Análisis de datos: ¿Qué es y cómo usarlo en su empresa field service?

En la industria de servicios en campo enfrentan desafíos únicos en la gestión de sus operaciones y la prestación de servicios de calidad a los clientes. Estos desafíos pueden ir desde la optimización de la asignación de recursos para garantizar intervenciones oportunas y eficientes en campo. Una solución que puede beneficiar mucho a estas empresas es el análisis de datos. 

En este blog explicaremos qué implica el análisis de datos y cómo se puede aprovechar para mejorar la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente en las empresas de servicios en campo.

🔧 Lea más sobre migración de datos: que es, como hacerlo y ejemplos prácticos

Qué es análisis de datos en field service?

El análisis de datos es el proceso de inspección, limpieza, transformación y modelado de datos para descubrir información útil, sacar conclusiones y apoyar la toma de decisiones.

🛠️ 3 ejemplos de toma de decisiones para su empresa

En el contexto de las empresas prestadoras de servicios en campo, el análisis de datos implica examinar los datos generados durante las operaciones en el campo para obtener información práctica que pueda optimizar los procesos y mejorar el rendimiento.

En la industria field service, el análisis de datos desempeña un papel fundamental en la gestión de las operaciones. Al aprovechar la adopción de decisiones basadas en datos, las empresas pueden mejorar la asignación de recursos, mejorar la planificación de las rutas, y reducir al mínimo las horas de inactividad.

🛠️ Qué es y cómo hácer la planificación de rutas

Además, analizar datos puede ayudar a las empresas a identificar patrones o tendencias que puedan utilizarse para mejorar la satisfacción y la lealtad del cliente.

Tipos de datos y fuentes para las empresas de field service

Las compañías de servicios de campo generan diversos tipos de datos de diferentes fuentes. Algunos tipos de datos comunes incluyen:

• Datos de ubicación: Coordenadas GPS, direcciones e información geoespacial.
• Datos de solicitud de servicio: Información del cliente, historial de servicios y detalles de emisión.
• Datos de rendimiento: Tiempo de intervención, tasas de terminación y productividad de los técnicos.
• Datos del equipo: Lecturas de sensores, historial de mantenimiento e informes de fallas.

Las fuentes de estos datos pueden variar, desde dispositivos móviles y sensores instalados en equipos hasta sistemas de gestión de servicios y bases de datos de clientes. Las compañías de servicios necesitan identificar y recopilar datos pertinentes de estas fuentes para impulsar su análisis.

Herramientas y tecnologías para el análisis de datos en campo

Hay una gran variedad de herramientas y tecnologías disponibles para analizar datos en las empresas de servicios de campo. Estos incluyen:

• Herramientas de visualización de datos: Software que puede mostrar datos en forma de gráficos, gráficos, mapas y paneles para proporcionar una representación visual de las ideas.
• Análisis predictivo: Técnicas que utilizan datos históricos para prever eventos futuros, tales como predecir fallo del equipo o estimar los tiempos de terminación.
• Aprendizaje automático: Algoritmos que pueden analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y hacer predicciones o decisiones sin intervención humana.
• Internet de las cosas (IoT): Redes de sensores y dispositivos conectados que recopilan y transmiten datos para el análisis, permitiendo el monitoreo y la automatización en tiempo real.
• Software de gestión de equipos en campo: Las soluciones de análisis de datos, como Auvo, suelen recopilar datos relevantes como gestionar a un equipo en campo, registros de los servicios realizados, medir la eficiencia del equipo, realizar informes de visitas técnicas, y más. Estos datos pueden incluir información sobre activos, rutas de servicio, tiempos de llegada, órdenes de trabajo, y más.

Mediante la utilización de estas herramientas y tecnologías, las empresas de servicios de campo pueden procesar grandes cantidades de datos, obtener información valiosa y tomar decisiones informadas para optimizar sus operaciones. A medida que la tecnología siga evolucionando, el análisis de datos desempeñará un papel cada vez más vital en la configuración del futuro de las empresas de servicios en campo.