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Costruirò un bot per la prenotazione in uno studio di detailing e lucidatura auto

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CategoriaFatto a mano
Periodo di pubblicazione12 giornifino a 04.12.2026
Pubblicato05.09.2026
Visualizzazioni8530 in 14 giorni

Informazioni sul servizio

Tradotto
Gli studi di detailing perdono parte delle loro prenotazioni semplicemente perché il maestro è sotto un'auto in quel momento e non può rispondere in chat, e il cliente che ha scritto alle 23:00 spesso cambia idea entro mattina. Creo bot di prenotazione che colmano questa lacuna: il cliente seleziona il servizio da solo, specifica la classe dell'auto, vede i veri slot disponibili nel calendario e effettua un pagamento anticipato — senza aspettare la risposta dell'amministratore. Ottieni un pannello di amministrazione ordinato dove sono memorizzati il programma, i prezzi e il carico di lavoro del maestro, non una corrispondenza in cui devi ricordare chi ha prenotato cosa. Ho già realizzato questa logica per i servizi auto, quindi non lavoro alla cieca: so dove i clienti di solito si confondono (confondendo il prezzo per un SUV e una berlina, selezionando una data già prenotata, dimenticando il pagamento anticipato) e costruisco protezioni contro questi errori nel dialogo del bot in anticipo, non patch dopo il lancio. Il bot è progettato per un carico reale: protezione contro le doppie prenotazioni, rimozione automatica della prenotazione se il pagamento non arriva in tempo, e una lista d'attesa per le date popolari. Cosa è incluso nel lavoro: — Prenotazione passo dopo passo: tipo di servizio (lavaggio, lucidatura, ceramica, lavanderia a secco), classe dell'auto, selezione di data e ora — Calendario sincronizzato con il reale carico di lavoro del maestro, senza sovrapposizioni — Pagamento anticipato o totale con carta con conferma automatica — Promemoria automatici 24 e 2 ore prima della visita — Pannello di amministrazione per gestire servizi, prezzi, programma e prenotazioni — Storia del cliente — i clienti abituali vengono riconosciuti automaticamente — Analisi di base: numero di prenotazioni a settimana, tasso di assenteismo, servizi popolari — Distribuzione, test su scenari reali e due settimane di supporto dopo il lancio
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