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💬 Assistenza clienti automazione

Automatizzi. Assista. Conquisti i clienti ogni volta.

AUTOMAIT collega i suoi canali di assistenza e automatizza il flusso che c'è dietro, così il team si occupa di clienti invece che di ticket.

Il problema

L'automazione con IA è il segreto di un'assistenza che regge la crescita

Il suo team di assistenza si destreggia tra e-mail, chat, telefonate, ticket e follow-up cercando di tenere i clienti soddisfatti e risolvere in fretta.

I sistemi di ticketing tradizionali tengono traccia del lavoro, ma vanno in crisi quando le richieste sono ambigue, arrivano da più canali o in grandi volumi. L'IA colma quei vuoti: gestisce ciò che è complesso, imprevedibile e ripetitivo, così il team si concentra sulle conversazioni che contano davvero.

Richieste perse tra i canali

Ticket catalogati a mano

Operatori che riscrivono la stessa risposta

Escalation ferme troppo a lungo

Clienti costretti a chiedere aggiornamenti

Informazioni sepolte nei ticket chiusi

Ricevere → Risolvere → Comunicare → Migliorare

Come funziona, fase per fase

1

Ricevere

Raccogliere le richieste da tutti i canali non deve essere un collo di bottiglia. L'IA fa sì che nessun messaggio si perda — nemmeno quando il cliente scrive da un canale insolito o si esprime in modo confuso — e cataloga e assegna priorità ai ticket con criterio.

Risultato

Ogni richiesta viene raccolta, compresa e smistata in pochi secondi.

Esempi di flussi di lavoro

Raccolta dei ticket via e-mailTrigger e-mail → IA (capire l'intento & catalogare) → CRM (creare il ticket) → Slack (avvisare il team)
Priorità delle chatWebhook (messaggio in chat) → IA (valutare l'urgenza & assegnare) → Airtable (salvare il ticket)
Registrazione delle richieste socialTrigger dai social → IA (estrarre il contesto) → CRM (registrare l'interazione) → Gmail (risposta automatica)

Esempio reale — Flusso automatizzato dei ticket di assistenza

Un trigger Gmail sorveglia la casella dell'assistenzaTrello crea un ticket dall'e-mailGmail invia una conferma automatica al clienteSlack avvisa il team di assistenza
2

Risolvere

I flussi tradizionali sanno assegnare i ticket e inviare risposte predefinite, ma faticano con richieste vaghe o complesse. L'IA prevede l'azione migliore, propone soluzioni su misura ed effettua l'escalation solo di ciò che richiede davvero una persona.

Risultato

La qualità della prima risposta sale mentre i tempi di gestione scendono.

Esempi di flussi di lavoro

Proposta di soluzioneTrigger CRM (nuovo ticket) → IA (proporre una soluzione su misura) → Slack (avvisare l'operatore)
Risposta automatica dalla base di conoscenzaTrigger pianificato → base di conoscenza (recuperare gli articoli utili) → Gmail (inviare al cliente)
Escalation intelligenteWebhook (ticket ad alta priorità) → IA (definire il percorso di escalation) → Jira (creare l'escalation) → Slack (avvisare il responsabile)

Esempio reale — IA su WhatsApp sopra la vostra base di conoscenza

L'utente invia una domanda su WhatsAppIl bot legge il Google Doc aziendaleUnisce il contenuto del documento con data e domandaL'IA (Gemini / ChatGPT) risponde in modo naturale su WhatsAppLe conversazioni vengono registrate in Google Sheets
3

Comunicare

I clienti si aspettano aggiornamenti puntuali e precisi. L'IA automatizza una comunicazione consapevole del contesto — aggiornamenti proattivi e follow-up personalizzati — anche quando una richiesta attraversa più canali o è incompleta.

Risultato

I clienti smettono di rincorrervi per sapere come procede.

Esempi di flussi di lavoro

Aggiornamenti automatici di statoStato del ticket modificato → IA (scrivere un aggiornamento personalizzato) → Gmail (avvisare il cliente) → Slack (aggiornare il team)
Risposte sfumate in chatTrigger del chatbot → IA (rispondere a domande sfumate) → CRM (registrare l'interazione)
Sintesi della risoluzioneWebhook (problema risolto) → IA (generare la sintesi) → e-mail (inviare) → sondaggio (chiedere un parere)

Esempio reale — Inoltro dei ticket in tempo reale

Recuperare l'ultimo ticket aperto da VtigerInviare i dettagli formattati a TelegramPortare lo stato a In lavorazione per evitare notifiche doppie
4

Migliorare

Imparare dai casi passati è fondamentale, ma i sistemi tradizionali raramente producono indicazioni utilizzabili. L'IA analizza le tendenze, individua i problemi ricorrenti e trova miglioramenti di processo, così la vostra assistenza diventa più intelligente nel tempo.

Risultato

Ogni ticket chiuso rende più semplice il successivo.

Esempi di flussi di lavoro

Analisi dei riscontriSondaggio completato → IA (analizzare il sentiment & estrarre le tendenze) → Google Sheets (salvare le indicazioni)
Aggiornamento della base di conoscenzaTicket chiuso → IA (proporre aggiornamenti) → Airtable (aggiornare il database delle soluzioni) → Slack (condividere l'indicazione)
Ottimizzazione del flussoTrigger IA → nodo Function (proporre un'ottimizzazione) → CMS (pubblicare i miglioramenti)

Esempio reale — Monitoraggio del sentiment

Un trigger pianificato recupera i ticket Linear recentiL'estrattore analizza il sentiment nei commentiI risultati vengono caricati su AirtableUna nuova esecuzione aggiorna il sentiment & archivia lo stato precedenteUn trigger Airtable segnala i ticket che diventano negativiUna notifica Slack avvisa il team
Dall'inizio alla fine

Oppure gestisca l'intero ciclo dall'inizio alla fine

La vera forza dell'automazione con IA è che non si occupa solo di un pezzo del puzzle: orchestra l'intero ciclo dell'assistenza. Dal primo contatto alla risoluzione, alla comunicazione e al miglioramento continuo, ogni fase diventa un unico flusso senza interruzioni invece di sistemi frammentati e passaggi manuali.

Esempio reale — Bot di assistenza dall'inizio alla fine

Richiesta del cliente (qualsiasi canale)L'IA cataloga & assegna prioritàIl CRM crea il ticketL'IA propone una soluzione o fa escalationLa base di conoscenza invia l'articoloL'IA scrive gli aggiornamenti & la sintesiIl sondaggio raccoglie il parereL'IA analizza il sentiment & aggiorna la base di conoscenza

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