Glossaire du chat e-commerce

Une interface de chat pilotée par l'IA sur un site web qui dialogue avec les utilisateurs en langage naturel. Sur une boutique e-commerce, un chatbot IA répond aux questions des acheteurs, recommande des produits et peut les guider jusqu'à la caisse.

Le chatbot IA est le terme de catégorie que les acheteurs et propriétaires de boutiques tapent dans les moteurs de recherche. Le terme couvre tout, des simples bots FAQ aux agents conversationnels complets qui lisent les données de catalogue et ferment les ventes. Emporiqa est un chatbot IA pour les boutiques e-commerce ; au sein de la catégorie, il se comporte comme un vendeur en ligne (recommande un produit spécifique, gère les objections, suggère des variantes, guie l'acheteur à la caisse) plutôt que de le rediriger vers un formulaire de contact. Les termes assistant chat, chatbot IA et vendeur en ligne décrivent le même produit sous trois angles : outil d'interface administrateur, catégorie SEO et comportement face aux acheteurs.

Voir aussi : Fonctionnalités, Intégrations

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Une interface conversationnelle sur une boutique e-commerce qui répond aux questions des acheteurs à partir du catalogue et des politiques de la boutique. Même produit qu'un chatbot IA ; le terme est utilisé dans les contextes d'interface administrateur et pour les développeurs.

Un assistant chat diffère d'un chatbot générique d'une manière critique : il lit les données de catalogue structurées (produits, attributs, variantes, pages, politiques) plutôt que de faire du scraping du HTML du storefront. Le résultat est des réponses conscientes des variantes, des données de stock et de prix exactes, et aucune rupture lors des mises à jour de thème. Les meilleurs assistants chat vont au-delà de la réponse : ils agissent comme un vendeur en ligne, lisent l'intention de l'acheteur, recommandent un produit spécifique avec justification, gèrent les objections (prix, taille, durabilité), suggèrent la bonne variante et guident l'acheteur à la caisse. Emporiqa est conçu pour se comporter ainsi par défaut.

Voir aussi : Intégrations

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Le cadre de comportement d'Emporiqa : un chatbot IA qui vend. Lit l'intention de l'acheteur, recommande un produit spécifique, gère les objections et guide les acheteurs à la caisse plutôt que de les rediriger.

Le vendeur en ligne décrit ce que fait le chatbot, pas une nouvelle catégorie de produit. Là où un chatbot typique redirige (« Faites-moi savoir si vous avez besoin d'aide »), un vendeur en ligne s'engage comme le ferait un vrai vendeur : qualifie l'acheteur (« cadeau, mise à niveau ou quelque chose de spécifique ? »), recommande un produit avec justification liée à son besoin, gère les objections (« c'est cher » / « c'est durable ? ») avec des données produit concrètes, suggère la bonne variante (« 128 Go Minuit, beaucoup de stockage, facile à repérer ») et ferme en ajoutant au panier. Les agents d'Emporiqa sont accordés par défaut à ce comportement, dans 65+ langues, ancrés au catalogue propre de la boutique. La recherche visuelle est incluse : les acheteurs téléchargent une photo, le chat retourne l'article correspondant ou le plus proche du catalogue.

Voir aussi : Fonctionnalités, Intégrations

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Même produit, deux noms. Les acheteurs et les moteurs de recherche utilisent « chatbot IA ». L'interface d'administration de la boutique et la documentation pour les développeurs utilisent « assistant chat ». Les deux font référence à la couche conversationnelle que vous ajoutez à votre boutique.

Les deux termes sont synonymes en pratique et Emporiqa utilise les deux selon le public. « Chatbot IA » est la catégorie SEO (ce que les acheteurs recherchent) et la position de revendication principale. « Assistant chat » est le nom dans le tableau de bord administrateur, dans la documentation d'intégration et dans le contenu destiné aux développeurs où un nom de persona semblerait déplacé. Lorsqu'un article compare les « chatbots » aux « assistants chat » comme s'il s'agissait de produits différents, la distinction est généralement un positionnement marketing plutôt qu'une vraie différence architecturale. Ce qui compte, c'est ce que fait le chat : réponses ancrées à votre catalogue, gestion des objections, suggestions de variantes, ajout au panier et transfert.

Voir aussi : Fonctionnalités

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Un chatbot IA conçu spécifiquement pour les boutiques en ligne. Lit le catalogue et les politiques de la boutique, recommande des produits, répond aux questions sur l'expédition et les retours, et peut ajouter des articles au panier.

Un chatbot générique répond aux questions à partir de n'importe quel contenu que vous lui fournissez. Un chatbot e-commerce est spécialisé : il comprend les variantes (taille, couleur, SKU), suit le prix et le stock en temps réel, respecte le scoping du catalogue par canal ou par locale, et peut interagir avec le panier et la caisse de la boutique. Cette spécialisation est ce qui sépare un simple wrapper LLM d'un outil qui génère des revenus. Emporiqa est conçu de bout en bout pour l'e-commerce : les plugins natifs pour WooCommerce, Magento, PrestaShop, Shopware, Drupal Commerce et Sylius fournissent des données de catalogue structurées via des webhooks, et le chat utilise ces données pour répondre et vendre.

Voir aussi : Intégrations

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Vendre par la conversation plutôt que par des pages de catégories statiques et des listes de résultats de recherche. L'acheteur décrit ce qu'il veut ; la boutique répond avec un produit, un prix et une action d'ajout au panier.

Le commerce conversationnel couvre tout canal de vente où l'interface est un chat : chatbots IA sur la boutique, applications de messagerie (WhatsApp, Messenger), assistants vocaux. Le fil conducteur est que l'acheteur exprime son intention en langage naturel et la boutique répond de la même manière. Sur un site e-commerce, cela raccourcit le chemin de la question à l'achat : « veste chaude moins de 100 euros en taille M » devient une fiche produit avec la bonne taille déjà sélectionnée, au lieu de dix minutes à naviguer dans les filtres. Emporiqa offre le commerce conversationnel à l'intérieur de la boutique elle-même, sans plateforme tierce requise.

Voir aussi : Fonctionnalités

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Un logiciel qui suggère des produits pertinents à un acheteur en fonction de son intention, de son contexte ou de son historique. Dans un contexte de chatbot, l'IA sélectionne un ou un petit nombre de produits correspondant au besoin déclaré de l'acheteur.

Les moteurs de recommandation traditionnels utilisent l'historique d'achat et le filtrage collaboratif pour suggérer des rangées « les gens ont aussi acheté ». Un chatbot IA fonctionne dans une boucle plus serrée : l'acheteur énonce un besoin dans la conversation actuelle, et le chat retourne un produit avec justification liée à ce besoin. Emporiqa utilise la recherche hybride (sémantique + mot-clé) pour récupérer les candidats de votre catalogue, puis le chat présente la meilleure correspondance avec le prix, le stock et un bouton d'ajout au panier. Les recommandations sont ancrées à votre propre catalogue, donc tout ce que l'acheteur voit est en stock et lié à votre paiement.

Voir aussi : Recherche hybride

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Une stratégie de recherche de produits qui combine la recherche sémantique (vectorielle) avec la recherche par mot-clé (BM25) et fusionne les résultats.

La recherche vectorielle trouve les articles par sens : une requête pour « veste chaude » fait surface les parkas isolés même si la page produit n'utilise jamais le mot « chaud ». BM25 gère les correspondances exactes comme les SKU, les noms de marque et les numéros de modèle. La recherche hybride exécute les deux en parallèle et fusionne les résultats en utilisant la fusion de rang réciproque, vous obtenez donc le meilleur de chacune.

Voir aussi : Comment fonctionne la recherche de produits

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Rechercher par sens sémantique en utilisant des embeddings : des représentations numériques du texte qui capturent le sens.

Les produits, les questions et les politiques sont convertis en vecteurs de haute dimension par un modèle d'embedding. Une requête est convertie de la même manière. La recherche trouve les vecteurs les plus proches dans l'espace. C'est ainsi qu'« un cadeau pour papa » peut retourner des outils, des équipements de grillades ou des écouteurs sans aucun chevauchement de mots-clés.

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Un algorithme de classement basé sur les mots-clés classique. Note les documents selon la fréquence des termes de la requête, pondérée par la rareté.

BM25 reste la base de référence pour la recherche par mot-clé car il gère les correspondances exactes (SKU, numéros de pièce, produits nommés) que la recherche vectorielle peut manquer. La plupart des piles de recherche e-commerce modernes combinent BM25 avec la recherche vectorielle ; voir Recherche hybride.

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Un modèle de synchronisation des données où la boutique pousse les événements (enregistrements de produits, traductions, changements de statut de commande) à l'assistant via HTTPS, plutôt que l'assistant ne scrape ou ne sonde.

Emporiqa utilise exclusivement les webhooks. Il n'y a pas de scraping et pas de scrutation programmée. Lorsque vous enregistrez un produit dans WooCommerce, Magento, PrestaShop, Drupal, Shopware ou Sylius, le plugin émet un événement webhook signé. L'assistant reçoit, valide et l'indexe. La livraison est différée à la fin de la demande (ou mise en file d'attente de manière asynchrone sur des plates-formes comme Magento et Shopware), donc les enregistrements d'administration se terminent localement pendant que la synchronisation du catalogue tourne de manière asynchrone.

Voir aussi : Documentation de l'API Webhook

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Stockage des commandes haute performance. Le backend moderne de stockage des commandes de WooCommerce, introduit en option dans WooCommerce 7.1 et par défaut dans 8.2+, remplaçant le modèle de stockage de type post personnalisé hérité.

HPOS stocke les commandes dans des tables de base de données dédiées, ce qui améliore considérablement les performances de la liste des commandes sur les boutiques à haut volume. Le plugin WooCommerce d'Emporiqa est compatible HPOS : il lit les commandes via la couche d'abstraction et ne suppose pas le modèle de stockage de post-meta hérité.

Voir aussi : Intégration WooCommerce

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Inventaire multi-source. Le système Magento pour gérer le stock sur plusieurs entrepôts physiques et virtuels.

MSI permet à un marchand Magento d'avoir un produit disponible à partir de plusieurs sources de stock (entrepôt A, magasin de détail B, exécution tiers C). La quantité vendable est résolue par sélection de source. Le module Magento d'Emporiqa est conscient de MSI : quand un acheteur demande la disponibilité, l'assistant rapporte la quantité vendable résolue, pas le stock brut par source.

Voir aussi : Intégration Magento

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Le système de variantes de PrestaShop. Une combinaison est une intersection spécifique d'attributs de produit (par exemple taille 42 + bleu + coton).

Les combinaisons PrestaShop peuvent avoir leur propre SKU, prix (prix spécifiques), stock et image. Emporiqa synchronise chaque combinaison pour un produit, donc un acheteur demandant « taille 42 en bleu » obtient la combinaison exacte avec son prix et son stock spécifiques, pas le produit parent avec une plage de prix générique.

Voir aussi : Intégration PrestaShop

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Le type de produit basé sur les variantes de Magento. Un configurable a des enfants (produits simples), un par combinaison d'attributs.

Lorsqu'un acheteur sur Magento sélectionne la taille et la couleur, il ajoute un produit simple enfant spécifique au panier. Emporiqa synchronise à la fois le parent configurable et tous les enfants, en préservant le mappage attribut-enfant pour que l'assistant puisse répondre correctement aux questions spécifiques aux variantes (stock, prix, disponibilité).

Voir aussi : Intégration Magento

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Attribuer les achats en boutique aux conversations de chat qui y ont contribué.

Emporiqa suit un entonnoir : session de chat commencée → produit ajouté au panier → paiement atteint → commande complétée. Lorsque la boutique émet un webhook order.completed, Emporiqa associe la commande à toute session de chat récente du même acheteur et affiche les revenus attribués au chat dans le tableau de bord. Cela répond à la question « le chat génère-t-il des ventes ? » avec des chiffres réels.

Voir aussi : Fonctionnalités

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Note de satisfaction client. Une invite de sondage post-chat avec un pouce vers le haut / vers le bas qui capture comment la conversation s'est déroulée pour l'acheteur.

CSAT est le signal de qualité le plus simple qu'un assistant de chat puisse collecter. Emporiqa invite l'acheteur après une conversation (déclenchée par la balise `[SHOW_RATING]` de l'agent), enregistre la note et signale les conversations mal notées pour examen. La CSAT agrégée apparaît sur le tableau de bord et permet aux équipes de détecter les régressions avant qu'elles n'affectent de nombreux acheteurs.

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Escalader une conversation de chat de l'assistant à un agent humain lorsque l'assistant ne peut pas répondre avec confiance.

Emporiqa signale les réponses de faible confiance et envoie une demande de transfert à l'équipe de la boutique. L'agent humain voit tout l'historique de la conversation (question de l'acheteur, ce que l'assistant a essayé, les produits qu'il a affichés, les pages qu'il a référencées) et reprend sans que l'acheteur ne répète. Les demandes de transfert incluent l'email de l'acheteur si disponible afin que le suivi puisse se faire de manière asynchrone.

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Retourner les produits du catalogue de la boutique quel que soit la langue dans laquelle l'acheteur effectue la requête.

Un acheteur allemand tapant « warme Jacke für Wandern » peut trouver les vestes de randonnée isolantes que vous avez cataloguées uniquement en anglais. Le modèle d'embedding mappe les requêtes et le texte du produit dans un espace vectoriel multilingue partagé, donc l'inadéquation linguistique ne prévient pas une correspondance. Nécessite que le plugin de la plateforme fournisse des données de catalogue multilingues (WPML ou Polylang sur WooCommerce, contenu natif par boutique sur PrestaShop, vues de magasin sur Magento, i18n sur Drupal, mappage de langue du canal de vente sur Shopware, multi-locale sur Sylius).

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Apportez votre propre clé. Un modèle de tarification où le client fournit sa propre clé API pour le LLM sous-jacent (OpenAI, Anthropic) et paie directement le fournisseur du modèle.

BYOK transfère les coûts LLM du fournisseur SaaS au client, ce qui est attractif à des volumes de conversation élevés. Emporiqa n'utilise actuellement pas un modèle BYOK : les coûts LLM sont inclus dans le tarif par conversation. Cela maintient la facturation prévisible pour les boutiques qui ne veulent pas gérer les clés API.

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Une règle qui ouvre automatiquement le widget de chat en fonction du comportement de l'acheteur, sans que l'acheteur ne clique sur la bulle du widget.

Emporiqa supporte cinq types de conditions de déclenchement : temps passé sur la page, profondeur de défilement, pages consultées dans la session, motif d'URL (par exemple ouvrir le chat lorsque l'acheteur atteint /cart ou /checkout) et intention de sortie. Le ciblage par audience permet de viser tous les visiteurs, uniquement les nouveaux, ou les visiteurs récurrents. Les déclencheurs sont limités en débit par session pour qu'un acheteur ne soit pas bombardé, et chaque modèle de déclenchement est configurable dans le tableau de bord, y compris la durée d'affichage de la fenêtre contextuelle avant fermeture automatique (5-300 secondes, par défaut 15).

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Une fonctionnalité où les acheteurs téléversent une photo de produit et le chatbot renvoie l'article correspondant ou le plus proche du catalogue de la boutique. Fonctionne sur toutes les catégories de produits sans étiquetage manuel.

La recherche visuelle permet aux acheteurs de coller ou téléverser une image (quelque chose vu en vitrine, sur les réseaux sociaux ou sur le site d'un concurrent), et le chatbot renvoie les produits correspondants ou les plus proches du catalogue synchronisé. La recherche visuelle d'Emporiqa fait passer l'image téléversée par un modèle de vision qui extrait les attributs du produit (couleur, forme, style, catégorie), les transforme en requête de recherche et compare avec les produits de la boutique. Cela fonctionne sur toutes les catégories de produits (vêtements, électronique, mobilier, beauté) sans étiquettes par produit ni entraînement. Formats acceptés : JPEG, PNG, WebP, GIF jusqu'à 5 Mo. La même conversation gère ensuite les questions sur le produit trouvé (taille, prix, variantes) et peut l'ajouter au panier.

Voir aussi : Fonctionnalités, Recherche hybride

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Recherche qui fait correspondre le sens de la requête d'un acheteur aux produits de votre catalogue, et non seulement le chevauchement de mots-clés. Une recherche pour « quelque chose de chaud pour des randonnées dans la neige » renvoie des vestes isolées même si ces mots exacts ne figurent pas dans les titres des produits.

La recherche sémantique utilise un modèle de langage pour convertir la question d'un acheteur en représentation numérique (un embedding) qui capture le sens, puis la compare à la même représentation pour chaque produit du catalogue. Les correspondances de sens les plus proches remontent, indépendamment des mots employés. Cela résout le défaut classique de la recherche par mots-clés où une requête comme « cadeau pour un enfant de 10 ans qui aime les dinosaures » ne renvoie rien d'utile parce que le catalogue ne contient pas littéralement ces mots. Emporiqa combine la recherche sémantique avec la recherche par mots-clés traditionnelle (BM25) dans une configuration hybride, donc les requêtes de correspondance exacte populaires obtiennent toujours un bon score à côté des requêtes d'intention floue.

Voir aussi : Recherche hybride

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Un schéma d'IA où le chatbot récupère d'abord les faits les plus pertinents dans votre boutique (produits, politiques, FAQ) puis génère la réponse en s'appuyant sur ces faits. Empêche les hallucinations et garde les réponses ancrées dans votre catalogue réel.

La génération augmentée par récupération (RAG) est l'architecture standard pour les chatbots IA qui doivent répondre avec précision à partir d'une base de connaissances spécifique. En e-commerce, c'est votre catalogue et vos politiques. Plutôt que de demander au modèle de langage de se rappeler des faits de son entraînement, le système exécute d'abord une recherche pour récupérer les produits, pages ou FAQ pertinents, puis passe ces extraits récupérés au modèle avec la question de l'acheteur. La réponse du modèle est contrainte par ce qui a été récupéré, ce qui explique pourquoi les chatbots basés sur RAG peuvent citer des produits et des prix spécifiques au lieu de les inventer. Emporiqa est construit sur RAG : chaque tour d'acheteur déclenche une récupération hybride sur vos données synchronisées (produits + politiques + pages), et le modèle de langage ne voit que ce qui a été récupéré. C'est la récupération qui rend possible le « ferme la vente » : le modèle recommande de vrais SKU à de vrais prix.

Voir aussi : Recherche hybride

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Un algorithme pour combiner les classements de plusieurs systèmes de recherche (par exemple recherche par mots-clés + recherche vectorielle) en une seule liste ordonnée. Utilisé dans la recherche hybride pour équilibrer précision de correspondance exacte et rappel sémantique.

La fusion réciproque des rangs est une technique d'ingénierie de la recherche pour fusionner les listes de résultats de deux ou plusieurs méthodes de récupération indépendantes. Chaque méthode attribue un rang à chaque candidat ; RRF transforme ces rangs en un score combiné unique à l'aide d'une formule qui pondère plus fortement les résultats les mieux classés tout en empêchant une méthode de dominer. Dans la recherche e-commerce, RRF est la façon standard de combiner les résultats BM25 (mots-clés) et vectoriels (sémantiques) afin qu'une requête comme « veste d'hiver chaude pas chère » renvoie des produits qui correspondent à la fois au mot « veste » et au sens sous-jacent « vêtement d'extérieur isolé ». Emporiqa utilise RRF comme stratégie de fusion par défaut dans son pipeline de recherche hybride. Ni les mots-clés purs ni le vectoriel pur ne sont assez robustes pour la variété de formulations utilisées par les acheteurs.

Voir aussi : Recherche hybride

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Une couche de contrôle du trafic dans le chatbot qui décide du type de chaque tour d'acheteur (recherche de produit, question de support, suivi de commande, réclamation) et le route vers le bon agent spécialisé.

Le routage d'intention est ce qui transforme un chatbot unique en équipe de spécialistes. Quand un acheteur envoie un message, le système le classe. Est-ce une question produit ? Une demande de retour ? Une vérification du statut de commande ? Une réclamation ? Il transmet alors le contexte de la conversation à l'agent le mieux adapté à cette intention. Emporiqa exécute le routage d'intention à chaque tour d'acheteur : un petit modèle de langage rapide classe l'intention en quelques millisecondes, puis la conversation est confiée à l'expert produit (pour ventes, recommandations, gestion d'objections), à l'agent de support client (pour livraison, retours, politiques), au gestionnaire de suivi de commande (quand un numéro de commande est mentionné), ou à la file d'attente de transfert humain (quand la confiance est basse). L'acheteur voit un seul chat continu ; en coulisses, le bon spécialiste gère chaque tour. C'est ce qui fait qu'un chatbot ressemble à un vrai vendeur en ligne : conscient du contexte, jamais confus entre cas d'usage.

Voir aussi : Fonctionnalités

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