Farmabooster: come un motore AI custom ha aumentato l'AOV del 38%

Il problema

Il catalogo Farmabooster è profondo e granulare: farmaci OTC, integratori, dermocosmesi, veterinaria. Il motore di raccomandazione nativo di Magento produceva suggerimenti statici e poco pertinenti, con CTR basso e nessuna capacità di apprendere dai comportamenti reali.

L'obiettivo dichiarato dal team di Farmabooster era duplice: aumentare l'AOV medio senza sacrificare la percezione di prezzo, e ridurre il tempo di navigazione per un cliente che tipicamente arriva con un'esigenza specifica.

La soluzione FIX

Abbiamo costruito un motore proprietario che combina embedding di prodotto (generati con un modello open-source distillato per la farmacia italiana), segnali comportamentali aggregati e regole di business scritte insieme al team farmacisti. Tutto in un servizio edge collegato via API a Magento — con fallback deterministici se l'inferenza latenza.

Al servizio abbiamo affiancato un agent operations che sorveglia in tempo reale le performance delle raccomandazioni: se un blocco perde CTR, viene automaticamente riaddestrato sui dati delle ultime 48 ore.

I risultati (12 mesi)

L'AOV è passato da 42€ a 58€ (+38%). Il conversion rate del traffico organico è cresciuto del 21%, e i ricavi ricorrenti da clienti fidelizzati sono aumentati del 44% grazie a campagne di re-order predittive integrate con Klaviyo. Il tempo di picking in magazzino si è ridotto del 27% dopo l'introduzione di un agent che ottimizza dinamicamente la sequenza di prelievo.

Perché ha funzionato

Non è AI generalista buttata sul frontend. È una pipeline chirurgica: dati puliti, modello piccolo e verticale, integrazione profonda con l'ERP, e un ciclo di apprendimento che include il feedback dei farmacisti. È il modello che replichiamo su ogni progetto FIX.