Modèles de FAQ e-commerce

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Modèles de FAQ e-commerce

Conviro inclut des modèles Flow Builder et des extraits de Knowledge Base prêts à l'emploi, conçus spécifiquement pour les entreprises d'e-commerce. Ces modèles traitent les questions clients les plus courantes sans configuration supplémentaire.

Modèles disponibles

1. Order Tracking

Déclencheur : Le client demande « Où est ma commande ? » ou fournit un numéro de commande.

Flux :

  1. Le bot demande le numéro de commande (s'il n'est pas fourni).
  2. Le bot interroge votre plateforme e-commerce (WooCommerce/Shopify) via l'API.
  3. Le bot renvoie : statut de la commande, numéro de suivi, lien du transporteur, livraison estimée.
  4. Si la commande est introuvable : le bot demande de vérifier le numéro de commande ou propose de transférer à un conseiller.

2. Returns & Refunds

Déclencheur : Le client mentionne « retour », « remboursement », « échange » ou « me faire rembourser ».

Flux :

  1. Le bot explique votre politique de retour (issue de la Knowledge Base).
  2. Le bot demande le numéro de commande et le motif du retour.
  3. Le bot crée un ticket de support avec ces informations.
  4. Le bot indique l'adresse de retour ou les étapes suivantes.
  5. Si la demande est complexe : transfert à un conseiller humain.

3. Shipping Information

Déclencheur : Le client pose une question sur les délais, les frais ou les modes de livraison.

Flux :

  1. Le bot vérifie la localisation du client (via le contexte ou en la demandant).
  2. Le bot indique les options de livraison et les délais de livraison estimés :
  • Standard (5-7 jours ouvrés)
  • Express (2-3 jours ouvrés)
  • Le jour même (là où c'est disponible)
  1. Le bot communique les frais de livraison ou les seuils de livraison gratuite.
  2. Le bot propose de vérifier le statut de livraison d'une commande précise.

4. Payment Questions

Déclencheur : Le client pose une question sur les moyens de paiement, les paiements échoués ou les factures.

Flux :

  1. Le bot liste les moyens de paiement acceptés (carte bancaire, PayPal, virement, etc.).
  2. En cas de paiement échoué : le bot guide vers les solutions courantes (vérifier les informations de la carte, essayer un autre moyen, contacter la banque).
  3. Pour une demande de facture : le bot recueille l'e-mail et le numéro de commande, puis déclenche l'envoi de la facture.
  4. Pour le statut d'un remboursement : le bot vérifie le statut de la commande et informe le client.

5. Product Availability

Déclencheur : Le client demande « Avez-vous X en stock ? » ou « X est-il disponible en taille Y ? »

Flux :

  1. Le bot recherche dans le catalogue produits.
  2. En stock : il donne les détails, le prix et un lien.
  3. En rupture : il propose des alternatives ou l'inscription à une alerte de retour en stock.
  4. Si le produit n'existe pas : il suggère des produits similaires.

Utiliser les modèles

  1. Allez dans Dashboard -> Flows -> New Flow.
  2. Cliquez sur Use Template.
  3. Parcourez la catégorie E-Commerce.
  4. Sélectionnez un modèle et cliquez sur Use This Template.
  5. Personnalisez les messages, les endpoints d'API et la logique de branchement pour votre boutique.
  6. Testez en mode aperçu.
  7. Publiez.

Personnaliser les modèles

Chaque modèle est entièrement modifiable :

  • Changer le ton — le rendre formel, décontracté ou ludique
  • Ajouter votre marque — remplacer les espaces réservés par le nom de votre entreprise
  • Ajuster les politiques — mettre à jour les délais de retour, les délais de livraison, etc.
  • Ajouter des branches — gérer les cas particuliers propres à votre activité

Astuces

  • Commencez par le modèle Order Tracking — il traite la question de support n° 1 en e-commerce et a le plus d'impact.
  • Combinez les modèles : par ex. Order Tracking + Returns dans un même flux avec un routage par intention.
  • Ajoutez votre politique de retour réelle et vos tarifs de livraison à la Knowledge Base pour que l'IA puisse répondre aux questions de suivi plus fines.
  • Examinez les performances des modèles dans Analytics au bout de 1-2 semaines et affinez-les à partir de conversations réelles.
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