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EXCELENCIA OPERATIV

Súbete a la ola de la fiberización con un modelo operativo eficiente y escalable

Cómo los operadores de fibra podrían crear un modelo operativo ágil y escalable para ofrecer servicios con rapidez, sin perder de vista los costos

La fiberización profunda sigue siendo un objetivo estratégico para que los operadores globales de fibra satisfagan las demandas de consumo de datos. Según el Informe EY , el despliegue global de fibra se duplicará durante el año 2018-2026, liderado principalmente por 5G. Se espera que el mercado mundial de cables de fibra óptica alcance los 20.800 millones de dólares en 2026, con una tasa compuesta anual proyectada del 14,5% entre 2020 y 2026. Para aprovechar esta ola de fiberización, los operadores de fibra deben actuar rápidamente, vigilar los costos y verificar la precisión de los datos antes de tomar decisiones de planificación.

Los operadores de fibra deben repensar sus operaciones comerciales para superar los desafíos en su camino hacia la aceleración del despliegue de fibra. Los tres dominios clave de un operador de fibra y los desafíos asociados se enumeran a continuación:

  • Planificar y construir Objetivos de cobertura masivos, alto costo de construcción, escasez de mano de obra calificada
  • Entrega de servicios Tiempo de ciclo más largo, recorridos de clientes aislados y desconectados, visitas repetidas y retrabajos
  • Garantía de Servicio  Eficiencia Operacional debido a la falta de automatización y estandarización, enfoque reactivo en la gestión de la red

Los operadores de fibra deben construir un modelo operativo eficiente y escalable para superar todos los desafíos anteriores y lograr sus objetivos de fiberización de manera eficiente. A continuación, se presenta un enfoque probado de 4 pasos para construir un modelo operativo objetivo eficiente y escalable mediante la transformación de sus capacidades comerciales:

  • Paso 1: Realizar la diligencia debida y descubrir los recorridos de fibra tal como están
  • Paso 2: Capacidades de referencia mediante la evaluación de madurez de capacidades
  • Paso 3: Colaborar e identificar iniciativas de cambio
  • Paso 4: Planificar la implementación y definir una hoja de ruta

La implementación exitosa de estos pasos puede ayudar a los operadores de fibra a reducir sus gastos operativos en un 53 % (en solo 3 años) y crear una organización ágil y escalable.


Un modelo operativo ágil y escalable permitirá a los operadores de fibra alcanzar objetivos de fiberización de manera eficiente al transformar sus capacidades comerciales.

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NUBE 

Magia de la contenedorización

Modernice las aplicaciones .NET y ofrezca rápidamente nuevas funciones a sus clientes

La infraestructura de TI actual en la industria de la conectividad involucra a más del 70% de los servidores que utilizan el sistema operativo (SO) Windows, según Informe estadístico .La mayoría de las cargas de trabajo utilizadas en estos servidores Windows son aplicaciones heredadas basadas en .NET, que necesitan modernizarse urgentemente para volverse más flexibles, escalables y rentables. Pero existen algunos desafíos críticos que enfrentan los CIO y los tomadores de decisiones en tecnología, que se esfuerzan por modernizar estas aplicaciones heredadas basadas en .NET. Los desafíos incluyen:

  • Las versiones de .NET anteriores a Windows Server 2016 no admiten la contenedorización
  • Migrar aplicaciones .NET completamente a la nube es costoso
  • La falta de estrategias claras de migración de aplicaciones .NET genera muchos esfuerzos de reingeniería
  • Reescribir todas las aplicaciones .NET para la última versión de Windows es un proceso que requiere mucho tiempo

Para superar estos desafíos, los proveedores de servicios deben adoptar una estrategia de modernización bien definida, que incluya la contenedorización de las aplicaciones .NET y compartir cargas de trabajo en un entorno de nube híbrida. La contenedorización permite a los proveedores de servicios escalar sus aplicaciones .NET cuando sea necesario, sin limitaciones de tamaño ni de memoria. De hecho, el proceso de creación de contenedores comienza con las aplicaciones .NET que ya se están ejecutando en la empresa. Ayuda a crear un impacto inmediato al ahorrar tiempo de recodificación, reducir costos y limitar el riesgo de las operaciones. Además, los proveedores de servicios que quieran permanecer en las instalaciones o estar más cerca de su centro de datos también pueden beneficiarse de la contenedorización, utilizando herramientas de software como Google Kubernetes Engine On-premises (GKE on-premise) (en el local).

Palancas de transformación clave para contener y modernizar con éxito aplicaciones heredadas basadas en .NET

Sin duda, la contenedorización impulsará el futuro de la industria de la conectividad. Sin embargo, los proveedores de servicios deben estudiar en profundidad su caso de negocio y elegir el enfoque correcto a medida que se embarcan en su estrategia de contenedorización. Los proveedores de servicios también deben prestar la debida atención a la gestión del ciclo de vida de los contenedores y a su orquestación, lo que requiere una considerable capacidad y experiencia en gestión de contenedores.


La contenedorización permite a los proveedores de servicios escalar sus aplicaciones .NET cuando sea necesario, sin limitaciones de tamaño ni de memoria.

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Experiencia Digital del Cliente

Un plan para la implementación de la experiencia del cliente digital

Conviértase en una organización digital y ofrezca una experiencia superior más rápidamente a los clientes

Los proveedores de servicios en la industria de la conectividad han invertido mucho en herramientas y tecnologías para ayudarlos a comprender más profundamente a sus clientes y obtener las ventajas de una experiencia de cliente (CX) superior. En el pasado, cuando se ejecutaban bien, las inversiones en CX daban buenos resultados: retención y adquisición de clientes, aumento de las ventas y lealtad. Pero el mundo ha cambiado. La forma en que interactuamos con las marcas ha evolucionado y también la experiencia del cliente. Sin embargo, a medida que los proveedores de servicios se esfuerzan por formar una imagen más completa de las preferencias y comportamientos de los clientes, continúan luchando con desafíos organizacionales y tecnológicos inherentes, que incluyen desafíos organizacionales y culturales, falta de madurez digital, falta de hiperpersonalización y una creciente complejidad empresarial.

Para superar estos desafíos, los proveedores de servicios deben digitalizar todo su panorama de CX evolucionando de un operador multicanal y de múltiple apilamiento, a un operador digital unificado. Esto puede lograrse potenciando a las personas y los procesos con un enfoque basado en el dominio, pasando a un único repositorio, automatizando al máximo el proceso de desarrollo con CI/CD e implantando la estructura de la plataforma de experiencia digital. Con el tiempo, la implementación digital de CX permitirá a los proveedores de servicios convertirse en una organización digital y llevar al mercado experiencias superiores de los clientes más rápidamente.


los proveedores de servicios deben digitalizar todo su panorama de CX evolucionando de un operador multicanal y de múltiple apilamiento, a un operador digital unificado.

Áreas clave de enfoque de transformación para ofrecer una CX digital superior en múltiples canales

En este momento, estamos al borde de un renacimiento de la experiencia. CX no va a desaparecer, pero su propuesta de valor se está estancando porque muchos de sus fundamentos ahora son comunes y ya no son suficientes para la diferenciación y el crecimiento. Este renacimiento está impulsando a los proveedores de servicios a ir más allá de la filosofía CX y reinventar todo su negocio a través de la lente de la experiencia. Por lo tanto, es fundamental que cada proveedor de servicios desarrolle capacidades digitales para ofrecer experiencias excepcionales a sus clientes.

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Experiencia Digital del Cliente

Acelerar el cambio hacia los canales digitales

Migre a sus clientes a pagos digitales utilizando AI/ML

Los clientes de todo el mundo interactúan con los proveedores de servicios para diversos casos de uso, como pagos, tiques de problemas, solicitudes de servicios y consultas de facturación. Sin embargo, un porcentaje mayor de estas interacciones todavía se produce a través de canales tradicionales y a los proveedores de servicios les resulta difícil trasladar a sus clientes a los canales digitales. De acuerdo con McKinsey, “Solo el 16% de las empresas ve que su transformación digital tiene éxito, y una de las principales razones de ese fracaso puede atribuirse a la baja tasa de adopción digital”. A continuación, se enumeran algunos de los principales desafíos que enfrentan los proveedores de servicios para mejorar la adopción digital de sus clientes:

  • Falta de mecanismos para dirigirse al conjunto adecuado de clientes.
  • Dificultad para migrar y adaptarse a los canales digitales debido a procesos complejos y desactualizados
  • No hay visibilidad de extremo a extremo de la adopción digital

Para superar estos desafíos y mejorar la tasa de adopción digital y la experiencia del cliente, Prodapt recomienda a los proveedores de servicios en la industria de la conectividad aprovechar un enfoque basado en AI/ML. McKinsey Las respuestas a las encuestas de consumidores indican que el interés en los pagos digitales continúa creciendo y esta información detalla cómo aprovechar un enfoque basado en IA/ML para hacer que los clientes pasen a los pagos digitales.


De acuerdo a McKinsey “Solo el 16% de las empresas ve que su transformación digital tiene éxito, y una de las principales razones de ese fracaso puede atribuirse a la baja tasa de adopción digital”.

Fig: Aproveche el enfoque basado en IA/ML para mejorar la tasa de adopción digital en los pagos

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EXCELENCIA OPERATIV

Reducir la brecha entre demanda y capacidad

Aproveche la planificación de capacidad basada en IA para modernizar los servicios de campo

La mayoría de los proveedores de servicios enfrentan desafíos a la hora de planificar y asignar técnicos de campo en función de la demanda frente a la capacidad. De acuerdo con Gartner, “Equilibrar los recursos disponibles con la demanda de esos recursos es esencial para completar con éxito la iniciativa”. Una planificación de capacidad ineficiente a menudo conduce a un exceso o una falta de personal de técnicos de campo. Esto provoca además problemas de pedidos y clientes insatisfechos. Las fuentes más comunes de disfunción son:

  • Falta de disponibilidad de herramientas para estimar la capacidad en tiempo real
  • Falta de estrategia para identificar los factores clave que influyen en el proceso de planificación de capacidades.
  • Falta de mecanismos para asignar el técnico adecuado para el servicio adecuado
  • No hay visibilidad de extremo a extremo de la capacidad de servicio de campo


De acuerdo con Gartner, “Equilibrar los recursos disponibles con la demanda de esos recursos es esencial para completar con éxito la iniciativa ”.

Para superar estos desafíos y manejar los diversos datos de campo, los proveedores de servicios en la industria de la conectividad deben avanzar hacia una planificación de capacidad inteligente , que ayude en el mapeo en tiempo real de los despachos y el uso óptimo de los recursos. Aprovechar una estructura de planificación de capacidad impulsado por IA ayuda a los proveedores de servicios a reducir el desperdicio de recursos en un 20 % y mejorar la eficacia de la respuesta del servicio y la satisfacción del cliente. Con el tiempo, la IA empresarial puede mejorar la predicción de las horas de trabajo de los técnicos de campo al considerar factores clave como el clima, la temporada y los datos de mantenimiento.

Fig: Aproveche la estructura de planificación de capacidad impulsado por IA para la gestión de recursos tecnológicos de campo en tiempo real

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EXCELENCIA OPERATIV

Receta para gestionar la fuerza laboral digital de forma eficaz

Cree un modelo integral de gobernanza de RPA Bot para reducir los problemas operativos, mejorar el rendimiento de los bots y escalar los programas de automatización.

Los proveedores de servicios ahora se están sumando a la ola de la automatización. Los robots de software pueden realizar fácilmente tareas manuales dolorosas, que han agobiado al personal durante años. Sin embargo, en el proceso de incorporación de la fuerza laboral digital, la mayoría de los proveedores de servicios no han logrado establecer una gobernanza sólida y unificada. En una encuesta realizada por Forrester Consulting, el 69 % de los encuestados dijeron que enfrentan dificultades para administrar las reglas que guían el comportamiento de los bots y el 61 % respondió que el control y las operaciones de los bots RPA son inmaduros.

La falta de una gobernanza unificada de la fuerza laboral digital afecta significativamente a diferentes usuarios, como el Centro de Excelencia (COE) de RPA, los propietarios de unidades de negocios, el soporte de producción y el equipo de operaciones. Estos usuarios enfrentan desafíos como administrar la licencia de los bots y las credenciales de las aplicaciones, orquestar los bots en todas las plataformas y analizar el rendimiento de los bots en tiempo real y su utilización. También carecen de alertas en tiempo real sobre fallas y pronósticos de procesos, lo que a menudo lleva a que no se cumpla el SLA para entregas críticas.

Los proveedores de servicios deben establecer un modelo de gobernanza de bots RPA eficaz centrándose en áreas clave. Algunos de ellos se enumeran a continuación:

  • Sala de control visual integrada: proporciona un alto nivel de colaboración y transparencia mientras gestiona bots en todos los procesos y plataformas. Esto ayuda a encontrar la causa raíz de los bots que no funcionan.
  • Pronóstico de entrega y mecanismo de alerta de entrada: ayuda a visualizar métricas clave en tiempo real para cumplir con los SLA
  • Gestión automatizada de credenciales de aplicaciones y seguimiento de licencias de bots: evita la interrupción de la producción al evitar problemas de bloqueo de cuentas y caducidad de licencias.

La gobernanza de la fuerza laboral digital se está convirtiendo en un desafío constante al adoptar la robótica y la automatización cognitiva. Un informe de Forrester Consulting muestra que el 70% de los proveedores de servicios luchan con problemas de escalabilidad y rendimiento de BOT.

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EXCELENCIA OPERATIV

Creación de una fuerza laboral de campo inteligente con una guía en video basada en IA

Aproveche la IA de vídeo para mejorar la eficiencia de los ingenieros de campo, reducir las visitas al sitio y acelerar el tiempo del ciclo de instalación a puesta en marcha en 3 veces.

Las ineficiencias en los servicios de campo son las que más contribuyen al gasto de capital de los proveedores de servicios. Una de las principales razones de la ineficiencia del servicio de campo son las visitas repetidas al sitio o el retrabajo, lo que genera un aumento de 5 veces en el costo de reparación y retrasos en el tiempo de entrega del pedido.

En el caso de los estudios de campo, los datos muestran que entre el 40% y el 60% de los pedidos de instalación requieren un estudio del sitio, de los cuales el 18% requiere estudios repetidos. El estudio de los sitios se realiza manualmente, lo que requiere la captura manual de datos y auditorías físicas que generan errores y datos incompletos. Por lo tanto, el proceso requiere mucho tiempo.

Para superar estos desafíos, los proveedores de servicios deben aprovechar el poder de la video inteligencia. Una estructura de video inteligencia impulsado por IA puede crear una fuerza laboral de campo inteligente. El encuestador captura un vídeo y le da voz, utilizando un guion gráfico guiado. La estructura captura automáticamente los detalles y envía alertas si faltan detalles. Se envía una encuesta con 100% de detalles y puede ser un punto de referencia para detalles específicos o cambios futuros. Esto conduce a una aceleración 3 veces mayor en el tiempo de instalación y a una mejor experiencia del cliente.


Permita que los ingenieros de campo con dispositivos impulsados ​​por IA mejoren el trabajo de campo “ correcto a la primera ” y mejoren la experiencia del cliente mediante la reducción del “ tiempo de resolución ”

Los tres componentes principales de esta estructura son:

  • Guía de vídeo asistida por IA: proporciona un guion gráfico estructurado y guiado para que los ingenieros de campo capturen los datos sin esfuerzo.
  • Motor de recomendaciones: permite acciones guiadas para varias partes interesadas del negocio. Ofrece recomendaciones basadas en IA y visibilidad en tiempo real de los trabajos a supervisores, auditores e ingenieros de campo.
  • Paneles de control inteligentes: proporciona visibilidad de extremo a extremo de los trabajos que impulsan acciones más inteligentes para la gestión y la empresa en su conjunto.
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EXCELENCIA OPERATIV

Mejorando la eficiencia de su fuerza laboral de servicio de campo

Aproveche el aprendizaje automático para eliminar los despachos ciegos y mejorar la tasa de reparación por primera vez (FTFR)

Los técnicos de campo son la cara de su organización de servicios y es imperativo equiparlos con las herramientas y el conocimiento adecuados para afrontar cualquier desafío de campo. Con una gestión eficiente y el empoderamiento de los técnicos, su organización puede ofrecer servicios rápidos, eficaces y eficientes a los clientes.

Una empresa debe lograr un equilibrio entre la velocidad y la precisión de las solicitudes de los clientes en el sitio para aumentar la productividad de los técnicos y mejorar la satisfacción del cliente. Pero, en realidad, los técnicos frecuentemente no pueden resolver los problemas de los clientes a tiempo y se ven obligados a realizar múltiples viajes a la ubicación del cliente debido a ineficiencias en el proceso. Por lo tanto, en lugar de atender a nuevos clientes u optimizar las relaciones con los clientes actuales, los técnicos invierten tiempo y recursos valiosos en actividades que no generan ingresos.

Hoy en día, el 70 % de los técnicos de campo visitan los sitios sin información previa sobre la naturaleza del problema, su ubicación y recomendaciones de solución. Conduce a envíos repetidos, mayor tiempo de resolución y una alta rotación de clientes.

La digitalización es la piedra angular del éxito de una organización de servicios moderna. Adopte la ‘Estructura de servicios de campo impulsado por IA’ para optimizar los servicios de campo y aumentar la productividad de los técnicos. La estructura abarca tres componentes vitales para lograr una tasa de reparación por primera vez (FTFR) más alta y reducir el tiempo medio de resolución (MTTR):

  • Clasificador de ubicación de fallas – predice la ubicación de la falla y envía notificaciones por correo electrónico/SMS a través de la aplicación móvil a los técnicos
  • Motor de recomendación– sugiere acciones guiadas y los siguientes mejores pasos de resolución para mejorar la eficiencia de los técnicos.
  • Panel de técnico -proporciona una vista integral de todos los despachos e información útil para los técnicos.


El 70% de los técnicos de campo visitan los sitios sin información previa sobre el problema, lo que genera despachos repetidos, un tiempo de resolución más largo y una alta rotación de clientes.

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EXCELENCIA OPERATIV

Combinando el poder de RPA e IA para mantener intacta la experiencia del cliente durante cortes de red

Aproveche la RPA y la IA para crear e implementar una estructura conversacional bidireccional proactivo para reducir los gastos operativos, aumentar la productividad de los agentes y mejorar el NPS.

Según estadísticas recientes, el 30% de las llamadas al centro de contacto de los proveedores de servicios están relacionadas con cortes de red. Su incapacidad para predecir estas interrupciones a tiempo y proporcionar información previa a los clientes genera picos de llamadas al centro de contacto, insatisfacción del cliente y una puntuación NPS baja. Esto también aumenta los gastos operativos de los centros de contacto y puede provocar una pérdida de reputación para los proveedores de servicios.

Para superar estos desafíos y mejorar NPS, los proveedores de servicios deben crear una plataforma inteligente central capaz de orquestar una conversación fluida entre los centros de contacto y los clientes. Esto se establece mediante la implementación de una “Estructura conversacional bidireccional”. Los pasos involucrados son:

  • Paso 1: Identificación automática de la información de interrupciones
    Cree un proceso estandarizado para identificar interrupciones relevantes en los sistemas de monitoreo de la red. Intégrelos con un panel de monitoreo de interrupciones para que BOT extraiga automáticamente las interrupciones y las almacene en una base de datos central.
  • Paso 2: Programar notificación
    Realice una validación automatizada y una programación inteligente para enviar notificaciones proactivas a los clientes afectados en una estructura bien organizada.
  • Paso 3: Notificar e interactuar con los clientes mediante un BOT de IA conversacional.
    Envíe notificaciones proactivas y, si el cliente tiene consultas adicionales, el bot puede entablar una conversación utilizando la IA conversacional.


Conversational AI Bot  (Bot de IA conversacional) organiza la comunicación bidireccional y brinda una experiencia perfecta al cliente durante cortes comunes de la red.

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Experiencia Digital del Cliente

Automatización inteligente: combinación de RPA e IA para brindar una experiencia agradable al cliente

La automatización robótica de procesos (RPA) en la industria de la conectividad se ha aprovechado principalmente para la automatización de procesos backend. Pero al integrar RPA con inteligencia artificial (IA), los proveedores de servicios pueden ampliar sus horizontes a iniciativas digitales de atención al cliente. La implementación de una plataforma RPA habilitada para IA ayudaría a los proveedores de servicios a brindar experiencias agradables a millones de clientes.

El siguiente vídeo muestra cómo cualquier proveedor de servicios puede integrar el procesamiento del lenguaje natural, asistentes virtuales y herramientas de diagnóstico con soluciones RPA para brindar atención al cliente digital omnicanal. Los beneficios de la automatización inteligente incluyen una reducción del 50-60% en las visitas a la tienda, un aumento del 10-15% en NPS y ahorros de costos en millones.


La plataforma RPA habilitada para IA ayudará a los proveedores de servicios a brindar experiencias agradables a millones de clientes.

Contenido original-Información del Video: Brindar una experiencia agradable al cliente mediante la automatización robótica de procesos y la atención digital habilitadas para IA.