Anatomia di una richiesta ricambi

Mon, 27 Apr 2026 12:18:00 +0200

Ogni giorno, nel nostro settore, arrivano decine o centinaia di richieste di preventivo. A prima vista possono sembrare tutte uguali ma, in realtà, ogni richiesta è composta da una serie di elementi fondamentali.

Capire quali sono, come riconoscerli e cosa manca è ciò che fa davvero la differenza tra un processo veloce e uno lento, tra un preventivo corretto e uno rischioso.

La richiesta

La richiesta ideale (che quasi non esiste) è quella che contiene tutte le informazioni necessarie per identificare correttamente il pezzo senza dover fare ulteriori passaggi. Tipicamente include:

una targa o un telaio (VIN)
il nome del pezzo richiesto
possibili dettagli aggiuntivi (anno, versione, ecc.)
un’eventuale foto di supporto

Questa è la situazione che ogni ricambista vorrebbe: pochi secondi per leggere, pochi click per cercare e si riesce a generare rapidamente un preventivo. Il problema è che, nella realtà dei fatti, succede molto raramente.

La richiesta reale è spesso e volentieri incompleta e poco ordinata. Un cliente può scrivere semplicemente: “mi serve questo” e allegare una foto sfocata, oppure inviare un vocale lungo, pieno di informazioni mescolate tra loro. Può anche mandare messaggi separati nel tempo, ad esempio prima la targa, poi il pezzo e infine una correzione, il che rende ancora più confusionaria la decodifica.

Tutto ciò implica un passaggio aggiuntivo da parte dell’operatore: non solo rispondere, ma prima ancora interpretare ed è qui che si perde la maggior parte del tempo.

Il ruolo della tecnologia

È proprio su questa fase che oggi la tecnologia può fare la differenza.

Strumenti come Quoting24 permettono di intercettare le informazioni anche quando non sono presentate in modo pulito. L’intelligenza artificiale può estrarre automaticamente dati come targa e pezzo richiesto da messaggi, vocali e immagini, trasformando contenuti confusi in informazioni strutturate.

Nel mondo dei ricambi, oggi, non vince più solo chi ha il prezzo più conveniente, ma chi capisce prima e risponde in modo adeguato. Ciò equivale ad aver svolto già la metà del lavoro e, chi è in grado di farlo al meglio, guadagna innegabilmente un vantaggio competitivo enorme.

AI in Quoting24: automazione per richieste ricambi

Mon, 20 Apr 2026 12:06:00 +0200

L’intelligenza artificiale non è più un concetto estraneo al mondo dell’Automotive: in Quoting24 è già uno strumento concreto, pienamente integrato nei flussi di lavoro per semplificare, velocizzare e organizzare la gestione delle richieste.

Capire come funziona e come utilizzarla al meglio significa ottenere un vantaggio reale in termini di tempo, precisione ed efficienza.

Contenuti non strutturati

Uno degli utilizzi più immediati e visibili dell’AI è la gestione dei contenuti non strutturati, cioè tutto ciò che arriva tramite WhatsApp sotto forma di vocali, foto o messaggi testuali poco ordinati.

L’AI interviene, innanzitutto, nella trascrizione automatica dei vocali, trasformando messaggi audio in testo leggibile che permette di accedere subito alle informazioni. Una volta ottenuto il contenuto, l’AI è in grado di analizzarlo ed estrapolare automaticamente le informazioni davvero utili, come la targa del veicolo o il pezzo richiesto. Lo stesso processo avviene anche con le immagini e con i messaggi testuali.

Queste informazioni non restano “nascoste” nella conversazione, ma vengono prontamente riportate nella parte destra dell’interfaccia: è così che prende forma il vero valore operativo, qui i dati diventano immediatamente utilizzabili per avviare una ricerca.

Automazione della ricerca

L’AI viene in aiuto anche nella fase stessa di ricerca di ricambi: all’interno delle impostazioni di Quoting24 è possibile attivare alcune automazioni che, una volta riconosciuta una richiesta valida, permettono di accelerare drasticamente il processo.

Al momento è possibile effettuare in modo automatico la conversione da targa a telaio, il caricamento dell’albero del veicolo e l’avvio della ricerca dei ricambi.

In pratica, quello che prima richiedeva diversi passaggi manuali può diventare un flusso quasi autonomo, in cui l’operatore interviene solo per verificare e finalizzare.

Tipologie richieste: guidare l’AI con i prompt

Un altro utilizzo riguarda la categorizzazione automatica delle richieste attraverso la funzione “Tipologie Richieste".

Si possono definire delle categorie personalizzate attribuendo a ciascuna un nome e un prompt. Il prompt è, a tutti gli effetti, un’istruzione testuale che serve a guidare l’intelligenza artificiale nel riconoscere quando una richiesta appartiene a quella specifica categoria indicata nel nome.

Ad esempio, è possibile indicare che una tipologia debba essere assegnata quando il cliente chiede un preventivo o informazioni sui prezzi. In questo modo, l’AI non si limita a leggere il messaggio, ma lo interpreta secondo le regole definite.

Una volta categorizzata la tipologia, è possibile selezionare (manualmente) l’operatore o gli operatori a cui assegnarla. Questo significa che, nel momento in cui bisogna gestire la richiesta, questa verrà indirizzata automaticamente alle persone giuste, riducendo tempi morti e passaggi manuali.

Prompt vs Agente

Il prompt è un’istruzione. È ciò che si scrive per dire all’AI cosa deve fare o come deve interpretare un contenuto. È semplice, diretto e specifico. Scrivere prompt chiari ed esaustivi nelle “Tipologie Richieste”, ad esempio, è fondamentale per permettere all’intelligenza artificiale di categorizzare correttamente.

Un agente, invece, è un sistema più complesso. Non si limita a eseguire una singola istruzione, ma è progettato per portare avanti un processo, prendere decisioni e interagire con diversi strumenti esterni (API, browser, software). In altre parole, un agente utilizza più prompt e più logiche per raggiungere un obiettivo.

L’evoluzione naturale di Quoting24, in questo senso, è quella di integrare agenti sempre più autonomi e intelligenti.

Uno sguardo al futuro

Le possibilità offerte dall’intelligenza artificiale sono ancora in gran parte da esplorare, e Quoting24 si sta muovendo proprio in questo senso.

In futuro, l’AI potrà gestire in modo ancora più autonomo l’intero ciclo della richiesta: potrà suggerire risposte automatiche, assistere gli operatori in tempo reale e integrare nuovi canali, mantenendo sempre una visione unificata delle richieste.

L’obiettivo non è sostituire il lavoro umano, altresì potenziarlo. Quoting24 è solo all’inizio di questo percorso, ma stiamo lavorando ogni giorno affinché questi nuovi strumenti possano essere utilizzati nel pieno delle loro potenzialità.

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