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iPratico Srl

iPratico Eat Chatbot

  1. Frontend dev

  2. Integrations & API

Il supporto clienti evoluto

Contesto e obiettivi

Ipratico, azienda leader nelle soluzioni software per la ristorazione, aveva la necessità di ottimizzare i flussi del proprio servizio clienti, riducendo i tempi di attesa e il carico di lavoro degli operatori. La sfida era creare uno strumento capace non solo di rispondere, ma di risolvere problemi reali. Come partner tecnologico, abbiamo curato il progetto end-to-end, dal design dell'interfaccia allo sviluppo frontend e backend, realizzando una soluzione di intelligenza artificiale su misura.

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Dal "raw data" alla knowledge base

Analisi e clustering dati

Il cuore del sistema è un'analisi approfondita dello storico del Customer Service. Abbiamo processato migliaia di email e ticket CSV pregressi, categorizzandole attraverso dimensioni chiave come la "Relevance" (rilevanza delle informazioni) e la tipologia di ticket. Incrociando questi dati in una matrice di qualità, abbiamo isolato solo le fonti autorevoli e ad alta probabilità di utilità. Questo processo di data mining ci ha permesso di addestrare l'agente AI su una Knowledge Base pulita e altamente specifica, fondamentale per fornire risposte tecniche corrette.

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Un assistente proattivo nel punto cassa

Web app e interattività

Abbiamo sviluppato una Web App che si integra nativamente nel gestionale su tablet usato dai ristoratori. Il chatbot non si limita a fornire risposte statiche: analizza la richiesta e, se le informazioni sono incomplete, diventa proattivo ponendo domande mirate per identificare l'errore specifico. Il tool è versatile: supporta direttamente il cliente finale nel ristorante, ma viene utilizzato anche internamente dal team di assistenza Ipratico per recuperare velocemente soluzioni a casi complessi, fungendo da "copilota" intelligente.

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Miglioramento costante dell'algoritmo

Rating e feedback loop

La qualità del servizio è garantita da un sistema di validazione continua. Al termine dell'assistenza, l'utente può chiudere la chat e lasciare un rating sull'efficacia della soluzione. Abbiamo progettato un meccanismo di feedback loop che intercetta le valutazioni basse e le analizza per comprenderne le cause. Questo ci permette di intervenire costantemente sull'algoritmo e di aggiornare la base di conoscenza, assicurando che il chatbot diventi sempre più preciso e affidabile nel tempo.