| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 678.67 KB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
This thesis examines the role of artificial intelligence (AI) and digital ecosystems (DEs) in shaping the future of the automotive aftersales domain. This research addresses a gap in the existing literature, which has predominantly focused on broader digital transformation trends, thereby leaving the specific implications for aftersales services underexplored. By employing a qualitative approach based on 11 semi-structured interviews with experts from the automotive and consulting sectors, the study identifies key use cases for AI and DE integration, including personalized customer experiences, AI-driven customer support chatbots, and predictive maintenance. Additionally, it explores the strategic role of aftersales DEs in enhancing the competitiveness of original equipment manufacturers (OEMs) by improving customer relationships, leveraging external skills and knowledge, and establishing entry barriers. Furthermore, the research identifies significant challenges in the integration process, including the harmonization of technology, data management and regulatory compliance. The study concludes with lessons learned for OEMs, emphasizing the importance of a holistic approach, workforce education and the need to balance technological innovation with humancentric strategies. Overall, the findings contribute both to the academic discourse and provide actionable recommendations for industry practitioners aiming to leverage AI and DEs in the rapidly evolving automotive aftersales sector.
Esta tese analisa o papel da inteligência artificial (IA) e dos ecossistemas digitais (DEs) na definição do futuro do domínio do pós-venda automóvel. Esta investigação aborda uma lacuna na literatura existente, que se tem centrado predominantemente em tendências mais amplas de transformação digital, deixando assim subexploradas as implicações específicas para os serviços de pós-venda. Ao empregar uma abordagem qualitativa baseada em 11 entrevistas semi-estruturadas com especialistas dos sectores automóvel e de consultoria, o estudo identifica os principais casos de utilização para a integração da IA e da DE, incluindo experiências personalizadas do cliente, chatbots de apoio ao cliente orientados para a IA e manutenção preditiva. Além disso, explora o papel estratégico dos DEs de pós-venda no aumento da competitividade dos fabricantes de equipamentos originais (OEMs), melhorando o relacionamento com o cliente, alavancando habilidades e conhecimentos externos e estabelecendo barreiras de entrada. Além disso, a investigação identifica desafios significativos no processo de integração, incluindo a harmonização da tecnologia, a gestão de dados e a conformidade regulamentar. O estudo conclui com as lições aprendidas para os OEM, salientando a importância de uma abordagem holística, a formação da força de trabalho e a necessidade de equilibrar a inovação tecnológica com estratégias centradas no ser humano. No geral, os resultados contribuem tanto para o discurso académico como fornecem recomendações práticas para os profissionais da indústria que pretendem alavancar a IA e os DEs no sector pós-venda automóvel em rápida evolução.
Esta tese analisa o papel da inteligência artificial (IA) e dos ecossistemas digitais (DEs) na definição do futuro do domínio do pós-venda automóvel. Esta investigação aborda uma lacuna na literatura existente, que se tem centrado predominantemente em tendências mais amplas de transformação digital, deixando assim subexploradas as implicações específicas para os serviços de pós-venda. Ao empregar uma abordagem qualitativa baseada em 11 entrevistas semi-estruturadas com especialistas dos sectores automóvel e de consultoria, o estudo identifica os principais casos de utilização para a integração da IA e da DE, incluindo experiências personalizadas do cliente, chatbots de apoio ao cliente orientados para a IA e manutenção preditiva. Além disso, explora o papel estratégico dos DEs de pós-venda no aumento da competitividade dos fabricantes de equipamentos originais (OEMs), melhorando o relacionamento com o cliente, alavancando habilidades e conhecimentos externos e estabelecendo barreiras de entrada. Além disso, a investigação identifica desafios significativos no processo de integração, incluindo a harmonização da tecnologia, a gestão de dados e a conformidade regulamentar. O estudo conclui com as lições aprendidas para os OEM, salientando a importância de uma abordagem holística, a formação da força de trabalho e a necessidade de equilibrar a inovação tecnológica com estratégias centradas no ser humano. No geral, os resultados contribuem tanto para o discurso académico como fornecem recomendações práticas para os profissionais da indústria que pretendem alavancar a IA e os DEs no sector pós-venda automóvel em rápida evolução.
Description
Keywords
Automotive industry Aftersales Artificial intelligence AI Digital ecosystems OEM Customer experience Technology Indústria automóvel Pós-venda Inteligência artificial IA Ecossistemas digitais Experiência do cliente Tecnologia