Mathilde Ouvrard
Le chatbot, cet agent conversationnel devenu un incontournable de l’e-commerce, est parfois restreint à un simple outil de la relation client. Mais il ne faut pas sous-estimer son pouvoir en avant-vente ! Grâce à leur disponibilité 24/24h et 7/7j, ils peuvent assurer des ventes à tout moment en guidant les visiteurs dans leur découverte et choix des produits. C’est d’autant plus vrai avec l'avènement de l'intelligence artificielle générative. L’IA donne des capacités immenses aux chatbots : analyse des besoins, réponse en langage naturel et adaptée au ton de chaque marque, etc. Pour inspirer votre projet de chatbot, avez-vous pensé à prendre exemple sur les meilleures stratégies d’automatisation des conversations des marques ? Voici 12 exemples de conversations chatbot réelles qui fonctionnent (et pourquoi !).
En un coup d'œil, 12 exemples dans les industries de la puériculture, des équipements de sport, de la beauté, de l’électronique, de l’électroménager ou encore du prêt-à-porter :
- Une assistance 24/7 grâce aux chatbots
- Une fonction de réassurance évidente
Exemple 2 - Équipements de sport
- L’automatisation du processus de vente
- La prise en charge des questions récurrentes
- Le précieux conseil produit
- Des assistants ultra-personnalisés
- Un atout pour les ventes phygitales
1. Une assistance 24/7
Avec l’e-commerce, les habitudes de consommation des acheteurs ont bien changé. La barrière des horaires d’ouverture de la boutique physique est tombée : désormais, l’accès au shopping est possible à toute heure.
Une étude de Harris Interactive démontre que 60% des achats se font le soir et le week-end. Chiffre que vient renforcer un sondage de Klarna mené en 2024 puisque, selon ce dernier, l’e-commerce enregistre son pic d’achat à 22h00.
Les conseillers peuvent répondre aux visiteurs durant les horaires ouvrés de semaine, mais que faire si une requête arrive à minuit ?
Un bot peut apporter des réponses à tout moment, même en pleine insomnie ! Ce visiteur consulte la page d’un lit bébé évolutif à 3h00 du matin. Pressé de dire au revoir au cododo et de retrouver un peu de sommeil ? Peut-être ! En tout cas, le visiteur se renseigne sur les dimensions auprès du chatbot d’une grande marque du monde de l’enfance.
Or ce chatbot est boosté par une IA générative qui lui permet de répondre dans un langage parfaitement naturel avec les informations de la marque, auxquelles il est connecté.
Bien que les dimensions du lit bébé soient bien indiquées sur la page produit, le visiteur n’a pas forcément vu l’information et préfère avoir une conversation naturelle avec l’assistant virtuel. Résultat : une réponse claire qui répond aux attentes et propose son accompagnement pour toute autre question.
Exemple 1 - Puériculture
L'assistance immédiate apporte de la satisfaction et l’information permet au visiteur d’avancer dans le parcours e-commerce.
2. Une fonction de réassurance évidente
Il ne manque souvent pas grand-chose pour franchir le pas de la transaction en ligne : une information pour être certain que le canapé loge bien dans le duplex, que les retours sont gratuits ou encore que le paiement en plusieurs fois est possible.
Cependant, quand cette information-clé manque ou n’est pas trouvée par le visiteur, votre site passe à côté d’une conversion.
53% des consommateurs renoncent à l’achat en raison d'un manque d’informations (étude Ipsos x iAdvize).
La gestion des inquiétudes fait partie des compétences d’un assistant boosté par l’IA. Dans le cas suivant, la consommatrice considère sérieusement l’achat d’un produit auprès d’un distributeur d’équipement de sport. Il s’agit de chaussures de randonnée. Elle est à l’étape de la conversion car elle considère les commentaires des acheteuses.
Mais voilà : l’un d’eux la fait douter des qualités d’adhérence de la semelle. L’IA utilise donc les propriétés du produit pour rassurer sur son usage, tout en indiquant que les autres retours clients positifs sont aussi à prendre en compte.
Exemple 2 - Équipements de sport
Dans ce second exemple, la conversation a lieu entre une marque de cosmétiques et une consommatrice enceinte. Cette dernière veut s’assurer que le produit qu’elle recherche ne présente aucun risque pour la santé de son bébé. Une inquiétude qui a toute sa place et que l’IA ne prend pas à la légère.
Dans un premier temps, l’assistant recueil son besoin en lui demandant ses critères de recherche :
- Type de produit
- Budget
- Bénéfices recherchés
Précautionneuse, la cliente s’assure que l’IA a bien compris son critère principal d’achat, ce à quoi le chatbot répond en détail en détaillant la composition et ses effets positifs. La cliente est rassurée, car elle peut acheter ce produit en toute tranquillité.
Exemple 3 - Beauté
Ce type d'interactions se déroule comme autant de petites enquêtes menées par l’agent virtuel, puis par des échanges rassurants. Cela a notamment pour effet de réduire le taux de retour en fournissant des informations transparentes et rapides aux internautes.
3. L’automatisation des processus de vente
Tous les exemples de conversations ont un point commun : une durée d’échange express, avec un contenu très riche et pour autant, pertinent. Ce qui est clé dans l’avant-vente pour assurer la conversion. L’automatisation grâce à l’IA est ce qui permet d'accélérer le parcours d’achat et de libérer du temps pour les équipes de ventes.
Dans l’exemple qui suit, il ne manque plus grand-chose pour que le visiteur achète le modèle de four qu’il a choisi. Il lui faut néanmoins deux dernières informations. L’IA va automatiquement analyser et accéder aux informations produits pour répondre de manière factuelle, mais aussi qualitative, avec les bénéfices de chaque fonction.
Exemple 4 - Électroménager
4. La prise en charge des questions récurrentes
Toutes les questions ne sont pas uniques — en réalité, un grand nombre de requêtes arrivant vers votre service client tournent autour des mêmes thématiques : livraison, conditions de paiement, tailles, etc.
Pour prendre en charge ces demandes récurrentes sans mobiliser de la bande passante dans vos équipes, un robot alimenté avec votre base de connaissances est idéal. Il agit comme une FAQ, mais en mieux : il est conversationnel et permet au visiteur de ne pas quitter la page produit et donc d'optimiser son parcours vers l’achat.
Un visiteur se renseigne dans cet exemple sur les délais de livraison de la marque. Ni une ni deux, il obtient une réponse claire, organisée et qui va au-delà la demande initiale, puisqu’elle lui explique comment suivre l’état d’avancement de sa commande.
Exemple 5 - Prêt-à-porter
5. Le précieux conseil produit
Pour acheter un produit, il faut pouvoir se projeter sur son utilisation. Évident ? Le fonctionnement n’est pas toujours expliqué sur les pages de détail produit, déjà remplies de nombreuses informations et promesses marketing. Pourtant, c’est parfois ce qu’il manque aux consommateurs pour passer leur commande.
Dans cette conversation, le visiteur s’enquiert sur l’usage d’un sérum. Le monde des produits de beauté est vaste et les gammes de produits presque infinies. Proposer une IA qui connaît parfaitement toutes vos références permet d’apporter ces conseils qui manquent souvent dans l’expérience e-commerce. Et, à la clé, qui permettent d’augmenter vos ventes.
Exemple 6 - Beauté
Dans le cas suivant, le conseil est aussi déterminant. Sans ces informations de l’IA, le visiteur n’aurait soit pas acheté le pantalon, soit aurait dû faire un retour client, ce qui représente un coût majeur pour les retailers — surtout dans la mode, industrie dans laquelle ce taux est le plus élevé (26% des vêtements vendus concernés selon une étude de Shopify).
Exemple 7 - Prêt-à-porter
Les retours ont aussi un coût élevé dans l’industrie des appareils tech et électroniques. Au passage, vous remarquerez que dans le cas d’un échange avec une IA, la conversation est si fluide qu’il n’est pas rare que les visiteurs pensent échanger avec un humain. Ceci distingue les assistants IA des chatbots simples, dont les réponses demeurent robotiques.
Exemple 8 - Électronique
6. Des assistants ultra-personnalisés
La recherche sur les sites e-commerce n’est pas toujours une expérience heureuse. Souvent, la barre de recherche et les systèmes de filtres ne permettent pas de trouver le bon produit et nécessitent tant de clics que les consommateurs abandonnent en cours de route. Ce qu’ils veulent : exprimer leur besoin naturellement par message.
Pour découvrir un produit, la meilleure solution reste encore la sélection par un expert. C’est ce que parvient à faire l’IA générative grâce à un comportement très intelligent de récolte des critères du consommateur. Puis de suggestion de produits adaptés.
C’est par exemple le cas ici : le chatbot affine la recherche de la cliente et lui propose une coloration qui correspond à sa recherche. S'ensuit un vrai échange sur les caractéristiques du produit, et, encore plus intéressant, sur le fait qu’il soit adapté ou non pour la consommatrice.
Exemple 9 - Beauté
Ce type d’interaction permet d’augmenter le panier moyen grâce à des suggestions pertinentes, tout en offrant une expérience premium qui va jouer un rôle dans la fidélisation client. Ce qui fait la différence par chat : la personnalisation, encore et toujours.
7. Un atout pour les ventes phygitales
De nombreuses marques vendent à la fois dans leur réseau de boutiques et sur leur site e-commerce. Les consommateurs le savent bien ; ils n’hésitent pas à passer de l’un à l’autre. Alors, plutôt que d’ignorer cette habitude, les marques ont tout intérêt à accompagner les visiteurs. Ce qui n’est vraiment possible qu’avec un assistant à l’achat.
Dans le cas de cette marque de prêt-à-porter, la cliente souhaite bien acheter en ligne mais voudrait récupérer son colis dans un point de vente physique. Un cas de “click & collect”, pratique qui a explosé pendant la crise sanitaire et s’est ancrée dans le quotidien des consommateurs.
L’assistant explique la marche à suivre à la cliente avec beaucoup de précision : sur quels boutons cliquer, dans quel lieu se rendre, dans quel délai… Il ajoute même que cela lui permettra d’essayer le vêtement, ce qui montre la plus-value de la démarche phygitale à l’interlocutrice.
Exemple 10 - Prêt-à-porter
Dans ce dernier exemple d’une conversation satisfaisante et qui convertit, l’utilisateur ci-dessous pose une question au copilote pour un achat qui sera réalisé par la suite en magasin. L’IA connaît les offres et les procédures aussi bien qu’un expert humain, ce qui de nouveau laisse penser au visiteur qu’il échange avec une personne.
Exemple 11 - Électronique
À travers cette douzaine d’exemples, vous avez pu constater que les assistants IA, en tant qu'agents conversationnels intelligents, représentent une solution puissante pour booster les ventes dans le secteur de l'e-commerce. En personnalisant l'assistance, en automatisant les processus et en engageant l’utilisateur de manière proactive, les chatbots peuvent significativement améliorer l'expérience client et les performances de vente. À votre tour maintenant d’adapter ces exemples de conversations en adoptant un copilote IA adossé à une plateforme conversationnelle pour transformer votre stratégie e-commerce, booster vos revenus et atteindre vos objectifs commerciaux.
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