E-commerce
15 juillet 2026
« Puis-je le laver en machine ? » « Quel produit pour enlever cette tache de vin ? » « Mon canapé a décoloré après nettoyage, c'est couvert ? » Ces questions arrivent post-achat, souvent un dimanche soir quand le client a déjà utilisé le mauvais produit.
Chitika estime que 41 à 58 % des tickets produit se déflexent quand l'IA est entraînée sur docs produit et consignes d'entretien (Chitika, réduction tickets 2026).
Ce guide #347 formalise le chatbot IA entretien produit : quand répondre depuis la fiche care, quand escalader vers un agent. Il complète support care ops (#346) (policy, macros humaines) avec l'angle cas d'usage IA post-achat entretien, IA responsable et garde-fous escalade.
Sommaire
Pourquoi automatiser les conseils entretien par bot ?
Un mauvais conseil entretien coûte un produit ruiné, un litige garantie ou un avis négatif. Le bot ne remplace pas l'expert cuir ou textile, il cite le protocole officiel sans improviser.
Trois risques sans bot care structuré
Hallucination care : LLM recommande javel sur soie
Escalade tardive : damage claim traité comme simple question
Incohérence agents : trois réponses différentes même SKU
L'ADEME rappelle que l'entretien correct prolonge la durée de vie textile (ADEME, entretien textile).
Angle #347
Le #346 documente policy care, macros CARE et grille responsabilité. Le #347 définit le bot dédié entretien : intents care_*, règles répondre vs escalader, anti-hallucination.
Moment du parcours
Post-achat J+0 à J+730 : première lessive, tache, stockage, plainte dommage post-entretien. Pic tickets care le week-end.
Exemple DTC
Marque mobilier tissu : 85 tickets care/mois, agents improvisent. Après bot care_how_clean + metafields : 64 % auto-résolus, care_damage_claim_rate 8 %, CSAT care bot 4,7/5.
IA responsable
Un bot care doit savoir dire « je ne sais pas » et escalader plutôt que conseiller un produit non listé dans care_products_ok.
Volume tickets care
Sur catalogues mobilier, maroquinerie et outdoor, care figure souvent dans le top 5 post-livraison. Un bot care 24/7 répond le dimanche quand le client découvre une tache, avant qu'il n'utilise le mauvais produit.
En quoi diffère-t-il du support care et des autres bots ?
Sept contenus voisins, sept rôles.
Support care ops (#346)
Guide #346 : policy, 8 macros CARE, routing humain. Le #347 implémente la couche IA care grounded.
Durée de vie (#345)
Lifespan (#345) : combien de temps le produit tient. Le #347 : comment l'entretenir via bot, pas attente durée.
Bot manuels (#230)
Bot manuels (#230) : PDF notice usage. Le #347 focus protocoles nettoyage et stockage depuis metafield care.
Tickets usage (#230 reduce)
Usage (#230) : intent « je n'arrive pas à utiliser ». Le #347 = entretien maintenance.
Troubleshooting (#229)
Troubleshooting (#229) : panne fonctionnelle. Le #347 : dommage esthétique entretien, pas panne.
Gouvernance IA (#124)
Gouvernance IA (#124) : cadre global. Le #347 applique escalade care responsable au cas entretien.
Promesse #347
Intents care_*, arbre répondre/escalader, data metafields, anti-hallucination care, handoff damage claim, KPI care_bot_resolution.
Quels intents care le bot doit-il classifier ?
Cartographier les intents care bot avant construction des flows.
Dix intents care post-achat
care_how_clean : protocole nettoyage standard
care_stain : tache vin, huile, encre par type
care_storage : stockage hors saison
care_forbidden : client demande méthode interdite
care_frequency : à quelle fréquence entretenir
care_kit : produit entretien compatible à acheter
care_damage_claim : dommage après entretien ou usage
care_vs_warranty : défaut ou négligence entretien
care_pro_cleaning : nettoyage professionnel autorisé
care_symbol_decode : traduire pictos GINETEX
Champs session obligatoires
sku, material_type, care_protocol_source, stain_type, photos_received (bool), damage_claim (bool), escalation_reason. Voir taxonomie (#135).
Mining tickets 90 j
Export « laver », « nettoyer », « tache », « entretien », « abîmé ». Regrouper par SKU top 20. Prioriser flows care sur 80 % volume.
Verbatims prioritaires
« Machine 40 ou 60 ? », « tache café sur canapé », « cuir qui craquelle », « stockage hiver tentes ». Cinq formulations couvrent 65 % tickets care DTC mobilier et maroquinerie.
Quand le bot répond-il et quand escalade-t-il ?
L'arbre répondre vs escalader care est le cœur du #347. Répondre = protocole documenté. Escalader = risque, litige ou data absente.
Cinq gates décision
Gate SKU : produit identifié, metafield care présent
Gate intent : care_how_clean, stain, storage (pas damage claim seul)
Gate protocole : réponse existe dans care_instructions
Gate risque : pas javel/soilvant sur matière sensible
Gate sortie : réponse bot, handoff_agent, handoff_warranty
Répondre (bot autonome)
care_how_clean avec metafield complet. care_stain si stain_protocol documenté. care_symbol_decode depuis fiche GINETEX. care_kit si care_products_ok renseigné.
Escalader immédiat
care_damage_claim avec photos demandées puis handoff. care_forbidden si client insiste après refus bot. SKU sans metafield care. Matière rare non documentée (soie antique, cuir exotique).
Escalader après 1 tour
Client décrit tache non listée dans stain_protocol. Question mélange care + garantie (#62). Client menace chargeback ou avis négatif.
Règle max tours
4-6 questions max care préventif. Damage claim : photos obligatoires avant handoff, pas conseil care supplémentaire.
Documentation arbre
Chaque branche CARE-BOT : intent, condition répondre, condition escalader, macro #346 équivalente, payload handoff.
Matrice répondre / escalader
Tableau Notion : Intent | Metafield requis | Répondre si | Escalader si. Exemple : care_stain | stain_protocol | type tache listé | tache inconnue ou damage. Chaque ligne validée par responsable produit avant activation bot.
Quelles sources de data le bot care doit-il lire ?
Le bot care ne conseille que depuis des sources vérifiables, jamais depuis la mémoire LLM seule.
Cinq sources Shopify
Metafield product.care_instructions : protocole rich text ou JSON
Metafield product.care_forbidden : liste produits/méthodes interdits
Metafield product.stain_protocol : JSON par type tache
Metafield product.care_products_ok : refs kit compatibles
Help center /entretien : chunks RAG indexés par SKU
Shopify documente les metafields produit pour enrichir le catalogue (Shopify, metafields 2025).
Symboles GINETEX
Table pictos lavage, blanchiment, séchage, repassage. Bot traduit symbole en consigne client (GINETEX, symboles).
Vidéo care indexée
Transcript vidéo 60 s nettoyage → chunks RAG care_how_clean. Bot cite timestamp ou lien vidéo, pas paraphrase libre.
Policy garantie (#62)
Bot care_vs_warranty lit policy warranty pour routing, ne décide pas seul remplacement. Handoff avec hypothesis defect/negligence.
Sync fiche care #346
Metafield = export fiche care 6 champs (#346). Une source, bot et agents alignés. Voir data Shopify bot.
Comment empêcher le bot d'inventer un conseil entretien ?
L'anti-hallucination care protège le client et la marque contre un conseil dangereux.
Cinq règles strictes
Whitelist produits : bot ne cite que care_products_ok
Blacklist méthodes : javel, solvant si care_forbidden
Pas de « essayez » : protocole documenté ou escalade
Pas garantie résultat : tache ancienne = attente recadrée
Fallback : « protocole non documenté » + handoff
Prompt system care
Instruction : « Tu ne recommandes jamais un produit nettoyant hors care_products_ok. Tu n'inventes jamais une température de lavage. Tu escalades si care_damage_claim ou matière non documentée. » Voir anti-hallucination.
Tests régression
25 scénarios : proto OK, tache vin, javel demandée sur soie, damage claim, SKU sans metafield, care_pro interdit. Taux hallucination care cible 0 %.
Refus care_forbidden
Client demande javel sur cuir : bot cite care_forbidden, propose CARE-PROTO alternatif, n'acquiesce jamais.
Logging audit
Chaque care_how_clean loggue sku, source metafield, decision. Revue hebdo refus escalade pour enrichir fiches care.
Quels flows bot pour care post-achat ?
Le bot care intervient sur plusieurs points de contact post-livraison.
Flow proactif J+7
Email ou message bot : « Voici comment entretenir votre [SKU] » avec lien care_how_clean. Réduit tickets care préventifs de 20 à 35 %.
Flow widget post-achat
Page commande / compte client : « Questions entretien ? » Intent care_how_clean pré-rempli avec order line SKU.
Flow tache incident
Client « tache de vin » → care_stain → stain_protocol JSON → étapes numérotées. Si tache > 48 h : recadrer attente, pas promesse totale.
Flow damage claim
« Produit abîmé après nettoyage » → photos obligatoires → collecte protocole suivi → handoff_agent avec payload CARE-DAMAGE (#346).
Flow cross-sell kit
Après care_how_clean : « Kit entretien recommandé : [lien] » si care_products_ok. Pas cross-sell produit non testé.
Handoff payload care
sku, intent, care_protocol_sent, photos[], stain_type, client_admits_wrong_product (bool), escalation_reason.
Exemple réponse bot validée
« Pour votre canapé Modèle Oslo en tissu polyester : aspirez à sec, nettoyez tache fraîche avec chiffon humide et savon doux, séchez à l'air. Interdit : javel, machine, solvant. Guide complet : [lien]. Kit care : [URL]. »
Flow Instagram / WhatsApp
Client envoie photo tache : bot demande SKU ou order_id, identifie stain_type si visible, applique stain_protocol ou escalade. Limiter conseil si photo floue ou produit non identifiable.
Comment brancher le bot care sur Shopify ?
Le setup bot care Shopify repose sur metafields alignés fiche #346.
Checklist technique
Créer namespace product.care_* metafields
Peupler care_instructions top 50 SKU care volume
Indexer help center /entretien en RAG par SKU
Configurer intents care_* et arbre section 4
Rédiger prompt anti-hallucination care section 6
Tester 25 scénarios régression
Activer flow proactif J+7 Klaviyo ou Flow
Widget PDP et compte
Bouton « Entretien produit » avec intent care_how_clean pré-rempli product_id.
Order line context
Bot lit order history si client connecté : SKU acheté → care metafield direct, moins d'erreur produit.
Lancement progressif
Phase 1 : top 20 SKU 80 % tickets care. Phase 2 : catalogue complet. Phase 3 : care_stain avancé si stain_protocol enrichi.
Shopify Flow alertes
Si care_escalation_rate > 50 % sur SKU : alerte ops pour enrichir metafield care_instructions. Si care_hallucination_incident signalé : désactiver intent temporairement.
Quels KPI mesurer sur le bot care ?
Sans KPI bot care, impossible de prouver ROI et détecter escalades excessives.
Sept métriques clés
care_bot_resolution : résolu sans agent / tickets care bot
care_escalation_rate : handoffs / sessions care
care_hallucination_incidents : conseils erronés signalés / mois
care_damage_handoff_time : claim → agent < SLA
care_kit_conversion_bot : achats kit post-lien bot
CSAT intent care_bot : satisfaction post-réponse bot
repeat_care_contact : client revient même sujet
Benchmark DTC
Objectif care_bot_resolution > 60 %, care_escalation_rate < 40 %, care_hallucination_incidents 0, CSAT care bot > 4,5/5.
Corrélation #346
Comparer care_deflection_rate global (#346) vs care_bot_resolution. Bot doit augmenter deflection sans hausse care_damage_claim_rate.
Revue mensuelle
Top 5 escalation_reason : metafield missing, stain unknown, damage claim. Enrichir fiches care selon cause dominante.
A/B test flow J+7
Mesurer impact message proactif care_how_clean sur care_tickets et repeat_care_contact. Souvent -25 % tickets care préventifs à J+30.
Quels cas limites et escalades prévoir ?
Cinq edge cases care bot exigent escalade, pas improvisation LLM.
Client a déjà utilisé javel
Dommage fait. Bot ne conseille pas « rincez et recommencez » sans protocole. Escalade damage claim + photos immédiat.
Tache ancienne (> 72 h)
Bot applique stain_protocol avec disclaimer efficacité réduite. Pas promettre disparition. Escalade si client exige remplacement.
Matière non documentée
Soie vintage, cuir exotique : handoff expert produit, pas conseil générique « chiffon humide ».
Care + warranty mixte
« Abîmé ET sous garantie » : bot collecte photos + date achat, handoff warranty (#62) avec payload care.
Nettoyage pro interdit
care_pro_cleaning = non sur fiche : bot refuse, cite policy #346. Escalade si client conteste.
Allergique produit care kit
Question sécurité : escalade si réaction cutanée signalée. Bot ne recommande pas alternative non testée.
Client insiste après refus bot
Deuxième demande javel sur textile délicat : handoff immédiat, pas relance protocole. Tag care_forbidden_escalated pour audit formation.
Comment Qstomy gère les conseils entretien produit ?
Qstomy traite les intents care_* depuis metafields care_instructions, stain_protocol et policy #346.
Capacités bot care
care_how_clean : protocole SKU depuis metafield
care_stain : branche stain_protocol par type
care_forbidden : refus méthode + alternative
care_damage_claim : photos + handoff structuré
Escalade intelligente : règles section 4 automatiques
Scénario DTC chiffré
Marque maroquinerie, 72 tickets care/mois, réponses agents hétérogènes.
Après Qstomy care bot + metafields : 67 % tickets care auto-résolus, care_escalation_rate 28 %, care_hallucination_incidents 0, CSAT care bot 4,8/5, care_kit_conversion +22 %.
Le bot cite protocole officiel ; l'agent gère litiges damage avec photos et historique care pré-collectés.
Explorez support IA, Shopify, demander une démo.
Quelle checklist pour lancer le bot care ?
Checklist bot care (10 étapes)
Auditer tickets care 90 j (#346)
Peupler metafields care top 50 SKU
Documenter arbre répondre vs escalader section 4
Rédiger prompt anti-hallucination care section 6
Configurer intents care_*
Indexer help center /entretien RAG
Tester 25 scénarios régression
Activer flow proactif J+7
Dashboard care_bot_resolution hebdo
Revue mensuelle escalation_reason et enrichissement metafields
En bref
#347 = bot care IA, pas policy ops (#346)
Répondre si protocole documenté, escalader si damage ou doute
10 intents care_* : clean, stain, damage, warranty
Anti-hallucination : whitelist care_products_ok
KPI care_bot_resolution : cible > 60 %
FAQ
Différence avec support care #346 ?
#346 = équipe, macros, policy. #347 = bot IA quand répondre et quand escalader.
Le bot peut-il gérer un damage claim seul ?
Non. Collecte photos + handoff agent avec payload. Pas décision remplacement.
Faut-il un metafield par SKU ?
Oui pour care_how_clean grounded. Sans metafield : escalade, pas improvisation.
Lien avec durée de vie #345 ?
#345 = combien de temps. #347 = entretien bot pour y parvenir.
Bot ou humain pour tache complexe ?
Bot si stain_protocol documenté. Humain si tache inconnue ou damage claim.
Aller plus loin
Testez cinq scénarios care sur staging : proto standard, tache, javel interdite, damage claim, SKU sans metafield.
Partagez ce guide #347 avec produit et ops : un bot care sans metafields care_instructions = risque hallucination maximal.
Synchronisez care_instructions à chaque changement matière : un protocole stale = escalades inutiles et CSAT care bot en baisse.
Enzo
15 juillet 2026
