dyb data om problemerne og give indikationer af, 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 proces, og meget mere – samt højopløselige kameraer, der producerer billeder, der kan analyseres ved hjælp af computer vision teknologi, giver reparation butikkerne mulighed for at bygge en profil på alle køretøjets dele samt indikationer på, når dele skal erstattes. For eksempel har ofte et stort motor problem sine rødder i en filter, som butikken overså at skifte, eller en lækkage, der ikke blev opdaget. Ved at opretholde en konstant opdatering profil på køretøjer kan forhandlere stole på dette system til at forudsige, når en del skal erstattes eller hvilken forebyggende vedligeholdelse 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 dyb information om de køretøjer, de sælger – takket være de producenter, der leverer dem med disse køretøjer – har forhandlere adgang til bedre og mere dyb data om køretøjer end ikke-forhandler reparation butikker. Med denne data inkluderet i AI-udstyret analyse system vil forhandlere være i stand til at give kunderne langt mere præcise information om, hvad der skal gøres, på en langt 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 bringe flere kunder ind i deres udstillingslokaler også.