L'IA pour le marketing de détail

Dans un monde où les clients interagissent avec les marques via d’innombrables canaux, il devient de plus en plus important pour le commerce de détail de proposer des expériences pertinentes et personnalisées, si possible en temps réel.

L’intelligence artificielle (IA) change les règles du jeu : Elle permet aux entreprises non seulement de réagir au comportement des clients, mais aussi de le prédire. Cela crée de toutes nouvelles possibilités d’automatisation et d’individualisation. Mais l’utilité de ces systèmes dépend de manière décisive de la qualité des données qui les alimentent. Seules des données précises, actuelles et pertinentes conduisent à des prédictions fiables – des informations incomplètes ou déformées peuvent en revanche conduire à des personnalisations erronées ou à des modèles discriminatoires. Avec les LLM et l’IA génétique, la responsabilité dans l’utilisation des données augmente donc également.

Make it Personal : une nouvelle définition du marketing one-to-one

Le marketing traditionnel ciblait souvent des groupes démographiques ou des segments de marché. Avec l’IA, l’accent se déplace vers le Behavioral Targeting : chaque client reçoit un message sur mesure basé sur son comportement, son historique d’achat et ses intérêts. Les algorithmes analysent d’énormes quantités de données en temps réel et génèrent des recommandations de produits personnalisées, des prix dynamiques ou des contenus de newsletter individualisés – y compris les marques préférées, le niveau de prix ou même le moment idéal d’envoi. L’IA permet aux équipes marketing de personnaliser automatiquement les contenus sur plusieurs points de contact. Des études montrent que de telles mesures peuvent augmenter le taux de conversion jusqu’à 41 %.

Dans une étude de cas récente, l’intelligence artificielle a révélé des modèles d’achat qui, une fois exprimés sous forme d’offres promotionnelles dans LAGO, ont entraîné une augmentation considérable des ventes. En d’autres termes, l’IA peut transformer vos données existantes en une communication directe et pertinente avec vos clients.

Selon l’article de TTMS, la personnalisation basée sur l’IA est devenue indispensable pour les spécialistes du marketing B2B. Elle permet de créer des contenus et des messages hautement adaptatifs et dynamiquement adaptés sur la base du comportement du client, des données de l’entreprise et des signaux d’intention. Au lieu de se fier à des suppositions, l’analyse prédictive et la segmentation guidée par l’IA aident les équipes à transmettre le bon message au bon groupe cible au bon moment. Cette approche augmente l’engagement, améliore la qualité des leads et rationalise les activités de marketing et de vente. Cette efficacité se traduit souvent par une accélération du pipeline et une augmentation des taux de conversion.

Grâce à la gestion des informations sur les produits (PIM) de Comosoft LAGO, intégrée à la pile marketing, les fabricants peuvent s’assurer que chaque détail du produit est correct et peut être injecté dans les moteurs de personnalisation pilotés par l’IA afin de fournir des messages précis et contextuels à grande échelle.

Le rendre multicanal : Personnalisation pilotée par les données sur tous les canaux

Comosoft LAGO permet déjà aux détaillants de planifier, de gérer et de produire des prospectus hebdomadaires et des dépliants exceptionnels, y compris le versionnement par région, langue et démographie. L’approche d’automatisation des données permet de réduire les coûts de main-d’œuvre jusqu’à soixante pour cent et de raccourcir le temps de mise sur le marché jusqu’à trente pour cent. Mais LAGO ne se limite pas aux supports imprimés ou à une formule de messagerie étroite « one-to-many ».

L’IA permet de combiner des données provenant de différents points de contact pour créer un profil client global. Par exemple, un utilisateur qui montre de l’intérêt pour un produit sur Instagram peut recevoir des recommandations ciblées ou des réductions exclusives quelques heures plus tard lorsqu’il visite le site web. Ce type de personnalisation cross-canal améliore non seulement la pertinence, mais aussi la fidélisation des clients. Selon une étude de McKinsey (2021), la probabilité d’un achat est multipliée par 3 à 5 lorsque les entreprises utilisent la personnalisation multicanale axée sur les données.

Make it Respectful : le côté obscur de l’utilisation des données

Aussi performante que soit l’IA dans le marketing, elle soulève aussi des questions critiques. La frontière entre la personnalisation utile et la surveillance envahissante est mince. De nombreux consommateurs ressentent un malaise lorsque les marques semblent en savoir « trop » sur eux.

Une étude de l’Université de Pennsylvanie et du Center for Digital Democracy (2020) montre que la plupart des personnes interrogées se sentent mal à l’aise lorsque les entreprises analysent leur comportement en ligne de manière approfondie, même si c’est pour leur propre bénéfice. Cela devient particulièrement problématique lorsque la publicité personnalisée est basée sur des informations sensibles, telles que des données de santé ou des opinions politiques.

La clé réside donc dans une utilisation responsable des données. Une communication transparente, un véritable consentement et un avantage clair pour le client doivent être au cœur de toute stratégie d’IA. C’est la seule façon d’instaurer la confiance et des relations durables avec les clients.

Make It Meaningful : la pertinence plutôt que la surabondance de stimuli

La personnalisation n’est efficace que si elle offre une réelle valeur ajoutée au client. Trop de marques misent certes sur un discours basé sur l’IA, mais passent à côté du contexte individuel ou font des recommandations non pertinentes. Le client ne se sent alors pas compris, mais plutôt importuné.

« Meaningful Personalization » signifie qu’il ne faut pas seulement agir en fonction des données, mais penser en fonction de l’utilisateur : quelle information est vraiment utile au moment de l’interaction ? Quels contenus correspondent à la situation de vie actuelle du client ? Une personne en vacances, par exemple, ne veut pas d’offres de visites en magasin – mais peut-être des produits de voyage adaptés ou une date d’expédition différée. L’accent doit être mis sur la pertinence, le timing et le contexte émotionnel. C’est la seule façon d’obtenir une véritable résonance.

Behavioral Targeting: avoir une longueur d’avance sur les besoins des clients

L’une des applications les plus puissantes de l’IA dans la production B2B est l’analyse prédictive. En analysant les comportements antérieurs, l’historique des achats et les signaux du marché, l’IA peut prédire les modèles d’achat futurs et identifier les prospects à fort potentiel avant même qu’ils ne s’expriment.

Une étude de Frontiers in AI datant de 2024 montre que les entreprises B2B disposant de solides compétences en matière d’IA, telles que l’analytique avancée et l’automatisation, ont amélioré leurs processus marketing, notamment dans les domaines de la gestion des informations et de la mise en œuvre. Ces améliorations ont considérablement augmenté la valeur du cycle de vie du client, en augmentant l’engagement et la fidélisation à long terme.

Pour les fabricants qui gèrent des catalogues de produits complexes, des variations saisonnières ou des exigences régionales, ce niveau d’anticipation est incroyablement précieux. Combinées à un système centralisé tel que le PIM de LAGO, ces prévisions peuvent être mises en œuvre rapidement afin de garantir que vos efforts de marketing et de vente ont toujours une longueur d’avance.