Case study portfolio
Una demo end-to-end per NordFit Store: un advisor AI che aiuta l'utente a scegliere attrezzatura fitness in base a obiettivo, spazio, livello e budget. L'interazione può avvenire via testo o voce, poi le conversazioni ad alto intento vengono trasformate in lead CRM.
Problema reale
In un catalogo tecnico, il visitatore confronta prodotti simili, ha vincoli di spazio o budget e spesso abbandona prima del checkout. Una FAQ generica risponde alle policy, ma non guida l'acquisto ne lascia al team sales un contesto utile per il follow-up.
Soluzione
La demo NordFit Store mostra un widget integrato nello shop. L'assistente usa catalogo e policy, profila l'utente e propone un setup coerente invece di limitarsi a recuperare informazioni statiche.
Il frontend rileva obiettivo, spazio, livello e budget dal messaggio scritto o dettato. La logica assegna punteggi ai prodotti e propone alternative o accessori senza superare il budget senza segnalarlo.
n8n costruisce il prompt con knowledge base, cronologia chat, prodotto corrente e dati lead. L'output richiesto e JSON strutturato con intent, prodotto, setup, qualità lead e confidence.
Quando l'intento e alto, l'assistente chiede consenso e dati minimi. Il workflow prepara Contact, Deal, Task e Note con riepilogo conversazione, valore stimato e setup consigliato.
Architettura
Catalogo statico, carrello demo, schede prodotto, quick view e widget chat integrato.
JavaScript rileva preferenze, ranking prodotti, fallback locale, input vocale e lettura risposte.
Webhook normalizza payload, carica catalogo, invia prompt AI e valida output JSON.
HubSpot riceve lead qualificati; email, log e manual review gestiscono esiti e fallimenti.
Proof of work
Il valore non è solo la UI e-commerce. Il progetto mostra come collegare una conversazione consulenziale a un processo CRM controllato, con trigger chiari e casi limite documentati.
L'advisor non sceglie a caso: confronta obiettivi, spazio disponibile, livello, budget e prodotto corrente.
Quando possibile propone combinazioni come bike più tappetino o manubri più panca, calcolando il totale stimato.
Se il webhook non risponde, il widget continua con una logica locale invece di interrompere l'esperienza.
Email e telefono vengono richiesti solo dopo consenso e solo quando emerge intento commerciale reale.
HubSpot viene attivato solo con consenso, email valida, intent quote_request o ready_to_buy, confidence almeno 0.70 e nessuna review manuale.
Il team riceve prodotto consigliato, valore stimato, urgenza, qualità lead e sintesi conversazione.
Oltre la demo
Domande su spedizione, reso o garanzia ricevono risposta da policy senza creare opportunità CRM.
Il sistema consiglia bike, rower, tapis, manubri o accessori in base ai vincoli invece di spingere sempre lo stesso articolo.
Se l'utente lascia email senza consenso, il workflow non crea HubSpot e chiede conferma esplicita.
Messaggi che chiedono di ignorare regole, inventare sconti o cambiare policy vengono trattati come input non affidabile.
Stock, promozioni e disponibilità non presenti nella KB non vengono inventati; l'assistente propone ricontatto commerciale.
Rate limit o API non disponibili devono produrre log, retry o manual review senza perdere la conversazione.
Stack
Lo stack resta volutamente leggero: frontend statico per la demo, n8n come orchestratore, OpenAI per risposta e qualifica, HubSpot per pipeline commerciale.
HTML, CSS, JavaScript vanilla, catalogo prodotti, carrello demo, chat widget, input vocale browser-native.
Product scoring, estrazione preferenze, quick prompt, setup consigliato, fallback locale se il webhook non risponde.
n8n, OpenAI, output JSON strutturato, catalogo e policy come knowledge base, validation e manual review.
HubSpot Contact, Deal, Task, Note, valore stimato del deal, email follow-up con Resend o SMTP.
Vuoi un sistema simile?
La demo usa attrezzatura fitness, ma lo schema funziona per settori dove il cliente deve scegliere tra prodotti tecnici, configurazioni, budget e follow-up commerciale.
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