Gli italiani si affidano sempre di più ai chatbot AI per prendere decisioni, piccole e grandi, e i più giovani li preferiscono agli operatori umani. È quanto emerge da un’analisi di Traction, martech company romana specializzata in Marketing Automation, che per un mese ha monitorato le conversazioni tra utenti e assistenti virtuali in dieci aziende italiane dei settori eCommerce, Education e Utility che utilizzano la piattaforma proprietaria Autocust.
Conversazioni sempre più lunghe (e importanti)
Nel solo ottobre 2025 ogni azienda del campione ha gestito in media 2.300 conversazioni al giorno, per un totale di circa 69.000 interazioni in 30 giorni. Le chat tra utenti e AI durano in media 5 minuti e contano 12 messaggi, ma nel settore Education arrivano fino a 20 messaggi per sessione, segno che la chat viene usata come vero e proprio canale di orientamento, non solo per risposte rapide.
Il “peso” computazionale di questo traffico non è trascurabile: complessivamente il campione osservato da Traction ha generato circa 130 milioni di token al mese, unità minime di linguaggio che l’AI utilizza per comprendere e generare testo.
Dall’esordio cordiale alle richieste operative
Dal punto di vista linguistico, la maggior parte delle conversazioni inizia con un saluto informale – spesso un semplice “ciao” – per poi passare quasi subito a domande dirette del tipo “come funziona…”, “dove trovo…”, “qual è la differenza tra…”. Da quel momento in poi, le richieste diventano quasi esclusivamente orientate all’azione e solo raramente includono formule di cortesia, mentre volgarità e proteste sono residuali (meno dell’1% delle conversazioni), a conferma di un livello di soddisfazione generalmente elevato rispetto alle risposte ottenute.
Cosa chiediamo ai bot: acquisti, orientamento e servizi
Nel dettaglio, l’uso dei chatbot cambia molto a seconda del settore.
- eCommerce: nel retail online l’AI è ormai la prima guida alla scelta; il 79% delle conversazioni riguarda decisioni di acquisto, confronti tra prodotti, disponibilità, taglie e spedizioni, mentre solo il 21% è legato all’assistenza clienti tradizionale (resi, fatture, contatti).
- Education: in università ed enti di formazione la chat assume un ruolo quasi consulenziale; il 73% delle richieste è legato all’orientamento, con domande su quale corso scegliere, da dove partire, cosa conviene fare in base ai propri obiettivi.
- Utility: nelle aziende di servizi le conversazioni sono più brevi e operative, centrate su pratiche, scadenze e procedure ricorrenti.
Nel complesso, Traction rileva che i chatbot vengono usati sempre di più per prendere decisioni, spesso sostituendo la navigazione tradizionale del sito o il contatto diretto con un operatore.
Under 30: la generazione chatbot
Un dato chiave riguarda l’età degli utenti: circa il 70% delle sessioni è avviato da persone con età media dichiarata inferiore ai 30 anni, in tutti e tre i settori analizzati. Se confrontato con il profilo di chi preferisce invece chiamare un call center (fascia 38–75+), il dato suggerisce una netta preferenza dei più giovani per l’interazione con l’AI rispetto al dialogo con un essere umano.
Quando è l’AI a prevedere le nostre mosse
Oltre ai chatbot, Traction utilizza anche sistemi predittivi basati su AI e machine learning capaci di analizzare in tempo reale il comportamento online e stimare se una sessione porterà a un acquisto, a una registrazione o a un abbandono. Su questa base, la piattaforma Autocust attiva flussi di marketing automation mirati, per ridurre il rischio di drop‑off proponendo alternative, sconti o supporto aggiuntivo.
Nel mese osservato, questi algoritmi hanno effettuato circa 4.000 previsioni al giorno, individuando in media una “fascia di abbandono” intorno al 40% degli utenti, con incidenze più alte nell’eCommerce e più basse nell’Education. «Non consideriamo la chat solo come un canale di supporto – spiega Pier Francesco Geraci, CEO di Traction – ma come l’interazione con un commesso esperto che sa come costruire al meglio la relazione digitale con l’utente».
Metodologia
La rilevazione è stata condotta su 69.213 conversazioni tra utenti e chatbot AI di 10 aziende italiane, 4 lombarde e 6 del centro Italia, attive nei settori eCommerce, Education e Utility che utilizzano la piattaforma proprietaria Autocust di Traction. L’analisi è stata svolta esclusivamente su dati aggregati e anonimizzati, senza utilizzare né trattare informazioni personali o sensibili degli utenti, con sistemi di analisi basati su AI e validazione dei risultati da parte di operatori umani. Tecnologie osservate: chatbot basati su modelli linguistici (LLM), sistemi predittivi e strumenti interni Traction per l’analisi del ciclo di relazione. Periodo di analisi: 1–31 ottobre 2025.
