Causes récurrentes dans avis et retours : prompts

Les avis et les retours disent la même chose de deux façons. Les avis disent ce que le client a ressenti, les retours disent ce qu'il a renvoyé et pourquoi, quand il l'a écrit. Ensemble, ils montrent les causes qui reviennent : une taille qui ne correspond pas au guide, une couleur plus claire que sur la photo, une notice absente, un emballage qui abîme. Un assistant peut regrouper ces textes et compter les occurrences plus vite qu'une personne. Il ne peut pas dire pourquoi un client a renvoyé un produit : il travaille sur les mots qu'on lui donne.

La première précaution concerne les données. Les avis contiennent parfois un prénom ou une ville. Les retours contiennent un nom, une adresse, un numéro de commande, parfois une photo. La CNIL, dans sa page sur l'anonymisation consultée pour cette page (datée du 19 mai 2020 sur la page), distingue la pseudonymisation, qui laisse aux données leur caractère personnel parce qu'elle reste réversible, et l'anonymisation, qui rend l'identification impossible en pratique. Remplacer un nom par un numéro ne suffit donc pas. Il faut aussi retirer les valeurs rares qui permettent de reconnaître quelqu'un, comme une date exacte combinée à une ville et à un produit unique.

La seconde précaution concerne la qualification. Un retour pour changement d'avis n'est pas un retour pour défaut. La fiche service-public.fr sur la rétractation, lue pour cette page, indique que ce droit court pendant au moins 14 jours calendaires après la réception et ne demande pas de motif. La fiche sur la garantie légale de conformité, elle, porte sur un défaut qui apparaît dans les deux ans. Si vous mélangez les deux dans un même compte, vous ferez une analyse fausse.

Préparer les données avant de les donner

Gardez quatre colonnes : une référence de produit, un motif déclaré (texte court, sans nom), une catégorie que vous choisissez vous-même (taille, couleur, défaut, casse, livraison, autre), et la date du mois. Retirez tout le reste. Pour les avis, gardez le texte et la note, pas le nom de l'auteur ni sa photo de profil. Si un avis cite un nom de personne ou une adresse, remplacez-le par [personne] ou [lieu] avant de coller.

Ne mélangez pas les avis que vous jugez faux avec les autres. Un avis qui semble faux se signale à la plateforme. Dans l'analyse, il ne doit pas compter comme une cause : il fausse le résultat et peut faire croire à un problème de produit qui n'existe pas.

Trois prompts à copier

Prompt 1 : repérer les causes qui reviennent

Voici [nombre] motifs de retour et [nombre] avis sur la boutique [nom], pour [période], anonymisés : """[lignes]""".
1. Regroupe les textes par cause (taille, couleur, défaut, casse, livraison, notice, autre).
2. Pour chaque cause, donne le nombre de textes, et cite deux exemples courts sans nom.
3. Dis ce que tu ne peux pas savoir à partir de ces textes (par exemple la cause réelle d'un retour).
Ne calcule pas de pourcentage sans me montrer le total de départ.

Prompt 2 : séparer rétractation et défaut

Voici une liste de motifs de retour, anonymisés : """[liste]""".
Pour chaque motif, indique s'il décrit : un changement d'avis (rétractation, sans motif à donner), un défaut ou une non-conformité (garantie), une erreur de commande ou de taille, ou un motif indéterminé.
Pour chaque classement, donne la phrase qui le justifie. Si un motif est indéterminé, écris « à vérifier » et ne le range pas.

Prompt 3 : proposer des vérifications, pas des décisions

À partir de l'analyse suivante : """[résultat du prompt 1]""", propose pour chaque cause récurrente trois vérifications à faire avant d'agir : par exemple, relire les cinq derniers retours à la main, comparer la fiche produit à la photo, demander au fournisseur la fiche technique.
Ne propose pas de changement de prix, de produit ou de politique de retour. Ce sont mes décisions.

Exemple concret

Une boutique de chaussures reçoit une vingtaine de retours par mois. Elle prépare une liste de vingt-deux motifs anonymisés : nom retiré, numéro de commande retiré, texte conservé. Le prompt 1 regroupe quatorze motifs sous « taille » et cinq sous « couleur plus claire que sur la photo ». Le prompt 2 classe trois motifs en « défaut », dont le texte décrit une semelle décollée ; ces trois-là passent à la garantie et non à la rétractation. La boutique vérifie les cinq premiers motifs « taille » à la main, puis décide de compléter son guide de tailles. Elle ne change rien à sa politique de retour sur la seule base de l'assistant.

À vérifier

• Les données collées sont anonymisées : pas de nom, pas d'adresse, pas de numéro de commande, pas de photo.
• Les colonnes sont fidèles au texte d'origine : l'assistant ne doit pas inventer un motif.
• Les avis suspects sont exclus de l'analyse et signalés à la plateforme.
• La distinction rétractation et défaut est faite avec les règles des fiches officielles.
• Les conclusions sont vérifiées sur un échantillon avant toute décision sur un produit ou une politique.

Cette page ne donne pas de conseil juridique, et l'analyse ne dit pas ce qui doit être corrigé. Elle organise les textes pour que vous puissiez décider. Pour la réponse à un client dont le retour est en cours, la page sur les demandes de rétractation et celle sur les produits défectueux vous donnent le cadre. Pour répondre aux avis eux-mêmes, lisez la page sur les avis clients.