L’analisi di 690.000 conversazioni tra utenti e chatbot, sui siti di 10 aziende italiane, ha mostrato che gli utenti usano sempre di più l’AI come assistente personale, da cui farsi consigliare cosa comprare e persino che università scegliere. E i giovani li preferiscono agli operatori umani.
Gli italiani si fidano sempre di più dell’intelligenza artificiale, anche per decisioni importanti. Lo dimostrano i dati di una rilevazione realizzata da Traction, martech company romana specializzata nella gestione di strategie di Marketing Automation, che ha analizzato le interazioni tra utenti e sistemi conversazionali basati su AI, avvenute nel mese di ottobre sui siti di dieci aziende italiane dei settori eCommerce, Education e Utility. che utilizzano la sua piattaforma proprietaria Autocust.
Nel mese di ottobre 2025, in media, ognuna delle aziende ha gestito 2.300 conversazioni al giorno attraverso i propri chatbot, per un totale di circa 690.000 interazioni, tra umani e AI, in 30 giorni. Ciascuna conversazione è durata in media, 5 minuti, con 12 messaggi scambiati tra utente e assistente virtuale.
Le conversazioni più lunghe, fino a 20 messaggi per sessione, avvengono con i chatbot di realtà che operano nel settore Education (Università, enti di formazione, ecc.), segno che la chat è diventata un luogo in cui l’utente chiede orientamento, non solo risposte veloci.
Il consumo di AI associato a questo traffico è significativo: in totale, il campione monitorato da Traction ha elaborato circa 130 milioni di token al mese. Un token è un pezzetto di linguaggio che l’AI usa per “leggere” e “scrivere” testo. Più la conversazione è lunga o complessa, più token vengono consumati. (N.d.R.)
Cosa chiediamo ai bot? Decisioni, confronti e micro-consulenze
Scendendo nel dettaglio delle domande che gli italiani rivolgono ai chatbot AI, i temi cambiano molto, in base al settore.
eCommerce
Nell’eCommerce l’AI è diventata la prima guida alla scelta: il 79% delle conversazioni riguarda decisioni di acquisto, confronto tra prodotti, disponibilità, taglie, spedizioni. Solo il restante 21 % è assistenza clienti in senso più stretto (richieste di contatto, resi, fatture, ecc.).
Education
Nel mondo Education, la chat assume un ruolo quasi consulenziale. il 73% delle richieste riguarda l’orientamento. Gli italiani si rivolgono ai bot chiedendogli che corso scegliere, da dove partire, o “Cosa mi conviene fare in base al mio obiettivo?” e altre domande più complesse.
Utility
Nel settore Utility le conversazioni risultano invece più brevi e molto funzionali, con richieste ripetitive legate a servizi, procedure e scadenze.
Quello che emerge nel complesso, comunque, è che l’AI viene usata sempre di più per prendere decisioni, spesso sostituendo la navigazione tradizionale del sito, o il ricorso a un operatore umano.
Gli under 30 si fidano più dell’AI che degli umani
Un dato interessante è l’età di chi si rivolge ai chatbot per chiedere supporto. La maggior parte (~70%) delle sessioni, infatti, viene aperta da utenti con un’età media dichiarata, inferiore ai 30 anni, in tutti e tre i settori analizzati da Traction.
Incrociando questo dato con l’età media di chi si rivolge invece al call center con operatore (38-75+), appare evidente che i più giovani tendono a preferire i chatbot, all’interazione reale con un essere umano.
Come si rivolgono gli italiani ai bot?
Un altro dato interessante della survey riguarda il comportamento linguistico.
Secondo quanto rilevato da Traction, la maggior parte delle conversazioni inizia con un tono cordiale – nella maggior parte dei casi con un “Ciao” – ma dopo il primo scambio, l’utente passa quasi subito a domande più dirette: “Come funziona…”, “Dove trovo…”, “Qual è la differenza tra…”, ecc.
Da quel momento in poi le richieste sono quasi sempre orientate all’azione e solo in pochi casi includono formule di cortesia. Le volgarità o le proteste, però, sono molto rari (meno dell’1% delle conversazioni), evidentemente perché l’utente riesce a ottenere, dalla AI, risposte che giudica pertinenti e utili.
L’AI ormai sa cosa aspettarsi da noi
Oltre ai chatbot, Traction utilizza sistemi predittivi basati su AI e tecnologie di machine learning, in grado di analizzare in tempo reale il comportamento degli utenti e stimare se una sessione porterà a un acquisto, a una registrazione, o a un abbandono. Queste previsioni consentono alla piattaforma Autocust di Traction di attivare protocolli di marketing automation, per evitare che la relazione con l’utente si interrompa, offrendogli alternative, sconti o assistenza.
Nel periodo analizzato (ottobre 2025), questi algoritmi hanno effettuato circa 4.000 previsioni al giorno, che hanno rilevato una percentuale media di utenti all’interno della fascia di abbandono – ossia che, in base al loro comportamento online, sono stati considerati a rischio di interrompere la navigazione o non completare un’azione – del ±40%, con le percentuali più alte nell’e-commerce e le più basse nel settore Education.
«Non consideriamo la chat solo come un canale di supporto», ha detto Pier Francesco Geraci, CEO di Traction, commentando I risultati della survey, «ma come l’interazione degli utenti con un commesso esperto che, in base alla propria esperienza, sa come costruire al meglio la relazione digitale con l’utente.»
