W obecnych czasach jednym z najważniejszych czynników sukcesu firmy jest doskonała obsługa jej klientów. Firma może oferować najlepsze produkty, najlepsze narzędzia handlowe i marketingowe oraz najlepsze ceny, lecz bez adekwatnej obsługi klienta i serwisu nigdy nie zbuduje długoterminowych, rentownych relacji, które decydują o sukcesie.
| REKLAMA |
 |
Nasze oczekiwania są dzisiaj kształtowane przez urządzenia inteligentne i nieprzerwaną łączność. Chcemy mieć informacje na wyciągnięcie ręki bez względu na to, kiedy i gdzie postanowimy dokonać zakupu. Tego samego wymagamy od obsługi — powinna być dostępna natychmiast i rozwiązać problem za pierwszym razem niezależnie od czasu i miejsca oraz wybranego przez nas kanału kontaktu. Trzeba jednak zauważyć, że obsługa klienta, a zwłaszcza serwis na miejscu, może być dla firm olbrzymim kosztem. Jak więc zrównoważyć obciążenia finansowe z koniecznością przewyższania rosnących oczekiwań związanych z obsługą i serwisem?
Odpowiedzią jest serwis predykcyjny, którego istotę opisuje w swoim artykule Rob Tarkoff z Oracle.
Jedną z kluczowych nowości, które zmieniają oczekiwania klientów, jest Internet Rzeczy.
Zastanówmy się, jak zmienia to model obsługi klienta. Sztuczna inteligencja i automatyczne uczenie umożliwiają firmom działanie prewencyjne, a zarazem całkowitą zmianę znaczenia serwisu. Serwis predykcyjny może zmienić obsługę w czynnik zwiększający zadowolenie klienta, a przy tym pomóc firmom w optymalizacji całego procesu serwisu na miejscu, poprawie wykorzystania zasobów serwisowych i zdecydowanym obniżeniu kosztów serwisu. Może też stać się podstawą dla nowych modeli biznesowych opartych właśnie na serwisie.
Serwis predykcyjny jest możliwy nawet wtedy, gdy kontakt jest inicjowany przez dział obsługi klienta za pośrednictwem chatbota lub rozmowy telefonicznej. Również w takich przypadkach zastosowanie zaawansowanych narzędzi analitycznych z uwzględnieniem wszystkich dostępnych danych dotyczących wszystkich klientów pozwala lepiej zrozumieć, jak najlepiej podejść do danego klienta w przypadku wystąpienia problemu. Wraz z postępem technologicznym w niedalekiej przyszłości można wyobrazić sobie sytuację, w której analiza tonu głosu klienta będzie wskazywać na jego nastrój i zasugeruje pracownikom najlepszą reakcję.
Autor: Rob Tarkoff - wiceprezesOracle oraz szefem działów CX Cloud i Data Cloud.
Źródło: www.oracle.com
Odpowiedzią jest serwis predykcyjny, którego istotę opisuje w swoim artykule Rob Tarkoff z Oracle.
Jedną z kluczowych nowości, które zmieniają oczekiwania klientów, jest Internet Rzeczy.
Coraz więcej przedmiotów używanych przez nas na co dzień jest wyposażonych w czujniki, wewnętrzne funkcje inteligentne i połączenie z Internetem. W domach częścią Internetu Rzeczy stają się prawie wszystkie urządzenia zasilane elektrycznie — termostaty, telewizory, pralki, lodówki, ładowarki do samochodów elektrycznych, kamery monitoringu, a nawet pojedyncze żarówki. To samo dzieje się w przedsiębiorstwach” – pisze Rob Tarkoff. „Wiele produktów kupowanych obecnie przez firmy wiąże się z nieustannie rozwijającym się Internetem Rzeczy. Od pojedynczej drukarki laserowej przez flotę pojazdów po cały park maszynowy i roboty w fabryce — urządzenia Internetu Rzeczy potrafią monitorować swój stan, zgłaszać błędy i wyszukiwać oraz instalować aktualizacje.
Zarówno w domu, jak i w firmie urządzenia podłączone do Internetu Rzeczy nieustannie generują olbrzymie ilości danych. Do niedawna dane te nie były jednak w zasadzie wykorzystywane do optymalizacji obsługi klienta. Właśnie ta koncepcja stanowi podstawę serwisu predykcyjnego.
Internet Rzeczy umożliwia gromadzenie danych z podłączonych urządzeń sprzedawanych przez przedsiębiorstwo i łączenie tych danych w wielkie zbiory, które można analizować za pomocą sztucznej inteligencji. Przez zastosowanie do wszystkich tych danych zaawansowanych technik sztucznej inteligencji można przewidzieć, kiedy określone urządzenie może ulec awarii, kiedy będzie wymagało naprawy lub kiedy trzeba będzie je wymienić. Klient nie musi więc już dzwonić do firmy, gdy produkt się zepsuje — to firma skontaktuje się z klientem, aby rozwiązać problem, zanim w ogóle on wystąpi – tłumaczy Rob Tarkoff.
Internet Rzeczy umożliwia gromadzenie danych z podłączonych urządzeń sprzedawanych przez przedsiębiorstwo i łączenie tych danych w wielkie zbiory, które można analizować za pomocą sztucznej inteligencji. Przez zastosowanie do wszystkich tych danych zaawansowanych technik sztucznej inteligencji można przewidzieć, kiedy określone urządzenie może ulec awarii, kiedy będzie wymagało naprawy lub kiedy trzeba będzie je wymienić. Klient nie musi więc już dzwonić do firmy, gdy produkt się zepsuje — to firma skontaktuje się z klientem, aby rozwiązać problem, zanim w ogóle on wystąpi – tłumaczy Rob Tarkoff.
Zastanówmy się, jak zmienia to model obsługi klienta. Sztuczna inteligencja i automatyczne uczenie umożliwiają firmom działanie prewencyjne, a zarazem całkowitą zmianę znaczenia serwisu. Serwis predykcyjny może zmienić obsługę w czynnik zwiększający zadowolenie klienta, a przy tym pomóc firmom w optymalizacji całego procesu serwisu na miejscu, poprawie wykorzystania zasobów serwisowych i zdecydowanym obniżeniu kosztów serwisu. Może też stać się podstawą dla nowych modeli biznesowych opartych właśnie na serwisie.
Serwis predykcyjny zdecydowanie optymalizuje działalność w terenie, ponieważ pomaga firmom lepiej zrozumieć, co jest potrzebne do realizacji danego zadania. Dzięki temu działy serwisu wysyłają na miejsce odpowiedniego technika wyposażonego w odpowiednie umiejętności, części i sprzęt, za pomocą których wykona on swoje zadanie za pierwszym razem” – wyjaśnia Rob Tarkoff.
Serwis predykcyjny jest możliwy nawet wtedy, gdy kontakt jest inicjowany przez dział obsługi klienta za pośrednictwem chatbota lub rozmowy telefonicznej. Również w takich przypadkach zastosowanie zaawansowanych narzędzi analitycznych z uwzględnieniem wszystkich dostępnych danych dotyczących wszystkich klientów pozwala lepiej zrozumieć, jak najlepiej podejść do danego klienta w przypadku wystąpienia problemu. Wraz z postępem technologicznym w niedalekiej przyszłości można wyobrazić sobie sytuację, w której analiza tonu głosu klienta będzie wskazywać na jego nastrój i zasugeruje pracownikom najlepszą reakcję.
W świecie wyższych oczekiwań klientów i zmieniających się nawyków zakupowych serwis predykcyjny staje się koniecznością” – podsumowuje Rob Tarkoff. „W połączeniu z automatycznym uczeniem i sztuczną inteligencją dane napływające z urządzeń podłączonych do Internetu Rzeczy, z interakcji z klientami i z mediów społecznościowych są podstawowymi narzędziami do przewidywania potrzeb serwisowych klientów przed ich eskalacją. Przedsiębiorstwa, które skupią się na tym aspekcie doświadczeń klienta, odnotują dzięki temu olbrzymie korzyści dla swoich klientów oraz dla własnej działalności i reputacji.
Autor: Rob Tarkoff - wiceprezesOracle oraz szefem działów CX Cloud i Data Cloud.
Źródło: www.oracle.com
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
Infrastruktura w punkcie zwrotnym - 5 prognoz kształtujących AI, odporność i suwerenność danych w 2026 roku
W 2026 roku zyskają firmy, które traktują infrastrukturę nie jako obszar generujący koszty, lecz ja… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
Jak Cisco pomaga Europie spłacić dług technologiczny w krytycznej infrastrukturze sieciowej
Cyfryzacja, rozwój sztucznej inteligencji i nadchodzące komputery kwantowe wymagają od Europy stabi… / Czytaj więcej
MŚP inwestują w AI, kompetencje pracowników nadal wyzwaniem
Europejskie małe i średnie firmy coraz śmielej inwestują w sztuczną inteligencję, ale to kompetencj… / Czytaj więcej
AP EU AI Cloud: nowy standard suwerennej chmury i AI dla europejskich organizacji
SAP EU AI Cloud to zapowiedziana 27 listopada 2025 r. platforma, która łączy dotychczasowe inicjaty… / Czytaj więcej
