Come progettare un chatbot per il supporto clienti

Hai presente quella sensazione? Arrivano 400 email al giorno, il telefono squilla in continuazione, e il tuo team di supporto risponde per l’ennesima volta a “Dov’è il mio ordine?”, “Come faccio a cambiare l’indirizzo di spedizione?” o “Quali sono i vostri orari?”.

Le stesse domande. Ancora. E ancora.

Non è solo stancante: è un problema che costa tempo, energia e soldi. Mentre il tuo team risponde per la ventesima volta alla stessa domanda su come fare un reso, ci sono clienti con problemi davvero complessi che aspettano. E intanto la frustrazione cresce, da entrambe le parti.

Se ti riconosci in questa situazione, non sei solo. La maggior parte delle aziende si trova a gestire una massa enorme di richieste ripetitive che potrebbero essere risolte in modo più efficiente. Ecco, un chatbot AI di supporto clienti progettato bene risolve esattamente questo.

Prima di andare avanti, chiariamo una cosa: quando parliamo di chatbot per supporto clienti qui, intendiamo chatbot con intelligenza artificiale. Non quei menu a tendina rigidi dove clicchi “1 per info, 2 per reclami”. Parliamo di sistemi che capiscono il linguaggio naturale, riconoscono l’intento dietro le parole, e si adattano alla conversazione.

In questo articolo vedremo esattamente come progettare un chatbot per il customer support AI che funziona davvero. Non teoria astratta, ma un percorso pratico che puoi seguire passo dopo passo. Imparerai a capire quali richieste automatizzare, come costruire conversazioni che risolvono problemi reali, e quando è il momento di passare la palla a una persona in carne e ossa.

Alla fine, avrai una mappa chiara per creare un sistema che libera il tuo team di supporto clienti dalle domande ripetitive e migliora l’esperienza dei tuoi clienti.

Partiamo dalle basi.

Partiamo da un punto fondamentale: un chatbot non è una scorciatoia per licenziare metà del team o per risparmiare a tutti i costi. Se parti con questa mentalità, fallirai.

Un chatbot efficace fa tre cose bene:

Risolve problemi, non solo risponde. C’è una differenza enorme tra dire “Consulta le FAQ” e guidare qualcuno passo dopo passo verso la soluzione. Il primo è frustrante, il secondo è utile.

Riconosce quando serve l’empatia umana. Alcuni problemi hanno bisogno di una persona. Un cliente furioso perché ha ricevuto un prodotto difettoso non vuole parlare con un bot, punto. Un buon chatbot lo capisce e fa spazio.

Sa quando non sa. Invece di inventare risposte o girare in tondo, ammette i propri limiti e passa il testimone. Questa onestà costruisce fiducia.

Ora, vediamo i numeri. Non per impressionarti, ma per darti un’idea realistica di cosa aspettarti. La maggior parte delle aziende riceve richieste che si dividono più o meno così:

• Il 60-80% sono domande informative: orari, policy, tracking, prezzi
• Il 15-25% sono richieste operative: modifiche, cancellazioni, aggiornamenti
• Il 5-15% sono problemi complessi che richiedono competenza umana

Vedi dove voglio arrivare? La maggior parte delle richieste sono ripetitive e gestibili da un sistema automatico. Il chatbot dovrebbe eccellere in quel primo gruppo, cavarsela bene nel secondo, e riconoscere velocemente il terzo per passarlo a chi può davvero aiutare.

Questo è il principio guida: automatizzare il prevedibile per dare al tuo team più tempo per ciò che conta davvero.

Ma come si fa concretamente? Si parte dall’analisi.

Ecco la prima verità scomoda: non puoi progettare un chatbot efficace se non sai cosa chiedono davvero i tuoi clienti. Intuirlo non basta. Serve guardare i dati.

Prendi gli ultimi 2-3 mesi di interazioni con il supporto clienti: email, chat, telefonate, messaggi sui social. Tutto. Adesso raggruppa le richieste per tema. Ti servirà un po’ di tempo, ma è il lavoro più importante che farai.

Ecco come organizzare l’analisi:

Sono quelle richieste che non richiedono nessuna azione da parte tua, solo informazioni. Esempi classici:

• “Quali sono i vostri orari?”
• “Accettate PayPal?”
• “Quanto costa la spedizione?”
• “Dove siete?”
• “Ho visto questo prodotto, è disponibile?”

Queste sono oro per un chatbot. Risposte immediate, sempre uguali, nessuna complessità. Se il 35% delle tue richieste rientra qui, hai appena trovato il tuo primo grande risparmio di tempo.

Qui serve un’azione, ma spesso è qualcosa che un sistema può fare benissimo:

• “Dov’è il mio ordine?”
• “Voglio cambiare l’indirizzo di consegna”
• “Devo spostare l’appuntamento di domani”
• “Ho dimenticato la password”

Per gestire queste, il chatbot deve essere collegato ai tuoi sistemi. Non può solo dare informazioni, deve fare qualcosa. Ma ci arriviamo tra poco.

Qui le cose si complicano. Qualcosa è andato storto e il cliente vuole una soluzione:

• “Il prodotto è arrivato rotto”
• “Mi avete addebitato due volte”
• “Il servizio non funziona”
• “Voglio il rimborso”

In questi casi, il chatbot può raccogliere le informazioni necessarie e velocizzare il processo, ma spesso serve l’intervento umano per la decisione finale. È questione di buon senso: se un cliente è frustrato, vuole parlare con una persona che può fare qualcosa.

• “Quale prodotto è meglio per me?”
• “Ho una situazione particolare, cosa mi consigliate?”
• “Sto cercando una soluzione su misura”

Queste richiedono expertise, giudizio, capacità di fare domande per capire davvero il bisogno. Un chatbot può fare le domande iniziali per qualificare la richiesta, ma poi deve passare a un esperto.

Ora prendi un foglio Excel e inizia a contare. Quante richieste hai in ogni categoria? Ti accorgerai probabilmente che 10-15 tipi di domande coprono l’80% del volume totale.

Quelle sono le tue priorità. Concentrati su quelle per iniziare. Non serve che il chatbot sappia fare tutto dal giorno uno. Meglio che gestisca perfettamente le 10 domande più frequenti piuttosto che rispondere male a 100 situazioni diverse.

Fatto questo lavoro? Bene. Adesso possiamo costruire qualcosa che funziona davvero.

Un chatbot mal progettato è peggio di non avere un chatbot. Ti farà perdere clienti.

La differenza tra un bot utile e uno frustrante sta tutta nel modo in cui costruisci le conversazioni. Vediamo come fare.

Pensa a quando entri in un ristorante nuovo. Preferisci che il cameriere ti dica “Cosa vuoi?” oppure “Ti porto il menu?”

Lo stesso vale per un chatbot. Invece di un campo aperto dove l’utente deve indovinare cosa scrivere, offri opzioni chiare:

“Ciao! Posso aiutarti con:
🔍 Tracciare un ordine
📦 Modificare o cancellare
❓ Info su spedizioni e resi
💬 Altro

Oppure scrivi direttamente cosa ti serve”

Vedi la differenza? Copri le richieste più comuni, ma lasci comunque libertà. E le emoji non sono lì per bellezza: rendono le opzioni più veloci da scansionare con l’occhio.

Non puoi usare lo stesso approccio per tutto. Vediamo qualche esempio concreto.

Questa è semplice. Il cliente vuole sapere dov’è il suo pacco.

Bot: “Per tracciare il tuo ordine, dimmi il numero. Lo trovi nell’email di conferma (tipo #12345)”

Cliente: [inserisce il numero]

Bot: “Perfetto! Il tuo ordine è partito 📦
Corriere: GLS
Tracking: [link]
Arrivo previsto: 5 dicembre

Ti serve altro?”

Veloce, chiaro, fatto. Ma cosa succede se il cliente non trova il numero d’ordine?

Bot: “Nessun problema! Dammi l’email che hai usato per ordinare e lo cerco io”

Cliente: [inserisce email]

Bot: “Ho trovato 2 ordini recenti:
* Ordine #12345 – 28 novembre – In consegna
* Ordine #12301 – 15 novembre – Consegnato

Quale vuoi controllare?”

Il chatbot offre sempre un piano B. Nessun vicolo cieco.

Qui la situazione è più delicata. Il cliente ha un problema ed è probabilmente scocciato.

Bot: “Mi dispiace che tu debba fare un reso. Per aiutarti velocemente, dimmi se:
* Il prodotto è difettoso o danneggiato
* Non è come me lo aspettavo
* Ho ordinato la taglia/modello sbagliato”

Cliente: [sceglie “difettoso”]

Bot: “Mi spiace davvero per l’inconveniente. Puoi inviarmi una foto del problema? Mi aiuta a velocizzare tutto”

Cliente: [carica foto]

Bot: “Grazie. Stai tranquillo, gestiamo noi il ritiro. Ti ricontatteremo entro 24 ore via email per organizzare tutto.

Preferisci il rimborso o la sostituzione con un prodotto nuovo?”

Nota come il tono cambia. C’è empatia genuina (“mi spiace davvero”), rassicurazione (“stai tranquillo”), e chiarezza sui tempi (“entro 24 ore”). Non è freddo. Non è robotico.

Cliente: “Accettate PayPal?”

Bot: “Sì! Accettiamo:
💳 Carte (Visa, Mastercard, Amex)
🏦 PayPal
🚚 Contrassegno (+2€)

Tutto chiaro o hai altre domande?”

Breve. Diretto. Con un piccolo dettaglio extra (il costo del contrassegno) che previene la prossima domanda.

Gli esseri umani sono creativi. Non seguiranno mai perfettamente il percorso che hai immaginato. Devi essere pronto.

Mettiamo che il bot stia aiutando qualcuno a tracciare un ordine, ma nel frattempo il cliente butta lì: “A proposito, posso cambiare l’indirizzo di spedizione?”

Un chatbot rigido risponderebbe: “Non ho capito. Vuoi tracciare l’ordine?”

Uno ben progettato direbbe:

Bot: “Ok, segno che vuoi anche cambiare l’indirizzo. Finisco di darti le info sul tracking e poi vediamo l’indirizzo, va bene?”

Riconosce la nuova richiesta, ma gestisce le priorità in modo logico.

E se il cliente scrive “È URGENTE!”? Il chatbot deve capire l’urgenza e agire:

Bot: “Capisco che è urgente. Ti passo immediatamente a un operatore disponibile.”

Niente domande inutili, niente perdite di tempo. L’urgenza ha la precedenza.

Questa flessibilità non è un optional. È quello che trasforma un bot da strumento irritante a aiuto reale.

Bene, hai i flussi. Ma il come dici le cose conta tanto quanto il cosa dici.

Il tono di voce del tuo chatbot deve riflettere il tuo brand, ma anche adattarsi alla situazione. Non puoi usare lo stesso tono per dire “Ecco il tuo codice sconto!” e “Mi dispiace per il prodotto difettoso”.

Banche, assicurazioni, studi professionali. Qui serve professionalità, ma non freddezza.

✅ Buono: “Buongiorno, come posso assisterla oggi?”
✅ Buono: “Per procedere ho bisogno del suo codice fiscale”
❌ Male: “Hey! Cosa ti serve?”

E-commerce di moda, delivery, startup. Qui puoi essere più rilassato, ma sempre rispettoso.

✅ Buono: “Hey! Come posso aiutarti?”
✅ Buono: “Cavolo, mi dispiace! Sistemiamo subito”
❌ Male: “La informo che provvederemo a inoltrare la sua segnalazione”

Professionale ma amichevole. È il tono che usano la maggior parte delle aziende serie ma accessibili.

✅ Buono: “Ciao! Come posso aiutarti oggi?”
✅ Buono: “Ho capito il problema. Lavoriamoci insieme”
✅ Buono: “Perfetto! ✓ Ti serve altro?”

Qualche regola che vale sempre, indipendentemente dal tono:

Sii empatico quando serve.
Non: “Il suo ordine è in ritardo”
Ma: “So che aspettavi il tuo ordine, mi dispiace per il ritardo”

Sii trasparente sui tempi.
Non: “Stiamo lavorando”
Ma: “Ti risponderemo entro 2 ore lavorative”

Prendi responsabilità.
Non: “Il corriere ha fatto casino”
Ma: “Ci scusiamo per l’inconveniente, sistemiamo subito”

Non dilungarti.
Due, massimo tre righe per messaggio. Un concetto alla volta. Frasi semplici.

Ecco un trucco pratico: prendi una risposta che hai scritto e chiediti “Lo direi così a mia nonna al telefono?” Se la risposta è no, probabilmente è troppo freddo o complicato. Riscrivilo.

Il chatbot rappresenta la tua azienda. Se parla come un contratto di assicurazione, stai perdendo opportunità.

Ok, fin qui abbiamo parlato di strategia e contenuti. Ma un chatbot deve anche fare cose, non solo dire cose. E per questo servono integrazioni.

Non ti preoccupare, non diventerà troppo tecnico. Ti spiego solo cosa serve perché il chatbot funzioni davvero, senza limitarsi a citare le FAQ.

Se vendi prodotti o gestisci prenotazioni, il chatbot deve poter accedere a questi dati in tempo reale.

Quando un cliente chiede “Dov’è il mio ordine #5438?”, il bot interroga il tuo sistema e-commerce, recupera le informazioni (stato, corriere, tracking) e le presenta in modo chiaro.

Senza questo collegamento, il chatbot può solo dire “Controlla nella tua area riservata” – che non è particolarmente utile.

Il Customer Relationship Management (o database clienti, se preferisci) contiene informazioni preziose:

• Storico acquisti
• Interazioni precedenti
• Segmento del cliente (nuovo, abituale, VIP)
• Ticket già aperti

Un chatbot che sa che stai parlando con Maria, che è cliente da 3 anni e ha già fatto 50 ordini, può personalizzare l’approccio:

“Bentornata Maria! Come sempre, sono qui per aiutarti ⭐”

Rispetto a un cliente nuovo:

“Ciao! Primo ordine da noi? Ti guido passo passo”

Piccoli dettagli che fanno la differenza.

Invece di scrivere tutte le risposte direttamente nel chatbot (incubo quando devi aggiornare qualcosa), collegalo a dove tieni già le informazioni: Notion, Zendesk, un wiki interno, qualunque cosa.

Quando cambi una policy sui resi, aggiorni la knowledge base e il chatbot automaticamente avrà l’informazione corretta. Una volta, un posto solo. Molto più semplice.

Quando il chatbot capisce che serve un umano, deve poter creare un ticket automaticamente. Non far riscrivere tutto al cliente quando passa all’operatore.

Il ticket dovrebbe contenere:

• Tutta la conversazione con il bot
• Categoria e priorità già assegnate
• Informazioni sul cliente

L’operatore che prende in carico la richiesta parte avvantaggiato, non da zero.

Tutti questi collegamenti non sono obbligatori dal giorno uno. Puoi iniziare con un chatbot semplice che gestisce solo le domande informative, usando le FAQ che hai già. Poi, man mano che vedi i risultati, aggiungi complessità.

Bonus tip: Per una esperienza ancora più fluida puoi integrare il tuo chatbot anche con Whatsapp.

Questa è forse la decisione più importante di tutte: quando il chatbot deve farsi da parte.

Un chatbot che non sa quando mollare è peggio di non avere un chatbot. Il cliente rimane bloccato, si arrabbia, e alla fine se ne va giurando di non tornare mai più.

Ecco quando devi sempre far intervenire una persona:

Quando il cliente lo chiede esplicitamente. Se qualcuno scrive “Voglio parlare con una persona”, non fare domande. Non provare a “risolvere comunque”. Rispetta la sua scelta e passa la chiamata.

Dopo tre tentativi di incomprensione. Se il bot non capisce tre volte di seguito cosa vuole il cliente, c’è un problema. Forse è un caso particolare, forse il cliente non sa esprimersi chiaramente. Non importa: passa a un umano.

Quando il cliente è palesemente frustrato. “È la terza volta che ve lo dico!”, “Ma è possibile?!”, “Incredibile!”. Questi sono segnali chiari. Il chatbot deve capirli e agire.

Per problemi che richiedono decisioni. Approvare un rimborso alto, gestire una disputa, fare un’eccezione alla policy. Queste cose richiedono giudizio umano e autorità per prendere decisioni. Il bot non può e non deve farlo.

Per situazioni sensibili. Dati personali, questioni legali, reclami gravi. Serve l’empatia e il tatto di una persona.

Come dovrebbe avvenire il passaggio? Con cura.

❌ Male:

“Ti passo a un operatore”

[attesa indefinita, il cliente non sa cosa sta succedendo]

✅ Bene:

“Ti metto in contatto con Laura, che è esperta di resi. Tempo di attesa stimato: 2 minuti.

Nel frattempo, ho preparato un riepilogo della tua richiesta così non devi ripetere tutto.”

Vedi la differenza? Trasparenza sui tempi, nome dell’operatore (umanizza l’esperienza), rassicurazione che il contesto non si perde.

E se succede fuori orario?

“Il nostro team è disponibile:
Lun-Ven: 9-18
Sab: 9-13

Ora sono le 20:30 e non ci sono operatori disponibili.

Vuoi:
📧 Ricevere risposta via email (entro 24h)
📞 Essere richiamato domani mattina
💬 Vedere se riesco ad aiutarti io?”

Offri alternative. Non lasciare il cliente con un “torna domani” e basta.

Quando l’operatore prende in carico la conversazione, dovrebbe vedere tutto:

• La cronologia completa col chatbot
• Le informazioni sul cliente
• La categoria del problema
• L’urgenza percepita

Non far ripetere le cose. È frustrante e fa sprecare tempo.

Ok, hai progettato il chatbot, lo hai lanciato. Adesso? Come capisci se funziona davvero?

Ci sono un sacco di metriche che potresti guardare, ma non ti servirà diventare un data scientist. Concentrati su pochi indicatori chiari che ti dicono subito se stai andando nella direzione giusta.

Il chatbot risolve davvero le richieste? Guarda quante conversazioni si concludono senza che il cliente chieda di parlare con una persona. Se la maggior parte delle persone che iniziano a chattare con il bot poi chiedono comunque di essere passate a un operatore, qualcosa non va. Il bot non sta aiutando, sta solo aggiungendo un passaggio in più.

I clienti sono soddisfatti? Dopo ogni conversazione, chiedi un feedback veloce: “Sono stato utile? 👍 👎”. Semplice. Se i pollici giù aumentano, devi capire perché.

Il carico sul team si è ridotto? Questa è facile: conti quante richieste arrivano al team umano ora rispetto a prima del chatbot. Se il numero non è sceso, o è sceso di pochissimo, il bot non sta facendo il suo lavoro.

I tempi di risoluzione sono migliorati? Le persone ottengono risposte più velocemente? Se il chatbot risolve in 2 minuti una richiesta che prima richiedeva 30 minuti di attesa più 10 di conversazione con l’operatore, stai vincendo.

Non serve ossessionarsi con grafici e percentuali. Queste quattro domande ti dicono praticamente tutto.

Poi, ogni settimana, dedica mezz’ora a leggere 20-30 conversazioni a caso col chatbot. Cerca pattern:

• Dove la gente si blocca?
• Quali domande il bot non capisce mai?
• Cosa chiedono i clienti che tu non avevi previsto?

Questo esercizio semplice ti dirà esattamente dove migliorare. Trova i punti deboli, aggiustali. Trova nuove domande frequenti, aggiungile. Continua a iterare.

Un chatbot non è un progetto che finisce. È un sistema vivo che migliora nel tempo, se gli dai attenzione.

Ho visto tanti chatbot fallire. E di solito falliscono per gli stessi motivi, evitabilissimi. Ecco i più comuni.

Cliente: [dopo una pausa]

Bot: “Scusa, mi sono distratto un attimo. Cosa stavi dicendo?”

No. Solo no. Il chatbot non deve far finta di essere umano. È disonesto e quando il cliente capisce che lo stai prendendo in giro (e lo capirà), si sentirà tradito.

Molto meglio:

Bot: “Sono un assistente virtuale. Ma se preferisci parlare con una persona, te la passo subito!”

Onestà. Sempre.

Cliente: “Come faccio a fare un reso?”

Bot: “Consulta la sezione Resi del nostro sito”

Questo è inutile. Se il cliente ti sta scrivendo, evidentemente non ha voglia o tempo di cercare nelle FAQ. Aiutalo tu.

Meglio: Spiegagli come fare il reso, passo per passo. E se vuoi, metti anche il link alla pagina completa per chi vuole approfondire. Ma dagli prima la risposta.

Cliente: “Non ho capito”

Bot: “Cosa non hai capito?”

Cliente: “La tua risposta”

Bot: “Quale parte della risposta?”

Basta. Dopo due incomprensioni, cambia strategia completamente o passa a un umano. Non continuare a girare in tondo.

Cliente: “Ho un problema con l’ordine”

Bot: “Quale prodotto ti interessa?”

Il cliente ha appena detto che HA GIÀ ORDINATO. Il bot deve ascoltare e ricordare il contesto. Altrimenti sembra stupido (e frustrante).

Bot: “Ti richiamiamo tra 5 minuti!”

[Passa un’ora, nessuna chiamata]

Se non sei sicuro di poter rispettare una tempistica, non prometterla. Di’ “entro 2 ore lavorative” e poi magari sorprendi positivamente rispondendo prima. Molto meglio che promettere e deludere.

Cliente: “Che orari avete?”

Bot: “Quale punto vendita?”

Cliente: “Milano”

Bot: “Milano centro o periferia?”

Cliente: “Centro”

Bot: “Via Roma o Via Dante?”

Ma dai. Per una domanda così semplice, mostra tutti gli orari di tutti i negozi di Milano, o una mappa interattiva. Non far perdere tempo.

Metti sempre, su ogni schermata, un pulsante o un’opzione per “Parla con un operatore”. Sempre. Le persone devono sapere che possono uscire quando vogliono. Altrimenti si sentono intrappolate, e la frustrazione esplode.

Evita questi errori e sei già avanti al 70% dei chatbot là fuori.

Non voglio riempirti di liste infinite, ma ecco alcune cose che dovresti verificare prima di lanciare il tuo chatbot. Considera questa la checklist minima del “non farti male”.

• Il bot copre almeno il 60-70% delle domande più frequenti?
• Tutte le risposte sono state verificate e approvate da chi conosce davvero i prodotti/servizi?
• I link funzionano tutti? (Niente peggio di un link rotto quando stai cercando aiuto)
• Le informazioni sono aggiornate? (Orari, prezzi, policy)

• L’hai testato con almeno 20 scenari reali diversi?
• L’hai fatto provare a persone che non l’hanno progettato? (Gli altri notano problemi che tu non vedi più)
• Funziona bene su smartphone? (La maggior parte delle persone lo userà da telefono)
• Le risposte arrivano velocemente? (Meno di 1 secondo, altrimenti sembra lento)

• Cosa succede se un sistema integrato va down? Il bot ha un piano B?
• Il passaggio a un operatore umano funziona davvero?
• Se è fuori orario, il bot lo comunica chiaramente?

• Gli operatori sanno come ricevere le conversazioni escalate dal bot?
• C’è un processo chiaro per aggiornare i contenuti quando cambiano le policy?
• Qualcuno è responsabile di controllare come va il chatbot ogni settimana?

Non serve che ogni punto sia perfetto dal giorno uno. Ma se ci sono buchi grossi in queste aree, aspetta. Sistema prima di lanciare.

Meglio partire tra due settimane con qualcosa di solido che correre oggi con qualcosa di rotto.

Arriviamo alla fine di questo post. E forse ti senti un po’ sopraffatto da tutte le cose di cui abbiamo parlato. È normale.

Ma ecco la buona notizia: non devi fare tutto insieme.

Un chatbot efficace per il customer support non è un progetto che finisce in una settimana. È qualcosa che costruisci per strati, che testi, che migliori.

Inizia con le 10 domande più frequenti. Solo quelle. Costruisci flussi semplici ma chiari. Testa con colleghi, poi con alcuni clienti fidati. Guarda cosa funziona e cosa no. Aggiusta. E poi espandi.

Quando avrai coperto quelle 10 domande in modo impeccabile, aggiungi le successive 10. Poi le integrazioni con i tuoi sistemi. Poi affini il tono di voce. Poi ottimizzi i tempi di escalation.

Un passo alla volta. Ogni miglioramento conta.

La cosa fondamentale da ricordare è questa: un chatbot ben fatto non sostituisce il tuo team. Lo potenzia. Libera le persone dalle domande ripetitive così possono concentrarsi su casi che richiedono vera competenza, empatia, giudizio.

Non è una soluzione magica che risolve tutti i problemi, ma è uno strumento che, progettato come si deve, fa una differenza concreta.

E adesso hai una mappa per costruirlo nel modo giusto.