Commencez par les questions déjà posées par vos clients
Ne commencez pas par écrire un énorme prompt de politiques de zéro.
Examinez votre historique d'assistance et listez les sujets récurrents :
- délais de livraison
- zones de livraison
- retours
- échanges
- articles endommagés
- annulations
- modifications de commande
- règles de remise
- entretien des produits
- tailles
- garanties
- statut des commandes
Commencez par les questions à la fois fréquentes et sûres à répondre de manière cohérente.
Séparez l'informations de la décision
C'est l'étape la plus importante.
Informations : « Notre délai de retour est de 30 jours. »
Décision : « Ce client a dépassé le délai de 5 jours. Faut-il faire une exception ? »
Le chatbot peut expliquer la règle publiée. Une personne devrait généralement décider de l'exception.
Appliquez la même distinction aux remboursements, remplacements, remises personnalisées, changements d'adresse, réclamations de livraison et plaintes.
Rédigez les politiques en langage clair
Si une politique est difficile à comprendre pour un humain, elle le sera aussi pour une IA.
Utilisez des formulations directes :
BON : « Les articles non ouverts peuvent être retournés dans les 30 jours suivant la livraison. Les articles soldés sont définitifs sauf s'ils arrivent endommagés. »
FAIBLE : « Les retours peuvent être disponibles dans certaines circonstances sous réserve de notre appréciation et des conditions applicables. »
Vous pouvez conserver la version juridique dans vos conditions tout en donnant au chatbot un résumé clair et cohérent.
Dites au chatbot ce qu'il ne doit pas faire
Les instructions négatives sont importantes.
Exemples :
- Ne pas approuver de remboursement.
- Ne pas promettre de remplacement.
- Ne pas inventer de date de livraison.
- Ne pas prétendre qu'une commande a été modifiée sauf si le système l'a réellement fait.
- Ne pas faire d'exception à la politique de retour.
- Si une informations manque, demander un suivi humain au lieu de deviner.
Cela empêche l'assistant d'essayer d'être serviable en prenant des engagements non autorisés.
Ajoutez des exemples de limites correctes
Les exemples montrent comment appliquer la règle en pratique.
Client : « Puis-je retourner ceci après 20 jours ? » Comportement attendu : expliquer la règle publiée.
Client : « J'ai dépassé le délai. Pouvez-vous faire une exception ? » Comportement attendu : expliquer que l'équipe doit examiner la demande.
Client : « Où est ma commande ? » Comportement attendu : utiliser le flux sécurisé approuvé, s'il est disponible.
Client : « Le colis est indiqué livré mais il manque. » Comportement attendu : orienter vers un suivi humain plutôt que d'inventer une décision de remplacement.
Gardez les informations de la boutique à jour
Un chatbot peut être parfaitement configuré et donner des réponses obsolètes si les règles sous-jacentes changent.
Créez une routine simple. Lorsque vous modifiez la livraison, les retours, les prix, les règles produit, les horaires ou toute informations importante, mettez à jour les connaissances du chatbot en même temps.
Examinez l'historique des conversations
Vos clients trouveront des cas limites auxquels vous n'aviez pas pensé.
Recherchez :
- questions répétées sans réponse
- réponses trompeuses
- ambiguïtés de politique
- sujets à escalader plus tôt
- informations produit manquantes
- instructions obsolètes
Utilisez ces conversations pour améliorer le chatbot et le contenu du site.
Comment Farnsla s'intègre à ce processus
Farnsla permet aux marchands de définir le ton, les politiques, FAQ, informations de marque et instructions. Les expériences ecommerce Shopify et Wix peuvent également combiner ces réponses avec les connaissances produit et des flux sécurisés de statut.
Lorsqu'une personne est nécessaire, Farnsla peut conserver l'historique et recueillir les informations de suivi. Shopify prend également en charge un relais Client Messaging vers des applications configurées.
La configuration la plus sûre est simple :
Règle connue → l'IA répond. Informations manquante → l'IA ne devine pas. Décision commerciale → une personne décide.