Interazioni clienti personalizzate possono fare la differenza tra un acquisto occasionale e un cliente fedele. Immagina di avere un bot WhatsApp che non solo risponde alle richieste dei clienti, ma ricorda dettagli importanti su di loro, le loro preferenze, problemi passati e le informazioni personali che hanno condiviso. Questo livello di personalizzazione una volta era possibile solo con team dedicati al servizio clienti, ma ora le piccole imprese possono ottenerlo tramite automazione con Wassenger e n8n.

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Perché la memoria del cliente è importante nell'IA conversazionale

I chatbot standard trattano ogni conversazione come se fosse il primo contatto con un cliente. Questo crea esperienze frustranti in cui i clienti devono ripetersi continuamente:

“Te l'ho già detto il numero dell'ordine ieri.” “Abbiamo parlato di questo problema la settimana scorsa.” “Ho detto che sono allergico alle noci le ultime tre volte che ho ordinato!”

Un bot con memoria cambia tutto. Crea conversazioni naturali e fluide che si basano sulle interazioni precedenti, facendo sentire i clienti veramente compresi e apprezzati.

Vantaggi di un bot WhatsApp con memoria per le piccole imprese

• Maggiore soddisfazione del cliente: i clienti si sentono capiti quando non devono ripetersi
• Aumenti delle conversioni: raccomandazioni personalizzate basate sulle preferenze ricordate
• Riduzione del carico di supporto: il bot gestisce i follow-up di routine con consapevolezza del contesto
• Migliore fidelizzazione: esperienze personalizzate creano legami emotivi più forti
• Migliore raccolta dati: raccogliere informazioni sui clienti in modo naturale attraverso la conversazione
• Passaggi senza soluzione di continuità: quando un agente umano deve intervenire, dispone dell'intera cronologia delle conversazioni

Come funziona il bot con memoria

Questa soluzione combina diverse tecnologie potenti:

1. Wassenger: Fornisce connettività WhatsApp istantanea senza il processo di approvazione WABA di Meta
2. n8n: Orchestra il workflow tra tutti i componenti
3. Google Gemini: Alimenta le capacità conversazionali AI
4. Supabase: Memorizza le memorie dei clienti in un database strutturato

Quando un cliente invia un messaggio alla tua attività su WhatsApp, il bot:

1. Recupera eventuali memorie precedenti su quel cliente
2. Elabora il nuovo messaggio con il contesto delle interazioni passate
3. Identifica ed estrae nuove informazioni importanti condivise dal cliente
4. Memorizza queste nuove “memorie” per riferimento futuro
5. Risponde in modo naturale senza dire esplicitamente al cliente che sta ricordando i dettagli

La magia avviene perché il bot non si limita a rispondere al messaggio corrente; ha accesso all'intera cronologia della conversazione e ai fatti importanti che il cliente ha condiviso nel tempo.

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Cosa ti servirà

• Un account Wassenger (disponibile prova gratuita di 7 giorni, non è richiesto il pagamento con carta)
• Un account n8n (self-hosted). Una versione cloud-hosted sarà rilasciata presto all'interno dell'app Wassenger
• Un account Supabase (piano gratuito disponibile)
• Un account Gemini per le capacità AI (o un altro fornitore di servizi AI)

Configurare il tuo bot WhatsApp con memoria

Passo 1: Crea il tuo account Wassenger

Iscriviti a un account Wassenger per ottenere accesso istantaneo all'API di WhatsApp senza il processo di approvazione WABA di Meta. Wassenger offre diversi vantaggi per questo tipo di bot:

• Attivazione istantanea: inizia subito a costruire il tuo bot con memoria
• Nessuna restrizione sui template: consenti conversazioni naturali senza template pre-approvati
• Supporto media avanzato: scambia immagini, documenti e altri tipi di media
• Sistema webhook avanzato: integra perfettamente con n8n

Passo 2: Installa il nodo ufficiale Wassenger in n8n

1. In n8n, vai su Settings > Community Nodes
2. Cerca “n8n-nodes-wassenger” e installalo
3. Aggiungi la tua chiave Wassenger API a n8n

Passo 3: Importa il workflow del Bot con memoria

Importa il seguente JSON del workflow nella tua istanza n8n:

{
  "name": "Bot that remembers you",
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "promptType": "define",
        "text": "={{ $('Wassenger Trigger').item.json.messages[0].text.body }}",
        "options": {
          "systemMessage": "=# ROLE\nYou are a friendly AI assistant.\nYou are currently talking to a user over WhatsApp.\n\n# RULES\nWhen the user sends a new message, decide if they shared any **noteworthy information** that should be **saved in memory** for future reference.\n\nIf so, use the **Save Memory** tool to store this information.\nDO NOT inform the user that you are saving this information.\n\nSimply continue the conversation as normal.\n\n# Tools\n## Save Memory\nUse this tool to **store any important facts** shared by the user.\nSummarize the information clearly and pass it to this tool.\n\n# Memories\nThese are the **last stored facts** collected from the user(including date/time).\n\n{{ $json.ConversationMemories.toJsonString() }}\n\n!! IMPORTANT !!\nTake these stored facts into account when replying.\nIf a fact was already stored, do not repeat asking for it.\n\nRespond naturally and conversationally.\n"
        }
      },
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
      "typeVersion": 1.8,
      "position": [320, 0],
      "id": "d4cfc832-72db-49bd-affe-816c6de18334",
      "name": "AI Agent"
    },
    {
      "parameters": {
        "tableId": "ConversationMemory",
        "fieldsUi": {
          "fieldValues": [
            {
              "fieldId": "message",
              "fieldValue": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Field_Value', ``, 'string') }}"
            },
            {
              "fieldId": "sender",
              "fieldValue": "={{ $('Wassenger Trigger').item.json.messages[0].from }}"
            },
            {
              "fieldId": "recipient",
              "fieldValue": "={{ $('Wassenger Trigger').item.json.metadata.display_phone_number }}"
            }
          ]
        }
      },
      "type": "n8n-nodes-base.supabaseTool",
      "typeVersion": 1,
      "position": [540, 220],
      "id": "741638b6-ae0e-4e87-b4b9-a189ff19bd1e",
      "name": "Save Message"
    },
    {
      "parameters": {
        "operation": "getAll",
        "tableId": "ConversationMemory",
        "returnAll": true,
        "filters": {
          "conditions": [
            {
              "keyName": "sender",
              "condition": "eq",
              "keyValue": "={{ $json.messages[0].from }}"
            }
          ]
        }
      },
      "type": "n8n-nodes-base.supabase",
      "typeVersion": 1,
      "position": [-60, 0],
      "id": "250183ba-d05f-46ee-a4a0-31f0f5b34752",
      "name": "Get Memory"
    },
    {
      "parameters": {
        "aggregate": "aggregateAllItemData",
        "destinationFieldName": "ConversationMemories",
        "include": "specifiedFields",
        "fieldsToInclude": "message, created_at ",
        "options": {}
      },
      "type": "n8n-nodes-base.aggregate",
      "typeVersion": 1,
      "position": [140, 0],
      "id": "7cf53530-001e-4002-9d45-d033ceb2b643",
      "name": "Aggregate"
    },
    {
      "parameters": {
        "events": ["message:in:new"]
      },
      "type": "n8n-nodes-wassenger.wassengerTrigger",
      "typeVersion": 1,
      "position": [-280, 0],
      "id": "9184e768-5870-48b5-98e1-fca844a6664f",
      "name": "Wassenger Trigger",
      "webhookId": "08226e65-d279-4280-b200-e6aa6ed109aa"
    },
    {
      "parameters": {
        "options": {}
      },
      "type": "n8n-nodes-wassenger.wassenger",
      "typeVersion": 1,
      "position": [660, 0],
      "id": "879b67a5-4c24-4e70-8209-b3155fd3bb20",
      "name": "Wassenger"
    },
    {
      "parameters": {
        "options": {}
      },
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
      "typeVersion": 1,
      "position": [280, 220],
      "id": "ba0f6ca2-32aa-41b1-b4e3-d97d8667d3b9",
      "name": "Google Gemini Chat Model"
    }
  ],
  "connections": {
    "Save Message": {
      "ai_tool": [
        [
          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "ai_tool",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Get Memory": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Aggregate",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Aggregate": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Wassenger Trigger": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Get Memory",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "AI Agent": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Wassenger",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Google Gemini Chat Model": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

Passo 4: Configura Supabase per l'archiviazione delle memorie

1. Crea un nuovo progetto Supabase
2. Crea una tabella chiamata “ConversationMemory” con queste colonne:

• id (auto-generato)
• message (text) Memorizza le informazioni importanti estratte dall'AI
• sender (text) Il numero di telefono del cliente
• recipient (text) Il tuo numero WhatsApp business
• created_at (timestamp con timezone, default: now()) Quando la memoria è stata creata

3. Aggiungi le tue credenziali Supabase a n8n

Poi, aggiungi le nuove credenziali

Vai su Supabase

Vai su Data API > Copia l'URL del progetto

Poi copia la API key

E incollala in n8n

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Passo 5: Configura i nodi del workflow

1. Wassenger Trigger: configura con il tuo device ID Wassenger
2. Get Memory: collegati al tuo database Supabase e alla tabella ConversationMemory
3. Aggregate: garantisce che tutte le memorie siano formattate correttamente per l'AI
4. AI Agent: usa Google Gemini per elaborare i messaggi con il contesto delle memorie
5. Save Message: memorizza nuove informazioni importanti in Supabase
6. Wassenger: invia la risposta dell'AI al cliente

Passo 6: Personalizza il messaggio di sistema dell'AI Agent

Il messaggio di sistema nel nodo AI Agent è ciò che rende possibile la magia della memoria. Istruisce l'AI a:

1. Estrarre informazioni importanti dai messaggi dei clienti
2. Salvare queste informazioni usando lo strumento Save Memory
3. Fare riferimento alle memorie quando risponde
4. Non dire mai esplicitamente ai clienti che sta ricordando le loro informazioni

Puoi personalizzare questo messaggio di sistema per concentrarti su tipi specifici di informazioni rilevanti per la tua attività:

# ROLE

You are a friendly AI assistant for [Your Business Name].
You are currently talking to a customer over WhatsApp.

# RULES

When the customer sends a new message, decide if they shared any **noteworthy information** that should be **saved in memory** for future reference.
Important information to remember includes:

- Product preferences
- Sizing information
- Delivery preferences
- Past issues or complaints
- Special occasions(birthdays, anniversaries)
- Dietary restrictions
- Contact information
  If so, use the **Save Memory** tool to store this information.
  DO NOT inform the customer that you are saving this information.
  Simply continue the conversation as normal.

# Tools

## Save Memory

Use this tool to **store any important facts** shared by the customer.
Summarize the information clearly and pass it to this tool.

# Memories

These are the **last stored facts** collected from the customer(including date/time).
{{ $json.ConversationMemories.toJsonString() }}
!! IMPORTANT !!
Take these stored facts into account when replying.
If a fact was already stored, do not repeat asking for it.
Respond naturally and conversationally.

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Come il bot con memoria migliora l'esperienza del cliente

Scenario d'esempio: un negozio di abbigliamento

Giorno 1: Prima interazione

Cliente: “Ciao, avete il vestito estivo blu nella taglia M?”

Bot: “Ciao! Sì, abbiamo il vestito estivo blu in taglia M. Vuoi che ti invii il link per acquistarlo oppure preferisci vedere altri colori disponibili?”

Dietro le quinte: il bot salva “Cliente interessato al vestito estivo blu taglia M”

Giorno 14: Interazione di follow-up

Cliente: “Ciao, cerco una giacca abbinata per un outfit”

Bot: “Ciao di nuovo! Sarò felice di aiutarti a trovare una giacca abbinata. Cerchi qualcosa da abbinare al vestito estivo blu di cui hai chiesto precedentemente, o è per un outfit diverso?”

Il cliente si sente ricordato e valorizzato, senza che il bot affermi esplicitamente di usare informazioni memorizzate

Scenario d'esempio: un ristorante

Prima interazione

Cliente: “Ciao, vorrei prenotare per sabato. A proposito, sono allergico ai crostacei.”

Bot: “Ciao! Sarò felice di aiutarti con la prenotazione per sabato. A che ora preferisci e quante persone sarete?”

Dietro le quinte: il bot salva “Cliente allergico ai crostacei”

Un mese dopo

Cliente: “Ciao, vorrei ordinare il vostro speciale del weekend per consegna”

Bot: “Ciao! Il nostro speciale del weekend questa settimana è la paella di mare. Tuttavia, noto che in precedenza hai segnalato un'allergia ai crostacei. Preferisci vedere gli speciali senza pesce?”

Il cliente si sente protetto e curato, aumentando fiducia e fedeltà

Funzionalità avanzate possibili solo con Wassenger

A differenza di altri provider API WhatsApp, Wassenger abilita diverse capacità avanzate per i bot con memoria:

1. Conversazioni naturali senza template: crea risposte dinamiche e personalizzate senza essere limitato a template pre-approvati
2. Risposte con media ricchi: includi immagini, documenti, video e altri tipi di media nelle risposte automatiche
3. Implementazione istantanea: avvia il tuo bot con memoria immediatamente senza aspettare il processo di approvazione WABA di Meta
4. Integrazione senza problemi: usa il nodo ufficiale Wassenger per n8n per una configurazione e manutenzione più semplici

Buone pratiche per bot con memoria

1. Sii selettivo su cosa ricordare: non tutte le informazioni devono essere memorizzate. Concentrati sui dettagli utili per interazioni future.
2. Rispetta la privacy: memorizza solo informazioni condivise volontariamente dai clienti e assicurati che l'archiviazione dei dati sia conforme alle normative vigenti.
3. Usa le memorie in modo naturale: il bot dovrebbe integrare le memorie in modo conversazionale, non ripetendo meccanicamente i fatti memorizzati.
4. Revisiona e pulisci regolarmente le memorie: imposta un processo per rivedere periodicamente le memorie memorizzate e rimuovere informazioni obsolete o irrilevanti.
5. Prevedi soluzioni per i casi senza memoria: il bot dovrebbe gestire con grazia situazioni in cui non dispone di memorie rilevanti.
6. Combina con supporto umano: per problemi complessi, assicurati che il bot possa passare la conversazione a un agente umano insieme al contesto delle memorie rilevanti.

Miglioramenti per il tuo bot con memoria

Una volta che hai il bot base funzionante, considera questi miglioramenti:

• Categorie di memoria: modifica la tabella Supabase per includere una colonna “category”, permettendoti di organizzare le memorie per tipo (es. preferenze, informazioni di contatto, problemi, ecc.).
• Scadenza delle memorie: aggiungi una colonna “valid_until” per impostare date di scadenza per tipi di memorie che possono diventare obsolete.
• Punteggio di confidenza: aggiungi una colonna “confidence” (1–10) per indicare quanto l'AI è sicura di una determinata memoria, aiutando a dare priorità alle informazioni più affidabili.
• Memoria multicanale: estendi il sistema per funzionare su più canali (email, social media) aggiungendo una colonna “channel” alla tabella delle memorie.
• Contatti proattivi: crea workflow aggiuntivi che utilizzano le memorie memorizzate per inviare messaggi proattivi, come auguri di compleanno o notifiche di riassortimento per prodotti che piacciono ai clienti.

Perché Wassenger è superiore ad altre soluzioni API WhatsApp per bot con memoria

• Nessun ritardo di approvazione: inizia subito a costruire il tuo bot con memoria senza aspettare il processo di approvazione WABA di Meta
• Nessuna restrizione sui template: crea risposte naturali e conversazionali senza i limiti dei template pre-approvati
• Interazioni più ricche: includi immagini, documenti, video e altri media nelle risposte automatiche
• Configurazione più semplice: il nodo ufficiale per n8n elimina passaggi di configurazione complessi
• Più conveniente: Wassenger è solitamente più economico rispetto ai provider basati su WABA

Pronto a trasformare le conversazioni con i tuoi clienti?

Con Wassenger, n8n e Google Gemini, la tua piccola impresa può creare un bot WhatsApp che ricorda davvero i tuoi clienti, costruendo relazioni più forti, aumentando la soddisfazione e promuovendo la fedeltà attraverso interazioni personalizzate.

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