Come costruire un chatbot per la prenotazione di un appuntamento [2025]

Caricare informazioni aziendali statiche

Iniziate caricando un documento semplice e strutturato che copra le domande più comuni dei clienti. Può trattarsi di un PDF, di un documento Word o di un foglio di calcolo, basta che sia organizzato in modo chiaro.

Il documento deve includere:

• Sedi e indirizzi delle filiali
• Servizi disponibili in ogni sede
• Prezzi, sconti e opzioni di adesione
• Orari di funzionamento e contatti

Ogni argomento deve avere una sezione ben definita, in modo che il chatbot possa trovare e restituire facilmente le risposte pertinenti.

Suggerimento: Utilizzate intestazioni e punti elenco nel documento per rendere le cose più leggibili sia per il bot che per il vostro team.

Potete caricare questo documento nella sezione Knowledge Base:

1. Dal progetto, aprire il menu di sinistra.
2. Fare clic su Base di conoscenze.
3. Selezionare Carica documento e aggiungere il file.

Assegnare al documento un nome chiaro (ad esempio, Dettagli di filiale - marzo 2025), in modo da potervi fare riferimento in seguito nei flussi di lavoro o nelle query.

Una volta caricato, il chatbot può iniziare immediatamente a utilizzare il documento per rispondere alle domande degli utenti, senza bisogno di ulteriore formazione o codifica.

Utilizzo di tabelle per informazioni dinamiche

Per cose come eventi imminenti, offerte stagionali o programmi a rotazione, è meglio usare una tabella invece di caricare un documento statico. Le tabelle consentono di aggiornare una sola riga senza toccare il resto dei dati, rendendo più veloce la manutenzione.

Ecco come creare una tabella nella vostra knowledge base:

1. Andate alla sezione Knowledge Base dal menu di sinistra.
2. Fare clic su Crea nuovo, quindi selezionare Tabella.
3. Dare un nome al tavolo (ad esempio, Programma dell'evento).
4. Aggiungete colonne per i tipi di informazioni che volete che il chatbot recuperi, ad esempio:
   
   • nome_evento
   • data
   • posizione
   • prezzo
   • descrizione
5. Iniziare ad aggiungere righe per ogni evento o elemento a cui si vuole che il bot faccia riferimento.

Una volta salvata la tabella, è possibile utilizzarla per fornire risposte dinamiche. Ad esempio, quando un utente chiede: "Quali eventi si terranno il prossimo fine settimana?", il bot può estrarre la riga pertinente e dare una risposta diretta.

Ottimizzazione dei costi con le FAQ nella cache

Una delle sfide più grandi con i bot dotati di intelligenza artificiale è il costo, soprattutto se il bot si rivolge al LLM ogni volta che qualcuno pone una domanda comune.

La base di conoscenza aiuta a ridurre questo problema memorizzando automaticamente nella cache le risposte alle domande più frequenti. Ciò significa che se cinque persone chiedono "Qual è l'orario della palestra nel fine settimana?", la piattaforma interroga la base di conoscenze o l'LLM una sola volta, per poi riutilizzare istantaneamente la risposta la volta successiva.

Non è necessario configurare nulla. La cache viene attivata automaticamente se:

• La risposta proviene da un contenuto strutturato (un documento, una tabella o una FAQ).
• Il bot è collegato a una pipeline LLM o RAG
• L'utente rimane nella stessa discussione

In questo modo il bot è sempre veloce e riduce l'utilizzo dei token senza compromettere l'esperienza.

Installare l'integrazione di Calendly

Iniziare dal cruscotto del progetto:

1. Vai al Hub dal menu di sinistra.
2. Ricerca per Calendly e fare clic su Installa.
3. Una volta installato, aprire le impostazioni dell'integrazione diCalendly dal progetto.

Generare e aggiungere la chiave API di Calendly

Successivamente, è necessario generare una chiave API personale da Calendly e aggiungerla al flusso di lavoro:

1. Accedere al proprio account Calendly .
2. Fare clic su Integrazioni e app nel menu a sinistra.
3. Scorrere fino a API e Webhooks e fare clic su Ottieni un token ora.
4. Assegnare un nome al token (ad esempio, Access) e completare l'autenticazione a due fattori, se richiesto.
5. Copiare la chiave API: non sarà più possibile visualizzarla in seguito.
6. Tornare a Botpress e incollare la chiave nelle impostazioni di integrazione di Calendly .
7. Fare clic su Salva per finalizzare la connessione.

Una volta collegato, il chatbot sarà in grado di recuperare i dati sulla disponibilità e di generare link di pianificazione in base alla posizione o alle preferenze dell'utente.

1. Acquisizione della selezione del ramo da parte dell'utente

Poiché la vostra azienda ha probabilmente più sedi, il bot deve sapere quale filiale l'utente desidera prima di mostrare la disponibilità.

1. Aggiungere un nodo a scelta singola per chiedere all'utente di scegliere una posizione.
2. Creare una variabile (ad esempio, workflow.branch) per memorizzare la selezione.
3. In seguito, si utilizzerà questo dato per inviare il link giusto a Calendly in base al ramo scelto.

In questo modo si garantisce che tutti i collegamenti di pianificazione e le risposte siano adattati alla filiale giusta.

2. Utilizzo del flusso di lavoro degli eventi Calendly

L'Hub fornisce anche un flusso di lavoro precostituito che si collega direttamente alla configurazione di Calendly .

1. Nella sezione Flussi di lavoro, cercate Calendly Event Workflow.
2. Fare clic su Clona per creare la versione modificabile.
3. Personalizzate il flusso, se necessario: è già impostato per generare un link di prenotazione legato alla sessione dell'utente tramite l'ID di conversazione.

Passando l'ID della conversazione, il chatbot genera un link di prenotazione unico che può essere rintracciato per i singoli utenti. Questo flusso di lavoro precostituito consente di risparmiare tempo e garantisce che la logica di pianificazione sia già cablata correttamente.

3. Impostazione dell'attivazione dell'evento Calendly

Una volta inviato un link di prenotazione, si vuole che il chatbot rilevi quando l'utente ha fissato il suo appuntamento.

1. Fate clic con il pulsante destro del mouse all'interno del flusso di lavoro e aggiungete un nodo Calendly Event Trigger.
2. In the settings, pass the conversation ID using:
   {{event.payload.conversation.id}}
3. Questo permette al chatbot di ascoltare la prenotazione specifica dell'utente.
4. Quando viene attivato, il bot può inviare automaticamente un messaggio di conferma.

In questo modo il bot risulta intelligente e reattivo e gli utenti sanno che il loro appuntamento è stato prenotato.

4. Gestione delle informazioni commerciali e delle domande frequenti

Non tutti si lanciano subito nella prenotazione. Alcuni utenti potrebbero chiedere prima informazioni su prezzi, orari o servizi. Potete gestire questo problema collegando la vostra base di conoscenze.

1. Aggiungere un nodo autonomo collegato alla base di conoscenza.
2. Abilitate la ricerca delle conoscenze in modo che il bot possa estrarre le risposte dai documenti o dalle tabelle caricate.
3. Utilizzare questo nodo come ripiego quando gli utenti pongono domande generali.

In questo modo, il bot rimane utile anche per gli utenti che non sono ancora pronti a prenotare.