E-commerce
1 juillet 2026
« Combien dois-je commander pour un mois ? » « Lot de 6 ou unité, qu'est-ce qui revient le moins cher ? » « On est 4 à la maison, quel format familial ? » Trois questions pré-achat que la fiche produit laisse souvent sans réponse claire. Le client hésite, prend l'entrée de gamme, ou commande trop et déclenche un ticket SAV multipack (#390) post-livraison.
Un chatbot IA choix quantité e-commerce recommande le format adapté (unité, lot, familial, abonnement) selon usage, foyer et budget, sans upsell agressif ni promesse stock inventée. Il augmente l'AOV utile et réduit les erreurs de compréhension lot.
Ce guide #391 couvre intents bot_qty_*, flow QSELECT-FLOW et KPI qty_bot. Il se distingue du support multipack SAV (#390) (litiges post-achat) et du guide choix pack (#97) (merchandising bundle promo) : ici, cas d'usage IA quantité optimale, lot, abonnement et format familial pré-achat.
Sommaire
Pourquoi déployer un chatbot IA sur le choix de quantité ?
Le choix quantité pré-achat bloque conversion et AOV sur consommables, compléments et alimentaire DTC. Baymard note que variantes mal expliquées et quantités ambiguës figurent parmi les frictions PDP majeures (Baymard, PDP UX 2025).
Quatre enjeux sans bot quantité
Sous-achat : client prend unité, AOV bas, réachat tardif
Sure-achat : lot trop grand, regret, ticket #390 post-livraison
Abonnement raté : client one-shot alors que abo -15 % adapté
Paralysie : 4 variants qty, abandon panier
GoPrecision rappelle que le bundling et formats volume augmentent l'AOV quand ils réduisent les décisions, pas quand ils empilent des SKU au hasard (GoPrecision, psychologie volume 2026).
Angle #391 vs contenus voisins
#390 MULTIPACK SAV : litiges lot post-achat. Le #391 = prévention pré-achat via bot.
#97 choix pack : merchandising bundle promo. Le #391 = logique bot qty unité/lot/abo/familial.
#3 questions produit : compatibilité, taille, usage. Le #391 zoome quantité et format volume.
#309 réachat : REORDER hors abo. Le #391 = 1er achat format optimal.
Exemple DTC
Marque compléments, 68 % visiteurs PDP hésitent entre unité et lot 3. Après QSELECT-FLOW bot : qty_bot_attach_rate lot/abo +24 pts, multipack_ticket_rate -31 % (corrélation #390), AOV segment bot +18 %.
Principe recommandation responsable
Toujours proposer « unité suffit si… » avant « lot idéal si… ». Pas de lot minimum forcé. Lien add-to-cart variant recommandé, pas qty panier manipulée.
En quoi diffère-t-il du multipack #390 et du guide pack #97 ?
Cinq contenus quantité/volume, cinq moments funnel distincts.
Matrice contenu → moment
#391 bot QSELECT : pré-achat, recommande qty/format
#97 guide pack : UX PDP comparatif, quiz merch
#390 MULTIPACK SAV : post-livraison, litige compréhension
#309 REORDER : client existant, réachat cycle
#373 SAVE abo : cancel flow rétention, pas choix initial
#391 vs #97
#97 = tableau Good/Better/Best, copy naming, attach rate bundle promo. #391 = conversation 3-5 questions → variant qty recommandé grounded metafields.
#391 vs #390
Bot QSELECT explique « lot de 6 = 6 unités, qty panier 1 » avant achat. #390 résout « j'ai commandé 1, reçu 6 » après coup. Pipeline prévention + résolution.
Abonnement vs lot one-shot
Bot compare : lot 3 one-shot 90 j usage vs abo mensuel 1 unité -15 %. SubSummit : Subscribe & Save pour profils prévisibles, one-shot pour test (SubSummit, Replenishment 2026).
Format familial
Variant « Familial 1 L » vs « Standard 250 ml » : bot calcule nb personnes × consommation/jour. Distinct bundle hétérogène #97.
Complémentarité
Merch implémente tableau #97. Bot #391 personnalise recommandation. Support #390 traite résidu confusion.
Quels intents bot_qty_* le chatbot doit-il détecter ?
Douze intents bot choix quantité couvrent hésitations volume pré-achat.
Douze intents bot_qty
bot_qty_unit_vs_lot : « unité ou lot, lequel choisir ? »
bot_qty_lot_savings : « lot revient moins cher ? » prix unitaire
bot_qty_how_many_month : « combien pour 1 mois ? »
bot_qty_household_size : « on est 4, quel format ? » familial
bot_qty_subscription_vs_onetime : « abonnement ou achat unique ? »
bot_qty_sub_frequency : « toutes les 4 ou 8 semaines ? »
bot_qty_cart_qty_help : « qty 2 lot 6 = combien ? » prévention #390
bot_qty_trial_first : « je teste, commencer petit ? »
bot_qty_bulk_stock_up : « stocker promo Black Friday »
bot_qty_gift_quantity : « cadeau, quelle taille offrir ? »
bot_qty_compare_formats : « différence 250 ml et 1 L ? »
bot_qty_perishable_limit : « lot 12 avant péremption ? »
Signaux déclencheurs
Mots : combien, quantité, lot, pack, format, familial, abonnement, mois
Idle variant selector 45 s sans add-to-cart
Toggle unité ↔ lot 2+ fois même session
Widget PDP « Quelle quantité ? » clic
Tags conversation
qty_bot_detected, qty_bot_recommended_lot, qty_bot_recommended_sub, qty_bot_recommended_unit, qty_bot_cart_explain, qty_bot_handoff. Sync analytics attach rate par intent.
Priorité intent
bot_qty_cart_qty_help (prévention #390) > bot_qty_unit_vs_lot > bot_qty_household_size > bot_qty_subscription_vs_onetime. Panier actif : read cart avant recommander.
Quel flow conversationnel QSELECT-FLOW configurer ?
Le flow QSELECT-FLOW guide le choix quantité en 7 à 8 étapes QB-1 à QB-8.
Séquence de base (bot_qty_unit_vs_lot ou bot_qty_how_many_month)
QB-1 Accueil : « Je vous aide à choisir le bon format. 3 questions rapides. »
QB-2 Usage : solo, couple, famille N personnes, professionnel
QB-3 Durée : test 2 sem, 1 mois, 3 mois stock
QB-4 Contrainte : budget serré, place stockage, péremption courte
QB-5 Calcul recommandation : read metafields consumption_days, units_per_pack
QB-6 Présenter options : unité | lot N | abo | familial avec prix/unitaire
QB-7 Lien add-to-cart : variant recommandé + alternative « plus petit si… »
QB-8 Clore : « Besoin d'aide checkout ? » handoff si hésitation 3+ messages
Branche bot_qty_trial_first
Recommander unité ou starter kit. « Commencez par 1 unité 30 j. Si convient, lot 3 économise 12 %. » Lien starter kit #308 si applicable.
Branche bot_qty_subscription_vs_onetime
Si usage régulier > 60 j et profil prévisible : présenter abo -X % + fréquence suggérée. Sinon lot one-shot. Jamais abo par défaut sans QB-3 durée confirmée.
Branche bot_qty_cart_qty_help
Tableau : variant | qty panier | units/pack | total unités | prix. Aligné MULTIPACK-EDU #390 en prévention. « Vous avez 2× lot 6 = 12 unités. C'est bien votre intention ? »
Branche bot_qty_perishable_limit
Read shelf_life_days metafield. Refuser recommander lot 12 si consommation < shelf life. Voir périssables.
Interdit flow
Pas modifier qty panier API sans consentement. Pas « il ne reste que le lot 12 » si stock OK unité.
Quelles données produit connecter pour recommander ?
La base données choix quantité bot combine catalogue Shopify et metafields usage.
Metafields obligatoires par variant qty
units_per_pack : 1, 3, 6, 12 (sync #390)
unit_price_display : calculé lot ÷ units
consumption_days_per_unit : durée usage 1 unité profil standard
format_label : unité | lot | familial | abo
shelf_life_days : si périssable
subscription_eligible : bool + discount_pct Recharge
Shopify Storefront MCP lookup_catalog et get_product fournissent variants structurés au bot (Shopify Dev, Storefront MCP).
Formule recommandation QB-5
units_needed = (household_size × consumption_days_per_unit × duration_days) / consumption_days_per_unit. Arrondir au variant supérieur (lot 3 si besoin 2,5). Afficher calcul transparent client.
Exemple chiffré
Protéine : 1 scoop/j, pot 30 j. Couple (×2) pour 1 mois = 2 pots. Recommander lot 2 ou abo 2/mois selon QB-4 budget.
Historique client logged-in
Si 2+ commandes même SKU : suggérer qty habituelle + option lot si pas encore testé. Voir bot historique achat.
Règle vérité
Pas de consumption_days inventé. Si metafield absent : QB-4 questions seules, recommandation prudente unité.
Comment présenter lot, abonnement et format familial sans pression ?
Le ton recommandation quantité bot équilibre AOV et confiance, sans dark pattern.
Structure message QB-6
Recommandé : variant + raison 1 phrase (« 2 personnes, 1 mois »)
Économie : « 4,99 €/unité vs 5,49 € unité seule » si lot
Alternative prudente : « Unité suffit si vous testez »
CTA : lien add-to-cart variant_id recommandé
Lot vs abonnement
Tableau comparatif bot :
Lot 3 one-shot : 89,97 €, 29,99 €/u, stock chez vous.
Abo 1/mois -15 % : 25,49 €/u, livraison auto, pause possible.
Recommander abo si QB-3 durée > 90 j et usage régulier.
Format familial
« Familial 1 L = 4×250 ml. Pour 4 personnes 2 semaines : 1 familial vs 2 standards. » Prix/unité/ml toujours visible. Fudge : montant absolu économie ancre mieux que % seul (Fudge, pricing volume 2026).
Anti-patterns
Pre-select lot 12 par défaut checkout
Bot dit « meilleure offre » sans alternative unité
Abo pré-coché sans QB explicite
Ignorer péremption lot bulk
Crédibilité avant upsell
Oscar Chat : messages courts conversion, lien direct variant (Oscar Chat, conversion 2026). Max 4 bulles avant CTA.
Comment router abonnement, lot et unité selon le profil ?
La matrice routing quantité bot mappe profil client → format optimal.
Quatre profils QB-2
Testeur : unité ou starter → bot_qty_trial_first
Régulier solo : lot 1-3 mois ou abo mensuel
Foyer 3+ : familial ou lot 6+ selon consommation
Stock promo : lot max si shelf_life OK + QB-4 confirmé
Arbre décision abonnement
Usage > 60 j + même SKU 2× historique → proposer abo
Premier achat → lot ou unité, pas abo push
Budget serré QB-4 → unité ou abo fréquence longue (coût/mois bas)
Cadeau → unité/lot medium, pas abo (commande cadeau)
Intégration Recharge
Bot read plans : 4 sem, 8 sem, 12 sem. QB-6 lien subscribe & save variant. Handoff si modification abo existant → support abonnement.
Wholesale redirect
bot_qty_bulk_stock_up qty > seuil retail (ex. 24 unités) : qualification B2B, pas lot consumer.
Handoff agent
Panier > 200 €, allergie régime complexe, ou 4 messages hésitation : ticket pré-rempli profil QB-2 à QB-5.
Quels triggers et placement widget pour le bot quantité ?
Le déploiement bot choix quantité cible PDP multi-variants volume et panier.
Cinq triggers QSELECT
T1 Message entrant : mots-clés qty, lot, combien, abonnement
T2 Variant toggle idle : 2+ changements unité/lot 30 s
T3 PDP widget : « Quelle quantité pour moi ? » sous selector
T4 Panier multipack : line item lot détecté, hint qty × units
T5 Collection consommables : catégorie replenish, hint bot discret
Pages prioritaires
SKU 3+ variants qty (unité, lot 3, lot 6, familial)
Compléments, alimentaire, hygiène, café, animaux
PDP avec abo Recharge toggle visible
Cap proactivité
Max 1 popup T3/session. T4 seulement si cart contient lot sans interaction 20 s. Pas popup checkout paiement (#386).
Mobile
Quick replies QB-2 : Solo / Couple / Famille 3-4 / Famille 5+. Tableau qty responsive court.
A/B test
T3 widget vs T1 passif. Mesurer qty_bot_attach_rate et multipack_ticket_rate 60 j.
Quels KPI qty_bot mesurer chaque mois ?
Les KPI bot choix quantité lient recommandation, AOV et tickets #390.
Huit métriques clés
qty_bot_session_rate : sessions bot qty / sessions PDP multi-variant
qty_bot_attach_rate : add-to-cart post-recommandation / sessions bot
qty_bot_lot_uplift : % lot+familial vs baseline PDP sans bot
qty_bot_sub_conversion : abo activé post-bot / bot_qty_sub intents
qty_bot_resolution_rate : résolu sans handoff / interactions
qty_bot_cart_explain_saves : corrections qty panier pré-checkout
multipack_ticket_correlation : baisse #390 post QSELECT
qty_bot_csat : satisfaction post recommandation
Benchmark DTC
qty_bot_attach_rate 35-48 %, lot_uplift +15-25 pts segment bot, resolution 70-82 %, sub_conversion 20-35 % intents abo, multipack_ticket -25-35 % à 90 j.
Dashboard hebdo CRO + support
Top intents bot_qty_*, attach par profil QB-2, AOV bot vs non-bot, corrélation tickets multipack.
Audit transcripts 20/mois
Score : alternative unité proposée ? calcul transparent ? pas stock fake ? lien variant correct ?
ROI
8 % sessions PDP × 40 % attach × delta AOV lot +12 € × marge 45 %. Moins tickets #390 × coût agent 8 min.
Quels edge cases et garde-fous prévoir ?
Dix edge cases bot quantité et réponses playbook.
1. Recommander lot 12 produit périmable
Guardrail shelf_life. bot_qty_perishable_limit cap lot max calculé.
2. Enfant / dosage médical
Pas calcul dosage bot. Handoff + lien notice. Produits réglementés.
3. Allergie multi-produit familial
Handoff. Bot ne recommande pas lot sans liste ingrédients grounded.
4. Client veut qty 10 lot 6 (= 60 unités)
bot_qty_cart_qty_help tableau + confirm. Wholesale si > seuil.
5. Abo existant, veut changer qty
Redirect portail Recharge, pas nouveau abo via bot PDP.
6. Promo « 3 achetés 2 offerts »
Distinct QSELECT. Bot explique promo merch, pas recalcul QB-5 standard.
7. LLM invente consumption_days
Templates QB-6 avec metafields only. Fallback unité si data manquante.
8. Cadeau, destinataire inconnu
Recommander format medium standard, pas familial XL.
9. Stock lot épuisé, unité OK
Recommander unité disponible. Pas push lot OOS.
10. Client regret post-bot (ticket #390)
Log conversation_id order note. Support MULTIPACK-FLOW avec contexte bot QB-6.
Lien #392 futur
Article bulk-size-savings (#392) approfondira argument économies format. #391 bot applique logique conversationnelle.
Comment Qstomy recommande la bonne quantité ?
Qstomy sur Shopify : QSELECT-FLOW avec intents bot_qty_*, metafields units_per_pack et consumption_days, comparaison lot/abo/familial, lien variant direct.
Capacités QSELECT Qstomy
qty_intent_detect : 12 intents section 3
qty_variant_read : variants, unit_price, stock API
qty_calculate_qb5 : household × duration → units_needed
qty_sub_compare : Recharge plans vs lot one-shot
qty_cart_explain : qty × units_per_pack pré-checkout (#390)
qty_recommend_cta : add-to-cart variant + alternative unité
qty_handoff_context : profil QB-2 à QB-5 vers agent
Complément #390 + #97
#97 tableau PDP merch. Qstomy QSELECT personnalise. #390 résout litiges résiduels avec log bot si présent.
Scénario DTC chiffré
Marque alimentaire, 4 SKU lot 3/6/familial, 72 % hésitation variant selector mobile.
Après Qstomy QSELECT : qty_bot_attach_rate 43 %, qty_bot_lot_uplift +21 pts, multipack_ticket_rate -33 %, qty_bot_sub_conversion 28 %, AOV segment bot +16 €.
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Quelle checklist pour déployer QSELECT-FLOW ?
Checklist QSELECT (12 étapes)
Auditer variants qty : metafields units_per_pack, consumption_days, format_label
Aligner PDP #97 tableau unité/lot/familial/abonnement
Configurer 12 intents bot_qty_* section 3
Rédiger flow QB-1 à QB-8 + templates QB-6 approuvés CRO
Brancher Recharge plans si abo actif
Activer bot_qty_cart_qty_help panier (prévention #390)
Guardrails péremption et produits réglementés
Triggers T1-T5 + cap proactivité mobile
Tests staging 8 profils (testeur, famille 4, abo, cadeau, bulk)
Dashboard KPI qty_bot hebdo
Audit 20 transcripts/mois : alternative unité, pas dark pattern
Corréler multipack_ticket_rate #390 trimestriel
En bref
#391 = bot choix quantité pré-achat, #390 = SAV post-achat
QSELECT-FLOW : profil → calcul → lot/abo/familial + alternative unité
Recommandation responsable : crédibilité avant upsell lot
Metafields grounded : pas de consumption_days inventé
KPI qty_bot_attach_rate : cible 35-48 %
FAQ
Différence avec #390 multipack ?
#391 aide à choisir avant achat. #390 résout litiges « j'ai mal compris le lot » après livraison.
Différence avec #97 guide pack ?
#97 = UX merchandising PDP. #391 = bot conversationnel personnalisé qty/abo/familial.
Le bot peut-il forcer le lot 12 ?
Non. Recommandation + alternative unité. Client choisit variant via lien CTA.
Relation abonnement #373 ?
#373 = save cancel flow. #391 = choix initial abo vs one-shot pré-achat.
Qty panier 2 lot 6 ?
bot_qty_cart_qty_help : 12 unités. Confirm intention avant checkout (#390 prévention).
Aller plus loin
Testez staging : profil « couple, 1 mois » sur SKU lot 3/6, vérifiez recommandation chiffrée, lien variant correct, alternative unité mentionnée.
Partagez ce guide #391 avec CRO et support : le bon bot quantité vend le format adapté, pas le plus gros lot par défaut.
Enzo
1 juillet 2026
