Customer Care, intervista a Matteo Mazzola di Fedegari

Fedegari e Atlantic Technologies: innovare il Customer Care con Agentforce. Intervista a Matteo Mazzola, Customer Care Director, Fedegari.

Fedegari, leader mondiale nelle soluzioni di sterilizzazione e biodecontaminazione, mette a disposizione la propria profonda conoscenza a beneficio dell’industria delle scienze della vita, in particolare nei settori farmaceutico e biotecnologico. Da diversi anni collabora con Atlantic Technologies (parte del Gruppo Engineering) per la digitalizzazione dei processi sales e service. Abbiamo intervistato Matteo Mazzola, Customer Care Director di Fedegari, per parlare di un recente progetto realizzato con Atlantic, incentrato sull’integrazione di Agentforce, l’intelligenza artificiale di Salesforce.

– Matteo, quali sono stati i principali driver che vi hanno spinto a intraprendere questo percorso e come avete individuato le prime aree del Customer Service su cui applicare l’AI di Salesforce Agentforce?

La spinta per la realizzazione del progetto Agentforce è arrivata sia dal management che dai team operativi: puntavamo a ridurre le attività ripetitive, supportando meglio i nostri tecnici e migliorando i tempi di risposta ai clienti. Per raggiungere questo obiettivo, abbiamo iniziato con piccoli use case concreti e specifici, concentrandoci sul Customer Service.

– E qual è stato l’impatto del progetto AI sui vostri processi di Service?

Prima, il processo di gestione e distribuzione delle richieste era interamente manuale: esisteva un collettore centrale che le riceveva tutte e le smistava ai vari team (vendite, customer care, installazione e altri) a seconda delle attività da svolgere. Un team dedicato di persone si occupava di completare tutti i dettagli del case, in modo che potesse essere processato correttamente e assegnato al team successivo per l’azione necessaria.

Questa fase è stata completamente automatizzata: ciò che prima richiedeva anche intere giornate oggi viene gestito in 1-2 secondi. In questo modo abbiamo ridotto drasticamente i tempi di gestione delle richieste più ricorrenti e permesso al personale di dedicarsi ad attività a maggior valore.

In una seconda fase è stata introdotta la creazione automatica di articoli di Knowledge, trasformando in contenuto condiviso l’esperienza dei tecnici.
Prima, le risposte ai clienti si basavano principalmente sull’esperienza degli operatori di customer care, che grazie agli anni di lavoro sul campo conoscevano le macchine e sapevano come risolvere i problemi. Di conseguenza, la qualità delle risposte dipendeva fortemente dalle singole persone e dal livello di esperienza dei diversi team: alcune filiali erano molto forti su determinati prodotti, mentre altre avevano meno competenze sugli stessi.
Per risolvere questo disallineamento, ci è venuta in aiuto l’intelligenza artificiale, che ci ha permesso di trasferire da un team all’altro il nostro know-how, fin qui fortemente legato alle persone, in modo rapido, strutturato e scalabile.

– Quali benefici avete riscontrato per agenti e clienti?

Senza dubbio una maggiore efficienza e risparmio di tempo. Le persone che in precedenza erano dedicate a queste attività ripetitive possono ora concentrarsi su attività più importanti e strategiche. Allo stesso tempo, i tempi di risposta ai clienti si sono ridotti drasticamente. Questo è stato un primo elemento concreto, nonché uno dei migliori progetti che finora abbiamo che abbiamo implementato.

Sempre lato back-end, abbiamo riscontrato un’assegnazione più rapida e intelligente dei ticket.

Per quanto concerne l’ambito di Knowledge, grazie alla creazione automatica di articoli, abbiamo migliorato la qualità e la coerenza delle risposte. Grazie ad Agentforce, in un mese sono stati generati 124 contenuti, approvati da un comitato tecnico e resi disponibili per tutte le persone il Gruppo. Ciò ha reso sicuramente più efficiente il lavoro dei tecnici e del customer care.

Inoltre, abbiamo registrato una riduzione del 70% dei tempi di generazione delle offerte di ricambi, con clienti che ricevono le proposte molto più velocemente.

– Qual è stato il tempo necessario per portare il progetto al go-live?

Abbiamo lavorato in modo agile con un approccio di continuous improve, rilasciando 5 use case in circa 5 mesi, con cicli di sviluppo di 1 mese per ogni caso. Il monitoraggio continuo ha permesso di correggere e ottimizzare rapidamente ciò che è stato implementato. Sicuramente il successo di questa esperienza è da attribuirsi al fatto che abbiamo identificato progetti molto specifici e perimetrati. In questo modo abbiamo potuto andare live con un primo case e procedere al monitoraggio dei risultati, mentre già sviluppavamo il secondo.

– Che ruolo ha avuto Atlantic Technologies nella definizione della strategia AI?

Atlantic ha avuto un ruolo centrale nella definizione della strategia AI. Grazie alla sua expertise, ci ha supportato nella progettazione e implementazione di ciascun use case, partendo dall’ascolto delle nostre esigenze fino alla definizione di una strategia prudente ed efficace. Ad esempio, è merito di Atlantic il fatto di aver concentrato i nostri sforzi su use case rivolti verso l’interno. In questo modo, per il momento, abbiamo evitato il contatto diretto fra AI e cliente, ma abbiamo potuto far beneficiare quest’ultimo di una serie di miglioramenti dovuti proprio all’introduzione dell’intelligenza artificiale nei nostri processi di Customer Care. Abbiamo lavorato “a quattro mani”, valorizzando la conoscenza dei nostri processi e le competenze tecnologiche di Atlantic.

– Avete definito una roadmap per estendere l’utilizzo di Agentforce ad altri processi o reparti?

Grazie all’approccio di continuous improve, man mano che procediamo con i go-live dei vari use case e ne affiniamo l’implementazione, ci spingiamo verso nuove aree.
Dopo i primi risultati stiamo valutando nuovi progetti, sempre ragionando in ottica di iniziative molto specifiche e mirate. L’obiettivo è estendere gradualmente l’AI ad altri processi, mantenendo un approccio concreto e misurabile.

La nostra visione per il Customer Care del futuro prevede che gli agenti virtuali lavorino anche a diretto contatto con i clienti. Vogliamo potenziare gli strumenti di self-service, offrendo alle aziende soluzioni immediate e autonome, e allo stesso tempo sviluppare servizi “premium” che favoriscano l’interazione umana e personalizzata.

Questa visione si integra con un progetto più ampio di gestione strategica dei dati: stiamo infatti lavorando sul Data Cloud, già attivo sui progetti, con l’obiettivo di raccogliere informazioni provenienti da diverse fonti aziendali per renderle disponibili come base per l’AI.

In questa fase Atlantic Technologies ci sta supportando sia sul piano tecnico sia su quello strategico, coinvolgendo i vari team (MuleSoft, Sales, Service, ecc.). Attualmente il nostro focus è meno sulla definizione dei canali in cui opereranno gli agenti, e più sulla preparazione e strutturazione dei dati, così da alimentare efficacemente la libreria digitale che Agentforce utilizzerà.