Benvenuta Dory, l’assistente automatica di LloydsFarmacia!

Un chatbot perfetto per il settore medico e farmaceutico

Chi è Lloyds Farmacia

ADMENTA Italia S.p.A. è la holding italiana della società tedesca McKesson Europe, leader a livello europeo della distribuzione farmaceutica al dettaglio e intermedia. ADMENTA Italia gestisce direttamente 168 punti vendita in 26 comuni Italiani.

LloydsFarmacia ha abbracciato la sfida tecnologica del momento, integrando un chatbot all’interno del proprio ecommerce.

La collaborazione tra le nostre due aziende ha permesso lo sviluppo di un prodotto omni-channel competitivo tramite un progetto multistep, comprendente assessment iniziale, setup tecnico e conversazionale, cura degli aspetti legali, go-live e evolutive.

Il chatbot per il customer service omni-channel

È risaputo che un assessment accurato è il valore aggiunto che rende un prodotto verticale: un chatbot vincente non ha bisogno di saper rispondere a un generico “tutto”, ma deve saper svolgere un compito specifico che, nel caso di Dory, è l’assistenza ai clienti. Per questo i nostri domain specialist hanno analizzato le esigenze di chi fa acquisti sul sito e-commerce multicanale di LloydsFarmacia e hanno evidenziato alcune aree critiche per cui ci si rivolge al customer service, tra cui ordini, spedizioni, Carta fedeltà, pagamenti, newsletter, farmacie e punti di ritiro.

La seconda fase nello sviluppo dell’interfaccia conversazionale Dory ha previsto l’implementazione di percorsi conversazionali e di connettori. I percorsi conversazionali accompagnano gli utenti alla soluzione del problema mentre i connettori integrano il chatbot con le piattaforme usate da LloydsFarmacia per gestire ordini (Hybris), spedizioni (Qaplà), Carta fedeltà e relativo saldo punti (ICteam) e ticket aperti dagli utenti (Zendesk).

Un ambito delicato come quello medico e farmaceutico, inoltre, ha richiesto estrema attenzione al rispetto delle norme sulla privacy dei consumatori. Abbiamo quindi lavorato in ottica GDPR implementando strumenti e metodologie per la minimizzazione del rischio quali la pseudo-anonimizzazione, ovvero il criptaggio dei dati sia per le terze parti sia per il team di Heres, e l’uso di Stopwords, termini delicati che non vogliamo siano trattati in chat.

Analytics: resoconto dei primi mesi di vita di Dory

Dalle interazioni dei primi mesi di vita è già possibile ricavare statistiche riguardanti le domande poste più spesso al chatbot. Ad esempio, appare chiaro che un gran numero di utenti è interessato ai prodotti in catalogo, anche se in questo specifico ambito non lasciamo che il bot fornisca consigli, solo un Farmacista può farlo!

I primi tre topic del customer service per numero di sessioni, inoltre, sono stati “Store Locator” (comprendente ubicazione, orari e servizi delle farmacie), “Loyalty” (comprendente le sottocategorie CartaClub, saldo punti, newsletter e promozioni) e “Orders” (modifica, cancellazione, dettagli degli ordini e tanto ancora). Vediamo un esempio concreto che dia un’idea del genere di richieste per cui l’assistente automatica di LloydsFarmacia si è già rivelata utile!

Evolutive: l’apprendimento continuo di Dory

Tra i punti di forza di Dory c’è la possibilità di sfruttare le domande degli utenti per monitorare eventuali problemi del sito e di analizzare i prodotti e i servizi più richiesti. L’assistente virtuale raccoglie le segnalazioni 24 ore su 24, riuscendo a monitorare una quantità di informazioni utili decisamente superiore rispetto a una live chat.

Quel che Dory estrapola dalle conoscenze acquisite, lo utilizza in fase evolutive, ossia per il miglioramento progressivo delle performance del software conversazionale. Interagendo con gli umani, infatti, il bot impara a comprendere domande più complesse e a rispondere a domande di cui non conosceva la risposta.

Dopo 3 mesi Dory risolve in autonomia 1 ticket su 4, un dato destinato a migliorare, perché ciò che rende il chatbot di LloydsFarmacia un’intelligenza artificiale non è una previa onniscenza enciclopedica, ma la capacità di imparare dalle conversazioni grazie alla sinergia tra machine learning e human learning.

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