Prompts e-commerce et service client : fiches produits et SAV

Un client écrit que sa lampe est arrivée cassée. Tu colles son message dans un chatbot, tu demandes une réponse polie, et l'IA lui promet un remboursement sous 48 heures et un bon d'achat. Le texte est impeccable. Le problème, c'est que ta boutique n'a jamais proposé ni l'un ni l'autre.

En e-commerce, le risque d'un prompt mal cadré tient moins au style qu'à la promesse inventée, celle que ton client te ressortira par écrit. Tout ce qui suit part donc du même principe : l'IA rédige à partir de tes règles et de tes données produit, et elle a le droit de dire qu'elle ne sait pas.

La fiche de règles, à préparer avant tout le reste

Écris une fois pour toutes ce que ton service client peut dire. Une page suffit : délais d'expédition réels, transporteurs, conditions de retour, qui paie le retour, ce que tu fais en cas de colis endommagé, moment où un humain doit reprendre la main.

Deux points méritent une vérification sérieuse, parce qu'ils ne dépendent pas seulement de toi. En France, un consommateur qui achète en ligne dispose en principe de 14 jours pour se rétracter, avec des exceptions (produits personnalisés, par exemple), et il bénéficie en général d'une garantie légale de conformité de deux ans. Ta fiche doit reprendre ces règles telles qu'elles s'appliquent à tes produits : appuie-toi sur tes CGV, sur le site de la DGCCRF ou sur un juriste si tu as un doute. L'IA, elle, peut se tromper sur le droit.

Une fois écrite, cette fiche peut vivre dans les instructions personnalisées de ton outil, pour ne plus avoir à la recoller.

Répondre à une réclamation sans promettre n'importe quoi

Voici ce que donne le prompt faible :

Réponds poliment à ce client mécontent : [MESSAGE]

Et sa version corrigée :

Tu rédiges une réponse pour le service client de [BOUTIQUE].

Règles de la boutique (seule source autorisée) :
[COLLE LA FICHE DE RÈGLES]

Message du client :
[MESSAGE, SANS NOM, ADRESSE NI NUMÉRO DE TÉLÉPHONE]

Données de la commande :
[DATE DE COMMANDE, STATUT DE LIVRAISON, PRODUIT]

Rédige une réponse de 120 mots maximum :
- commence par reconnaître le problème précis du client, sans formule toute faite
- indique ce qui va se passer ensuite et ce que le client doit faire
- vouvoie, reste simple, aucune excuse répétée

Interdictions : ne promets ni remboursement, ni geste commercial, ni délai qui ne figure pas dans les règles. Si la situation n'est pas couverte, écris « [À TRAITER PAR UN HUMAIN] » et explique-moi pourquoi en une ligne, sous le message.

L'IA dispose maintenant d'une source unique et d'une sortie de secours quand le cas n'est pas prévu. Retire aussi les données personnelles avant de coller quoi que ce soit, et regarde ce que l'outil fait des conversations : notre article sur ce qu'il ne faut pas coller dans un chatbot fait le tour de la question. Pour le cadre applicable à ta boutique, la référence reste la CNIL.

Une fiche produit qui répond aux questions d'achat

La plupart des fiches générées alignent « élégant », « qualité supérieure » et « parfait pour toutes les occasions ». Une bonne fiche fait autre chose : elle lève les doutes de la personne qui hésite. Prends une savonnerie artisanale ou un vendeur de chaussures de randonnée, le mécanisme est identique.

Tu rédiges la fiche d'un produit à partir de ces seules informations.

Caractéristiques : [DIMENSIONS, MATIÈRES, COMPOSITION, ENTRETIEN, ORIGINE]
Questions et retours reçus sur ce produit : [AVIS, QUESTIONS CLIENTS, MOTIFS DE RETOUR]
Acheteur type : [QUI, DANS QUELLE SITUATION]
Prix : [PRIX]

Structure :
1. Une phrase qui dit ce que c'est et pour qui.
2. Trois avantages, chacun relié à une caractéristique précise.
3. Une section « Avant d'acheter » qui répond franchement aux doutes les plus fréquents, y compris à qui ce produit ne conviendra pas.
4. Un tableau de caractéristiques.

Pas de superlatif, pas d'allégation que les données ne prouvent pas. Liste à la fin toute information manquante qui aiderait l'acheteur à se décider.

Le passage « à qui ce produit ne conviendra pas » peut paraître contre-intuitif. Il sert à limiter les retours évitables : si tes chaussures taillent petit, autant le dire. Attention aux allégations sur les cosmétiques, les compléments ou tout ce qui touche à la santé : une phrase enjolivée par l'IA peut être problématique, relis-les de près.

Répondre aux avis négatifs en public

Un avis négatif sert surtout aux futurs clients qui lisent ta réponse. Le prompt doit donc viser ces lecteurs autant que l'auteur de l'avis.

Voici un avis public laissé sur [PLATEFORME] :
[AVIS]

Faits vérifiés de notre côté : [CE QUI S'EST PASSÉ]
Ce que nous pouvons proposer : [ACTION RÉELLE]

Écris 2 réponses publiques de 70 mots maximum, l'une plus sobre, l'autre plus chaleureuse. Reste factuel, ne contredis pas le client sur son ressenti, ne révèle aucune information sur sa commande, et propose un contact privé. Si l'avis contient une accusation grave, n'y réponds pas sur le fond et signale-le-moi.

Une limite à ne pas franchir : ne demande pas à une IA de rédiger de faux avis positifs. La pratique est trompeuse et peut être sanctionnée, quelle que soit la façon dont ils ont été écrits.

Faire parler cent tickets de SAV

Voici un usage moins évident : exporte tes derniers tickets, anonymise-les, et cherche ce qui revient. Tu obtiens des améliorations de fiches produits et une FAQ fondée sur de vraies questions.

Voici [NOMBRE] messages de clients anonymisés :
[COLLE LES MESSAGES]

1. Regroupe-les en 5 à 8 motifs de contact, avec le nombre de messages par motif et une citation courte pour chacun.
2. Pour chaque motif, indique si le problème peut se résoudre par une information à ajouter (fiche produit, page livraison, e-mail de confirmation) ou s'il s'agit d'un défaut d'organisation ou de produit.
3. Rédige les 5 questions de FAQ correspondantes, formulées avec les mots des clients.

Présente le point 1 sous forme de tableau. Base-toi uniquement sur ces messages. Vérifie que la somme des messages par motif correspond au total, et signale ceux que tu n'as pas pu classer.

Contrôle les décomptes sur un échantillon, car les modèles se trompent facilement en comptant. Si tu veux brancher le résultat sur un tableur ou un outil de tickets, demande une sortie structurée, comme expliqué dans notre guide sur le JSON.

Avant d'automatiser quoi que ce soit, passe tes dix dernières réclamations dans le prompt de réponse et compare au message que tu aurais envoyé. Si une seule réponse contient une promesse absente de ta fiche, complète la fiche et recommence.