Servizio di configurazione chatbot AI
Configura facilmente il tuo chatbot AI con il servizio gratuito di LiveAgent. Potenzia il supporto clienti con flussi personalizzati, fonti di conoscenza e altr...
4 min di lettura
Configurare un bot di assistenza clienti AI in LiveAgent richiede sei passaggi suddivisi su due sistemi: tre in FlowHunt (creare il Flow, collegare le sorgenti di conoscenza, generare una chiave API) e tre in LiveAgent (collegare il fornitore AI, creare il Chatbot, applicarlo al widget di chat). Ecco l'ordine esatto, cosa fa ogni passaggio e cosa testare prima che i clienti lo vedano.
In questo articolo:
- Prima di iniziare: cosa serve realmente a un bot di assistenza clienti AI
- Passaggio 1: Creare il Flow in FlowHunt
- Passaggio 2: Collegare le sorgenti di conoscenza
- Passaggio 3: Generare una chiave API
- Passaggio 4: Collegare il fornitore AI in LiveAgent
- Passaggio 5: Creare il Chatbot in LiveAgent
- Passaggio 6: Applicarlo al widget di chat
- Testare prima del lancio, non dopo
La maggior parte delle guide sulla configurazione di un chatbot AI salta direttamente a “collega il tuo fornitore AI” e tralascia la parte che determina effettivamente se funziona: da quali contenuti risponde e in quale ordine costruirlo in modo che nulla si rompa a metà.
Questa guida riguarda specificamente il chatbot AI di LiveAgent , quindi ogni passaggio corrisponde a un’impostazione reale su cui farai clic, non a una lista di controllo generica. Se non hai ancora scelto una piattaforma, la nostra guida su come scegliere un chatbot AI è il punto di partenza migliore.
Prima di iniziare: cosa serve realmente a un bot di assistenza clienti AI
Devono esistere due cose prima di toccare qualsiasi impostazione. Primo, un ambito definito: a quali domande deve rispondere realmente questo bot e quali dovrebbero andare direttamente a un operatore umano? Secondo, i contenuti della sorgente di conoscenza: articoli del centro assistenza, documentazione del prodotto o risposte FAQ scritte da cui il bot può attingere. Saltare uno di questi due non impedisce di completare la configurazione, ma produce semplicemente un bot con una configurazione dall’aspetto curato e senza risposte affidabili.
| Cosa ti serve | Da dove proviene |
|---|---|
| Un ambito definito | L’elenco del tuo team di domande comuni e ricorrenti |
| Contenuti della sorgente di conoscenza | Centro assistenza, documentazione del prodotto o contenuti che scrivi direttamente |
| Un account fornitore AI | OpenAI, Anthropic, Google Gemini o un altro fornitore supportato |
| Un account FlowHunt | Gratuito con LiveAgent, nessuna quota di iscrizione separata |
Passaggio 1: Creare il Flow in FlowHunt
Un Flow è la logica che decide come il bot legge una domanda e cosa fare con la risposta. Lo costruisci in FlowHunt , la piattaforma di automazione AI senza codice di LiveAgent, non all’interno di LiveAgent stesso.
Inizia da un modello se ne esiste uno adatto al tuo caso d’uso, invece di costruire da zero. Un Flow creato da zero richiede molto più tempo per essere testato correttamente rispetto a uno adattato da un punto di partenza funzionante, poiché stai validando sia la logica che i contenuti contemporaneamente invece che solo i contenuti.
Questo è anche il momento per decidere l’ambito in termini concreti, non solo in linea di principio. Scrivi le categorie specifiche di domande che il Flow dovrebbe gestire e, altrettanto importante, le categorie che dovrebbe instradare direttamente a un operatore umano senza prima tentare una risposta.
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Passaggio 2: Collegare le sorgenti di conoscenza
Questo è il passaggio che determina effettivamente se il bot funziona bene. Collega il tuo centro assistenza, la documentazione del prodotto o qualsiasi contenuto scritto da cui il bot dovrebbe trarre risposte. Se una sorgente di conoscenza è incompleta o obsoleta in questa fase, il bot ripeterà con sicurezza quella lacuna a ogni cliente che chiede.
Ad esempio, un team che lancia l’assistenza per un nuovo livello di prodotto deve avere la documentazione di quel livello collegata prima del lancio, non aggiunta successivamente quando i clienti iniziano a chiedere informazioni.
Organizza i contenuti della sorgente prima di collegarli, non dopo. Una knowledge base scritta per la navigazione umana, con informazioni distribuite su cinque pagine collegate, non si traduce automaticamente in una risposta chiara per un bot che attinge da tutte e cinque contemporaneamente. Consolidare i fatti principali in meno contenuti, più diretti, di solito produce risposte migliori rispetto a collegare la struttura del sito esistente così com’è.
Passaggio 3: Generare una chiave API
La chiave API è ciò che consente a LiveAgent e FlowHunt di comunicare come un unico sistema connesso. Generala all’interno di FlowHunt una volta che il Flow e le sorgenti di conoscenza sono a posto, poiché ti servirà per la parte di configurazione in LiveAgent nei passaggi successivi.
Tratta questa chiave come tratteresti qualsiasi altra credenziale: conservala in un posto dove il tuo team possa trovarla in seguito e non incollarla in un documento condiviso o in un messaggio di chat dove potrebbe rimanere più a lungo del dovuto.
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Passaggio 4: Collegare il fornitore AI in LiveAgent
Torna in LiveAgent e collega il fornitore AI che alimenterà effettivamente le risposte. LiveAgent supporta OpenAI, Anthropic e Google Gemini a partire dall’aggiornamento di settembre 2026, insieme all’opzione del fornitore nativo di FlowHunt.
Quale scegliere dipende meno dalla qualità del modello in sé e più dall’idoneità pratica: una relazione esistente con un fornitore, un requisito di conformità che punta a un’azienda specifica o semplicemente la volontà di non avere ogni funzionalità AI dipendente da un unico fornitore.
Passaggio 5: Creare il Chatbot in LiveAgent
Con il fornitore collegato, crea l’oggetto Chatbot in LiveAgent e collegalo al Flow creato nel passaggio 1. Qui si imposta anche la soglia di trasferimento, ovvero il numero minimo di risposte AI prima che un passaggio a un operatore umano diventi disponibile, o se l’agente AI decide autonomamente quando trasferire.
Imposta questa soglia in modo deliberato, non lasciarla al valore predefinito. Troppo alta, e i clienti frustrati passano attraverso risposte inutili prima di raggiungere una persona. Troppo bassa, e il bot escala domande che avrebbe potuto gestire, sprecando tempo degli operatori per richieste che non avevano mai bisogno di un umano.
Passaggio 6: Applicarlo al widget di chat
Il passaggio finale è applicare il Chatbot configurato al tuo widget di chat live, in modo che sia la prima cosa con cui un cliente interagisce quando apre la chat. Niente cambia per il cliente fino a questo passaggio, il che lo rende il punto naturale per fermarsi e testare tutto ciò che è stato costruito finora.
Testare prima del lancio, non dopo
Prima che questo bot parli mai con un cliente reale, eseguilo contro il tuo elenco di domande conosciute, le stesse che hai usato per definire l’ambito nel passaggio 1. Prendi nota di ogni risposta sbagliata, incompleta o confusa e correggi la sorgente di conoscenza o la logica del Flow dietro di essa prima di attivare il widget live.
Una volta attivo, il lavoro non è finito. Il tasso di escalation, gli schemi di risposte errate ripetute e il linguaggio dei clienti cambiano tutti nel tempo, ed è esattamente ciò che la nostra guida su come risolvere un chatbot con prestazioni insufficienti copre in maggiore dettaglio, per quando le prestazioni calano dopo qualche mese. Una buona abitudine di revisione nella prima settimana permette di individuare gran parte di questi problemi in anticipo, prima che diventino uno schema che i clienti notano.
