Come Salus Controls Romania ha ridotto del 60% le domande senza risposta
Salus Controls Romania segue oltre mille tra centraline di riscaldamento, termostati e dispositivi connessi, molti con codici quasi identici. L'assistente virtuale rispondeva parlando del prodotto sbagliato e in più di un terzo delle conversazioni diceva al cliente che non trovava alcuna risposta. Svennis ha individuato la causa, rimesso a posto il livello di ricerca e portato il motore su Claude. Dopo un mese di traffico reale quella percentuale era scesa del 60%.
La storia in breve
Sally è l'assistente virtuale che risponde alle domande su prodotti e questioni tecniche sul sito di Salus Controls Romania, in rumeno, a qualsiasi ora. Rispondeva, ma troppo spesso parlando d'altro. Chi aveva selezionato un termostato SQ610RF si vedeva spiegare la procedura di un altro modello, e ad altri veniva detto che un manuale non esisteva, quando quel manuale era pubblicato e indicizzato.
Insieme a Svennis Cloud Solutions, Salus ha ricostruito Sally su infrastruttura dedicata, con Claude come motore conversazionale. Non è stato solo un cambio di modello. Svennis ha analizzato il livello di ricerca, ha scoperto che solo il 57% della base di conoscenza portava un codice prodotto utilizzabile, ha corretto la classificazione su tutto il contenuto e ha ristretto ogni ricerca al prodotto del cliente.
di conversazioni in meno chiuse con «non sono riuscito a trovarlo», misurato sui primi 30 giorni in produzione
la precisione della ricerca, su cinquanta domande di prova in rumeno
delle conversazioni si chiudono senza passare a un operatore
Cosa è successo davvero in produzione
La prova onesta è quello che hanno vissuto i clienti dopo, quindi il risultato è stato misurato sulle conversazioni reali, non stimato. I primi 30 giorni sul nuovo sistema, contro i 30 giorni immediatamente precedenti:
| Prima | Dopo | |
|---|---|---|
| Conversazioni | 250 | 307 |
| Chiuse con «non sono riuscito a trovarlo» | 89 | 44 |
| Tasso di fallimento | 35,6% | 14,3% |
| Domande per conversazione | 3,22 | 3,24 |
È una riduzione del 60% della quota di clienti che arrivavano da Sally e se ne andavano senza risposta. Agosto, primo mese pieno sul nuovo sistema, ha chiuso al 13,9%, contro una base che da aprile a giugno era rimasta tra il 34% e il 45%.
Due dettagli servono a leggere bene questi numeri. Il volume di conversazioni è salito tra i due periodi, non sceso, quindi il miglioramento non viene da traffico più scarso o più facile. E le domande per conversazione sono rimaste uguali, quindi i clienti non stanno rinunciando prima.
Una precisazione, detta chiaramente invece che nascosta: la correzione della ricerca e il cambio di motore sono andati in produzione a meno di 48 ore di distanza, e i dati non separano i rispettivi contributi. Il risultato appartiene all'intero programma, non al solo cambio di modello.
Il problema
Sally rispondeva, ma troppo spesso parlando d'altro. Sotto c'erano tre problemi:
I codici Salus sono alfanumerici e molto vicini tra loro: RT510, RT510RF, RT510TX, SQ610, SQ610RF. Per una ricerca semantica sono praticamente vicini di casa. Una domanda generica restituiva risultati presi da sei prodotti diversi insieme.
Solo il 57% del contenuto indicizzato portava un codice prodotto, e il buco colpiva soprattutto i manuali PDF, cioè esattamente il materiale che serve a un cliente tecnico. E dove i codici c'erano, erano scritti in modo incoerente: lo stesso prodotto compariva in cinque forme diverse.
Poiché nulla restringeva la ricerca al prodotto del cliente, il manuale corretto finiva spesso sotto la soglia e non arrivava mai all'assistente. In più, circa il 9% della base di conoscenza pubblicata in rumeno non era indicizzato affatto.
Il risultato era un assistente di cui i clienti non potevano fidarsi fino in fondo. In una categoria dove un'istruzione di cablaggio sbagliata non è un errore da poco.
La soluzione
Svennis ha preso in carico l'intero sistema: infrastruttura, livello di ricerca, motore conversazionale, livello di conformità e cruscotto di gestione.
Il lavoro è partito da una diagnosi, non da una riscrittura. Svennis ha riprodotto i reclami dei clienti sull'indice di ricerca in produzione, ha dimostrato che la causa sospettata da tutti non era quella vera e ha individuato quella reale: a ogni ricerca l'assistente riceveva un miscuglio di prodotti, perché nulla legava la ricerca al prodotto scelto dal cliente.
La riparazione ha avuto tre parti. Ogni articolo e ogni manuale allegato è stato confrontato con l'anagrafica completa dei prodotti Salus e marcato con i codici che descrive davvero: la copertura è salita dal 57% al 98,5%, e i manuali allegati ereditano i codici dell'articolo a cui appartengono. Poi la ricerca è stata ristretta al prodotto del cliente, dedotto dalla conversazione stessa, con un ripiego voluto perché le domande generiche non venissero soffocate. Infine è stato corretto il flusso di indicizzazione, così i nuovi articoli pubblicati vengono marcati bene fin da subito e gli articoli brevi non vengono più saltati in silenzio.
Perché Claude
Il passaggio a Claude è stato verificato, non dato per scontato. Svennis ha costruito un benchmark di 68 casi da conversazioni Salus reali e ha fatto girare entrambi i motori con la stessa suite di test e lo stesso valutatore.
Nei casi che prima finivano con «non sono riuscito a trovarlo», Claude ne ha recuperati di più rispetto all'altro motore.
Quando un cliente chiede una guida di installazione, un manuale d'uso o uno schema elettrico, Claude tira fuori il documento corretto e non un vicino plausibile.
Sally consiglia e rimanda ai documenti. Non inventa una procedura, un ticket o uno stato, e risponde in rumeno comunque sia formulata la domanda.
Claude lavora anche dietro le quinte
Per Salus, Claude non si limita a rispondere ai clienti. Manda avanti due analisi mensili che migliorano l'assistente senza che nessuno scriva nuovo codice.
Ogni mese Claude legge tutte le conversazioni di Sally, isola quelle non risolte e verifica ciascuna sull'intera base di conoscenza, per stabilire se la risposta manchi davvero. Alla prima passata, su circa mille conversazioni, Claude ha individuato una ventina di buchi di contenuto verificati, che riguardavano circa 88 conversazioni con clienti.
Nella stessa passata Claude segnala il problema opposto: domande la cui risposta esisteva già ma che Sally non ha tirato fuori, indicando l'articolo che avrebbe dovuto usare. È un ciclo mensile in cui l'assistente diventa più bravo a trovare i propri contenuti, senza bisogno di contenuti nuovi.
Entrambe le analisi confluiscono in un cruscotto di gestione costruito per Salus, con la vista su tutti i mesi, il dettaglio mese per mese e l'esportazione. Il team vede esattamente dove conviene investire in contenuti.
Conforme fin dalla progettazione
Sally parla con consumatori rumeni, quindi l'assistente è stato costruito sugli obblighi europei e rumeni fin dall'inizio, invece di adattarli dopo.
Sally si presenta a ogni cliente come assistente virtuale automatizzato, prima che la conversazione cominci.
Codici identificativi nazionali, IBAN, indirizzi email e numeri di telefono digitati dal cliente in campo libero vengono riconosciuti e mascherati prima che la conversazione sia salvata o inviata al modello.
Le conversazioni vengono cancellate automaticamente dopo 18 mesi, e la conversazione di un singolo cliente può essere esportata o cancellata definitivamente su richiesta.
I dati delle conversazioni sono conservati nell'Unione Europea. Sally resta consultivo: può proporre di aprire un ticket, ma non decide nulla su garanzia, rimborso o credito.
Come funziona
Un widget di chat sul sito di Salus Controls Romania, che risponde in rumeno a qualsiasi ora, senza registrazione.
Claude Sonnet 5, tramite la piattaforma Anthropic, decide come trattare ogni domanda e da quale documento rispondere.
Ricerca semantica su diverse centinaia di articoli, manuali e schemi elettrici pubblicati, ristretta al prodotto del cliente, con un ripiego per le domande generiche.
Ogni articolo e ogni allegato porta i codici prodotto che descrive. Il flusso di indicizzazione li tiene aggiornati, senza interventi manuali.
Infrastruttura Svennis dedicata: hosting su Google Cloud, Neon Postgres gestito nell'UE, Elasticsearch per la ricerca.
Il risultato
Circa due terzi delle conversazioni si chiudono senza passaggio a una persona, sul traffico reale rumeno.
La precisione della ricerca è salita dal 52% all'87%, misurata come quota di documenti pertinenti tra i primi cinque risultati, su cinquanta domande di prova in rumeno.
La copertura per prodotto è salita dal 57% al 98,5%, e 1.508 sezioni di manuali e allegati hanno ereditato i codici dell'articolo a cui appartengono.
Circa il 9% della base di conoscenza pubblicata in rumeno era invisibile all'assistente ed è ora indicizzato, compresi schemi elettrici e articoli di compatibilità che i clienti chiedono davvero.
Una conversazione che prima era fallita, una domanda di associazione SQ610RF a cui era stata data la procedura di un altro prodotto, restituisce ora i passaggi corretti con le fonti corrette.
9.127 conversazioni in rumeno nei dodici mesi fino a luglio 2026, su 36.467 in tutte e sei le regioni europee.
Cosa viene dopo
La Romania è il posto dove questa piattaforma è stata pensata, costruita e messa alla prova. Salus fa girare Sally in sei regioni europee, e la stessa architettura, lo stesso livello di conformità e le stesse analisi mensili con Claude si stanno estendendo alle altre.
Chi è Salus Controls Romania
Salus Controls Romania è il ramo rumeno di Salus Controls, produttore di centraline per riscaldamento, termostati, sistemi di riscaldamento a pavimento, gateway e dispositivi smart home connessi. La gamma supera i mille codici articolo distinti, venduti a installatori e a proprietari di casa, e si appoggia a una base di conoscenza in rumeno con diverse centinaia di articoli, manuali e schemi elettrici pubblicati.
Chi è Svennis
Svennis Cloud Solutions progetta e realizza sistemi aziendali assistiti dall'AI costruiti su Claude, ed è attualmente in fase di onboarding nel Claude Partner Network, il programma partner di Anthropic.
Per Salus Controls Romania, Svennis ha consegnato l'intera piattaforma Sally: infrastruttura, esperienza di chat, livello di ricerca e indicizzazione, integrazione con Claude, il livello di conformità al regolamento sull'AI e al GDPR e il cruscotto di gestione, dalla diagnosi fino alla produzione e al supporto continuativo.
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