Selon Stéphane Vendramini (Sensefuel), l’e-commerce doit intégrer l’IA pour répondre aux nouveaux comportements d’achat dictés par l’inflation.

L’incertitude économique et une inflation tenace ont sculpté un nouveau profil de consommateur en Europe : l’acheteur expert. Une récente analyse de McKinsey & Company sur le sentiment des consommateurs (https://www.mckinsey.com/industries/consumer-packaged-goods/our-insights/an-update-on-european-consumer-sentiment) révèle que 70 % des Européens ont adopté des stratégies de « Trading Down », privilégiant systématiquement la valeur, les promotions et les marques de distributeurs. Cette mutation, amplifiée par l’usage croissant de l’intelligence artificielle générative, représente un défi majeur pour le secteur du e-commerce.

Pour Stéphane Vendramini, CEO de Sensefuel (https://www.sensefuel.com/fr/), une société spécialisée dans les solutions de recherche basées sur l’IA, les plateformes de vente en ligne doivent impérativement faire évoluer leur infrastructure pour ne pas subir cette révolution. Selon lui, le décalage entre les outils d’aide à la décision externes (IA conversationnelles, comparateurs) et l’expérience proposée sur les sites marchands crée une rupture qui peut s’avérer fatale pour les ventes.

L’ère des assistants IA et de la recherche conversationnelle

Le parcours client a été profondément transformé. Des outils comme ChatGPT ou Gemini ont habitué le public à recevoir des conseils personnalisés et des synthèses complètes, bien loin des simples listes de produits générées par un mot-clé. Parallèlement, la SGE (Search Generative Experience) de Google, déployée dans plus de 200 pays, agrège informations et avis directement sur sa page de résultats, captant l’attention de l’acheteur avant même qu’il ne visite un site marchand.

Lorsqu’un consommateur arrive sur une boutique en ligne et se heurte à un moteur de recherche interne rigide, le contraste est saisissant. « Cette rupture d’expérience provoque une « fatigue décisionnelle ». L’utilisateur, frustré de ne pas retrouver la fluidité conversationnelle à laquelle il est désormais habitué, retourne immédiatement vers les outils externes pour obtenir le conseil qu’il cherche », analyse Stéphane Vendramini. La solution réside, selon lui, dans l’intégration d’une recherche conversationnelle intelligente directement sur le site, transformant la barre de recherche en un véritable assistant de vente capable de comprendre l’intention et de guider le client, sécurisant ainsi le tunnel d’achat.

Reprendre le contrôle des données face aux IA externes

Au-delà de l’expérience utilisateur, l’enjeu est technique et stratégique. Pour fonctionner, les IA externes ont besoin de « consommer » les données des catalogues produits de manière structurée. Des standards émergent, comme le Universal Commerce Protocol (UCP), qui visent à créer une interopérabilité totale entre ces intelligences artificielles et les infrastructures e-commerce.

Plutôt que de laisser une IA externe scanner passivement un site web (un « crawl » souvent obsolète), les marchands ont tout intérêt à exposer eux-mêmes des « endpoints » de recherche performants. Cette approche proactive leur permet de garder le contrôle total sur les informations transmises. Ils peuvent ainsi maîtriser quels produits sont mis en avant en fonction de leur popularité, des niveaux de stock ou des objectifs de marge, plutôt que de laisser un algorithme tiers décider à leur place.

Le ‘Trading Down’ : une menace transformée en opportunité

La quête du meilleur prix, identifiée par McKinsey, n’est pas une fatalité pour les marges des e-commerçants. C’est une opportunité pour un merchandising de précision. Un moteur de recherche classique, incapable de déceler cette intention de « recherche de valeur », risque de présenter des produits hors budget et d’inciter le client à poursuivre ses comparaisons ailleurs.

Grâce au Deep Learning, il est désormais possible d’identifier en temps réel les comportements caractéristiques d’un acheteur sensible au prix. Le système peut alors réorganiser dynamiquement les résultats de recherche pour proposer des alternatives pertinentes à plus forte marge, comme les marques propres (MDD), qui répondent parfaitement au besoin de maîtrise budgétaire du consommateur. Cette stratégie protège la rentabilité tout en augmentant la satisfaction et la conversion.

L’hyper-personnalisation en temps réel, clé de la fidélisation

L’étude de McKinsey met en lumière des attentes différentes selon les générations, d’une Gen Z en quête d’inspiration à des seniors privilégiant la clarté et l’efficacité. Face à cette diversité, la personnalisation par segment de clientèle montre ses limites. L’avenir est à l’individualisation des résultats en temps réel, dès les premières secondes de la visite.

En analysant le comportement en session (temps passé sur une page, produits consultés, mots-clés saisis), les algorithmes peuvent adapter instantanément l’offre présentée. Cette réactivité permet de proposer le bon produit, au bon prix et en adéquation avec les désirs spécifiques de chaque visiteur, réduisant ainsi drastiquement le taux d’attrition et améliorant la valeur vie client (Lifetime Value).

via Press Agence.