Ventajas del Análisis Predictivo en la gestión de los servicios de campo

Hoy en día, se oye mucho hablar sobre la importancia de los datos, de programas de analytics, de big data, etc. No se trata solo de una cuestión de moda. La ciencia informática, a lo largo de los últimos años, ha llegado a un nuevo nivel en términos de potencia y capacidades de cálculo, abriendo nuevos horizontes en todos los sectores de actividad.   Los máximos exponentes de esta revolución digital son el denominado imperio GAFA (Google, Amazon, Facebook y Apple), pero no son los únicos. Actualmente todas las empresas se ven afectadas por la explosión digital y el Field Service no es ajeno a este movimiento, sino todo lo contrario.

¿Qué es el análisis predictivo? ¿Cuáles son las ventajas del análisis predictivo?

a digitalización de las actividades y el crecimiento exponencial de los volúmenes de datos que esta conlleva permiten actualmente utilizar herramientas informáticas potentes, capaces de analizar los datos del pasado para, a continuación, poder predecir el futuro. Es lo que se denomina análisis predictivo. Esto puede resultar muy útil para las empresas de servicios. Pero, ¿de qué tipo de predicciones estamos hablando?  

Predecir el futuro a partir del pasado

Pues bien, se trata de predecir cambios, como los que se producen en el nivel de stock de piezas de repuesto, los de las órdenes de trabajo de mantenimiento que hay que realizar, los de las agendas de los técnicos de campo o incluso los cambios relativos al grado de satisfacción de los clientes. Pero, para lograrlo, es fundamental disponer de los datos pertinentes y de las herramientas de análisis adaptadas.  

Un análisis estadístico de los históricos de datos

Las tecnologías de análisis predictivo se basan en datos estadísticos, que se analizan mediante algoritmos informáticos perfeccionados. Estos analizan toneladas de datos de actividades pasadas y revelan tendencias que, a primera vista, no resultan del todo evidentes, y que incluso podrían pasar desapercibidas para una persona. A partir de sus análisis estadísticos, los programas de cálculo informático como los algoritmos van a determinar probabilidades sobre sucesos futuros. Por ejemplo, puede tratarse de predecir el comportamiento futuro del cliente, las averías de equipos, el rendimiento de los técnicos de campo, el nivel de stock de tal o cual pieza de repuesto, etc.   Como habrá comprendido gracias a estos ejemplos, es que el análisis predictivo, aplicado a la gestión de los servicios de campo, consiste en analizar datos procedentes del historial de órdenes de trabajo realizadas para crear modelos estadísticos y, a partir de ellos, realizar previsiones sobre lo que va a ocurrir en un futuro más o menos cercano.

¿Cuales son las ventajas del análisis predictivo para la gestión de los servicios de campo?

En el sector servicios, al igual que en todos los sectores, la digitalización, el acceso a la información a través de Internet y la capacidad instantánea de respuesta que aportan los smartphones, han cambiado el equilibrio de fuerzas entre los prestatarios de servicios y sus clientes. Más que nunca, el cliente es el rey. Al tener acceso a toda la información disponible sobre los prestatarios de servicios y la competencia, sus expectativas cambian cada vez más rápidamente y su nivel de exigencia aumenta de manera constante: capacidad de respuesta inmediata, movilidad, transparencia, calidad de servicio, etc. Las empresas de servicios no tienen otra opción que adaptarse para seguir este ritmo irreversible, siempre en busca de un mayor rendimiento.  

Una herramienta fundamental para incrementar la satisfacción del cliente

Todo esto no es tan fácil, ya que el sector de los servicios de intervención técnica no es precisamente el más propenso a la modernidad. Desde hace algunos años, sin embargo, las cosas están cambiando. Las empresas de servicios americanas han abierto el camino y han mostrado todos los beneficios que puede aportar la digitalización de la gestión de los servicios de campo. En Europa, empresas como Praxedo también han abierto este camino desde hace unos doce años y, por lo que parece, las cosas van por el buen camino.   Hoy en día, las tecnologías de análisis predictivo disponibles en el mercado permiten ofrecer a los profesionales una gestión de su servicio fluida y novedosa, que supera con creces las expectativas de los clientes. Todo ello gracias a una utilización más inteligente de las grandes cantidades de datos acumulados por las empresas de servicios sobre sus actividades de intervención y sobre sus clientes. En un futuro cercano, el análisis predictivo será una herramienta esencial e imprescindible para responder de manera satisfactoria y rápida a las exigencias de los clientes.

¿Cómo adaptar el análisis predictivo a la gestión de los servicios de campo?

Integrar una lógica de análisis predictivo en un proceso de gestión de los servicios de campo implica emprender un determinado número de acciones previas para que el proyecto tenga éxito.  

Convertirse al Big Data

En la era de la revolución digital, es posible recoger datos casi de todas partes. De este modo, los smartphones de los técnicos pueden recoger y transmitir datos sobre sus actividades y las órdenes de trabajo realizadas. Los equipos también pueden aportar información sobre su estado de funcionamiento y activar alertas en caso de fallo. Se trata de lo que denominamos objetos conectados o el Internet de las cosas. Todos los puntos de contacto con el cliente permiten recoger datos: centro de atención telefónica, portal web, servicio de correo electrónico, etc.   Las empresas de prestación de servicios de intervención técnica deben pasarse al Big Data e implantar las herramientas necesarias para recoger y centralizar todos esos datos en su sistema de información. Esta centralización les permitirá disponer de una visión a la vez global y detallada acerca de la evolución de sus actividades y los resultados logrados frente a sus clientes.  

Realizar un seguimiento de las métricas pertinentes para su gestión de las órdenes de trabajo

Hay que tener cuidado, ya que cuando nos vemos frente a un océano de datos, si no disponemos de buenos criterios de referencia, corremos el riesgo de ahogarnos. Podemos sentir enseguida que todos estos datos recopilados nos superan. Por eso es importante definir previamente una estrategia clara e inteligible, basada en la elección de determinadas métricas que hay que seguir, por considerarse pertinentes para la actividad de la empresa y la evaluación de sus resultados. No sirve de nada multiplicar los indicadores; conviene elegir los correctos.  

Anticiparse a los futuros resultados

Las tecnologías de análisis predictivo, como la inteligencia artificial y el machine learning permiten definir modelos estadísticos a partir de los históricos de datos sobre las órdenes de trabajo de los técnicos de campo, tanto en el caso del mantenimiento como de instalación de equipos.   Estos modelos estadísticos generan un análisis que permite predecir las tendencias futuras y anticiparse, por ejemplo, en relación con la gestión del stock de piezas de repuesto o la aparición de averías en un determinado tipo de equipo. Existen modelos de machine learning preconfigurados que son capaces de extraer más rápidamente información útil entre los datos analizados.   A modo de conclusión, las empresas de servicios deben prestar mucha atención a las nuevas tecnologías de análisis predictivo, puesto que pronto se convertirán en un elemento clave para poder seguir el ritmo en la carrera desenfrenada hacia un óptimo rendimiento.