Cet article aborde les sujets suivants :

• Comment l’IA révolutionne l’expérience d’achat en ligne
• Comment Adobe Brand Concierge optimise la découverte personnalisée
• Transformer les atouts de l’IA agentique en expériences conversationnelles intelligentes
• Simplifier le parcours conversationnel menant à l’achat
• Combler l’écart entre intention et achat

Chiffres clés

• L’IA accompagne 86 % des clients tout au long de leur parcours d’achat.
• Alors que 36 % d’entre eux exploitent les chatbots d’IA générative, la majorité s’appuie sur des outils de marque intégrés tels que les sections « recommandé pour vous » (52 %) et la recherche par image (52 %).
• Près d’un acheteur sur sept a économisé 500 € ou plus l’année dernière grâce aux outils IA.
• Près d’un acheteur sur cinq a renoncé à faire une demande d’achat via l’IA parce qu’il ne sait pas comment formuler ce qu’il veut.
• Les consommateurs effectuent en moyenne trois tentatives de requêtes pour obtenir les recommandations produits qu’ils souhaitent avant de renoncer à utiliser le système de recommandations IA.
• La génération Z rédige des requêtes 25 % plus détaillées que les baby-boomers lorsqu’elle demande des recommandations d’achat à l’IA.

Comment l’IA révolutionne l’expérience d’achat en ligne.

Les achats en ligne ont toujours reposé sur la capacité à savoir quoi rechercher et comment le formuler. Aujourd’hui, 86 % des acheteurs utilisent l’IA tout au long de leur parcours d’achat, mais beaucoup ne parviennent toujours pas à obtenir les résultats dont ils ont besoin. Le problème n’est pas un manque de confiance. C’est la traduction du besoin qui est en cause : les acheteurs savent ce qu’ils veulent, mais ont du mal à l’exprimer pour obtenir des résultats pertinents. C’est précisément dans cet écart entre l’intention et le résultat que le commerce conversationnel trouve sa raison d’être. Les marques ont tout à gagner en allant au-delà des fonctionnalités IA passives pour proposer des expériences qui interprètent ce que les acheteurs veulent dire, et pas seulement ce qu’ils tapent.

Selon une récente étude d’Adobe for Business, 26 % des acheteurs reconnaissent les avantages d’être fidèles à une marque grâce à la personnalisation optimisée par l’IA, et 75 % affirment que le contenu généré par l’IA ne les dissuaderait pas d’effectuer un achat.

Mais l’adoption de ces outils s’essouffle au moment crucial où les acheteurs tentent de traduire leur intention en requête. Afin de comprendre dans quels domaines les outils IA relatifs à l’achat peuvent encore s’améliorer, Adobe a interrogé plus de 1 000 acheteurs américains. Les résultats indiquent un écart révélateur : près d’un acheteur sur cinq abandonne les outils IA non pas par méfiance, mais parce qu’il ne sait pas comment formuler ses besoins.

Pour combler cet écart, les marques ont besoin de systèmes capables d’exploiter les profils client en temps réel, les signaux comportementaux et les contenus afin de prendre des décisions éclairées sur ce que les clients recherchent. Les agents d'Adobe Experience Platform répondent à cette problématique en offrant des expériences personnalisées axées sur l’intention, optimisées par des agents IA spécialisés coordonnés via Adobe Experience Platform Agent Orchestrator. Lorsque les clients peinent à exprimer clairement leurs besoins, Brand Concierge se charge de la traduction en s’appuyant sur des profils client en temps réel, des signaux comportementaux et du contenu de marque afin de déterminer ce que les clients sont le plus susceptibles de rechercher, en transformant des requêtes vagues en expériences pertinentes et cohérentes.

Comment Adobe Brand Concierge optimise la découverte personnalisée.

Les outils de commerce conversationnel optimisés par l’IA transforment la façon dont les acheteurs découvrent, évaluent et choisissent leurs produits. Des fonctionnalités comme les sections « Recommandé pour vous » existent depuis des années, mais l’IA générative et l’IA agentique rendent désormais ces expériences nettement plus dynamiques, en s’adaptant en temps réel à l’intention, au contexte et aux comportements plutôt que de s’appuyer sur des règles statiques ou un filtrage collaboratif basique.

Les acheteurs interagissent avec l’IA à travers deux catégories principales : les fonctionnalités natives intégrées directement dans l’expérience d’achat proposée par la marque (sections « Recommandé pour vous », recherche par image, résumés d’avis générés automatiquement) et les chatbots externes d’IA générative, tels que les outils LLM autonomes. L’étude révèle les principales façons dont les acheteurs exploitent ces outils.

Les consommateurs vont rapidement au-delà d’une simple recherche pour trouver ce dont ils ont besoin. 86 % des acheteurs sont prêts à recourir aux outils IA pour les accompagner tout au long de leur parcours d’achat. Ces outils font désormais partie intégrante de la façon dont les gens achètent. En effet, deux acheteurs sur cinq utilisent l’IA pour améliorer leur expérience d’achat chaque semaine.

Les acheteurs interagissent avec l’IA de différentes manières pour trouver des produits et obtenir de l’aide, qu’il s’agisse de fonctionnalités passives intégrées ou d’outils génératifs actifs :

• Sections « Recommandé pour vous » : 52 %
• Recherche par image : 52 %
• Fenêtres de chat du service client : 36 %
• Chatbots d’IA générative : 36 %
• Prédictions concernant la taille et la coupe en fonction des achats précédents : 33 %

Parmi ces solutions, les chatbots d’IA générative représentent la forme d’assistance la plus dynamique et la plus conversationnelle. C’est aussi la catégorie où les capacités agentiques comme l’interprétation des intentions et la génération de réponses dynamiques sont les plus courantes. Ces résultats suggèrent que les acheteurs préfèrent de plus en plus la découverte guidée aux sollicitations actives. Les consommateurs souhaitent de plus en plus obtenir des résultats de manière intuitive, sans avoir à apprendre à utiliser l’interface ou devoir naviguer dedans.

Les outils IA ne se contentent pas de personnaliser les expériences, ils apportent une valeur ajoutée concrète. Près d’un client sur sept déclare avoir économisé 500 € ou plus grâce à l’IA au cours de son parcours d’achat, ce qui témoigne d’une plus grande confiance dans le fait d’avoir trouvé le bon produit au bon prix.

Principales catégories d’achat issues des recommandations assistées par l’IA

Les achats assistés par IA sont plus fréquents dans certaines catégories de produits que dans d’autres. Les acheteurs sont plus enclins à utiliser un assistant IA pour leurs achats pour des articles dont les caractéristiques techniques ou les tendances stylistiques sont clairement définies, notamment :

• Électronique : 40 %
• Vêtements et accessoires : 39 %
• Beauté et hygiène personnelle : 32 %
• Santé et bien-être : 31 %
• Courses et livraison de produits alimentaires : 26 %
• Jouets et jeux : 24 %
• Livres et médias : 22 %
• Articles pour la maison et mobilier : 20 %

Certains groupes tirent encore davantage profit de ces recommandations personnalisées de produits. Les parents d’enfants de moins de 18 ans ont plus recours à l’IA pour l’achat de jouets et de jeux que l’ensemble de la population : 37 % d’entre eux utilisent des outils IA pour cette catégorie contre 24 % de l’ensemble des acheteurs.

La valeur de ces expériences dépend de la qualité des données, du contenu et du contexte produit qui les sous-tendent. Un outil de prédiction de la taille n’est utile que s’il peut s’appuyer sur des données pertinentes liées aux achats et aux préférences. L’expérience « Recommandé pour vous » est plus efficace lorsqu’elle ne se limite pas à une seule session. Adobe Real-Time CDP contribue à unifier les données client en profils en temps réel, tandis qu’Adobe Brand Concierge exploite ce contexte (en plus du contenu approuvé, de la connaissance produit et des signaux conversationnels) pour fournir des conseils plus pertinents.

Ensemble, dans le cadre d’une expérience Adobe plus large, Real-Time CDP et Brand Concierge aident les marques à connecter des signaux fragmentés pour en faire des conversations personnalisées. Plutôt que de se fier uniquement à des clics isolés, les marques peuvent guider les acheteurs en s’appuyant sur des données de profil plus riches, un contexte comportemental et des informations produit, ce qui permet de proposer des recommandations plus pertinentes, une assistance plus intelligente et des transferts plus fluides vers le service client humain si cela est nécessaire.

Transformer les atouts de l’IA agentique en expériences conversationnelles intelligentes

Les acheteurs soulignent clairement les atouts de l’IA tout au long de leur parcours d’achat, mais les données révèlent des aspects plus précis qu'une simple satisfaction générale. Les gains les plus significatifs se concentrent sur les moments qui se prêtent naturellement à la conversation : comparer les options, évaluer les compromis et prendre des décisions en toute confiance. Ce ne sont pas des tâches que les fonctionnalités passives et intégrées peuvent gérer efficacement. Elles nécessitent un dialogue, et c’est précisément pour cette raison que les expériences d’IA conversationnelle surpassent les recommandations statiques aux moments les plus cruciaux. Comprendre où les acheteurs ressentent particulièrement ce manque permet de déterminer sur quels domaines les marques devraient se concentrer.

Les acheteurs ont identifié les principaux bénéfices de l’IA dans le domaine des achats en ligne :

• Capacité de comparer rapidement les produits : 54 %
• Gain de temps : 53 %
• Accès à davantage d’informations produit : 41 %
• Découverte de produits facilitée : 39 %
• Économies : 35 %

Ces résultats révèlent un enjeu qui va bien au-delà de la simple commodité. Les agents IA permettent aux consommateurs de gérer des parcours d’achat complexes en organisant les données et en mettant en évidence les meilleurs choix. Lorsqu’une marque déploie un chatbot d’IA au sein de son entreprise ou Adobe Brand Concierge, elle aide les acheteurs à trouver exactement ce dont ils ont besoin sans avoir à scroller indéfiniment. Cette évolution vers le commerce conversationnel garantit que chaque expérience client soit rapide, utile et adaptée aux besoins spécifiques de chaque acheteur.

Adobe développe l’infrastructure nécessaire pour que de telles expériences connectées soient possibles à grande échelle. Au cœur du système se trouve Adobe Experience Platform Agent Orchestrator, la couche d’intelligence qui interprète l’intention client et coordonne une suite d’agents IA spécialisés, chacun conçu pour gérer une partie distincte du parcours client.

Optimisé par Agent Orchestrator, Adobe Brand Concierge mobilise des agents IA spécialisés pour gérer différentes étapes du parcours client, qu’il s’agisse de proposer des recommandations produit pertinentes dans un langage simple ou d’assurer une transition fluide vers une assistance humaine lorsque cela s’avère nécessaire. Le résultat : une expérience client unique qui évolue en toute fluidité, de la découverte à la décision, sans donner l’impression d’être fragmentée.

Les différents moments où les consommateurs souhaitent bénéficier de l’aide d’assistants IA agentiques tout au long de leur parcours d’achat :

L’IA apporte le plus de valeur ajoutée quand les acheteurs doivent comparer, évaluer ou prendre des décisions :

• Recherche et comparaison : 62 %
• Bonnes affaires et surveillance des prix : 56 %
• Inspiration et découverte : 33 %
• Compatibilité et validation : 24 %
• Gestion des commandes et retours : 22 %
• Service client : 22 %

Ces préférences révèlent une tendance constante : les acheteurs souhaitent que l’IA se charge des tâches cognitives les plus exigeantes aux moments les plus importants, c’est-à-dire la recherche, la comparaison et l’évaluation des offres. Ils sont prêts à partager des informations personnelles pour que cette aide soit plus pertinente. Les fonctionnalités de mémorisation les plus demandées (taille, budget, historique d’achat et préférences de style) correspondent directement aux points où les frictions sont les plus fortes dans le parcours d’achat.

Ce que les clients souhaitent que les assistants IA retiennent pour améliorer leur expérience d’achat :

Les acheteurs ne se contentent pas d’être ouverts à l’assistance IA : ils ont une vision précise de son rôle. La demande est la plus forte lors des étapes les plus exigeantes du parcours d’achat, et ils sont prêts à partager des informations personnelles pour que l’aide qui leur est apportée soit pertinente.

• Taille : 55 %
• Fourchette de prix : 54 %
• Historique d’achat : 53 %
• Préférences de style / goûts : 52 %
• Fidélité : 42 %
• Contexte de vie : 21 %

Malgré un taux d’adoption élevé, le manque de confiance et le manque de transparence restent des obstacles. Pour renforcer la relation avec les clients, il faut comprendre leurs besoins et répondre à leurs préoccupations. Surmonter ces obstacles est le meilleur moyen d’améliorer l’expérience client.

Voici les principales préoccupations des acheteurs concernant les assistants IA :

• Confidentialité : 29 %
• Biais dans les recommandations : 24 %
• Manque de confiance : 23 %

Le principal point de friction est étonnamment simple : ne pas savoir comment formuler sa demande. Près d’un acheteur sur cinq renonce à sa demande faute de savoir la formuler correctement. Adobe Brand Concierge résout ce problème en se concentrant sur l’intention plutôt que sur une formulation parfaite, ce qui facilite l’obtention de recommandations pertinentes sans subir les tâtonnements inhérents à la recherche classique.

Ce qui inciterait les acheteurs à interagir davantage avec les outils IA :

• Recommandations plus précises : 39 %
• Données plus fiables : 33 %
• Contrôles de confidentialité renforcés : 31 %
• Capacité de se souvenir des préférences passées : 27 %
• Personnalisation optimisée : 26 %
• Plus grande transparence sur le fonctionnement de l’IA : 25 %
• Gamme plus large de produits et de services : 23 %
• Interaction plus naturelle : 18 %

Les clients souhaitent que leurs expériences d’achat en ligne soient personnalisées et efficaces, avec la garantie d’une infrastructure de données sécurisée et d’une gouvernance de niveau entreprise permettant de répondre aux préoccupations en matière de confidentialité et de confiance.

Comment l’IA conversationnelle comble l’écart entre l’intention et l’achat.

Les études révèlent une réalité constante : les acheteurs souhaitent interagir avec l’IA, mais l’expérience se complique dès qu’ils doivent exprimer précisément leurs besoins. La plupart effectuent en moyenne trois demandes avant de renoncer. Près d’un acheteur de la génération Z sur quatre abandonne complètement sa demande, bien qu’il rédige des requêtes plus détaillées que n’importe quelle autre génération. Il ne s’agit pas là d’un problème lié aux fonctionnalités, mais d’un problème de conception de l’interface conversationnelle. Les marques les mieux placées pour dominer la prochaine phase du commerce digital sont celles qui cessent d’attendre que les acheteurs trouvent les bons mots et commencent à créer des expériences qui répondent à leurs attentes là où leur intention se manifeste.

Si de nombreux acheteurs ont du mal à formuler la requête parfaite, ces frustrations peuvent en réalité être encore plus profondes. Les acheteurs essaient en moyenne trois formulations différentes avant de renoncer.

Ce défi est particulièrement vrai chez la génération Z. Près d’un acheteur sur quatre abandonne sa demande en cours de recherche, alors même qu’il fournit plus de détails que n’importe quel autre groupe démographique.

Les habitudes de formulation varient également en fonction du type d’achat envisagé. Lorsqu’ils recherchent un ordinateur portable, les acheteurs sont 80 % plus susceptibles de mentionner un budget que lorsqu’ils achètent un cadeau. Pourtant, les noms de marques l’emportent systématiquement sur le prix. Les acheteurs sont trois fois plus enclins à citer une marque spécifique qu’à fixer une limite de prix. Les caractéristiques techniques, quant à elles, ne pèsent guère dans la balance : moins d’un acheteur sur cinq les mentionne, la mémoire vive et la capacité de stockage étant les plus courantes avec respectivement 11 % et 10 %.

Le modèle reste cohérent : en phase de recherche, les acheteurs privilégient l’objectif plutôt que les caractéristiques. Ils manifestent un vif intérêt pour l’IA ; cependant, ils peuvent manquer des connaissances techniques spécifiques ou de la persévérance nécessaires pour obtenir les meilleurs résultats. Adobe Brand Concierge comble cette lacune dans le commerce conversationnel en exploitant les données des marques pour interpréter l’intention des acheteurs et leur proposer des recommandations précises, sans qu’ils aient à utiliser un langage technique. L’assistance de l’IA agentique transforme l’expérience des acheteurs qui passent d’une interface passive à un guide actif tout au long du parcours client.

L’écart de formulation n’est pas seulement un défi, c’est aussi une opportunité à saisir. Voici quelques solutions stratégiques :

• Réduisez les obstacles d’accès grâce à une approche guidée. Évitez la frustration des clients et l’abandon des achats grâce à la découverte guidée et à la logique de repli d’Adobe Brand Concierge qui suggère des questions de clarification pour permettre au parcours client de se poursuivre.
• Apportez un raisonnement contextuel pour remédier à l’approche « la marque prime sur le budget ». Appliquez automatiquement les fourchettes budgétaires et l’historique des achats au parcours client grâce au raisonnement agentique d’Adobe Brand Concierge et aux insights de Real-Time CDP afin de garantir la pertinence des recommandations.
• Optimisez en cas d’absence de critères spécifiques. Assurez-vous que vos produits ressortent clairement dans les expériences pilotées par l’IA en structurant votre contenu pour faciliter la découverte et en mettant en avant les avantages lorsque vous résumez les caractéristiques complexes.

Combler l’écart entre intention et achat

L’opportunité ne consiste pas seulement à intégrer l’IA ; il s’agit également d’éliminer les points de friction. Les marques capables de transformer l’intention en action domineront la prochaine phase du commerce digital. En interprétant l’intention et en guidant la découverte, l’IA agentique permet de relancer des parcours d’achat bloqués et de transformer les hésitations en achats en toute confiance.

La valeur ajoutée de ces expériences dépend de la qualité des données, du contenu et du contexte produit qui les sous-tendent. Un outil de prédiction de la taille n’est utile que s’il peut s’appuyer sur des données pertinentes liées aux achats et aux préférences. L’expérience « Recommandé pour vous » est plus efficace lorsqu’elle ne se limite pas à une seule session. Adobe Real-Time CDP contribue à unifier les données client en profils en temps réel, tandis qu’Adobe Brand Concierge exploite ce contexte (en plus du contenu approuvé, de la connaissance produit et des signaux conversationnels) pour fournir des conseils plus pertinents.

Ensemble, dans le cadre d’une expérience Adobe plus large, Real-Time CDP et Brand Concierge aident les marques à connecter des signaux fragmentés pour en faire des conversations personnalisées. Plutôt que de se fier uniquement aux clics isolés, les marques peuvent guider les acheteurs en s’appuyant sur des données de profil plus riches, un contexte comportemental et des informations produit, ce qui permet de proposer des recommandations plus pertinentes, une assistance plus intelligente et des transferts plus fluides vers le service client si cela est nécessaire.

Découvrez comment Adobe Experience Platform et Adobe Brand Concierge permettent aux marques de transformer l’intention en action. Regardez la vidéo de présentation.

Méthodologie

Cet article s’appuie sur une recherche propriétaire menée par Adobe. Cette étude a été menée auprès de 1 000 consommateurs à travers les États-Unis, avec un niveau de confiance de 95 % et une marge d’erreur de ±3 %. Les personnes interrogées ont été questionnées sur leurs habitudes d’achat liées à l’utilisation de l’IA. Comme pour toutes les données issues d’une auto-évaluation, les résultats peuvent refléter des perceptions et des expériences personnelles susceptibles de différer des comportements réels.

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