Se hai un chatbot Zipchat sul tuo e-commerce e vuoi capire cosa chiedono davvero i tuoi clienti, in Koodit abbiamo costruito una skill open source per Claude che fa esattamente questo: connette Claude Code all'API di Zipchat e genera un report completo di analisi del sentiment e dei topic delle conversazioni in linguaggio naturale, senza scrivere una riga di codice.

Il problema: i dati delle conversazioni Zipchat non sono facilmente accessibili

Zipchat è uno dei chatbot AI più efficaci per e-commerce: gestisce domande sui prodotti, assiste nei resi, guida il cliente all'acquisto.

Nel momento in cui scriviamo, i dati delle singole conversazioni non sono scaricabili direttamente dall'interfaccia di Zipchat: è possibile ottenere un'analisi qualitativa aggregata e ad alcune dashboard preconfezionate dal proprio pannello di controllo, ma per accedere al dettaglio occorre passare dalle API.

Eppure lì dentro c'è oro: segnali su cosa non funziona, prodotti che confondono i clienti, problemi ricorrenti che nessuno ha ancora segnalato al customer care. Volevamo un modo semplice per estrarre quegli insight, non uno script da eseguire in terminale, non un export Excel da analizzare a mano. Qualcosa che funzionasse in linguaggio naturale, integrato nel flusso di lavoro.

La soluzione: una skill per Claude Code

Claude, l'AI di Anthropic, supporta un sistema di skill: pacchetti di istruzioni e script che estendono le sue capacità per compiti specifici. Abbiamo costruito zipchat-sentiment-report, una skill che connette Claude Code direttamente all'API di Zipchat.

Una volta installata, puoi fare domande del tipo:

"Fammi il report Zipchat dell'ultima settimana"

"Cosa chiedevano i clienti a maggio?"

"Com'è andato il chatbot questo mese?"

Claude si collega al tuo account, scarica le conversazioni del periodo, le analizza e ti restituisce un report strutturato direttamente in chat. Come se stessi parlando con un data analyst dedicato.

Cosa contiene il report di analisi conversazioni Zipchat

Una settimana tipica (20–50 conversazioni) impiega circa 3–5 minuti; un mese intero può richiedere 8–15 minuti a seconda del volume di chat. Il report è composto da sei sezioni:

1. Distribuzione del sentiment: quante conversazioni sono state positive, neutre o negative nel periodo scelto, con percentuali. A colpo d'occhio capisci se il periodo è andato bene o se c'è qualcosa da indagare.
2. Analisi per conversazione: una tabella con ogni chat: data, numero di messaggi, se è stata scalata a un operatore umano, sentiment assegnato, topic principale e una nota sintetica su cosa è successo.
3. Conversazioni scalate: elenco delle chat passate a un operatore umano, con il motivo di ogni escalation. Le escalation non sono automaticamente negative: spesso segnalano casi complessi che richiedono un tocco umano, e questo è un punto di forza da preservare.
4. Topic principali: classifica degli argomenti più frequenti nel periodo: "info prodotto", "resi", "guida taglie", "problemi al checkout". Sai esattamente di cosa parlano i tuoi clienti, senza dover leggere ogni singola conversazione.
5. Prodotti e temi ricorrenti: questa è la sezione più utile: Claude raggruppa automaticamente conversazioni di utenti diversi che parlano dello stesso prodotto o problema. Se tre persone in una settimana hanno chiesto dello stesso articolo esaurito, lo vedi subito come pattern invece di scoprirlo per caso settimane dopo.
6. Insight chiave: la sezione finale distingue tra punti di attenzione (problemi strutturali da risolvere sul sito o nella knowledge base del bot) e punti di forza (cosa funziona bene e vale la pena preservare). Utile per prioritizzare interventi concreti.
   

Queste sono le funzionalità base attivate dalla nostra skill. Sarà poi possibile interrogare Claude per ottenere altri grafici, informazioni differenti, per approfondire l’analisi oppure per utilizzare quanto estratto per creare un report ad hoc oppure una presentazione.

La skill può essere considerata solo l’inizio. Per esempio qui di seguito abbiamo chiesto a Claude un semplice grafico di distribuzione del sentiment.

È open source e funziona per tutti i clienti Zipchat

Installare la nostra skill è una procedura molto semplice, non richiede conoscenze avanzate di programmazione; è comunque necessario avere una qualche dimestichezza con GitHub, saper installare Claude sul proprio computer, saper utilizzare l’interfaccia web del proprio account ZipChat e aver utilizzato qualche volta il terminale.

Se non ti senti pronto agio con queste attività, ti consigliamo di inviare queste istruzioni a un tuo collaboratore più a suo agio in queste operazioni.

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La skill è rilasciata con licenza MIT ed è disponibile pubblicamente su GitHub al seguente link: 👉 github.com/Koodit/claude-skill-zipchat

Funziona con qualsiasi account Zipchat che abbia la Backend API abilitata. Non è un prodotto Koodit-only: chiunque può scaricarla, installarla e usarla gratuitamente.

Cosa ti serve per iniziare

• Claude Code installato sul tuo computer (scaricabile da claude.ai/download)
• Un account Claude (piano Pro o superiore)
• Un account Zipchat con Backend API attiva
• API key e Chat ID recuperabili dalla dashboard Zipchat (Settings → Integrations → Backend API)

Come si installa

Scarichi il file .skill dalla pagina delle release su GitHub e, a seconda del tuo sistema operativo, apri il terminale ed esegui il comando corrispondente:

Su macOS e Linux:

claude skill install ~/Downloads/zipchat-sentiment-report.skill

Su Windows (PowerShell):

claude skill install $HOME\Downloads\zipchat-sentiment-report.skill

Da quel momento puoi aprire Claude Code e chiedere il report in italiano, senza conoscere sintassi di programmazione. Claude Code eseguirà gli script necessari, chiedendoti conferma prima di accedere alla rete o eseguire comandi, hai sempre il controllo su cosa viene fatto. 

Al termine ti presenterà il report completo, e puoi proseguire la conversazione per approfondire qualsiasi punto, come se stessi parlando con un data analyst.

Privacy e sicurezza

Le credenziali non vengono mai scritte su file dalla skill. I dati delle conversazioni vengono scaricati in tempo reale, elaborati in memoria e i file temporanei vengono eliminati dopo la produzione del report.

Nessun dato passa per i server di Koodit: la comunicazione avviene esclusivamente tra il tuo computer locale, le API ufficiali di Zipchat e il contesto sicuro e crittografato di Anthropic.

L’elaborazione avviene nel pieno rispetto delle policy di sicurezza di Claude per gli account Pro o superiori, senza intermediari o database di terze parti, garantendo la massima sicurezza e adesione a quanto richiesto dalla GDPR.

Vuoi integrare Zipchat nel tuo e-commerce?

La nostra skill per Claude Code è nata per darti autonomia, permettendoti di passare dall'intuizione all'azione immediata; la tecnologia è solo uno strumento, il vero valore risiede in come utilizzi questi insight per evolvere il tuo business.

Se stai valutando l'implementazione di un chatbot AI sul tuo store o vuoi ottimizzare quello che già utilizzi, noi di Koodit siamo partner certificati Zipchat. Possiamo supportarti in ogni fase:

• Implementazione: integrazione nativa con Shopify, WooCommerce o piattaforme custom.
• Personalizzazione: configurazione del bot sul tuo catalogo e allineamento perfetto con il tono di voce del tuo brand.
• Strategia: analisi dei dati (anche tramite la nostra skill) per trasformare i feedback dei clienti in miglioramenti concreti del processo d’acquisto.

Per vedere un esempio concreto di come integriamo queste tecnologie, puoi leggere il nostro caso studio sull'integrazione di Zipchat con l’e-commerce di Madiva.

Un chatbot ben configurato non è solo un software che risponde h24, ma un asset che riduce il carico sul customer care e accompagna il cliente verso la conversione. Con i dati estratti dalla nostra skill, avrai sempre la bussola per affinare la strategia e migliorare continuamente le performance del tuo store.

Contattaci per una consulenza gratuita e scopri come possiamo far crescere il tuo progetto.

La skill zipchat-sentiment-report è sviluppata e mantenuta da Koodit ed è disponibile su GitHub con licenza MIT.