Diagnósticos más precisos, planificación de operaciones y agenda de taller optimizadas, mejoras en los flujos de reparación y experiencia del cliente… es el taller del futuro. Y la Inteligencia Artificial y el Machine Learning pueden desempeñar un papel cada vez más importante en la consecución de estos objetivos. En la mejora de la precisión y eficiencia de los servicios de posventa y en su rentabilidad. Una tendencia que como otras de las que impactarán en el futuro de la reparación y mantenimiento de automóviles seguimos de cerca desde dsi.mobility en nuestro afán de acompañar a los talleres de nuestra red en la mejora continua de sus capacidades.

Muchas son las maneras en las que el aprendizaje automatizado o machine learning puede impactar -ya lo está haciendo- en la posventa. Nos referimos, con este concepto, a la capacidad desarrollada por la tecnología de identificar patrones en datos masivos y realizar un análisis predictivo que puede tener distintas aplicaciones en nuestro sector:

  1. Un diagnóstico de averías guiado y mucho más preciso: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos recopilados de otros muchos vehículos. Hablamos de datos de sensores, ECUs, historiales de mantenimiento y registros de diagnóstico para tratar de identificar patrones y anomalías que pueden ofrecer una pista sobre posibles problemas mecánicos o eléctricos. Todo ello contribuye a un diagnóstico más preciso y rápido de posibles problemas o averías en el automóvil, lo que a su vez agiliza el proceso de reparación -ahorra tiempo-, reduce el tiempo de inactividad del vehículo gracias a una mayor precisión en el diagnóstico y evita reparaciones innecesarias o erroneas.
  2. Mantenimiento predictivo del automóvil: Mediante el análisis de datos en tiempo real, el aprendizaje automático puede ayudarnos también a predecir cuándo es probable que se produzca una avería o un problema de mantenimiento en un vehículo. Podríamos, de ese modo, anticiparnos a las necesidades del cliente agendando o recomendando una cita previa en nuestro taller.
    Con la monitorización constante del rendimiento y estado de los componentes y sistemas del vehículo, los algoritmos pueden identificar patrones que sugieren un deterioro o desgaste paulatino, permitiéndonos tomar medidas antes de que se produzca una avería -más cara- que inmovilice el vehículo. Sin duda, todo un activo de imagen para el taller ante el cliente particular y, sobre todo, flotista.
  3. Stock de recambios y materiales optimizado: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar los datos de demanda histórica y las tendencias del mercado para ayudarnos a anticipar los recambios que necesitaremos con mayor frecuencia en un periodo determinado. Los beneficios: optimización de los inventarios del taller, reducción de costes de almacenamiento y no más operaciones que se retrasan por la falta de un componente.
  4. Atención al cliente personalizada: Gracias al análisis de los datos del cliente y el historial de operaciones realizadas en su automóvil, la IA puede ayudar a los talleres a personalizar sus ofertas y comunicaciones con los automovilistas que le confían el cuidado de su automóvil. Sus necesidades y particularidades específicas. ¿Resultado? Recomendaciones de servicio personalizadas, recordatorios de mantenimiento o promociones especiales basadas en su historial de servicio y comportamiento de compra… y mayor rentabilidad para el taller.

Por todo ello, la IA, el aprendizaje automático o machine learning, también están contribuyendo a transformar el futuro de la atención al cliente en el taller para favorecer una detección más rápida y precisa de averías, operaciones de mantenimiento predictivo y mayor proactividad por parte del taller, una gestión más eficiente de stocks y un servicio al cliente mucho más personalizado.

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