2020년 필드 서비스를 형성할 4가지 예측
필드 서비스의 진화와 미래
필드 서비스는 최근 몇 년간 엄청나게 진화했으며, 기술과 고객 기대는 똑같이 빠르게 계속 발전할 것입니다.
20년 전 필드 서비스는 고장 수리(break-fix) 중심이었을지 모르지만, 지금은 고객에게 더 만족스럽고 서비스 제공자에게 더 수익성 있는 장기 계약적 합의로 향하고 있습니다.
변혁적 기술은 필드 서비스 조직을 고객과 더 끈끈하고 친밀하게 만들면서 더 많은 가치를 창출하는 완전히 새로운 수익 모델을 가능하게 합니다. 선도적 서비스 조직이 어떻게 적응하고 있는지 4가지 예측을 소개합니다.
1. 성과 기반 서비스의 본격화
연간 유지보수 계약을 판매하는 기업이 늘어날 것입니다. 이 계약은 필드 서비스 조직에 예측 가능한 매출과 수요를 주고 높은 마진을 제공하므로 매력적입니다.
수십 년간 제품 중심 기업은 판매하는 것을 서비스화(servitizing)하는 방향으로 전환해 왔습니다. 첫 단계는 보증 추가와 애프터마켓 부품 제공이었습니다. 그다음은 반응형 필드 서비스나 데포 수리였습니다. 2018년 IFS 데이터에 따르면 제조사의 62%가 이미 어떤 형태의 애프터마켓 수익을 추구하고 있었습니다. 하지만 이제 제조사들은 더 진보된 애프터마켓 서비스를 도입 중이며, 응답자의 16%가 구체적 서비스수준협약(SLA)을 가진 유지보수 계약을 제공합니다.
현대 고객은 더 나은 서비스 경험뿐만 아니라 총체적 결과를 요구합니다. 특정 문제가 해결되는 것뿐만 아니라 긍정적 느낌을 남기길 기대합니다. 기술은 이 변화를 구현하는 메커니즘이지만, 인적 요소도 간과해선 안 됩니다.
서비스 계약에 관여하는 제조사 비중이 2018년 16%에서 2020년 25~30%로 상승할 것으로 예측합니다.
서비스화 전환은 대부분 제품 판매 위에 부가가치 수익을 더해줄 것입니다. 소비자에게 매력적인 경우 제품이 완전히 서비스화되어 최종 사용자가 실시간으로 포착되는 사용량 기준 요금 등을 지불하게 될 수도 있습니다. 2018년 IFS 데이터에서 완전 서비스화된 제조사는 4%에 불과했으며, 의료기기, 금속 가공, 석유가스 업계 기업들이 포함됩니다.
기업 리스크를 벤더에게 전가하려는 고객에게 서비스화는 매력적 구매 방식이 될 것입니다. 하지만 이런 계약에서 실제 이익을 실현하는 것은 상당한 관리·엔터프라이즈 소프트웨어 문제를 안고 있습니다. 서비스 계약 판매 시 기업은 수년간 이익도 손실도 날 수 있는 계약 이행을 약속합니다. 임원들은 경쟁력 있는 견적을 최소 리스크로 내기 위해 적절한 왓이프(what-if) 시나리오 계획 역량을 갖춰야 합니다.
기업은 데이터를 전략적 도구로 전환해 서비스 판매를 촉진하면서 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 이 전환 성공을 위해 몇 가지 기반 기술을 갖춰야 합니다. IFS와 필드 서비스의 미래가 전략을 위한 성장의 빌 폴락(Bill Pollock)과 함께 최근 실시한 연구에 따르면, 성과 기반 서비스 운영은 서비스 관리 플랫폼, ERP, 예측 정비, 특히 IoT를 기반으로 합니다.
응답자 절반 이상이 핵심 서비스 트랜잭션 비즈니스를 처리하는 어떤 유형의 엔터프라이즈 기록 시스템을 운영 중입니다. 54%가 '전용 서비스 관리 플랫폼'(FSM 또는 EAM, ERP 바로 앞 50.8%)에서 서비스 비즈니스를 운영합니다. 조사에서 47.6%가 예측 정비 소프트웨어를, 42.8%가 IoT 데이터를 활용합니다.
이러한 도구가 갖춰진 상태에서 완전 서비스화 강조가 증가할 것으로 예측하며, 2020년 구독 또는 사용량 기반 제품 판매 제조사 비중이 2018년 4%에서 10%를 넘을 것으로 전망합니다.
2. 디지털 전환: 쉬워지기 전에 더 어려워진다
사람들은 '디지털 전환'이라는 용어로 수많은 기술을 팔지만, 우리는 살 수 있는 기술이 아닌 근본적으로 다른 비즈니스 방식과 씨름하고 있습니다. 진실은 제대로 하려면 서비스 조직에 복잡한 여정이 필요하며, 사일로 운영, 레거시 도구, 구식 비즈니스 프로세스에서 출발한다는 것입니다. 이 변화를 둘러싼 변화관리 장애물은 많습니다. 경쟁이 비즈니스를 추월해도 옛 방식이 편안하게 느껴질 수 있습니다.
지금까지는 변혁적 기술이 가장자리에서 롤아웃되는 것을 봤습니다. IoT로 현장 기술자 위치를 추적합니다. AI로 스케줄링합니다. AI 챗봇이 온라인 문의를 처리할 수 있습니다. 재고 관리 프로세스에 AI 기능이 있을 수 있습니다. AI와 IoT를 활용한 포인트 솔루션은 계속될 것입니다. 하지만 다음 단계는 AI를 특히 프론트 오피스와 관리 프로세스에 도입하는 것입니다.
가트너 '2020년 주요 예측' 보고서에 따르면: "2021년까지 디지털 전환 이니셔티브는 대기업에 평균 예상보다 2배 시간과 2배 비용이 소요될 것이다. 대형 조직은 기술 현대화 난제와 운영 상호의존 단순화 비용을 인식하며 디지털 혁신에 고전할 것이다. 반면 작고 민첩한 조직은 대형 조직이 즉각적 혜택을 못 누리는 사이 퍼스트 무버 기회가 될 것이다."
디지털 사진 앞의 코닥, 서비스화·다운로드 가능 미디어 앞의 블록버스터 비디오처럼 필요하게 변화하지 못한 기업들로 역사는 가득합니다. 오늘 우리는 선도적 서비스 조직의 창끝에 파괴적 기술이 내장된 지점에 있습니다. IoT 센서가 상태기반 정비 정보를 수집하거나, AI 알고리즘이 끊임없이 변하는 조건 기반으로 실시간 필드 서비스 스케줄을 조정합니다.
2020년엔 더 많은 기업이 고객·서비스 대면 환경에 이런 파괴적 기술을 도입할 것입니다. 하지만 엔터프라이즈 소프트웨어 벤더가 서비스 재무, 재고 관리, 왓이프 시나리오 계획, 고객 상호작용 같은 프론트 오피스 영역에서 AI 주도 자동화를 더 진전시킬 것이라 믿습니다. 상용 오프더셸프 솔루션 일부로 AI를 도입하는 이들이 독자 접근법 취하는 이들을 이길 것입니다.
3. IoT 성숙과 데이터 홍수
자산, 운전자, 부품에 어느 정도 원격 연결성을 갖춘 조직이 늘어나면서 IoT는 이제 주류가 되었습니다. 우리는 대량 데이터를 수집할 수 있고 이제 분석을 개발·적용할 수 있습니다.
전략을 위한 성장과 함께 실시한 연구에서 전 산업 전반 구현 관심 최대 영역은 예측·처방 정비였습니다. 연결된 자산은 이야기의 시작이지 목적지가 아닙니다. 고객들은 데이터 수집과 축적이 목적이 되면 '쓰레기 넣으면 쓰레기 나온다'는 옛 격언이 적용됨을 깨닫기 시작했습니다.
좋은 예가 다국적 통신사 텔레포니카(Telefonica)입니다. 자산(자판기 등)에서 데이터 수집하는 스마트 기술 제공업체입니다. 데이터는 기존 분석에 입력돼 의사결정 지원에 쓰입니다. 분석 힘이 상당해 고객 프라이버시와 데이터 권리 존중 보장도 중요해집니다. 구글은 2019년 핏빗 인수 후 사용자 데이터 활용·수익화 우려로 논란에 휩싸였습니다.
2020년 동안 기업들은 추가 데이터 수집 방법보다 이미 수집한 데이터를 가치 있게 활용하는 데 더 집중할 것으로 예측합니다.
4. AI와 인간 경험의 균형
첨단 AI가 서비스 조직에 더 널리 도입되면서 기업은 고객과 이해관계자가 갈망하는 인간 접촉과 AI 효율성 사이의 균형을 모색할 것입니다. 한편으로 더 많은 AI 사용은 비용 절감뿐 아니라 노동력 부족 분야에서 자원 활용을 개선합니다. AI는 특정 결과물 달성을 더 잘하고, 많은 반복 업무를 자동화해야 합니다. 이는 직원을 더 고객 대면 업무로 자유롭게 할까요?
다양한 서비스 현장에서 이는 이미 AI가 해낸 일입니다. AI 기반 스케줄 최적화로 단일 디스패처가 더 많은 필드 서비스 기술자 지원, 예외 관리, 고객이 인간 접촉 필요할 때 더 많은 시간 할애가 가능해집니다.
필드 서비스 온라인 기사에서 서비스 인텔리전스 벤더 아콴트(Aquant)는 포춘(Fortune)의 2016년 경고(일자리 48%가 AI와 로봇에 잃을 것)를 인용했습니다. 동시에 진정한 미래는 사람과 AI 하이브리드에 있다고 말했습니다. 딜로이트 '스마트 필드 서비스: 고객, 자산, 직원 연결' 보고서에서 지적했듯 "디지털 세상에서 감정적 연결이 만족스러운 경험과 고객을 기쁘게 하고 강력한 장기 고객 관계를 구축하는 경험의 차이를 만듭니다."
우리의 과제는 이제 인간 접촉을 배제하지 않으면서 원활하고 만족스러운 자동화 프로세스를 비즈니스에 엔지니어링하는 데 AI를 사용하는 것입니다.
사라 니카스트로(Sarah Nicastro)는 IFS의 필드 서비스 에반젤리스트입니다.