Recommandations produit AI pour les marques B2C et B2B complexes

Transformez votre expertise produit en décisions guidées, avec les bonnes questions, des contrôles de compatibilité et des recommandations argumentées.

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Votre meilleur commercial sait quoi demander avant de proposer un produit. Flyweight applique cette approche à un AI chatbot pour marques Shopify complexes : comprendre l’usage, vérifier les détails importants et expliquer pourquoi le produit convient.

Une matrice de décision relie les critères de votre équipe aux options du catalogue. Les arbres de décision transforment ces critères en conversation. Les processus définissent la suite, notamment une question complémentaire ou l’intervention d’un spécialiste.

Intégrez votre expertise à la décision

Réunissez attributs produit, manuels, informations de compatibilité et conseils de votre équipe dans un Knowledge Graph. Définissez ensuite les questions qui modifient réellement la recommandation :

Avec quelle machine, quel appareil ou quel produit existant faut-il fonctionner ?
Quelles dimensions, connexions, matières ou normes sont requises ?
Quels sont l’usage prévu, la quantité et le budget du client ?
Quelles combinaisons faut-il exclure ?
Quelles informations manquent avant de recommander ?

L’objectif est une recommandation justifiée. Si les données ne permettent pas de confirmer une correspondance, l’étape suivante est une question utile ou un relais humain.

Exemple d’arbre de décision

1. Comprendre le besoin
Relier un téléviseur, une console et une barre de son.

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2. Recueillir les exigences
Modèles des appareils, entrée de la barre de son, résolution et fréquence d’image.

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3. Appliquer la matrice de décision
Comparer les connexions documentées et formats pris en charge aux exigences.

↓

Correspondance étayée ? Expliquer l’option adaptée et sa raison.
Détail manquant ? Le demander.
Décision d’expert nécessaire ? Transmettre tout le contexte.

Ce processus est illustratif. Vos produits, votre documentation et vos règles configurées déterminent la recommandation réelle. Essayez l’exemple interactif sur notre accueil.

FMW Fasteners : la caractéristique définit le produit

FMW Fasteners vend des fixations professionnelles dans de nombreuses dimensions, matières et quantités. Un acheteur peut connaître les dimensions mais avoir encore besoin d’aide sur le filetage, la classe de résistance ou les pièces associées.

Dans un tel catalogue, un bon conseil précise les caractéristiques avant de recommander. Les conversations examinées portaient notamment sur les dimensions métriques et impériales, les longueurs de boulons, les matériaux et les écrous ou rondelles adaptés. Une exigence structurelle ou de charge incertaine doit être confiée à un spécialiste qualifié.

FeinTech : la compatibilité de toute l’installation

FeinTech vend des commutateurs HDMI, répartiteurs, extracteurs et adaptateurs. Sa gamme distingue les entrées des barres de son, les formats vidéo et les différentes configurations de connexion.

L’exemple client existant de Flyweight décrit le conseil sur ces produits et leur installation. La décision concerne l’ensemble : téléviseur, sources, système audio et formats souhaités. Demander les modèles est plus utile que proposer un câble à partir d’un seul mot-clé.

Testez les décisions qui comptent

Partez des questions réelles auxquelles votre équipe répond chaque semaine. Incluez des alternatives proches, des combinaisons incompatibles, des demandes incomplètes et des cas nécessitant une personne. Vérifiez la recommandation et son explication dans Preview avant l’activation pour les clients.

Utilisez les relais commerciaux intelligents pour les cas importants ou incertains. Pour les acheteurs qui veulent une offre, poursuivez avec un processus de devis B2B.

Questions fréquentes

Pouvons-nous utiliser notre propre matrice de décision produit ?

Oui. Vos critères et contenus spécialisés peuvent guider les questions, comparaisons et règles. Nous examinons leur correspondance avec vos données produit réelles et les cas nécessitant une personne.

Cela fonctionne-t-il en B2C comme en B2B ?

Oui. La même approche peut guider un particulier dans un achat technologique ou aider un professionnel à préciser une caractéristique technique. Les informations et tarifs propres au compte nécessitent les systèmes connectés et autorisations correspondants.

Que faire si l’AI ne peut pas confirmer la compatibilité ?

Définissez une question complémentaire ou un relais pour ce cas. Une recommandation doit s’appuyer sur votre catalogue et votre documentation ; les informations manquantes doivent rester explicites.