L’IA va bouleverser la personnalisation dans l’e-commerce

Au cours des derniers mois, il y a eu une recrudescence des discussions sur l’intelligence artificielle (IA) en raison de l’introduction de produits tels que ChatGPT par OpenAI. L’IA est devenue de plus en plus omniprésente dans différents aspects de notre vie, et son importance ne cesse de croître chaque année.

Cela s’applique également à l’industrie du commerce électronique et à la personnalisation de l’e-commerce. Avec des concepts allant de recommandations de produits personnalisées à des chatbots, les possibilités d’implémentation de l’IA dans ce secteur ne cessent d’évoluer.

En adaptant l’expérience d’achat aux préférences et besoins uniques de chaque client, les entreprises de commerce électronique ont le potentiel d’améliorer la fidélité des clients, d’augmenter les ventes et d’augmenter les revenus globaux, ce qui permet de distinguer votre boutique en ligne de la concurrence.

Ici, nous discuterons de plusieurs façons dont l’IA peut être utilisée pour personnaliser l’expérience de l’e-commerce, couvrant des domaines tels que les recommandations de produits, les notifications push, et plus encore.

Que vous vous lanciez dans les premières étapes de la personnalisation de l’e-commerce ou que vous cherchiez à améliorer votre stratégie existante, les suggestions suivantes vous aideront à offrir à vos clients une expérience en ligne immersive et rentable.

L’importance de la personnalisation pour l’e-commerce

Dans le passé, lors de visites dans des magasins traditionnels, il y avait généralement un vendeur disponible pour vous aider à trouver les produits que vous souhaitiez acheter. Cependant, avec le temps, nous nous retrouvons à l’ère du commerce électronique, où les commerçants et les vendeurs doivent utiliser des techniques de personnalisation de l’e-commerce pour rester en avance dans un paysage concurrentiel.

L’essence de la personnalisation réside dans la fourniture aux clients d’expériences d’achat personnalisées en utilisant des données commerciales, qui englobent les informations sur les clients et les produits. Les données des clients comprennent des détails transactionnels, comportementaux, démographiques et personnels obtenus auprès des clients. D’autre part, les données sur les produits se réfèrent à des informations lisibles, quantifiables et structurées, telles que les titres de produits, les images et les catégories, qui peuvent être utilisées de manière efficace pour améliorer l’expérience d’achat.

La personnalisation peut se produire sous différentes formes, notamment:

  • Carte-cadeau personnalisée pour les nouveaux acheteurs
  • Suggestions exclusives de produits sur la page d’accueil de la marque
  • Offres spéciales pour l’abandon de panier
  • Emails de marketing personnalisés, et plus encore

Le rôle de l’intelligence artificielle dans la personnalisation de l’e-commerce

Les technologies d’intelligence artificielle (IA) transforment la dynamique des interactions client-entreprise.

Voici six façons dont l’IA révolutionne le commerce personnalisé:

Personnalisation multi-appareils
Comme vous l’avez probablement remarqué, les individus utilisent couramment plusieurs appareils lorsqu’ils interagissent avec une marque. Par exemple, ils peuvent commencer par rechercher un produit sur leur smartphone, puis passer à leur ordinateur portable pour finaliser l’achat.

En conséquence, les données des clients sont fragmentées sur différents appareils. L’existence de ces données fragmentées peut poser un défi pour les détaillants, car il devient difficile de les consolider et de les analyser. C’est la raison principale pour laquelle les entreprises rencontrent des difficultés lorsqu’elles essaient de personnaliser les expériences sur plusieurs appareils ou canaux.

Heureusement, la personnalisation alimentée par l’IA adopte une approche multi-canal, permettant aux outils et technologies d’IA de surveiller différents points de contact avec les clients tels que les sites Web, les applications mobiles, les médias sociaux, et plus encore.

En suivant les interactions des clients sur ces différents canaux, l’IA crée un profil client unifié. Ce profil unifié est précieux pour les détaillants car il leur permet de personnaliser leurs offres de manière cohérente sur différents appareils et canaux.

Notifications push
Ces dernières années, l’utilisation d’Internet mobile a connu une augmentation significative, avec des smartphones possédés par 80% des utilisateurs d’Internet. Cette augmentation des utilisateurs d’Internet mobile, associée à la diminution des taux d’ouverture des emails, ouvre de nouvelles opportunités pour les entreprises.

Elles peuvent maintenant utiliser le marketing mobile comme moyen de transmettre efficacement leurs messages, en utilisant les notifications push comme un outil puissant.

Les notifications push, similaires aux messages texte, sont envoyées directement aux utilisateurs de smartphones sans être bloquées par les filtres de spam. Elles peuvent être utilisées à des fins telles que:

  • Réductions exclusives
  • Invitations
  • Pages de médias sociaux
  • Alertes de proximité
  • Et recommandations de produits personnalisées


Bien que tout le monde n’apprécie pas de recevoir des notifications, car certaines peuvent être considérées comme du spam, l’intelligence artificielle (IA) vient à la rescousse dans ces cas. La personnalisation alimentée par l’IA permet d’analyser l’interaction des clients avec les notifications push, ce qui aide à identifier leurs intérêts spécifiques. Cela permet aux marques de segmenter les utilisateurs de manière hautement personnalisée, en fonction de leurs préférences individuelles.

Tarification dynamique
De nombreuses marques utilisent une tarification dynamique, une stratégie qui utilise l’IA pour analyser les données et établir des prix de produits optimaux. Cette approche permet aux entreprises de fixer les prix en fonction du comportement individuel des clients, des niveaux de stocks et de la demande du marché. En adoptant ce modèle, les marques peuvent améliorer les ventes et la rentabilité en optimisant les prix pour chaque client.

Pour les petites boutiques de commerce électronique disposant de ressources limitées pour analyser manuellement les données des clients et ajuster les prix, cette stratégie s’avère très avantageuse. La mise en œuvre de ce modèle permet de fournir des prix personnalisés en fonction de la volonté de payer de chaque client, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients.

Suggestions de produits
En tant qu’entreprise, votre objectif ultime devrait être d’augmenter les ventes auprès de votre base de clients actuelle, car les clients existants ont tendance à effectuer davantage d’achats par rapport aux nouveaux clients. En intégrant l’IA à votre site Web, vous pouvez proposer des recommandations de produits personnalisées pour améliorer l’expérience client et générer plus de ventes.

Lors de la visite d’un client existant sur votre site Web, l’algorithme alimenté par l’IA collecte des données, notamment leur comportement de navigation, leurs transactions passées, leurs intérêts et leurs caractéristiques démographiques. Ces informations sont ensuite analysées pour présenter aux clients un contenu sur mesure qui correspond à leurs préférences. Par conséquent, cette approche augmente les chances que les clients effectuent des achats au-delà de leurs intentions initiales.

Personnalisation de la recherche sur le site
À l’ère actuelle, les gens sont familiers avec la technologie et ont une bonne compréhension de leurs objectifs spécifiques. Selon le rapport Forrester, environ 43% des visiteurs de site Web utilisent la barre de recherche pour trouver des produits particuliers, offrant ainsi une précieuse opportunité de fournir une expérience de recherche sur le site personnalisée.

La recherche sur site personnalisée alimentée par l’IA utilise le profil distinct de chaque utilisateur pour générer des recommandations de produits pertinentes. Elle prend en compte des métadonnées telles que:

  • Préférences de marque
  • Historique d’achat
  • Heure de la journée
  • Géo-localisation
  • Requête
  • Historique de recherche passé
  • Genre
  • Et évaluations de produits.


Pour s’assurer que les résultats de recherche correspondent à l’intention de l’utilisateur, la compréhension de la requête devient cruciale.