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Neural2B
ℹScenario dimostrativo. Un esempio di possibile implementazione, non un progetto cliente completato di Neural2B.

Assistente Unificato per Catalogo, Ricerca Intelligente e Supporto Clienti

Scenario dimostrativo: organizziamo le specifiche, scriviamo descrizioni chiare in italiano da dati verificati, mostriamo la disponibilità attuale e trasferiamo i lead al CRM.

Descrizione della situazione aziendale

Nei negozi online con oltre 10.000 articoli di diversi fornitori, le specifiche sono compilate in modo disordinato. Diverse unità di misura, parametri chiave mancanti, descrizioni copiate. La ricerca regolare per le richieste dei clienti dal vivo non produce risultati. E il supporto cerca i prodotti manualmente.

Schema del flusso dei dati e architettura

1CMS: Shopify o OpenCart come candidati per integrazione tramite API
2Modulo di normalizzazione degli attributi: consolida le unità di misura (mm, cm, pollici, kg, grammi) in un unico formato
3Indice vettoriale per ricerca semantica: cerca per sinonimi, scopi e descrizioni indirette
4Integrazione con CRM (HubSpot): le richieste dei clienti e i carrelli vengono registrati automaticamente

Ruolo della persona nel processo (Human-in-the-loop)

Prima di sincronizzare massicciamente le schede aggiornate con il sito principale, il content manager esamina un campione.

Dati di test sintetici

Esempio di input e risposta del sistema

Richiesta in ingresso dell’utente:
"Ho bisogno di una pompa sommersa a bassa velocità per un pozzo profondo 12 metri, sufficiente per irrigare un giardino e una casa per 3 persone"
Risposta / azione generata dal sistema:
"Trovati 2 modelli adatti per una profondità di 12 metri con una pressione di lavoro di 3,5 bar e protezione contro il funzionamento a secco: 1) AquaSilent 750 (potenza 750 W, portata 45 l/min) — 4.200 UAH; 2) DeepWell Flow 1000 (potenza 1000 W) — 5.150 UAH. Entrambi i modelli hanno una garanzia di 24 mesi e sono disponibili in magazzino. Vuoi confrontarli in modo più dettagliato?"

Limiti dello scenario dimostrativo

  • ✕L'assistente si basa solo sui parametri del passaporto tecnico del produttore
  • ✕Se mancano dati sulle specifiche, il sistema lo dice onestamente, invece di fare supposizioni
  • ✕I prezzi e la disponibilità vengono estratti direttamente dal database del negozio

Cosa misurare durante il test pilota

  • ✓Quota di ricerche senza risultati (obiettivo: meno 70%)
  • ✓Quanto sono complete e uniformemente compilate le specifiche dei prodotti
  • ✓Quanto è accurato il consulente — secondo i manager del supporto
Servizio aziendale corrispondente

Automazione del marketing e dei contenuti

Panoramica del servizio →

Ti interessa un’architettura simile?

Adatteremo la logica di questo scenario ai tuoi software interni, alla struttura dei database e alle procedure operative.

Parlare dell’adattamento

Adattamento dello scenario: Assistente Unificato per Catalogo, Ricerca e Supporto

Descrivi il processo che ruba tempo al tuo team. Ti diremo cosa si può automatizzare, quali dati servono e da dove conviene iniziare.

I tuoi dati restano tra noi. Non chiediamo mai segreti commerciali o accessi tramite un modulo pubblico.

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