Les détaillants s’adaptent à l’IA : ce qui compte dans la nouvelle norme du commerce électronique ?

Le développement continu d’outils d’IA a un impact profond sur le commerce électronique. Les consommateurs utilisent de plus en plus des outils d’IA génératifs comme ChatGPT pour rechercher, sélectionner et même acheter des produits, un développement qui affecte tous les niveaux du tunnel de marketing du commerce électronique. Pendant ce temps, les détaillants utilisent des outils d’IA pour collecter des données web publiques en temps réel à des fins telles que la tarification dynamique, la prévision de la demande et la gestion des stocks.

Le plus important, ces changements se produisent rapidement, et les détaillants de commerce électronique doivent suivre. Selon une étude, 67 % des clients pensent que les entreprises ne réagissent pas suffisamment vite à leurs besoins changeants. La saison de pointe du commerce électronique de 2025, allant de la période précédant le Black Friday aux fêtes de fin d’année, est le premier grand test de la façon dont les clients utilisent l’IA et de la manière dont les détaillants ont adapté et peuvent exploiter cette technologie.

De l’SEO à la GÉO

Selon Adobe Analytics, le trafic vers les détaillants en provenance d’outils d’IA génératifs comme ChatGPT, Perplexity et Claude a augmenté de 1 200 % entre juillet 2024 et février 2025. Pendant ce temps, une enquête a révélé que 23 % des acheteurs prévoient d’utiliser des chatbots et des outils d’IA pendant cette période des fêtes, ce chiffre atteignant plus de 42 % parmi les générations Z et Y. Et l’impact de l’IA va maintenant au-delà de la découverte de produits, OpenAI ayant récemment mis en ligne Instant Checkout pour ChatGPT, permettant aux acheteurs d’effectuer des achats sans quitter l’outil. Il est actuellement disponible sur Etsy et certaines boutiques Shopify.

Ces développements signifient que les détaillants de commerce électronique doivent repenser leur contenu, leur marketing et leurs ventes. Le cabinet de conseil Bain estime qu’une majorité significative de consommateurs s’appuie désormais sur des résultats sans clic (où les réponses sont fournies par un résumé d’IA au lieu de visiter un site Web) dans 40 % de leurs recherches. Cela signifie moins de trafic vers les sites Web des détaillants, même si les taux de conversion de ceux qui arrivent sur les sites en provenance de sources d’IA sont plus élevés.

Dans ce contexte, même si les tactiques traditionnelles d’optimisation des moteurs de recherche (SEO) restent pertinentes, la tendance est clairement vers l’utilisation de l’IA générative pour les achats, d’où l’émergence de l’optimisation du moteur génératif (GÉO). La GÉO présente aux commerçants électroniques un ensemble de défis nouveaux. Les grands modèles de langage (GML) qui alimentent les outils d’IA génératifs sont formés pour évaluer la réputation, la crédibilité et la fiabilité lors de l’analyse des marques. Par conséquent, les détaillants doivent travailler dur pour établir leur crédibilité, en particulier en obtenant des avis ou des recommandations de sources externes respectées.

Requêtes de produits descriptives

Un autre facteur de GÉO à prendre en compte est la façon différente dont les clients formulent des requêtes lorsqu’ils utilisent des outils d’IA génératifs.Selon OpenAI, près de la moitié de toutes les requêtes utilisent des modèles de « demande ». Le directeur des informations et des produits de la société de détail américaine Targeta récemment déclaré que 25 % des requêtes de recherche effectuées sur leur plateforme sont maintenant considérées comme des « requêtes descriptives » complexes et sophistiquées.

Alors qu’un client pourrait rechercher un « chemisier ajusté rose » sur un moteur de recherche, la même requête sur un outil d’IA pourrait être « Chemisiers ajustés roses pour les événements décontractés ». Pour des requêtes descriptives comme celle-ci, les descriptions de produits doivent être adaptées. Par exemple, sur les pages de produits, la meilleure pratique de GÉO suggère d’inclure beaucoup plus de descriptions de produits sous la forme de FAQs écrites de manière précise et détaillée. Cela permet aux crawlers d’IA d’identifier facilement quelles demandes votre produit serait un bon choix.

Sandbox numériques pour la GÉO

Dans une ironie du sort, l’IA est utilisée pour aider à l’analyse de contenu et à la GÉO.Des chercheurs de la Columbia Business School utilisent de grands modèles de langage (GML) pour créer des « jumeaux numériques » qui reflètent le comportement humain. Lorsqu’un produit spécifique est saisi, le GML génère un jumeau numérique avec une personne acheteuse, y compris le nom, l’âge, la profession et les préférences. Ce jumeau effectue ensuite des recherches pertinentes sur ChatGPT pour voir combien le produit de l’entreprise est bien classé. Les entreprises peuvent alors utiliser l’IA générative pour ajuster la façon dont leurs produits sont décrits et présentés, en fonction des résultats de ces jumeaux numériques.

Une approche de « sandbox numérique » comme celle-ci peut être une façon productive pour les entreprises de commerce électronique de procéder à la GÉO, mais elle n’est pas sans risques. Les agents d’IA ont leurs propres biais, qui peuvent affecter leur performance et leur comportement. Néanmoins, ces approches offrent une voie possible pour l’intelligence du commerce électronique.

Collecte de données alimentée par l’IA

Le tunnel de marketing n’est qu’un élément du commerce électronique qui est perturbé par l’IA. Un domaine potentiellement plus important est l’intelligence d’affaires (IA), un terme large qui décrit la collecte et l’utilisation de données pour générer des informations qui améliorent la stratégie et les opérations. Pour une IA efficace, les entreprises de commerce électronique ont besoin de jeux de données fiables et à jour, y compris des données externes. L’IA joue maintenant un rôle important dans la collecte de données concurrentielles.

La pratique d’extraction de données web publiques, telles que les prix et les descriptions de produits, a été un élément clé de la concurrence du commerce électronique pendant des années. Maintenant, l’IA rationalise ce processus. Les outils alimentés par l’IA peuvent être déclenchés à l’aide d’un langage naturel, ce qui signifie qu’aucun codage n’est requis et que les ingénieurs n’ont pas besoin de passer des heures à construire une pipeline de collecte de données complète. L’IA peut également collecter et filtrer les URL appropriées pour le scraping, par exemple en trouvant toutes les pages de produits pour une catégorie spécifique sur le site Web d’un concurrent.

Avec l’essor des assistants d’achat alimentés par l’IA, les entreprises de commerce électronique seront également plus enclines à collecter des points de données les unes des autres qui n’apparaissent qu’après l’achèvement de certaines actions, par exemple le prix final de la caisse.

Prévision de la demande et réaction en temps réel

Avec une gamme de données en temps réel collectées, des prix concurrentiels aux stocks, les détaillants peuvent ajuster leurs prix ou leur marketing immédiatement et offrir les meilleures offres aux clients.

La tarification dynamique est l’une des fonctions d’IA les plus importantes et les plus populaires que les détaillants peuvent utiliser, et selon une enquête récente, 61 % des détaillants en Europe l’utilisent. Cependant, la même enquête a révélé que moins de 15 % utilisent des algorithmes ou de l’IA à cette fin, révélant une opportunité. En exploitant les dernières données sur les prix concurrentiels, les GML peuvent être formés pour ajuster automatiquement les prix, ce qui est particulièrement utile pendant les périodes de pointe telles que la saison des fêtes.

L’IA peut utiliser les données sur la demande des clients et les niveaux de stock pour prévoir la demande future. Cela peut apporter de multiples avantages. Deloitte Digital a souligné comment les détaillants peuvent utiliser l’IA pour surveiller leurs propres stocks, gérer les inventaires et passer des commandes de manière dynamique. De plus, l’IA peut aider à analyser les données collectées sur le Web pour comprendre la façon dont une marque est perçue, fournissant des informations stratégiques.

Ouverts aux opportunités

Même si l’IA perturbe le tunnel de marketing du commerce électronique, elle crée également de nouvelles opportunités. Elle peut être utilisée pour analyser et créer du contenu optimisé pour la géolocalisation. Elle alimente les efforts pour collecter des données web publiques en temps réel de grande valeur. L’IA ajoute également de la valeur en analysant les données pour prendre des décisions sur les prix, les stocks et la stratégie. Et ce n’est pas mentionner d’autres utilisations potentielles, telles que le soutien client amélioré.

Quelque chose d’aussi perturbateur que l’IA est toujours effrayant, en particulier pour les détaillants qui approchent leur principale période de vente. Cependant, ceux qui restent ouverts aux opportunités créées par l’IA peuvent faire plus que survivre. Ils peuvent prospérer.