Голосовой бот для изучения рекомендаций препарата в аптеках

Клиент

Компания «Акрихин» работает с 1936 года и имеет в портфеле около 200 лекарственных препаратов, почти половина из которых входит в перечень жизненно важных.

Организация занимает четвертое место в рейтинге российских фармпроизводителей по объему розничных продаж по данным исследования IQVIA 2020 года. «Акрихин» делает ставку на модернизацию и расширение производства, освоение новых технологий и развитие продуктового предложения.

К примеру, в ноябре 2021 компания дополнила линейку препаратов витамина D3, представив растворимые таблетки с увеличенной дозой действующего вещества, аналогов которым нет в стране.

Сфера продажи фармацевтической продукции в России консервативна и отличается невысоким уровнем цифровизации. При этом фармкомпании необходимо оперативно получать точные и подробные данные из аптек.

Контекст

Так, бренд-менеджеру нужно знать, рекомендуют ли покупателям препарат фармацевты. Этот показатель трудно измерить, притом что для его увеличения «Акрихин» выделяет серьезный бюджет.

Определить эффективность мер сложно. Эту работу выполняют фармпредставители компании, лично оценивая наличие товаров на полках, но они не могут быстро объехать все аптеки, которых в России около 60 000. К аудиту можно привлечь тайных покупателей, однако это долго и дорого: стоимость одной проверки — от 200 до 3 000 рублей.

Компания заключает контракты с сетями, гарантирующие, что товар будет представлен на полке в своей категории; отправляет в точки продаж представителей, которые информируют фармацевтов и провизоров о преимуществах препаратов; проводит офлайн- и онлайн-обучение сотрудников аптек.

Задача

Разработать инструмент для получения актуальной информации из множества точек в разных городах, который поможет компании «Акрихин» повысить эффективность принятия тактических и операционных решений в маркетинге и продажах.

Решение

Мы создали голосового бота, который обзванивает аптеки, представляясь клиентом и используя реплики, озвученные диктором из целевой аудитории. Система узнает о наличии препарата с витамином D3 и о том, какие бренды фармацевты рекомендуют посетителям. Такое решение гарантирует независимость и объективность предоставления информации: в любой момент можно прослушать звонки и проверить корректность данных.

Сначала мы выяснили, как обычно строится диалог покупателя с фармацевтом, сделав несколько звонков в аптеки по предварительному шаблону беседы и имитируя будущий разговор бота.

Когда первая версия сценария была готова, мы записали пилотные версии реплик бота и протестировали скрипты во время реальных звонков в аптеки, чтобы узнать типовые возражения фармацевтов. Получив их, мы доработали скрипты и снова их протестировали. Через несколько подобных итераций бот научился обрабатывать большинство возражений, таких как: «у меня очередь», «приходите в аптеку, и я вам подскажу».

Когда сценарий исправили и утвердили, мы записали финальную версию с диктором. Голос выбрали исходя из целевой аудитории бренда — это женщины старше 40 лет. Чтобы разговор звучал максимально естественно, мы наложили на предзапись шум улицы.

У нас получился следующий основной скрипт:

«Добрый день, это аптека?»
«Что можете посоветовать от <…>?».
«Хорошо, спасибо, до свидания».
«Понятно, а <…> есть? Без разницы в каких дозировках» / «А сколько стоит?» (в зависимости от ответа на предыдущий вопрос).

Дополнительно к основному скрипту бот отрабатывал сценарии:

Уточнений по дозировкам и формам лекарственного средства (например, «Вам для каких целей?», «Вам в таблетках?»).
Возражений (например, «у меня люди ждут», «приходите в аптеку»).
Повторных звонков (реакция на фразы «сейчас неудобно говорить», «у меня обед, перезвоните» и так далее).
Коммуникации с другим ботом (полностью исключить общение не удалось, но время разговора сократили в 2-3 раза).
Неразборчивого произношения названия бренда фармацевтом.

В качестве платформы для создания бота мы выбрали Aimylogic от Just AI. Она включает модуль NLU (Natural Language Understanding), который позволяет системе распознавать ответы фармацевтов и выбирать нужную реплику из базы.