Case study settore ospedaliero: come la Reception AI ha migliorato le performance del centralino

Un cliente in ambito sanitario aveva la necessità di migliorare le performance del proprio centralino, riducendo le chiamate perse, le attese e ottimizzando il trasferimento delle chiamate ai reparti interni. Grazie al servizio di AI Reception, INGO è stata in grado di migliorare nettamente i risultati.

Chi è il cliente

Una grande realtà ospedaliera italiana, da decenni un punto di riferimento nel settore healthcare. 

Quali erano le necessità del cliente

La prima intenzione era quella di migliorare le performance del centralino, diminuendo la quantità di chiamate perse, riducendo le attese prima della risposta e ottimizzando il trasferimento delle chiamate verso i reparti interni.  

All’interno di una realtà ospedaliera, infatti, il centralino è una vera e propria porta di ingresso a cui vengono rivolte richieste di vario genere: è importante indirizzarle alle figure più idonee a fornire le risposte più accurate possibile. 

La necessità del cliente era dunque quella di conservare il ruolo di accentratore tipico del centralino, riducendo i tempi di attesa e migliorando l’esperienza utente, cercando di ottenere un saving economico rispetto alla gestione precedente svolta esclusivamente con operatori. 

Cosa si è realizzato

INGO, basandosi sull’esperienza decennale sul servizio, ha condotto analisi approfondite sulla knowledge base già realizzata per il servizio attivo, soffermandosi sulle varie casistiche di gestione. Questa knowledge base è servita per allenare il servizio di reception AI (intelligenza artificiale) e fare in modo che potesse iniziare la propria attività in maniera affidabile. 

Durante il primo giorno di lavoro, il voicebot ha assorbito in maniera autonoma il 56% delle richieste, ovvero oltre 5 telefonate su 10 erano completamente soddisfatte dal centralino automatico senza l’intervento degli operatori. Più della metà del volume di traffico era trasferito regolarmente e correttamente con questo nuovo sistema, non gravando più sugli operatori. 

Bot trainer, data scientist e data analyst hanno analizzato costantemente le varie interazioni in modo da comprendere come le richieste arrivavano e come venivano effettuate dagli utenti, in modo da poter migliorare le performance del bot. Il perfezionamento è stato graduale nel corso delle prime settimane e già dopo il primo mese del servizio l’80% del traffico veniva gestito in maniera automatica. 

I benefici per il cliente e i risultati conseguiti

L’adozione di un centralino automatico non ha stravolto le procedure interne e il servizio è migliorato perché sono stati azzerati i tempi di attesa. Sono state eliminate le chiamate perse. Il cliente è riuscito anche a beneficiare di un saving economico di circa il 30%. Il tasso di assorbimento, dopo il primo mese di attività, ha raggiunto e mantenuto stabilmente la soglia dell’80% (8 chiamate su 10 sono gestite autonomamente con Reception AI). 

Come funziona Reception AI

Il servizio è basato su un sistema di intelligenza artificiale che analizza il parlato naturale dell’utente, il quale si esprime verbalmente come se stesse interagendo con un operatore, senza dover premere tasti sulla pulsantiera del telefono. 

Un algoritmo complesso disambigua le richieste e poi il sistema trasferisce la chiamata in maniera automatica. Se il bot non è in grado di comprendere quanto riferito dal chiamante, la chiamata viene trasferita ad un operatore, che avrà a disposizione anche il testo della comunicazione già avvenuta. 

Il sistema è completamente configurabile e permette di escludere certe aree aziendali da questa gestione per far sì che vengano gestite, ad esempio, direttamente dall’operatore. È prevista anche una dashboard di controllo per verificare la reportistica del servizio. Il bot può essere continuamente migliorato, sottoponendogli nuove casistiche riscontrate e indicando come deve comportarsi in quelle occasioni. 

Come opera il centralino automatico? Esempi di interazione

• Un paziente ha chiamato chiedendo di potersi mettere in contatto con la dottoressa che lo ha in cura, specificando anche il motivo della chiamata. Il sistema lo ha correttamente indirizzato verso il reparto in cui è attivo il medico di interesse. 
  
• In un altro caso, una persona ha chiamato il centralino con l’intenzione di prendere un appuntamento con un determinato dottore, indicandone il nome e la specializzazione. Il voicebot ha valutato le parole di maggior rilevanza pronunciate dal paziente e ha compreso che il focus era sulla “richiesta di una prenotazione”, smistando la chiamata in modo da soddisfare l’esigenza. 

A volte può succedere che alcune parole non vengano comprese in prima istanza e in quei casi il voicebot richiede all’utente di ripetere. “Vorrei fare una stazione, è possibile?”: questo è il chiaro esempio di una domanda dettata in maniera non corretta. Il centralino automatico non è riuscito a individuarla nella casistica su cui fa affidamento e ha chiesto un chiarimento, ricevendo come riposta: “Voglio prendere un appuntamento per una visita”. 

Può capitare che alcuni utenti non siano molto esaustivi nella loro esposizione ed è in questi casi che il voicebot deve comprendere il reale bisogno di chi è dall’altra parte del telefono. “Sto aspettando un ricovero” è un enunciato troppo generico, ma il centralino automatico ha saputo correttamente indirizzarlo verso il reparto ricoveri. 

Alcune persone possono avere un po’ di reticenza nell’interagire con un robot e in alcune occasioni richiedono di parlare con un operatore. In questi casi il voicebot fa capire che anch’esso può essere di aiuto e di esporre la propria necessità, riuscendo a rispondere in maniera efficace. 

La casistica non comprende soltanto interazioni con risvolto medico e ospedaliero, ma può anche riguardare la parte amministrativa ed economica. Ad esempio un paziente è entrato in contatto con il centralino per ricevere la copia fattura di una prestazione di cui aveva goduto. 

Un caso di successo

Grazie alla filosofia innovativa e all’elevata tecnologia messa in gioco, sono state assecondate le richieste dei clienti e i risultati ottenuti dimostrano quanto la strategia sia stata vincente.