ИИ может помочь дилерам привлечь больше клиентов в свои сервисные центры – и на их выставочные залы

С учетом нехватки автомобилей – и их высокой стоимости – водители держат свои транспортные средства дольше, чем когда-либо, с средним возрастом легкового автомобиля на дороге более 13 лет в 2022 году. Это означает больше обслуживания – и для дилеров, которые продали эти транспортные средства водителям, это может означать много новой работы для их ремонтных и обслуживающих отделов. Действительно, опросы показывают, что 55% владельцев автомобилей предпочли бы, чтобы дилеры обслуживали их транспортные средства; после всего, никто не знает транспортное средство лучше, чем люди, которые его производили и продали, многие водители считают.

Несмотря на это, многие потребители ищут более дешевые варианты обслуживания вне дилерских центров, часто из-за опасений, что услуги дилеров будут слишком дорогими, что существующие соглашения об обслуживании истекут без их ведома, или что их соглашения об обслуживании (если они даже их приобрели) не покроют необходимое обслуживание или ремонт. Вместо того, чтобы терять этих клиентов, ремонтные мастерские дилеров могут внедрить передовые технологии – используя искусственный интеллект, анализ данных и технологии компьютерного зрения – чтобы предоставить клиентам точную оценку стоимости ремонта и предложить им наиболее экономически эффективные варианты выполнения этого ремонта.

В большинстве случаев сегодня, чтобы привлечь больше клиентов в свои сервисные отделы, дилеры – как новых, так и подержанных транспортных средств – предлагают клиентам продленные гарантийные контракты на обслуживание транспортных средств, которые включают скидки или даже бесплатное обслуживание для различных ремонтов и обслуживания транспортных средств. Хотя это звучит как хорошая сделка – позволяющая клиентам получить более качественные услуги по сниженным ценам – многие потребители просто не доверяют этим соглашениям, которые часто содержат мелкий шрифт, исключающий покрытие для распространенных ремонтов или процедур обслуживания. Эксперты рекомендуют проводить тщательное исследование перед покупкой одного из этих соглашений – в то время как другие просто рекомендуют отказаться от них совсем.

Для многих водителей риски, связанные с этими соглашениями (которые часто необходимо оплачивать заранее), просто не стоят того – и они предпочли бы рискнуть с третьими сторонами. Но даже менее дорогие не-OEM запчасти и услуги – подверженные тем же инфляционным давлениям, что и запчасти OEM – увеличиваются в цене. Для многих это означает либо самостоятельный ремонт транспортного средства (если у них есть навыки) – или отказ от ремонта и надеяться на лучшее. Согласно статистике правительства США, 39% американцев должны были бы взять кредит, чтобы покрыть неожиданные расходы (например, ремонт транспортного средства) в размере всего 400 долларов, в то время как этот процент увеличится до 59%, если расходы составят $1000 или более.

Эти мрачные статистические данные представляют собой возможность для дилеров привлечь клиентов, ищущих более дешевые и качественные услуги и ремонт. Внедрение новых технологических решений поможет использовать эту возможность. Системы анализа на основе ИИ могут позволить мастерским дилеров получить подробные данные о транспортных средствах, которые клиенты привозят на обслуживание, что позволит им начать создавать подробные профили этих транспортных средств. Используя эти данные, ремонтный персонал может сосредоточиться на выявлении потенциальных проблем до их возникновения. Вместо того, чтобы проводить дорогостоящие и длительные исследования, чтобы определить проблему, мастерские могут использовать точные системы машинного обучения на основе ИИ, которые могут предоставить подробные данные о проблемах и указать точно, что необходимо сделать.

Системы ИИ также могут сэкономить потребителям деньги на запчасти. Данные, полученные от встроенных и внешних датчиков – которые могут собирать тысячи данных о состоянии транспортного средства, том, как оно было эксплуатировано, было ли оно вовлечено в аварии, которые могут повлиять на процесс ремонта, и многое другое – а также высокоразрешительные камеры, которые производят изображения, которые можно проанализировать с помощью технологии компьютерного зрения, позволяют ремонтным мастерским создать профиль всех деталей транспортного средства, а также указать, когда детали необходимо заменить. Например, часто серьезная проблема с двигателем имеет свои корни в фильтре, который мастерская забыла заменить, или в утечке, которая осталась незамеченной. Благодаря постоянному обновлению профиля транспортного средства дилеры могут полагаться на эту систему, чтобы предсказать, когда деталь необходимо заменить или какое другое профилактическое обслуживание необходимо провести. Ремонтный персонал будет иметь гораздо лучшее представление о том, что необходимо сделать и как, что позволит клиентам избежать значительных затрат на ремонт в будущем.

Мастерские дилеров также находятся в гораздо лучшем положении, чтобы использовать системы ИИ, чем их конкуренты. Благодаря подробной информации о транспортных средствах, которые они продают – благодаря производителям, которые предоставляют им эти транспортные средства – дилеры имеют доступ к более качественным и подробным данным о транспортных средствах, чем ремонтные мастерские, не являющиеся дилерами. С учетом этих данных в системе анализа на основе ИИ дилеры смогут предоставить клиентам гораздо более точную информацию о том, что необходимо сделать, более эффективным и менее дорогим способом.

Услуги дилеров почти всегда будут более дорогими, чем те, которые предоставляются третьими сторонами – но анализ ремонта на основе ИИ может стать важным инструментом в снижении затрат и хлопот для клиентов. С такими системами дилеры смогут сохранить гораздо больше бизнеса, чем если бы они использовали стандартные соглашения об обслуживании. И с репутацией за хорошее, справедливое и эффективное обслуживание, которое ИИ поможет им достичь, дилеры смогут привлечь больше клиентов в свои выставочные залы.