E-commerce
28 juin 2026
« Combien la livraison en Belgique ? » « Livré avant samedi si je commande maintenant ? » « Le retour est-il gratuit depuis la Suisse ? » Ces questions arrivent sur la fiche produit, le panier, Instagram. Vos agents y répondent vingt fois par jour avec des copier-coller légèrement différents.
Baymard estime que 48 % des abandons panier viennent de coûts supplémentaires dont les frais de port, et 23 % de délais perçus trop longs (Shopify, abandon panier 2025).
Ce guide #203 formalise le chatbot IA questions livraison : intents, data, zones, exceptions. Distinct de questions livraison pré-checkout (#24) (méthode UX globale) et de bot WISMO (#184) : ici, automation conversationnelle shipping pré-achat.
Sommaire
Pourquoi automatiser les questions livraison par chatbot IA ?
La aide livraison chatbot répond à l'objection avant qu'elle ne devienne un ticket ou un abandon panier.
Ce que coûte une réponse tardive
Abandon : frais port découverts au checkout (48 % Baymard)
Tickets : 15-25 % des contacts pré-achat portent sur livraison (DTC type)
Incohérence : agent A dit 3 j, agent B dit 5 j
Charge peak : BFCM, soldes, météo carrier
InsiderOne rappelle qu'un bot shipping moderne calcule fenêtres livraison par code postal et lit les règles carrier en temps réel (InsiderOne, chatbots 2026).
Engaige distingue chatbot informatif (répond) et agent (agit). Pour les questions livraison pré-achat, répondre avec data live suffit ; modifier une commande relève du WISMO (#184).
En quoi diffère-t-il des guides shipping existants ?
Quatre contenus voisins, quatre rôles.
Questions pré-checkout (#24)
Pré-checkout (#24) couvre affichage frais, délais, retours sur PDP et panier. Le #203 détaille l'architecture bot shipping : intents, data, exceptions.
Bot WISMO (#184)
Bot tracking (#184) traite commande déjà passée. Le #203 intervient avant paiement.
Page panier (#159)
Panier anti-support (#159) optimise l'UX statique. Le #203 ajoute la couche conversationnelle dynamique.
Estimation dynamique
Estimation livraison dynamique affiche une date widget. Le #203 répond aux questions en langage naturel.
Support franco (#303)
Livraison gratuite SAV (#303) : intents fshp_*, litiges port, promos. Le #203 couvre ship_free_threshold pré-achat ; le #303 les exceptions et remboursements.
Promesse #203
Taxonomie intents, sources data, calcul zone, exceptions, placement parcours, KPI conversion shipping.
Quelles questions livraison le bot doit-il couvrir ?
Cartographier les intents questions livraison évite un bot fourre-tout ou incomplet.
Top 12 intents pré-achat
ship_cost : frais vers [pays/CP]
ship_free_threshold : franco de port, montant restant
ship_eta : date livraison si commande aujourd'hui
ship_express : option express, surcoût, cutoff
ship_zone : livrez-vous en [pays] ?
ship_relay : point relais, Mondial Relay, locker
ship_click_collect : retrait magasin
ship_return_policy : retour, délai, frais retour
ship_heavy : meuble, palette, étage
ship_preorder : délai si précommande
ship_gift : emballage cadeau, adresse différente
ship_customs : droits douane, TVA import
Mining rapide
Export tickets Gorgias 90 j, filtre mots-clés livraison, frais, délai, Colissimo. Regrouper en intents. Prioriser top 6 couvrant 80 % volume.
Quelles données brancher pour répondre en temps réel ?
Un bot shipping sans data live récite une policy PDF obsolète.
Sources Shopify obligatoires
Shipping profiles : zones, tarifs, poids
Markets : pays servis, devises, incoterms
Inventory location : entrepôt expédition, cutoff
Product weight : impact tarif colis lourd
Sources complémentaires
Carrier API : Colissimo, Chronopost ETA (ShippyPro, Sendcloud)
Hub aide : policy retour, exceptions produits
Metafields produit : oversize, fragile, précommande
Calendrier ops : jours fériés, fermeture entrepôt
Shopify Help : shipping zones définissent tarifs par région (Shopify, shipping rates).
Comment structurer les flows conversationnels shipping ?
Chaque flow bot livraison suit une logique question → data → réponse chiffrée → CTA.
Flow ship_cost (exemple)
Bot détecte intent ou question « combien livraison »
Demande pays ou CP si absent du contexte panier
Lit shipping profile + poids panier courant
Calcule franco restant si seuil actif
Répond : « Livraison standard Belgique : 6,90 €. Plus que 12 € pour franco. »
CTA : lien panier ou checkout
Flow ship_eta
Input : CP + heure actuelle + cutoff entrepôt (ex. 14 h). Output : « Commandé avant 14 h : expédié aujourd'hui, livré jeudi 3 avril. » Toujours date concrète, pas « 3-5 jours ouvrés » vague (Baymard recommande date exacte).
Règle réponse
Chiffres + policy en 3 lignes max. Lien hub aide pour détail. Proposer handoff si question hors matrice section 7.
Comment calculer délais et frais par zone ?
Le calcul livraison bot repose sur des règles déterministes, pas sur une estimation LLM.
Matrice zone type DTC FR
France métropole : Colissimo 3,90 € / 2-3 j ouvrés
Corse : +2 j, surcoût profile Shopify
UE : 8-12 € / 4-7 j selon pays
DOM-TOM : sur devis ou flat rate dédié
Hors UE : DHL + mention douanes
Formule franco
Restant franco = seuil - total panier. Si panier vide : afficher seuil seul. Si < 5 € restants : mettre en avant (« Ajoutez un accessoire 8 €, livraison offerte »).
Cutoff dynamique
Si heure > cutoff : « Expédition demain, livraison [date+1 transit]. » Week-end : skip samedi/dimanche entrepôt fermé. Croiser avec communication délais livraison.
Comment gérer zones, exceptions et cas complexes ?
Les exceptions shipping bot demandent handoff ou réponse prudente, jamais invention.
Produits oversize / fragile
Metafield ship_class = heavy : « Ce canapé nécessite livraison sur rendez-vous. Délai 10-15 j. Nous vous contactons sous 48 h pour créneau. » Voir produits fragiles.
International et douanes
Intent ship_customs : « Hors UE : droits et TVA à l'importation peuvent s'appliquer selon votre pays. Montant indicatif non garanti. » Lien Markets international.
Click and collect
Intent ship_click_collect : stock magasin, délai retrait 2 h, adresse boutique. Click and collect.
Précommande
Date expédition future depuis metafield ou tag preorder. Ne jamais promettre ETA standard. Support précommande.
Seuil handoff
B2B volume, adresse militaire, île inaccessible, demande négociation freight : humain avec contexte panier.
Où placer le bot shipping dans le parcours client ?
Le placement bot livraison change le taux d'utilisation.
Fiche produit
Nudge « Livraison en [pays détecté] : [frais] · [date] » + bouton « Question livraison ? ». Intent ship_cost et ship_eta prioritaires.
Page panier / cart drawer
Trigger si 30 s sans checkout + bloc shipping visible. Bot propose calcul franco restant. Complète UX panier (#159).
Checkout (Shopify Plus)
Extension checkout : widget aide livraison sans quitter tunnel. Réduit abandon « surprise frais ».
Instagram / WhatsApp
Même corpus intents, adaptation ton plus court. Demander lien produit ou SKU pour calcul précis.
Quelles limites et escalades prévoir ?
Un bot shipping doit savoir quand ne pas répondre avec certitude.
Interdits bot seul
Promettre date garantie : toujours « estimé »
Modifier tarif négocié B2B : humain
Compensation retard post-achat : WISMO (#184)
Colis perdu : procédure colis perdu (#202)
Disclaimers obligatoires
« Délais indicatifs selon transporteur. Frais calculés pour panier actuel, sujet à changement si articles ajoutés. » Aligner bot et page policy pour éviter réponses contradictoires.
Sync policy
Revue mensuelle : shipping profiles Shopify vs corpus bot. Alerte si tarif Shopify modifié sans update KB.
Quels KPI mesurer pour le bot questions livraison ?
Mesurer le bot questions livraison sur conversion, pas seulement déflexion tickets.
KPI conversion
Chat-to-checkout : % sessions bot shipping → checkout start
Abandon shipping objection : tickets ship_cost / commandes
Panier moyen post-franco nudge : lift AOV quand bot cite seuil
KPI qualité bot
Intent match rate : bon intent détecté
Handoff rate shipping : < 15 % si corpus complet
CSAT intent shipping : objectif > 4,3/5
Test A/B
50 % PDP avec bot shipping self-service, 50 % sans. Durée 4 semaines. Métrique : add-to-cart et checkout completion. Ecommerce Times recommande pilote 30 j un workflow avant scale (Ecommerce Times, agents 2026).
Comment Qstomy répond-il aux questions shipping ?
Qstomy branche intents shipping sur catalogue Shopify et contexte panier.
Fonctionnalités questions livraison
12 intents shipping : section 3, extensible
Calcul live : frais, franco, ETA par CP/pays
Context PDP/panier : poids, produits, Markets
Exceptions metafields : heavy, preorder, fragile
Handoff ciblé : B2B, douanes complexe, litige
Scénario DTC chiffré
Marque cosmétiques, 1 100 tickets/mois dont 22 % shipping pré-achat, réponses agents hétérogènes. Déploiement flows Qstomy ship_cost + ship_eta + ship_free_threshold sur PDP et panier. Après 8 semaines : tickets shipping pré-achat -41 %, chat-to-checkout sessions bot +18 %, AOV + franco nudge +6,50 €, CSAT shipping bot 4,5/5.
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Quels playbooks opérationnels lancer en 30 jours ?
Playbook 1 : audit tickets shipping (1 j)
Export 90 j Gorgias, top verbatims livraison. Mapper vers 12 intents section 3. Prioriser top 6.
Playbook 2 : sync data Shopify (2 h)
Vérifier shipping profiles, Markets, metafields ship_class. Documenter matrice zone section 6 dans Notion.
Playbook 3 : rédiger templates réponse (3 h)
1 template par intent top 6. Variables : {cost}, {eta}, {franco_remaining}, {country}. Test 20 questions réelles.
Playbook 4 : placement PDP + panier (1 j)
Widget bot + nudge shipping. Triggers section 8. Test mobile.
Playbook 5 : KPI baseline S+30
Dashboard tickets shipping, chat-to-checkout, handoff rate. Revue mensuelle sync policy.
Maillage utile
Répondre à « combien et quand ? » avant le checkout, c'est retirer la principale objection invisible du panier.
Enzo
28 juin 2026
