L'analyse prédictive : un raccourci pour résoudre les problèmes dans le domaine de l'entretien et de la maintenance

L'analyse prédictive : un raccourci pour résoudre les problèmes dans le domaine de l'entretien et de la maintenance

Une entreprise cliente signale un dysfonctionnement sur une machine de votre entreprise via l'application de service. Dans le même temps, votre plateforme de service génère un ticket de service que votre équipe de service à distance reçoit en temps réel pour traitement. Avec le ticket, les collègues reçoivent également des informations détaillées importantes telles que le numéro de série et l'historique de maintenance de la machine concernée. Les experts échangent des informations via la plateforme et commencent à chercher les causes et les solutions au problème. Il ne peut y avoir de moyen plus direct de remédier à ce dysfonctionnement.

Mais que se passe-t-il si la plate-forme de services pense par elle-même et fait des suggestions de dépannage ? La méthode d'analyse fondée sur les données, l'analyse prédictive, rend cela possible.

Définition de l'analyse prédictive

Si le scénario décrit au début de cet article s'applique à votre entreprise, vous avez déjà mis en place un service clientèle efficace. Le ticket de service, les données de la machine et la communication de l'équipe de service sont rassemblés sur une seule plateforme. Ainsi, après la clôture du ticket, ces informations sont disponibles sous forme numérique dans le système :

  • Données de la machine
  • Description du trouble
  • Stratégies de résolution de problèmes

La méthode d'analyse prédictive se base précisément sur ces données. La définition courte : la méthode consiste à appliquer des procédures statistiques et l'apprentissage automatique à des ensembles de données historiques. Sur cette base, il est possible de regarder du passé vers l'avenir. Pour ce faire, la méthode reconnaît des modèles, qu'elle utilise pour faire des prédictions pour l'avenir. De cette manière, le système analyse les incidents traités avec succès et en déduit des suggestions pour de nouveaux cas.

Domaines d'application de l'analyse prédictive dans les services

Outre le service clientèle, il existe de nombreux autres domaines d'application de l'analyse prédictive dans l'industrie. Les exemples illustrent comment la méthode réduit les coûts et augmente les revenus : Les banques comparent les informations d'une demande de prêt avec leur base de données et décident d'accorder ou non un prêt en fonction de la prévision de la probabilité de défaut de paiement. Les départements marketing prévoient quels clients sont les plus susceptibles de répondre à une campagne par un achat. Ils ciblent précisément ces clients, ce qui augmente le retour sur investissement de la campagne.

Bien entendu, les entreprises manufacturières peuvent également bénéficier d'applications dans le domaine du marketing. Mais dans le domaine du service clientèle, l'analyse prédictive offre un potentiel particulièrement important pour optimiser les activités. Ils résident avant tout dans ces deux possibilités d'application.

  • La plateforme de services peut analyser les tickets déjà résolus pour suggérer la stratégie de résolution de problème la plus efficace pour un nouveau cas de service. Votre équipe d'experts en services ne doit pas repartir de zéro. Au lieu de cela, ils reçoivent des suggestions de solutions basées sur les données d'un chatbot dans la plateforme de service en même temps que le ticket, par exemple. Comme une base de connaissances, cela améliore le taux de résolution des problèmes.
  • Si les machines sur le site du client transmettent en permanence des données de fonctionnement à votre plateforme de service, les dysfonctionnements des machines peuvent également être prédits. Vous pouvez alors éviter un arrêt non planifié grâce à des mesures de maintenance préventive.

Grâce à l'analyse prédictive, les fabricants de machines peuvent résoudre plus rapidement les demandes de service et ainsi augmenter la satisfaction des clients industriels. Ils peuvent également proposer de nouvelles offres de services fondées sur les données, telles que des améliorations des installations ou des stratégies de maintenance intelligentes.

Agissez maintenant et créez la base de données pour le Smart Service

Les experts sont d'accord : ceux qui collectent des données et les utilisent efficacement créent des opportunités grâce aux modèles commerciaux numériques, notamment dans les PME. Mais lorsqu'il s'agit de la mise en œuvre, ce qui compte avant tout, c'est une bonne préparation. Les décideurs des entreprises doivent définir en temps utile les besoins en données et les outils d'analyse prédictive adaptés à l'objectif d'évaluation. Une étape importante vers l'avenir axé sur les données : rassembler toutes les données du service clientèle sur la plateforme centrale de MEXS. La solution Smart Service dispose déjà d'une fonction d'auto-apprentissage qui accélère la résolution des pannes récurrentes.

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