חיסכון של 186 מיליון יורו: איך SAP הצליחה לצמצם עלויות תמיכה בעזרת AI
SAP חסכה 186 מיליון יורו בשנה באמצעות הטמעת מערכת חיפוש מבוססת AI של Coveo, שהפחיתה 1.6 מיליון פניות תמיכה. ההצלחה נבעה מפיילוט ממוקד בחטיבת Concur, תיעוד קפדני ותמיכה ניהולית בסיכונים. גישת החיפוש ההיברידית שילבה 4 שכבות טכנולוגיה ליצירת תשובות מדויקות ממאגרי הידע של החברה.
SAP מצמצמת עלויות תמיכה ב-186 מיליון יורו בשנה הודות ל-AI
בעוד חברות רבות מתקשות להוכיח ROI מפרויקטי AI, ענקית התוכנה SAP מספקת דוגמה מעשית להצלחה. באמצעות יישום מושכל של טכנולוגיות חיפוש מבוססות בינה מלאכותית, החברה הצליחה להפחית 1.6 מיליון פניות תמיכה ולחסוך 186 מיליון יורו בשנה בלבד.
הבעיה: עלויות תמיכה מנופחות
עם יותר מ-300 מיליון משתמשי ענן, SAP התמודדה עם עלות ממוצעת של 198 יורו לפניית תמיכה. מישל לואיס-מילר, ראש חוויית הדיגיטל ב-SAP, מסבירה: "לא הייתה לנו מערכת חיפוש מרכזית במערכת. לא הצלחנו לעמוד ביערי השירות העצמי ולא יכולנו למדוד ביעילות".
הפיילוט שהוכיח את הפוטנציאל
המהפך החל בחטיבת Concur של SAP (לניהול נסיעות והוצאות):
- 30% הפחתה בפניות תמיכה בתוך חצי שנה
- חיסכון מיידי של 8 מיליון יורו בשנה
- הטכנולוגיה של Coveo הניבה תשובות ישירות ממאגרי הידע של החברה
"כשהרצנו את הפיילוט ב-Concur, התוצאות הפתיעו אפילו אותנו", משתפת לואיס-מילר. "ראינו ירידה כה משמעותית בפניות, שנאלצנו לשנות את התקציב השנתי".
הקפיצה הגדולה: הטמעה ב-SAP for Me
לאחר ההצלחה בפיילוט, SAP הרחיבה את הפתרון לפלטפורמת 'SAP for Me' המרכזית. המורכבות הייתה גבוהה יותר עם:
- שילוב בין 14-20 מאגרי ידע שונים
- אוכלוסיית משתמשים מגוונת (מהנדסים מוסמכים עד בעלי עסקים קטנים)
אתגר לא צפוי: החברה הבחינה בתחילה בירידה פחות משמעותית, אך ניתוח מעמיק גילה כי המערכת הצליחה לפתור בעיות מורכבות שדרשו בעבר התערבות מומחים יקרה.
הטכנולוגיה מאחורי ההצלחה
SAP בחרה בגישת "חיפוש היברידי" המשלבת 4 שכבות AI:
- Lexical Search: חיפוש מילות מפתח קלאסי
- Semantic Search: הבנת הקשר והכוונה
- Machine Learning: למידה מדפוסי שימוש
- Generative AI: יצירת תשובות ישירות ממקורות המידע
שילוב הטכנולוגיות אפשר לחברה לספק תשובות מדויקות ומותאמות תוך הפחתת שגיאות הטיה האופייניות ל-Generative AI גרידא.
לקחים למעוניינים ליישם AI
- התחילו בבעיה מדידה - לא בטכנולוגיה
- בדקו איכות הידע שלכם לפני הטמעת פתרון חיפוש
- הרצינו פיילוט מבוקר
- קבלו תמיכה ניהולית ללקיחת סיכונים מחושבים
- תעדו כל התקדמות לדיווחי תאימות
מבט לעתיד: חווית לקוח פרואקטיבית
SAP כבר משתמשת בניתוח התנהגותי כדי לזהות משתמשים במצוקה ולהתערב בזמן אמת, לפני שהבעיה הופכת לפניית תמיכה רשמית. "אנו מזהים דפוסי חיפוש חריגים ומפנים לייעוץ בזמן אמת", מסבירה לואיס-מילר.
המספרים המדברים
- חיסכון 186 מיליון יורו בשנה
- 1.6 מיליון פניות תמיכה שנחסכו
- 11.2 מיליון מסמכים במערכת החיפוש
- 47 מקורות מידע משולבים
סיפור ההצלחה של SAP מוכיח שאסטרטגיית AI צרה וממוקדת יכולה להניב תוצאות גדולות - למי שמוכן להשקיע בתשתיות הידע ובמדידה מדויקת.
מקורות