2020年现场服务四大预测

现场服务近年巨变，技术和客户期望将继续同样快速推进。二十年前，现场服务可能以故障维修为中心，但方向现在转向长期合同安排，对客户更满意、对服务提供商更有利可图。变革性技术能实现全新收入模式，使现场服务组织与客户更粘性、更亲密，同时创造更多价值。以下是领先服务组织适应方式的四大预测：

基于结果的服务扎根

将见更多公司销售年度维护合同。这些合同吸引人因给现场服务组织可预测收入和需求、可带来高利润率。数十年来，以产品为中心的业务向服务化转型。先是增加保修、售后备件。然后是反应式现场服务或厂修。IFS数据显示早至2018年，62%制造商已追求某种售后收入形式。但制造商现采用更高级售后服务形式，16%受访者提供带特定服务级别协议（SLA）的维护合同。值得注意的是，现代客户不仅要求更好服务体验，更要求整体结果。他们期望被留下积极感受，同时具体问题获解决。技术是实现此变革机制，但不应忽视人员要素。预测参与服务合同制造商占比将从2018年16%升至2020年25%-30%。

服务化在大多数情况下将在产品销售之上带来增值收入。某些情况下，若对消费者有吸引力，产品可能完全服务化，最终用户按实时捕获的计量使用或其他指标付费。2018 IFS数据中，仅4%制造商完全服务化，含医疗器械、金属加工、油气行业公司。对想将企业风险转嫁供应商的客户，服务化将成吸引人购买方式。但实际在这类合同获利面临重大管理和企业软件问题。售出服务协议时，公司将承诺在可能盈亏多年的合同上交付。高管需确保有充分假设场景规划能力，以交付有竞争力且风险最小的报价。企业可将数据转化为促进服务销售同时改善客户体验的战略工具。为使此转型成功，必须奠定一些基础技术。IFS和Future of Field Service近期与Strategies for Growth的Bill Pollock合作研究显示，基于结果的服务运营依赖服务管理平台、企业资源规划（ERP）、预测性维护、物联网（IoT）基础。超半数受访者运行某种处理核心服务交易业务的企业记录系统。54%在“专用服务管理平台”上运行服务业务，如现场服务管理（FSM）或企业资产管理，仅领先ERP的50.8%。调查发现47.6%用预测性维护软件，42.8%利用IoT数据。有这些工具，预测完全服务化重视度将增加，2020年制造商按订阅或计量销售产品比例将超10%，高于2018年4%。

数字化转型：先难后易

人们用“数字化转型”推销各种技术，但我们处理的不是可购买的技术，而是根本不同的经商方式。真相是妥善做涉及服务组织复杂旅程，脱离孤岛运营、遗留工具、过时业务流程。围绕此的变革管理障碍众多，个人甚至在竞争超越其业务时仍觉得旧方式舒适。我们见到的至今是变革性技术在边缘推出。通过IoT追踪现场技术员位置。用AI排程。可能有AI聊天机器人在线处理咨询。库存管理可能有AI功能。将继续见点解决方案用AI和IoT。但下一步是AI特别引入前台和行政流程。Gartner“2020年首要预测”报告称：“至2021年，数字化转型举措将使大型传统企业平均耗时加倍、成本加倍。大组织将因技术现代化挑战和简化运营相互依赖成本而挣扎。相反，更小、更敏捷组织将有机会率先上市，因大组织表现平庸即时收益。”历史满是未能随需求改变的公司：柯达面对数码摄影、百视达面对服务化可下载媒体。如今，我们在前瞻性服务组织矛尖嵌入颠覆性技术的时刻。IoT传感器捕获基于状态维护信息，或AI算法基于不断变化条件实时调整现场服务排程。2020年，将见更多公司在面向客户和服务场景采用这些颠覆性技术。但我相信也将见企业软件供应商进一步向服务财务、库存管理、假设场景规划、客户互动等领域AI驱动自动化前台迈进。采用商用现成解决方案中AI者将赢过独自摸索者。

IoT成熟，我们留下海量数据

越来越多组织称对其资产、司机、零件有某种远程连接，IoT已主流。我们收集大量数据，现可开发应用分析。在与Strategies for Growth合作研究中，跨所有行业最大实施兴趣领域在预测性和处方性维护。连接资产是故事开始而非终点，客户开始意识到若数据收集囤积成目的本身，“垃圾进垃圾出”旧谚适用。好例是跨国电信公司Telefonica，提供收集资产（如自动售货机）数据的智能技术。数据输入现有分析辅助决策。分析力量足以使确保尊重客户隐私和数据权利也重要。Google 2019收购Fitbit因担忧如何使用变现最终用户数据引争议。预测2020年，企业将减少关注收集更多数据方法，更多聚焦善用已收集数据。

企业寻求AI与人类体验平衡

随着高级AI在服务组织更广采用，公司将寻求AI效率与客户及其他利益相关者渴望的人际接触间平衡。一方面，更多AI使用不仅降成本，还使组织在面临劳动力短缺领域更好利用资源。AI将更好完成某些交付物，应自动化许多重复任务。这会释放员工做更多面向客户工作吗？在各服务场景中，AI已正是如此。AI驱动排程优化使单一调度员支持更多现场服务技术员、例外管理、或许在客户需要人类触点时花更多时间陪伴。在Field Services Online文章中，服务智能供应商Aquant承认《财富》2016年警告48%工作将流失给AI和机器人。同时称真实未来在于人与AI混合。Deloitte在“智能现场服务：连接客户、资产、员工”报告指出：“数字世界中，情感连接是满足体验与愉悦体验、建立强长期客户关系的区别。”我们现在的工作是用AI将无缝满意自动化流程植入业务，而不将人际接触设计出局。

Sarah Nicastro是IFS现场服务布道师。