Interazioni personalizzate con i clienti 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 informazioni personali condivise. Questo livello di personalizzazione una volta era possibile solo con team di assistenza dedicati, ma ora le piccole imprese possono ottenerlo tramite automazione con Wassenger e n8n.

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Perché la memoria del cliente conta nella Conversational AI

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

“Te l’ho già detto il mio numero d’ordine ieri.” “Abbiamo discusso di questo problema la settimana scorsa.” “Ho detto che sono allergico alla frutta secca 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 capiti e valorizzati.

Vantaggi di un bot WhatsApp con memoria per le piccole imprese

• Aumento della soddisfazione del cliente: i clienti si sentono compresi quando non devono ripetersi
• Maggiori tassi di conversione: raccomandazioni personalizzate basate sulle preferenze ricordate
• Riduzione del carico di supporto: il bot gestisce follow-up di routine con consapevolezza del contesto
• Migliore fidelizzazione dei clienti: esperienze personalizzate creano legami emotivi più forti
• Migliore raccolta dati: ottenere informazioni sui clienti in modo naturale attraverso la conversazione
• Passaggi di consegna senza soluzione di continuità: quando gli agenti umani devono intervenire, dispongono della cronologia completa delle conversazioni

Come funziona il Memory Bot

Questa soluzione combina diverse tecnologie potenti:

1. Wassenger: Fornisce connettività immediata a WhatsApp senza il processo di approvazione WABA di Meta
2. n8n: Orchestra il flusso di lavoro tra tutti i componenti
3. Google Gemini: Alimenta le capacità di conversazione AI
4. Supabase: Memorizza i ricordi dei clienti in un database strutturato

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

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

La magia avviene perché il bot non risponde solo al messaggio corrente; ha accesso all’intera cronologia di conversazione e ai fatti importanti che il cliente ha condiviso nel tempo.

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Cosa ti servirà

• Un account Wassenger (prova gratuita di 7 giorni disponibile, nessuna carta di credito richiesta)
• Un account n8n (self-hosted). Una versione cloud 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 per un Wassenger account per ottenere accesso immediato all’API di WhatsApp senza il processo di approvazione WABA di Meta. Wassenger offre diversi vantaggi per questo tipo di bot:

• Attivazione istantanea: Inizia a costruire il tuo memory bot subito
• Nessuna restrizione di template: Permette conversazioni naturali senza template pre-approvati
• Supporto per media ricchi: Scambia immagini, documenti e altri tipi di media
• Sistema avanzato di webhook: Si 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 Memory Bot

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 la memorizzazione della memoria

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

• id (generato automaticamente)
• message (text) Memorizza le informazioni importanti estratte dall’AI
• sender (text) Il numero di telefono del cliente
• recipient (text) Il tuo numero business WhatsApp
• created_at (timestamp with timezone, default: now()) Quando è stato creato il ricordo

3. Aggiungi le credenziali Supabase a n8n

Poi, aggiungi le nuove credenziali

Vai su Supabase

Vai su Data API > Copia il Project URL

Poi copia la API key

E incollala in n8n

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Passo 5: Configura i nodi del Workflow

1. Wassenger Trigger: Configuralo con il tuo device ID di Wassenger
2. Get Memory: Collegalo al tuo database Supabase e alla tabella ConversationMemory
3. Aggregate: Assicura che tutte le memorie siano formattate correttamente per l’AI
4. AI Agent: Usa Google Gemini per elaborare i messaggi con il contesto della memoria
5. Save Message: Memorizza le nuove informazioni importanti in Supabase
6. Wassenger: Invia la risposta dell’AI al cliente

Passo 6: Personalizza il System Message dell’AI Agent

Il system message 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 ai ricordi quando risponde
4. Non dire mai esplicitamente ai clienti che sta ricordando le loro informazioni

Puoi personalizzare questo system message 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 Memory Bot migliora l’esperienza del cliente

Scenario di esempio: Un negozio di abbigliamento

Giorno 1: Primo contatto

Cliente: “Ciao, avete l’abito estivo blu nella taglia M?”

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

Dietro le quinte: il bot salva “Cliente interessato all’abito estivo blu taglia M”

Giorno 14: Interazione di follow-up

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

Bot: “Bentornato! Posso aiutarti a trovare una giacca abbinata. Stai cercando qualcosa che vada bene con l’abito estivo blu di cui avevi chiesto prima, o è per un altro outfit?”

Il cliente si sente ricordato e apprezzato, senza che il bot dichiari esplicitamente di usare informazioni salvate

Scenario di esempio: Un ristorante

Primo contatto

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 con allergia ai crostacei”

Un mese dopo

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

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

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

Funzionalità avanzate possibili solo con Wassenger

A differenza di altri provider API WhatsApp, Wassenger abilita diverse capacità avanzate per 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 subito il tuo memory bot senza aspettare il processo di approvazione WABA di Meta
4. Integrazione senza frizioni: usa il nodo ufficiale Wassenger per n8n per un setup e una manutenzione più semplici

Best practice per i bot con memoria

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

Miglioramenti per il tuo Memory Bot

Una volta che il memory bot di base funziona, considera questi miglioramenti:

• Categorie di memoria: modifica la tabella Supabase per includere una colonna “category”, permettendoti di organizzare i ricordi per tipo (es. preferenze, informazioni di contatto, problemi, ecc.).
• Scadenza delle memorie: aggiungi una colonna “valid_until” per impostare date di scadenza per alcuni tipi di memoria che possono diventare obsolete.
• Punteggio di confidenza: aggiungi una colonna “confidence” (1–10) per indicare quanto l’AI è sicura su una particolare 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” nella tabella delle memorie.
• Outreach proattivo: crea workflow aggiuntivi che utilizzano i ricordi memorizzati per attivare messaggi proattivi, come auguri di compleanno o notifiche di riassortimento per prodotti che piacciono al cliente.

Perché Wassenger supera altre soluzioni API WhatsApp per i Memory Bot

• Nessun ritardo di approvazione: inizia a costruire il tuo memory bot subito, 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 tue risposte automatiche
• Setup più semplice: il nodo ufficiale n8n elimina passaggi di configurazione complessi
• Più conveniente: Wassenger è generalmente più economico rispetto ai provider basati su WABA

Pronto a trasformare le tue conversazioni con i clienti?

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

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