Rivalry2

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Original 2026-01-01

Modified 2026-03-06

1 Lors de la<a>NRF Europe 2025</a>, des leaders du retail et des experts tech ont exploré l’avenir de ladécouverte produit.<a>Sébastien Icadi</a>, VP Customer Success Europe & UK chez Insider One, et<a>Stéphane Mermet</a>d’AWS, ont partagé leurs idées sur la façon dont l’IA et les technologies basées sur les données transforment la manière dont les consommateurs trouvent et interagissent avec les produits en ligne.

2 La discussion a fait ressortir une chose : ladécouverte traditionnelle des produits ne suffit plus. Les acheteurs attendent des expériences personnalisées, transparentes et proactives, et l’IA en est le principal catalyseur.

3 <h2>Pourquoi la découverte produit traditionnelle n’est pas à la hauteur</h2>

4 Pour de nombreux retailers, la réalité est dure. Des études indiquent que près de80 % des consommateurs ont du mal à trouver des produitssur les sites de commerce électronique (source : Kimonix). Les outils traditionnels, tels que la recherche par mots-clés, les filtres statiques et les catégories rigides, ne répondent pas aux attentes modernes. Les expériences sur mobile et sur le web sont souvent fragmentées, ce qui crée un décalage entre les différents canaux. Les retailers se concentrent souvent sur les best-sellers, laissant les produits de longue traîne à l’abri des regards.

5 Les jeunes consommateurs, habitués aux plateformes sociales comme Instagram et TikTok, s’attendent à unedécouverte produit immersive et axée sur les histoires. Ils préfèrent parcourir des formats riches en contenu plutôt que de filtrer manuellement les produits. Ce changement met les retailers au défi de repenser entièrement la découverte.

6 <h2>Les données sont la base de la découverte intelligente</h2>

7 Les données sont l’épine dorsale d’une découverte efficace pilotée par l’IA. Sans une vue unifiée du comportement des clients, de l’historique des achats et des attributs des produits, l’IA ne peut pas fournir de recommandations pertinentes.

8 <a>LaCDP (Customer Data Platform)d’Insider One</a>intègre les interactions en ligne, l’utilisation des applications et l’historique des achats hors ligne, créant ainsi desprofils de clients à 360°. Cela permet des suggestions de produits personnaliséesdès la première session, ce qui améliore l’engagement et réduit les frictions. La modélisation prédictive anticipe davantage les besoins des clients, ce qui permet une approche proactive de la découverte plutôt qu’une recherche réactive.

9 AWS complète ce dispositif avec des outils tels que<a>Amazon Personalize</a>permettant des recommandations en temps réel et des aperçus prédictifs sur l’ensemble des catalogues de produits.

10 <h2>Des recommandations statiques aux expériences immersives</h2>

11 La découverte produit va au-delà des pages catégories statiqies. Les retailers ont désormais besoin d’expériences dynamiques, personnalisées et engageantes.

12 Insider One a mis au point des solutions telles que:

13 <ul><li><a>InStory</a>- qui propose des formats d’histoires inspirés des médias sociaux pour la découverte de produits.</li>

14 <li><a>Smart Recommender</a>- fournit des recommandations prédictives adaptées au comportement de chaque utilisateur.</li>

15 <li><a>Eureka</a>- interpréter les requêtes de recherche en langage naturel pour une découverte plus intuitive.</li>

16 </ul>Ces outils permettent aux retailers de présenter l’intégralité de leur catalogue de produits, y compris des articles qui resteraient normalement à découvrir, tout en créant des expériences utilisateur plus riches et plus interactives.

17 <h2>Agents IA Agentic : Des conseils proactifs pour les consommateurs</h2>

18 La prochaine frontière est latechnologie de l’IA Agentique, qui agit comme unpersonal shopperen ligne. Contrairement aux chatbots traditionnels, les agents IA :

19 <ul><li>Comprennent les requêtes en langage naturel.</li>

20 <li>Anticipent l’intention et mettent en avant les produits pertinents de manière proactive.</li>

21 <li>Adaptent les recommandations aux segments clients, aux signaux comportementaux ou niveau de fidélisation</li>

22 </ul><a>Agent Oned’Insider One</a>reproduit l’expérience d’un conseiller en magasin, offrant des conseils personnalisés et, si vous le souhaitez, vous aidant tout au long duparcours d’achat, y compris les suggestions de produits et l’aide au passage en caisse.

23 <h2>Défis et considérations pour les responsables marketing en 2026</h2>

24 Malgré ce potentiel, l’adoption s’accompagne de défis :

25 <ul><li>Les utilisateurs doiventfaire confiance aux recommandations de l’IA, ce qui nécessite un équilibre prudent entre l’automatisation et le contrôle par l’utilisateur.</li>

26 <li>Les données doivent êtreexactes, complètes et unifiéespour que les agents puissent travailler efficacement.</li>

27 <li>Les équipes ont besoin deformation et de gestion du changementpour intégrer l’IA dans les flux de travail.</li>

28 </ul>La session a mis en évidence le fait qu’une découverte efficace pilotée par l’IA repose sur uneautomatisation guidée par une conception centrée sur l’humain, itérée en permanence sur la base du comportement du client.

29 <h2>Conclusion : Une nouvelle ère pour la découverte produit</h2>

30 Le principal enseignement de NRF Europe est clair :la découverte traditionnelle des produits est morte. Les retailers doivent adopter l’IA, les données unifiées et les agents proactifs pour répondre à l’évolution des attentes des consommateurs.

31 Une question centrale demeure :quelle part de contrôle l’IA doit-elle avoir dans l’orientation des achats, et où la curation humaine doit-elle intervenir ?La session a fourni des indications, mais la véritable transformation se produira par le biais de l’expérimentation et de la mise en œuvre en direct.

32 Les retailers intégrant desinsights pilotés par les données, des recommandations intelligentes et des agents IAseront positionnés pournon seulement répondre aux attentes des consommateurs, mais aussi les dépasser, en créant des expériences d’achat engageantes, proactives et personnalisées.