Prompt per e-commerce e assistenza clienti: schede prodotto e post-vendita

Un cliente scrive che la sua lampada è arrivata rotta. Incolli il suo messaggio in un chatbot, chiedi una risposta cortese, e l'IA gli promette un rimborso entro 48 ore e un buono acquisto. Il testo è impeccabile. Il problema è che il tuo negozio non ha mai offerto né l'uno né l'altro.

Nell'e-commerce, il rischio di un prompt impostato male riguarda meno lo stile che la promessa inventata, quella che il cliente ti rinfaccerà per iscritto. Tutto ciò che segue parte quindi dallo stesso principio: l'IA scrive a partire dalle tue regole e dai tuoi dati di prodotto, e ha il diritto di dire che non lo sa.

La scheda delle regole, da preparare prima di tutto il resto

Scrivi una volta per tutte che cosa può dire il tuo servizio clienti. Basta una pagina: tempi reali di spedizione, corrieri, condizioni di reso, chi paga il reso, che cosa fai in caso di pacco danneggiato, quando un umano deve riprendere in mano la situazione.

Due punti meritano una verifica seria, perché non dipendono solo da te. In Francia, un consumatore che acquista online dispone in linea di principio di 14 giorni per recedere, con eccezioni (per esempio i prodotti personalizzati), e di norma beneficia di una garanzia legale di conformità di due anni. La tua scheda deve riprendere queste regole così come si applicano ai tuoi prodotti: appoggiati alle tue condizioni generali di vendita (CGV), al sito della DGCCRF o a un giurista se hai dubbi. L'IA, da parte sua, può sbagliarsi sul diritto.

Una volta scritta, questa scheda può vivere nelle istruzioni personalizzate del tuo strumento, così non dovrai più incollarla.

Rispondere a un reclamo senza promettere cose a caso

Ecco che cosa dà il prompt debole:

Rispondi con cortesia a questo cliente scontento: [MESSAGGIO]

E la sua versione corretta:

Scrivi una risposta per il servizio clienti di [NEGOZIO].

Regole del negozio (unica fonte autorizzata):
[INCOLLA LA SCHEDA DELLE REGOLE]

Messaggio del cliente:
[MESSAGGIO, SENZA NOME, INDIRIZZO NÉ NUMERO DI TELEFONO]

Dati dell'ordine:
[DATA DELL'ORDINE, STATO DELLA CONSEGNA, PRODOTTO]

Scrivi una risposta di massimo 120 parole:
- comincia riconoscendo il problema preciso del cliente, senza formule di rito
- indica che cosa succederà dopo e che cosa deve fare il cliente
- dai del Lei, resta semplice, nessuna scusa ripetuta

Divieti: non promettere né rimborso, né gesto commerciale, né tempi che non figurino nelle regole. Se la situazione non è coperta, scrivi «[DA GESTIRE A CURA DI UN UMANO]» e spiegami perché in una riga, sotto il messaggio.

L'IA dispone ora di un'unica fonte e di una via d'uscita quando il caso non è previsto. Elimina anche i dati personali prima di incollare qualsiasi cosa, e guarda che cosa fa lo strumento delle conversazioni: il nostro articolo su che cosa non incollare in un chatbot fa il punto sulla questione. Per il quadro applicabile al tuo negozio, il riferimento resta la CNIL.

Una scheda prodotto che risponde alle domande di acquisto

La maggior parte delle schede generate allinea «elegante», «qualità superiore» e «perfetto per ogni occasione». Una buona scheda fa altro: toglie i dubbi a chi esita. Prendi un saponificio artigianale o un venditore di scarponi da trekking, il meccanismo è identico.

Scrivi la scheda di un prodotto a partire da queste sole informazioni.

Caratteristiche: [DIMENSIONI, MATERIALI, COMPOSIZIONE, MANUTENZIONE, ORIGINE]
Domande e riscontri ricevuti su questo prodotto: [RECENSIONI, DOMANDE DEI CLIENTI, MOTIVI DI RESO]
Acquirente tipo: [CHI, IN QUALE SITUAZIONE]
Prezzo: [PREZZO]

Struttura:
1. Una frase che dice che cos'è e per chi.
2. Tre vantaggi, ciascuno collegato a una caratteristica precisa.
3. Una sezione «Prima di acquistare» che risponde con franchezza ai dubbi più frequenti, compreso a chi questo prodotto non andrà bene.
4. Una tabella delle caratteristiche.

Niente superlativi, nessuna affermazione che i dati non dimostrino. Elenca alla fine ogni informazione mancante che aiuterebbe l'acquirente a decidere.

Il passaggio «a chi questo prodotto non andrà bene» può sembrare controintuitivo. Serve a limitare i resi evitabili: se i tuoi scarponi calzano piccoli, tanto vale dirlo. Attenzione alle affermazioni su cosmetici, integratori o tutto ciò che tocca la salute: una frase abbellita dall'IA può essere problematica, rileggile con cura.

Rispondere in pubblico alle recensioni negative

Una recensione negativa serve soprattutto ai futuri clienti che leggono la tua risposta. Il prompt deve quindi rivolgersi a questi lettori quanto all'autore della recensione.

Ecco una recensione pubblica lasciata su [PIATTAFORMA]:
[RECENSIONE]

Fatti verificati da parte nostra: [COSA È SUCCESSO]
Che cosa possiamo proporre: [AZIONE REALE]

Scrivi 2 risposte pubbliche di massimo 70 parole, una più sobria, l'altra più calorosa. Resta sui fatti, non contraddire il cliente sulla sua percezione, non rivelare alcuna informazione sul suo ordine e proponi un contatto privato. Se la recensione contiene un'accusa grave, non rispondere nel merito e segnalamelo.

Un limite da non oltrepassare: non chiedere a un'IA di scrivere false recensioni positive. La pratica è ingannevole e può essere sanzionata, comunque siano state scritte.

Far parlare cento ticket di assistenza

Ecco un uso meno ovvio: esporta i tuoi ultimi ticket, anonimizzali e cerca che cosa ricorre. Ottieni miglioramenti per le schede prodotto e una FAQ basata su domande vere.

Ecco [NUMERO] messaggi di clienti anonimizzati:
[INCOLLA I MESSAGGI]

1. Raggruppali in 5-8 motivi di contatto, con il numero di messaggi per motivo e una breve citazione per ciascuno.
2. Per ogni motivo, indica se il problema si può risolvere con un'informazione da aggiungere (scheda prodotto, pagina spedizioni, e-mail di conferma) o se si tratta di un difetto di organizzazione o di prodotto.
3. Scrivi le 5 domande di FAQ corrispondenti, formulate con le parole dei clienti.

Presenta il punto 1 sotto forma di tabella. Basati esclusivamente su questi messaggi. Verifica che la somma dei messaggi per motivo corrisponda al totale e segnala quelli che non sei riuscito a classificare.

Controlla i conteggi su un campione, perché i modelli sbagliano facilmente quando contano. Se vuoi collegare il risultato a un foglio di calcolo o a uno strumento di ticket, chiedi un output strutturato, come spiegato nella nostra guida al JSON.

Prima di automatizzare qualsiasi cosa, passa i tuoi ultimi dieci reclami nel prompt di risposta e confronta con il messaggio che avresti inviato tu. Se anche una sola risposta contiene una promessa assente dalla tua scheda, completa la scheda e ricomincia.