Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους πωλητές να φέρουν περισσότερους πελάτες στα κέντρα υπηρεσιών τους – και στα σαλόνια τους

Με τα αυτοκίνητα σε短 supply – και πιο ακριβά από ποτέ – οι οδηγοί κρατούν τα οχήματά τους για περισσότερο χρόνο από ποτέ, με τον μέσο επιβατικό αυτοκίνητο στο δρόμο πάνω από 13 χρόνια το 2022. Αυτό σημαίνει περισσότερη συντήρηση – και για τους πωλητές που πούλησαν αυτά τα οχήματα στους οδηγούς, θα μπορούσε να σημαίνει πολλές νέες επιχειρήσεις για τα τμήματα επισκευής και συντήρησης. Πράγματι, οι έρευνες δείχνουν ότι 55% των ιδιοκτητών αυτοκινήτων θα προτιμούσαν να έχουν τους πωλητές να εξυπηρετούν τα οχήματά τους·毕竟, κανείς δεν γνωρίζει το όχημα καλύτερα από τους ανθρώπους που το κατασκεύασαν και το πούλησαν, πολλοί οδηγοί πιστεύουν.

Παρά τούτο, πολλοί καταναλωτές αναζητούν φθηνότερες μη-πωλητές επιλογές υπηρεσιών, συχνά εξαιτίας της ανησυχίας ότι οι υπηρεσίες του πωλητή θα κοστίσουν πολύ, ότι οποιαδήποτε υπάρχουσα συμφωνία υπηρεσίας θα λήξει χωρίς να το καταλάβουν, ή ότι οι συμφωνίες υπηρεσίας τους (αν αγόρασαν μια) δεν θα καλύψουν την υπηρεσία ή τις επισκευές που χρειάζονται. Αντί να χάνουν αυτούς τους πελάτες, τα κέντρα επισκευής του πωλητή μπορούν να εφαρμόσουν προηγμένες τεχνολογίες – χρησιμοποιώντας τεχνητή νοημοσύνη, ανάλυση δεδομένων και τεχνολογίες υπολογιστικής όρασης – για να παρέχουν στους πελάτες μια ακριβή εκτίμηση του πόσο θα κοστίσει μια επισκευή και να τους παρουσιάσουν τις πιο οικονομικές επιλογές για την εκτέλεση της επισκευής.

Στις περισσότερες περιπτώσεις σήμερα, για να κατακτήσουν περισσότερη επιχείρηση για τα τμήματα υπηρεσιών τους, οι πωλητές – και των νέων και των μεταχειρισμένων οχημάτων – θα προσφέρουν στους πελάτες επεκτάσεις εγγύησης συμφωνίες υπηρεσίας οχημάτων, οι οποίες διαθέτουν έκπτωση ή ακόμη και δωρεάν υπηρεσία για eine σειρά επισκευών οχημάτων και υπηρεσιών. Αν και ακούγεται σαν μια καλή συμφωνία – που επιτρέπει στους πελάτες να λαμβάνουν καλύτερης ποιότητας υπηρεσίες σε έκπτωση τιμών – πολλοί καταναλωτές απλά δεν εμπιστεύονται αυτές τις συμφωνίες, οι οποίες συχνά περιέχουν μικροσκοπικά κενά στις λεπτομέρειες που εξαιρούν την κάλυψη για συνήθεις επισκευές ή διαδικασίες υπηρεσιών. Οι εμπειρογνώμονες συνιστώνται να κάνουν εκτεταμένη έρευνα πριν από την αγορά μιας από αυτές τις συμφωνίες – ενώ άλλοι απλά συνιστώνται να παραλείψουν αυτές τις συμφωνίες εντελώς.

Για πολλούς οδηγούς, τα рисκ που συνδέονται με αυτές τις συμφωνίες (οι οποίες συχνά πρέπει να πληρωθούν εκ των προτέρων) απλά δεν αξίζουν – και θα προτιμούσαν να πάρουν τις τύχες τους με κέντρα υπηρεσιών τρίτων. Αλλά ακόμη και φθηνότερα μη-πωλητές ανταλλακτικά και υπηρεσίες – που υπόκεινται στις ίδιες πιέσεις πληθωρισμού όπως τα ανταλλακτικά OEM – αυξάνονται σε τιμή. Για πολλούς, αυτό σημαίνει είτε επισκευή του οχήματος τους οι ίδιοι (αν έχουν τις δεξιότητες) – ή να παραλείψουν μια επισκευή και να ελπίζουν για το καλύτερο. Σύμφωνα με στατιστικά δεδομένα της κυβέρνησης των ΗΠΑ, 39% των Αμερικανών θα πρέπει να μπουν σε χρέος για να καλύψουν một απροσδόκητο έξοδο (όπως μια επισκευή οχήματος) ακόμη και $400, ενώ το ποσοστό αυτό θα αυξηθεί στο 59% αν το έξοδο ήταν $1000 ή περισσότερο.

Αυτά τα απαισιόδοξα στατιστικά δεδομένα αντιπροσωπεύουν μια ευκαιρία για τους πωλητές να προσελκύσουν πελάτες που αναζητούν χαμηλότερου κόστους και υψηλότερης ποιότητας υπηρεσιών και επισκευών. Η εφαρμογή νέων τεχνολογικών λύσεων θα βοηθήσει στην κατοχή αυτής της ευκαιρίας. Τα συστήματα ανάλυσης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να επιτρέψουν στα κέντρα υπηρεσιών του πωλητή να αποκτήσουν σε βάθος δεδομένα σχετικά με τα οχήματα που οι πελάτες φέρνουν για υπηρεσία, επιτρέποντας τους να αρχίσουν να κατασκευάζουν λεπτομερείς προφίλ για αυτά τα οχήματα. Χρησιμοποιώντας αυτά τα δεδομένα, το προσωπικό επισκευής μπορεί να επικεντρωθεί στην ανίχνευση πιθανών προβλημάτων πριν αυτά συμβούν. Αντί να πρέπει να κάνουν ακριβές και χρονοβόρες εξερευνητικές εργασίες για να καθορίσουν το πρόβλημα, τα κέντρα μπορούν να αναπτύξουν ακριβή, συστήματα μηχανικής μάθησης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, τα οποία μπορούν να παρέχουν σε βάθος δεδομένα για τα ζητήματα και να δώσουν ενδείξεις για το τι πρέπει να γίνει.

Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν επίσης να σώσουν τους καταναλωτές χρήματα στα ανταλλακτικά. Δεδομένα που συλλέγονται από ενσωματωμένα και εξωτερικά λειτουργούμενα αισθητήρες – τα οποία μπορούν να συλλέξουν χιλιάδες σημεία δεδομένων για την κατάσταση του οχήματος, πώς οδηγήθηκε το αυτοκίνητο, αν ήταν εμπλεγμένο σε ατυχήματα που θα μπορούσαν να επηρεάσουν μια διαδικασία επισκευής και πολλά άλλα – μαζί με υψηλής ανάλυσης κάμερες που παράγουν εικόνες που μπορούν να αναλυθούν χρησιμοποιώντας τεχνολογία υπολογιστικής όρασης, επιτρέπουν στα κέντρα υπηρεσιών να κατασκευάσουν ένα προφίλ για όλα τα ανταλλακτικά του οχήματος, μαζί με ενδείξεις για το πότε τα ανταλλακτικά πρέπει να αντικατασταθούν. Για παράδειγμα, συχνά, ένα σημαντικό πρόβλημα κινητήρα έχει τις ρίζες του σε ένα φίλτρο που το κέντρο υπηρεσιών παραμέλησε να αλλάξει, ή μια διαρροή που πέρασε απαρατήρητη. Με τη διατήρηση ενός συνεχώς ενημερωμένου προφίλ για τα οχήματα, οι πωλητές μπορούν να βασιστούν σε αυτό το σύστημα για να προβλέψουν πότε ένα ανταλλακτικό πρέπει να αντικατασταθεί ή ποια άλλα προληπτικά μέτρα συντήρησης πρέπει να αναληφθούν. Το προσωπικό επισκευής θα έχει μια πολύ καλύτερη ιδέα για το τι πρέπει να γίνει και πώς, επιτρέποντας στους πελάτες να αποφύγουν σημαντικά έξοδα επισκευής στο μέλλον.

Τα κέντρα υπηρεσιών του πωλητή βρίσκονται επίσης σε μια πολύ καλύτερη θέση για να χρησιμοποιήσουν συστήματα τεχνητής νοημοσύνης από την ανταγωνιστική τους. Με λεπτομερή πληροφορίες σχετικά με τα οχήματα που πωλούν – ευχαριστώντας τους κατασκευαστές που τους παρέχουν αυτά τα οχήματα – οι πωλητές έχουν πρόσβαση σε καλύτερα και πιο σε βάθος δεδομένα για τα οχήματα από τα μη-πωλητές κέντρα επισκευής. Με αυτά τα δεδομένα που περιλαμβάνονται στο σύστημα ανάλυσης που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη, οι πωλητές θα είναι σε θέση να παρέχουν πολύ πιο ακριβείς πληροφορίες στους πελάτες σχετικά με το τι πρέπει να γίνει, με έναν πολύ πιο αποτελεσματικό – και λιγότερο ακριβό – τρόπο.

Οι υπηρεσίες του πωλητή είναι σχεδόν πάντα πιο ακριβές από αυτές που παρέχονται από κέντρα υπηρεσιών τρίτων – αλλά η ανάλυση επισκευής που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι ένα σημαντικό εργαλείο για την giảm του κόστους και των προβλημάτων για τους πελάτες. Με συστήματα όπως αυτά στη θέση τους, οι πωλητές θα είναι σε θέση να διατηρήσουν πολύ περισσότερη επιχείρηση από ότι θα είχαν με τις τυπικές συμφωνίες υπηρεσίας. Και με τη φήμη για καλή, δίκαιη και αποτελεσματική υπηρεσία που η τεχνητή νοημοσύνη θα τους βοηθήσει να επιτύχουν, οι πωλητές θα είναι σε θέση να φέρουν περισσότερους πελάτες στα σαλόνια τους, επίσης.