Cos’è l’automazione dei chatbot? (Vantaggi principali e casi d’uso)

Non costruisci centinaia di bot senza imparare qualche lezione.

Negli ultimi anni ho lavorato con team che sviluppano chatbot AI per tutto, dalla prenotazione di appuntamenti e raccomandazioni di prodotto alla qualificazione di lead e supporto HR interno.

E in tutti questi casi — dai grandi marchi che riducono i ticket di assistenza alle catene di palestre locali che gestiscono flussi WhatsApp automatizzati — emerge lo stesso schema: non vogliono solo un chatbot che risponda alle domande.

Vogliono un sistema che faccia davvero le cose. Che segua, mandi promemoria, controlli l'inventario, smisti le richieste e liberi tempo prezioso al team — senza compromettere l'esperienza del cliente.

La differenza è semplice: un chatbot si limita a conversare, mentre l'automazione trasforma quelle chat in veri follow-up, aggiornamenti e prossimi passi.

Cos’è l’automazione dei chatbot?

L’automazione dei chatbot consiste nell’uso dell’intelligenza artificiale e del natural language processing (NLP) per gestire conversazioni e svolgere compiti senza intervento umano.

Permette alle chat di produrre risultati concreti — avviando workflow, recuperando dati, risolvendo problemi — senza bisogno dell’intervento umano.

Questo trasforma i chatbot da semplici risponditori statici ad agenti attivi, in grado di gestire interi flussi come la generazione di lead, la gestione di progetti, le prenotazioni o il supporto interno.

Non tutti i chatbot operano a questo livello. Esistono diversi gradi di automazione — dai semplici flussi preimpostati ai bot che si collegano ai tuoi strumenti esistenti e compiono azioni concrete.

Un bot di base basato su regole può rispondere a qualche FAQ o seguire uno script prestabilito.

All’estremo opposto, un chatbot automatizzato può fissare appuntamenti, emettere rimborsi, qualificare lead o indirizzare le richieste al sistema giusto, completando l’intero processo in autonomia.

Vantaggi chiave dell’automazione tramite chatbot

Interazioni personalizzate

I chatbot autonomi possono usare sia il contesto precedente sia il modo in cui l’utente si esprime e desidera ricevere le risposte per adattare le proprie risposte in tempo reale.

Questo può voler dire, ad esempio, offrire opzioni di rinnovo a un utente di ritorno invece di suggerire un nuovo abbonamento che non gli serve.

Riduzione dei tassi di abbandono e di rimbalzo

La maggior parte degli utenti abbandona la chat quando si trova in un vicolo cieco — ad esempio, non trova aggiornamenti sulla consegna o rimane bloccato in un modulo di contatto.

Qui l’automazione tramite chatbot fa la differenza. Gestendo le attività in tempo reale, mantiene gli utenti attivi nella stessa sessione — evitando istruzioni vaghe o vicoli ciechi che di solito fanno abbandonare le persone.

Prendi Waiver Group, ad esempio: alimentano la loro lead generation con Botpress e hanno visto un aumento del 25% dei lead consegnati, raggiungendo il 100% di ROI in sole tre settimane.

Supporto 24/7

L’ultima cosa che vuoi, se servi utenti, è che qualcuno se ne vada prima ancora che tu abbia la possibilità di dire “Ciao Buckaroo”.

L’automazione chatbot evita questo problema gestendo 24/7 le richieste prioritarie ma semplici, così quando il supporto umano si collega non deve passare mezza giornata a rispondere sempre alle stesse cinque domande.

Conversazioni simultanee su larga scala

Un solo chatbot può parlare con centinaia di utenti contemporaneamente — su più canali — senza alcuna difficoltà.

Puoi distribuire lo stesso bot su più canali, raggiungendo diverse parti del tuo pubblico nel modo che preferiscono.

Ho visto team utilizzare chatbot su Telegram per interazioni rapide, mentre i chatbot su WhatsApp vengono impiegati per gestire richieste più contestuali dove la cronologia della conversazione è importante.

Come funziona l’automazione dei chatbot?

L'automazione dei chatbot utilizza natural language understanding (NLU) e una sequenza di passaggi pianificati per garantire l'esecuzione senza interruzioni della richiesta in corso.

Si parte da una semplice domanda, che attiva un large language model (LLM) dotato di istruzioni e strumenti per verificare la richiesta.

Una volta compresa la richiesta, il chatbot utilizza il ragionamento dell’LLM per pianificare il percorso verso il completamento del compito, quindi lo esegue e risponde all’utente con il risultato.

1. Comprendere la richiesta con NLU

Tutto parte dalla comprensione. Il bot deve interpretare il messaggio dell’utente e, ancora più importante, l’intento che lo guida.

L’NLU si occupa di classificare le intenzioni (“annulla il mio abbonamento”) ed estrarre la tipologia della richiesta, ad esempio “Annullamento piano”.

Nei sistemi tradizionali, la maggior parte dei problemi di automazione derivava da una formazione inadeguata sugli intenti. Ma questo non è più il collo di bottiglia: i LLM sono diventati estremamente abili nel cogliere sfumature e contesto, anche in richieste complesse o articolate.

2. Recuperare le informazioni più aggiornate

Gli LLM hanno già accesso a tutto Internet. Ma, proprio come un appassionato di Star Wars che parla a ruota libera, bisogna specificare a quale trilogia ci si riferisce prima che la discussione sfugga di mano.

Qui entra in gioco il recupero. Aggiungendo documenti, informazioni sui prodotti, guide di supporto — tutto ciò che conta — dai al bot il contesto a cui può fare riferimento in tempo reale.

Basta inserire i tuoi contenuti e lasciare che il modello recuperi ciò che serve quando serve, senza costosi training o adattamenti.

3. Pianificazione e attivazione degli strumenti giusti

Una volta che il bot sa cosa deve succedere, è il momento di prendere decisioni. Qui l’LLM passa dalla comprensione alla pianificazione.

Il modello valuta i passaggi successivi, decidendo con attenzione se una richiesta necessita di una chiamata API, di un trigger webhook o di essere inoltrata a un umano tramite HITL.

Puoi collegare il bot a strumenti come Calendly, Stripe, un CRM o il tuo stack interno, e lasciare che il modello scelga cosa eseguire in base al contesto della conversazione.

In pratica, è qui che spesso le cose si rompono se non si fa attenzione. Vuoi che i tuoi strumenti siano racchiusi da vincoli — validazioni, limiti di sicurezza, fallback.

Definisci chiaramente gli strumenti, gli input e output attesi, e fornisci alcuni esempi di quando usare cosa.

4. Rispondere in tempo reale

Dopo aver completato il compito, il chatbot torna dall'utente con una risposta — idealmente, accurata, contestualizzata e formulata con sicurezza.

Ciò che rende l’automazione dei chatbot ancora più potente è la capacità di apprendere da queste interazioni complete.

Ogni attività completata aumenta la comprensione del sistema, aiutando le risposte future a diventare più rapide e precise nel tempo.

Principali casi d’uso per l’automazione con chatbot

1. Qualificare e instradare i lead senza smistamento manuale

Se hai mai visto un BDR esaminare le richieste dei moduli per decidere chi contattare per primo, allora sai quanto sia imperfetto quel processo.

Un buon chatbot per la generazione di lead si limita a porre alcune domande intelligenti, valuta l'intento e indirizza la conversazione al referente o sistema giusto.

2. Prenotazione di appuntamenti in base alla disponibilità in tempo reale

Lavorando a stretto contatto con il tuo software di calendario, i chatbot per prenotazioni possono verificare la disponibilità e confermare appuntamenti in tempo reale mentre servono più utenti.

Così, quando qualcuno dice: “Giovedì pomeriggio dopo la parata”, il sistema non si confonde. Controlla gli slot disponibili in tempo reale da Calendly, Google Calendar o dal tuo sistema di prenotazione, e conferma direttamente nella chat.

3. Gestire i flussi di lavoro HR con i chatbot

I chatbot HR sono utili perché la gestione interna si complica rapidamente. Le persone vogliono cose come buste paga, saldo ferie o checklist di onboarding — e di solito chiedono su Slack o via email.

Un chatbot collegato al tuo HRIS o ai documenti interni può rispondere istantaneamente alla maggior parte di queste domande. Elimina i passaggi intermedi e permette ai dipendenti di ottenere ciò di cui hanno bisogno senza attese.

Per il team HR, significa meno interruzioni. Il bot gestisce domande sulle policy, richieste di ferie e promemoria di routine.

Top 5 strumenti di automazione chatbot

L’automazione dei chatbot serve a eliminare la complessità da conversazioni che non dovrebbero mai essere così complicate. La scelta della migliore piattaforma di chatbot AI dipende dalla tua configurazione.

A seconda della tua configurazione, potresti cercare un chatbot plug-and-play oppure avere bisogno di un controllo approfondito dei flussi di lavoro e di trigger API.

1. Botpress

Ideale per: Team che vogliono il pieno controllo su come funziona l’automazione dei chatbot in supporto, vendite, onboarding e operazioni interne.

Botpress è una piattaforma per creare agenti AI e sistemi di conversational AI che automatizzano attività su canali di comunicazione e applicazioni con cui lavori.

Se le tue esigenze di automazione vanno oltre il semplice “rispondi a questa FAQ” e devi gestire attività come prenotazioni, instradamenti, recupero dati dal CRM e avvio di processi complessi, Botpress è lo strumento che fa per te.

La piattaforma offre una varietà di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che possono essere combinati con i tuoi dati e software per automatizzare le attività di routine.

La piattaforma ti offre il pieno controllo su come definire le conversazioni senza imporre una struttura rigida, permettendoti di suddividere azioni e strumenti su più interazioni e monitorare le prestazioni con gli utenti.

Il builder no-code ti permette di trascinare i nodi e costruire i flussi in modo visivo e intuitivo.

Il Nodo Autonomo può generare risposte e azioni in tempo reale utilizzando i tuoi strumenti e documenti collegati, senza che tu debba definire regole o interazioni.

Funzionalità chiave per l’automazione dei chatbot:

• Risposte basate su LLM con recupero da documenti
• Chiamate API per prenotazioni, acquisizione lead e aggiornamenti
• Memoria e condizioni per flussi multi-step
• Builder visuale con fallback e azioni sugli strumenti
• Distribuisci su web, WhatsApp, Telegram, Slack e altro ancora

Prezzi:

• Piano gratuito: $0/mese con $5 di utilizzo AI
• Plus: $89/mese — include instradamento verso agente umano e test dei flussi
• Team: $495/mese — per SSO, collaborazione e controllo degli accessi
• Enterprise: Prezzo personalizzato per scalabilità e conformità

2. Tidio

Ideale per: Piccoli e medi team che desiderano una rapida automazione dei chatbot per supporto e vendite, senza bisogno di codice.

Tidio è una piattaforma di live chat e chatbot facile da configurare, soprattutto se vuoi automatizzare flussi di supporto o lead generation comuni.

È pensato per i team che vogliono qualcosa di subito funzionante e che riduca il volume dei ticket senza dover approfondire troppo la costruzione del bot.

La piattaforma include Lyro, il chatbot AI di Tidio, che utilizza LLM addestrati su FAQ e guide del tuo sito.

Può gestire richieste di supporto di base come prezzi, consegna o informazioni sui prodotti, e indirizza automaticamente quelle più complesse agli operatori.

Non avrai molto controllo logico o integrazione backend, ma per automazioni semplici svolge il lavoro rapidamente.

Funzionalità chiave per l’automazione dei chatbot:

• Lyro AI è addestrato su documenti di supporto per risposte immediate
• Builder no-code per flussi e trigger chatbot di base
• Automazione email e ticketing semplice integrati

Prezzi:

• Piano gratuito: $0/mese — fino a 50 conversazioni
• Starter: $29/mese — flussi chatbot di base e 100 conversazioni
• Communicator: $25/mese — strumenti di live chat + più utenti
• Lyro AI Chatbot: da 39$/mese — Risposte AI con training su documenti

3. Zendesk

Ideale per: Team che già utilizzano Zendesk e vogliono aggiungere risposte IA e automazione semplice senza uscire dalla piattaforma.

Zendesk è una piattaforma di assistenza clienti che aiuta le aziende a gestire le richieste in arrivo tramite email, chat, telefono, social media o moduli web in un sistema di ticket centralizzato.

Zendesk offre funzionalità AI integrate che aiutano ad automatizzare le risposte, taggare i ticket e indirizzare i problemi più rapidamente.

Non è un costruttore di chatbot autonomo, ma per i team che lavorano su Zendesk aggiunge automazione utile senza ulteriori configurazioni o integrazioni.

Funzionalità chiave per l’automazione dei chatbot:

• Risposte automatiche utilizzando i contenuti esistenti del tuo help center
• Smistamento e etichettatura dei ticket tramite LLM

Prezzi:

• Suite Team: $55/mese — ticketing base + AI entry-level
• Suite Growth: $89/mese — aggiunge strumenti di automazione e workflow
• Suite Professional: 165 $/mese — include triage, suggerimenti e potenziamenti IA
• Enterprise: Prezzi personalizzati per configurazioni avanzate o su larga scala

4. Zapier

Ideale per: Team che vogliono automatizzare le azioni dei chatbot su strumenti come CRM, calendari, moduli e database senza codice

Zapier è una piattaforma di orchestrazione AI che svolge un ruolo chiave nell’automazione dei chatbot, fungendo da interfaccia tra il tuo chatbot e il resto della tua infrastruttura tecnologica.

Crei Zaps: flussi di lavoro trigger-azione che collegano oltre 6.000 app. Così, quando il tuo bot qualifica un lead, uno zap può inviarlo a Hubspot, uno zap può notificare il team su Slack e uno aggiornerà il foglio Google.

Funziona particolarmente bene se abbinato a piattaforme come Botpress e Tidio, dove i bot possono inviare eventi webhook o attivare azioni esterne.

Funzionalità chiave per l’automazione dei chatbot:

• Oltre 6.000 integrazioni per aggiornamenti CRM, prenotazioni in calendario, email e altro
• Supporto webhook e API per trigger flessibili del bot
• Zaps multi-step con filtri, ritardi e logica ramificata
• Compatibile con qualsiasi piattaforma che supporti l’automazione in uscita

Prezzi:

• Gratis: 100 attività/mese, flussi base a singolo passaggio
• Starter: $29,99/mese — fino a 750 attività/mese, filtri e formattatori
• Professional: 73,50 $/mese — logica avanzata, webhook e percorsi personalizzati

5. Hubspot

Ideale per: Team marketing e vendite che vogliono automatizzare la raccolta lead e il follow-up clienti all’interno di un CRM completo.

HubSpot ti offre un builder di chatbot collegato direttamente al tuo CRM, agli strumenti di marketing e ai flussi di lavoro.

È progettato per automatizzare conversazioni che generano ricavi: qualificare lead, raccogliere email, fissare appuntamenti e avviare follow-up, tutto senza dover passare da una piattaforma all’altra.

Puoi configurare chatflow che accolgono i visitatori, pongono domande e li guidano verso la soluzione giusta.

Essendo integrato con HubSpot CRM, ogni risposta viene automaticamente registrata, segmentata e utilizzata per attivare flussi di lavoro o email.

Funzionalità chiave per l’automazione dei chatbot:

• Builder drag-and-drop per chatflow collegati ai campi del CRM
• Pianificazione di appuntamenti e qualificazione dei lead in un unico flusso
• Trigger integrati per email, outreach commerciale o iscrizione a workflow

Prezzi:

• Strumenti gratuiti: Flussi chatbot di base, live chat, registrazione CRM
• Starter CRM Suite: $20/mese — include automazione di moduli e email
• Professional: $800/mese — aggiunge automazione avanzata, reportistica e smistamento personalizzato
• Enterprise: prezzi personalizzati per l’intera suite di automazione marketing/vendite

Inizia con l'automazione dei chatbot

I chatbot sono il modo migliore per mostrare ai tuoi utenti che ci sei. Botpress garantisce che i tuoi chatbot non si limitino a inviare messaggi, ma supportino completamente interi framework grazie a integrazioni e strumenti AI integrati.

Il nostro studio flessibile ti permette di orchestrare esattamente cosa scrivono e fanno i tuoi chatbot, controllando come ogni informazione viene utilizzata nella conversazione.

Se cerchi un po’ di ispirazione in più, dai un’occhiata al nostro canale YouTube per spiegazioni passo-passo su come costruire il tuo prossimo chatbot.

Inizia a costruire oggi. È gratis.

Domande frequenti

Quanto è complesso impostare l'automazione di un chatbot se non sono tecnico?

Impostare l’automazione di un chatbot è possibile anche con competenze tecniche minime, soprattutto se si utilizza un builder visuale (come Botpress). Tuttavia, automazioni più complesse che coinvolgono integrazioni API o logiche personalizzate richiederanno un supporto tecnico.

L’automazione tramite chatbot può gestire dati sensibili in modo sicuro?

L'automazione tramite chatbot può gestire in modo sicuro dati sensibili come informazioni personali o pagamenti, a patto di scegliere piattaforme che supportano crittografia, connessioni API sicure e conformità a regolamenti come GDPR, HIPAA o PCI-DSS. Molti sistemi chatbot moderni includono archiviazione sicura dei dati, controlli di accesso basati sui ruoli e log di audit per proteggere le informazioni sensibili.

L’automazione tramite chatbot sostituirà completamente gli operatori umani nell’assistenza clienti?

I chatbot possono ampliare notevolmente i team di supporto gestendo compiti di routine e domande comuni, ma restano carenti nei casi complessi che richiedono empatia, sfumature o giudizio umano. Più diventano avanzati, più possono occuparsi di questi compiti, ma gli agenti umani restano essenziali per questioni delicate o ad alto impatto emotivo.

Come posso rendere le risposte del chatbot naturali e simili a quelle umane?

Risposte chatbot naturali e simili a quelle umane utilizzano un linguaggio quotidiano, frasi brevi e chiare, e tocchi di cortesia o empatia. I test con utenti reali aiutano a individuare frasi poco naturali, mentre gli strumenti AI moderni permettono di perfezionare tono e personalità per adattarli alla voce del brand.

C’è il rischio che l’automazione dei chatbot commetta errori che frustrano gli utenti?

L’automazione dei chatbot può a volte commettere errori che frustrano gli utenti, come interpretare male richieste complesse o fornire informazioni errate. Questi rischi si riducono addestrando i modelli su dati reali degli utenti, usando risposte di fallback per passare la conversazione a un umano quando necessario e revisionando regolarmente le conversazioni per individuare problemi.