Shopping avec l’IA : l'importance de la compréhension des comportements des consommateurs
Texte de Justin Thomas, vice-président des ventes, EMEA Nord chez Akeneo
L’IA fait déjà partie intégrante de l’expérience d’achat aujourd’hui, englobant les chatbots, les recommandations de produits personnalisées, les moteurs de recherche avancés et les agents d’achat autonomes. Il ne s’agit pas seulement de faciliter ce que les consommateurs font déjà, mais de remodeler la façon dont ils découvrent, évaluent et achètent des produits en ligne. Mais alors que la technologie continue de progresser rapidement, son véritable potentiel commercial repose sur un facteur souvent négligé : l’attitude des consommateurs.
Une étude récente d’Akeneo révèle une relation nuancée mais optimiste entre les consommateurs et les expériences d’achat basées sur l’IA. Elle dresse un tableau mitigé de sensibilisation croissante, d’engagement sélectif et d’optimisme prudent, un tableau que les détaillants doivent exploiter s’ils veulent pleinement exploiter les avantages offerts par l’IA.
L’IA est passée de « j’ai remarqué » à « j’ai été influencé »
Selon l’étude, 75% des consommateurs ont remarqué des recommandations ou des chatbots basés sur l’IA lorsqu’ils effectuaient des achats en ligne. Parmi ceux-ci, 44 % ont interagi avec la technologie. De plus, près d’un tiers (32%) des répondants ont effectué un achat sur la base d’une recommandation de l’IA, et un pourcentage frappant de 84% d’entre eux se disent satisfaits de leur achat.
Ce taux de satisfaction devrait servir de signal d’alarme aux détaillants, car l’IA n’est pas seulement une nouveauté ou un gadget, elle contribue directement à la satisfaction des consommateurs et à la conversion des achats.
Où l’IA produit déjà des résultats
Les consommateurs font état d’améliorations tangibles de l’expérience d’achat en ligne grâce à l’IA. Les domaines clés comprennent les recommandations de produits (37%), un support client plus rapide (33%), des résultats de recherche améliorés (31%), de meilleures informations et descriptions de produits (28%) et des résumés d’avis clients plus intelligents (27%). Ce sont des composantes essentielles du parcours commercial. Les détaillants qui comprennent où les consommateurs voient déjà de la valeur peuvent redoubler d’efforts dans ces domaines pour améliorer la satisfaction et fidéliser la clientèle.
La confiance est l’obstacle majeur
Cependant, la relation entre les consommateurs et l’IA est encore fragile. Seulement 38% des acheteurs qui ont utilisé des chatbots étaient satisfaits de l’assistance reçue, et seulement 14% se sont dits « très satisfaits ». Parallèlement, la confiance dans la transparence des marques reste faible : 43% des consommateurs pensent que les marques ne sont pas transparentes quant à la manière dont elles utilisent les données des clients, et 30% ne savent pas. Cela signale un besoin urgent pour les détaillants d’améliorer à la fois la performance des outils d’IA et leur communication concernant l’utilisation des données. La confiance et la transparence ne sont pas seulement des cases à cocher de conformité, elles sont fondamentales pour un engagement à long terme avec le commerce basé sur l’IA.
Les expériences basées sur les données produisent des résultats
La force de l’IA réside dans sa capacité à transformer les données du monde réel en informations exploitables. Des avis clients et des requêtes de recherche aux tickets d’assistance et aux tendances de vente, l’IA peut décoder le langage et l’intention des consommateurs. Cela signifie un étiquetage des produits plus intelligent, un meilleur filtrage et des descriptions plus riches qui correspondent à la façon dont les clients effectuent réellement leurs achats.
Par exemple, un canapé qualifié de « ferme » par un détaillant pourrait être plus pertinent pour les acheteurs s’il était décrit comme « offrant un bon soutien » ou « bon pour les maux de dos », des termes que les consommateurs utilisent souvent dans les avis. L’IA peut repérer ces tendances et ajuster les descripteurs en conséquence, ce qui permet d’obtenir des résultats de recherche plus pertinents et des taux de conversion plus élevés.
Les détaillants constatent déjà des retours sur investissement. Selon McKinsey, les systèmes de recherche et de recommandation basés sur l’IA contribuent à une augmentation moyenne des revenus de 10 à 12%, et la rentabilité devrait augmenter de 59% d’ici 2035 pour les entreprises qui investissent dans l’IA.
Des données propres : le fondement du succès de l’IA
Mais ces avantages dépendent entièrement de la qualité des données qui alimentent les systèmes d’IA. Des données produit incohérentes ou désordonnées, telles que des descriptions de couleurs qui varient entre « marine », « bleu foncé » et « #000080 », peuvent entraîner des recommandations erronées, des erreurs de correspondance dans les recherches et des clients frustrés.
Pour lutter contre cela, les marques ont besoin de solides stratégies de gouvernance des données, de rôles clairement définis pour la propriété des données et d’une collaboration transversale entre les équipes informatiques, marketing, commerciales et merchandising.
Le passage du commerce transactionnel au commerce axé sur l’intention
L’une des plus grandes contributions de l’IA est d’aider les détaillants à passer d’un état d’esprit transactionnel (vendre tout à tout le monde) à un état d’esprit axé sur la pertinence et l’intention. Il s’agit de vendre le bon produit au bon client au bon moment.
Considérez comment l’IA peut s’adapter en temps réel. Si les commentaires des clients sur un appareil de suivi de la condition physique commencent à se concentrer sur les fonctions de suivi du sommeil, l’IA peut mettre en évidence ces attributs dans les descriptions et les filtres des produits, rendant le produit plus facile à découvrir pour les clients à la recherche de solutions de bien-être liées au sommeil. Ce type d’adaptation dynamique garantit que le contenu du produit évolue avec les besoins des consommateurs, offrant des expériences plus pertinentes et réduisant les frictions sur le chemin de l’achat.
L’avenir est déjà là
Du moteur d’achat basé sur l’intention de Perplexity aux outils d’essayage virtuel améliorés par l’IA de Sephora et à l’assistant conversationnel Rufus d’Amazon, l’IA établit déjà de nouvelles normes pour l’expérience d’achat en ligne. Parallèlement, Operator d’OpenAI met en évidence le potentiel émergent des agents d’IA autonomes qui peuvent naviguer, comparer et même acheter au nom des consommateurs.
Mais rien de tout cela n’a d’importance si les détaillants ignorent ce que les consommateurs pensent de ces technologies. Investir dans l’IA sans comprendre et répondre aux comportements, aux préférences et aux obstacles à la confiance des consommateurs est une occasion manquée. En fin de compte, il s’agit d’écouter le sentiment des consommateurs, soutenu par la transparence dans l’utilisation des données et l’amélioration continue de la boucle d’expérience humain-IA.
Pour en savoir plus sur la façon dont l’IA transforme les achats, la recherche et les expériences produit, et pourquoi des données propres et structurées sont essentielles pour rester compétitif dans la prochaine ère du commerce, téléchargez le dernier rapport d’Akeneo, Le prochain chapitre du commerce.
Cet article a été traduit à l'aide d'un outil d'intelligence artificielle, puis vérifié et édité par un journaliste de FashionUnited.
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