L'azienda ha appena presentato il nuovo chatbot sul sito. Risponde in tre lingue, ha un'animazione carina e l'integrazione con WhatsApp. Un mese dopo il titolare si accorge che il 70% delle conversazioni finisce con "non ho trovato risposta". Il chatbot non era inutile — era mal configurato.
Il problema non è il chatbot, è il corpus
Un chatbot AI è bravo quanto le informazioni che ha a disposizione. Se gli dai solo la homepage e due PDF generici, risponderà in modo generico. Se gli dai il listino aggiornato, le FAQ vere dei clienti, le politiche di reso e le specifiche tecniche dei prodotti, diventa utile.
Prima di scegliere il software, fai questo esercizio: elenca le venti domande che arrivano più spesso al supporto clienti. Se il chatbot non sa rispondere a tutte e venti in modo preciso, la configurazione non è finita.
Le piattaforme che funzionano per le PMI italiane
- Tidio: facile da installare, buona integrazione con e-commerce, piano base gratuito
- Intercom: più costoso, ottimo per SaaS e aziende con ciclo di vendita lungo
- Chatbase / Custom GPT: carichi i tuoi documenti e ottieni un chatbot addestrato sui tuoi dati — ideale per knowledge base interne
- N8N + Ollama (self-hosted): per chi vuole il controllo totale senza mandare dati a terzi
I confini da definire prima del lancio
Il chatbot deve sapere cosa NON può fare. Senza limiti espliciti, risponde a tutto — anche male. Definisci: argomenti in scope, cosa passa all'operatore umano, come gestisce richieste fuori topic. Un buon handoff all'operatore vale più di una risposta sbagliata automatica.
Un chatbot che risponde correttamente all'80% delle domande e trasferisce il 20% a un umano è un successo. Un chatbot che prova a rispondere al 100% e sbaglia il 30% è un problema reputazionale.
Metriche da monitorare dopo il lancio
Tasso di risoluzione (quante conversazioni si chiudono senza operatore), tempo medio di risposta, domande senza risposta (il tuo backlog di contenuti da aggiungere). Rivedi il corpus ogni mese per i primi tre mesi.
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