蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
Aquant.ai近期发布了《2025年现场服务基准报告》，这份报告深入分析了现场服务行业面临的挑战和机遇，并特别强调了人工智能技术在服务专业人员中的应用如何重塑行业格局。报告指出，通过采用人工智能驱动的策略，如“左移方法”，可以显著降低成本、提高效率并增强客户满意度。报告中不仅提供了行业基准的关键绩效指标（KPIs），还详细讨论了如何通过AI技术解决服务请求漏斗的各个层面，从而缩小服务专业差距，并推动组织实现服务卓越。这份报告是一份宝贵的资源，为现场服务行业的领导者提供了清晰的路线图，帮助他们适应当前的挑战，并引领行业走向未来。
在2025年，现场服务行业正面临前所未有的挑战和机遇。客户期望不断上升，机器复杂性增加，同时，技术劳动力危机使得熟练劳动力缺口日益扩大。然而，人工智能技术，特别是针对服务专业人员的AI，正在重塑行业格局。
数据显示，33%的服务查询无需服务专业人员的帮助即可解决，14%的派工是不必要的。这意味着通过采用AI驱动的策略，如Shift Left Method，可以降低成本、提高效率并提升客户满意度。使用AI服务专业人员时，解决问题的分辨率时间比传统方法提高了39%。
AI技术使服务互动变得简单，33%的服务互动是简单的信息查询，可以通过更智能的工具自行解决，节省宝贵的时间和资源。这使得呼叫中心代理能够专注于复杂的故障排除，全面提升效率。
采用AI的公司在解决问题的时间上提高了39%，在准确性上提高了21%。这些结果转化为更快的问题解决、减少客户停机时间、减少错误——这些都是满足当今提高的服务需求的关键。
然而，低效率仍然存在。平均而言，14%的所有派工是不必要的，这意味着1/7的现场访问本可以通过更好的工具和流程避免。对于表现最好的公司来说，可避免派工率降至仅3%，使它们比底部20%的效率提高8倍。财务优势是明显的：即使远程解决率仅提高1%，也可以为组织每年节省110万美元。
Shift Left Method与AI服务专业人员配对时，是一个关键策略。通过更早地解决问题，组织可以减少资源压力，最小化停机时间，并更快、更有效地满足客户期望。这可以通过自助服务工具、远程诊断或增强的呼叫中心支持来实现。
这不仅仅是关于技术；这是关于转型。AI服务专业人员使服务组织能够跨其劳动力扩展专家知识，赋予客户、呼叫中心代理和技术人员解决更快、更有效的问题的能力。在这个过程中，它弥合了服务专业知识差距，确保服务团队即使在经验丰富的技术员退休时也能提供卓越的结果。
数据清晰地表明：现在适应意味着引领该领域进入未来。
未来准备就绪服务的路线图已经铺好。这份报告提供了可行的洞察，帮助你缩小这些差距并释放组织服务运营的全部潜力。以下是如何使用这些发现开始：
– 将你的KPI与行业最佳进行基准测试——了解关键指标，如可避免派工率、首次修复率、服务访问间隔时间和问题解决时间。
– 拥抱AI服务专业人员，看看它如何扩展专业知识、民主化知识并减轻你的劳动力负担。
– 关注效率——找到减少不必要的派工和提高你的服务团队生产力的方法，同时保持最高水平的客户满意度。
– 应对服务专业知识差距——投资于赋予每个技术员专家知识的工具，以便他们能够快速有效地解决复杂问题。
表现最好的组织通过采用AI服务专业人员和服务运营的改进，正在进一步领先于同行，实现更高效率和效果。这些领导者利用AI增强服务旅程的每个方面，从解决基本查询到解决复杂问题。
表现最好的组织展示了：
– 更高的首次修复率：表现最好的公司的首次修复率为87%，远高于底部20%组织的59%。这主要是由于更好的工具、培训和实时访问诊断数据。
– 更快的解决问题时间：平均而言，表现最好的公司在三天内解决问题，而表现最差的公司需要11天。更快的问题解决减少了停机时间并推动客户满意度。
– 服务访问次数更少：表现最好的公司实现了131天的服务访问间隔时间，而底部表现者仅为50天。通过AI驱动的工具主动和远程解决问题，最佳实践组织最小化中断，延长设备正常运行时间并降低运营成本。
– 可避免派工率更低：领先组织的可避免派工率仅为3%，而底部表现者为24%。平均而言，33%的服务互动是简单的信息查询，可以通过自助服务工具或更智能的呼叫中心流程解决，释放技术员专注于更复杂的问题。这种效率由AI诊断和远程故障排除工具提供动力，允许许多问题无需现场访问即可解决。
这些发现强调了AI服务专业人员的转型影响。通过解决服务请求漏斗的每个层面——从自我解决简单的信息查询到指导技术人员进行高级诊断——表现最好的组织正在降低成本、提高效率，并弥合服务专业知识差距。
服务专业知识差距的扩大仍然是一个关键挑战，因为经验丰富的技术人员退休，更少的新进入者拥有填补他们空缺的技能。表现最好的组织通过利用AI服务专业人员扩展所有技术人员的专家知识来解决这一问题，无论他们的技术水平如何。
表现最好的组织在服务成本方面显示出更多的一致性。平均而言，表现最好的组织的每个工作订单成本比中位数低23%，比底部表现者低34%。
如果整个劳动力都能以顶部20%的水平运作，服务成本可以降低多达23%。
表现不佳的组织中，顶部和底部表现者之间的成本差距可能高达180万美元。
展望未来，AI服务专业人员已成为一个强大的工具。它允许组织通过“Shift Left”策略更早地解决问题。这种策略减少了现场访问次数，并确保技术人员可以更有效地解决复杂问题，通过AI启用的、上下文的、专家指导。
现场服务的未来取决于拥抱AI驱动的解决方案和技术扩展专业知识。利用这些机会的组织可以期待更快的问题解决时间、降低成本和提高客户满意度。这份报告提供了可行的洞察，说明服务组织如何弥合专业知识差距并实现服务卓越。
Aquant收集并分析了来自157个服务组织的实时、匿名数据，包括OEM和服务部门以及第三方服务组织，涵盖制造业、医疗设备、商业印刷、工业机械、食品服务设备等。
超过2100万服务事件，涵盖650万资产
超过602,000名技术人员
近95亿美元的服务成本
每个公司平均3年的服务数据
现场服务的未来取决于拥抱AI驱动的解决方案和技术扩展专业知识。
服务基准跨越4个KPI
可避免派工率
这是什么？
可避免派工率是现场访问可以远程解决的百分比。这个指标突出了技术人员的行程不必要地频繁，强调了改进故障排除工具和培训呼叫中心人员的潜力，以便在没有现场访问的情况下解决问题。
平均而言，14%的派工是不必要的，这意味着1/7的现场访问本可以通过更好的故障排除工具和培训避免。这种低效率不仅增加了成本——它还造成了延误、增加了技术人员的工作量，并影响了客户满意度。优先考虑远程问题解决的组织，从呼叫中心开始，看到了全面的好处：
成本节省：减少不必要的派工，最小化旅行费用、劳动力成本和车辆磨损。
客户满意度：更快的问题解决，干扰更少，导致更快乐的客户。
技术人员生产力：熟练的技术员可以专注于复杂、高优先级的任务，而不是不必要的现场访问。
远程解决能力直接影响关键指标，如首次修复率、问题解决时间和服务访问间隔时间，使表现最好的公司能够始终超越竞争对手。
为什么它很重要
平均而言，14%的派工是不必要的，这意味着1/7的现场访问本可以通过更好的故障排除工具和培训避免。这种低效率不仅增加了成本——它还造成了延误、增加了技术人员的工作量，并影响了客户满意度。优先考虑远程问题解决的组织，从呼叫中心开始，看到了全面的好处：
成本节省：减少不必要的派工，最小化旅行费用、劳动力成本和车辆磨损。
客户满意度：更快的问题解决，干扰更少，导致更快乐的客户。
技术人员生产力：熟练的技术员可以专注于复杂、高优先级的任务，而不是不必要的现场访问。
远程解决能力直接影响关键指标，如首次修复率、问题解决时间和服务访问间隔时间，使表现最好的公司能够始终超越竞争对手。
25%
20%
15%
10%
5%
0%
%
24%
可避免派工率（百分比）
顶部20%的公司 中位数 所有公司 底部20%的组织
14%
3%
关键观察：
表现最好的公司比底部20%的效率高三倍，证明有了正确的工具和策略，可以实现显著的收益。
专业提示：
通过增强呼叫中心的能力来提高你的可避免派工率：
增强故障排除工具：为呼叫中心代理提供资源，以远程诊断和解决问题。
全面培训：发展代理的技术专长，增加首次呼叫解决率。
拥抱Shift Left策略：将更多问题解决能力转移到呼叫中心，减少现场访问的需要，最小化客户停机时间。
首次修复率
这是什么？
首次修复率显示技术人员在第一次尝试时解决问题的频率。在30天内测量此指标可以提供最准确的性能视图。较短或较长的时间框架——如5、10或90天——可能会扭曲结果，要么通过分离相关的问题过高估计成功，要么通过包括不相关、后来的问题过低估计它。30天的时间框架提供了一个平衡的视角，反映了准确的首次成功率，同时与客户满意度紧密对齐。
首次修复率（在30天内测量）
100
80
60
40
20
0
86% 75%
底部20%的组织
中位数 所有公司 顶部20%的公司
53 %
用先进的诊断和知识共享平台装备你的团队，以便在第一次访问时准确解决问题。这将减少后续访问的需要，提高效率，并显著提升客户满意度。
专业提示：
为了提高你的首次修复率，为技术人员提供更好的实时信息、工具和培训。用先进的诊断和知识共享平台装备你的团队，以便在第一次访问时准确解决问题。这将减少后续访问的需要，提高效率，并显著提升客户满意度。
团队角度：回顾技术人员的表现，发现谁需要额外的支持。关注问题最多或成本最高的工人。
服务角度
以上为节选样张，关注公众号【蝉鸣报告】回复领取PDF完整电子版（无广告）。
【蝉鸣报告】每日更新最新硬核报告，覆盖产业报告、全球化、经济报告、趋势等全领域。
