Assistants Shopping d’IA : votre parcours client est-il prêt ?

Vous avez un proche à qui vous ne savez jamais quoi offrir ? Son anniversaire approche et l’anxiété est bien réelle : vous avez un budget approximatif et aucune idée de ce qu’il ou elle aimerait. Vous perdez donc une soirée entière à faire des recherches, à cliquer sur les pages de produits et à lire des avis, en espérant trouver le cadeau parfait.

Avec un assistant Shopping d’IA, vous pouvez aborder la chose différemment : décrivez la personne, le budget et la problématique, puis demandez des idées. Et, enfin, respirez.

L’IA joue désormais un rôle clé dans le parcours client. Dans le cadre de son Indice de fidélité client 2026, SAP a interrogé 10 002 consommateurs aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et à Hong Kong. Parmi eux, 38 % utilisent l’IA pour prendre des décisions d’achat et 33 % ont acheté des produits recommandés par l’IA.

Les spécialistes marketing ont donc deux priorités : aider les acheteurs via l’assistant d’IA de leur site ou application et fournir des informations utiles sur les produits aux assistants d’IA que les clients utilisent ailleurs.

Dans les deux cas, des informations précises sont indispensables. Un assistant ne doit pas seulement savoir si un produit est approprié. Il a besoin de connaître son prix, sa disponibilité et ses détails de livraison. S’il agit pour le compte d’un client, il doit également pouvoir vérifier l’action, la modifier si possible et obtenir de l’aide.

Un assistant Shopping d’IA est un logiciel qui utilise l’IA pour comprendre ce que veut un acheteur, selon ses propres mots et l’aider à trouver, comparer et acheter des produits. Certains répondent aux questions et font des recommandations. D’autres peuvent agir pour le compte de l’acheteur, par exemple ajouter des articles à un panier ou passer une commande, en fonction de leurs capacités et de leurs droits d’accès.

Pour les marques, il est utile de faire la distinction entre deux types d’assistants :

• L’assistant exclusif à la marque. Il est hébergé sur son site Web, dans son application ou dans un canal de messagerie. Ce qu’il sait dépend du catalogue, des fiches clients et des systèmes métier auxquels il est connecté. Nous avons exploré l’aide à l’achat parmi les cas d’utilisation de l’IA dans le e-commerce.
• L’assistant utilisé par le client. Les assistants généralistes comme ChatGPT, Gemini et Perplexity peuvent aider les acheteurs à se renseigner sur les marques. Leurs produits peuvent ainsi être comparés aux produits concurrents en dehors de leur propre site Web.

Cette distinction modifie ce sur quoi vous, en tant qu’équipe chargée de la marque, pouvez exercer une influence. Avec votre propre assistant, vous pouvez décider des informations auxquelles il peut accéder et des actions qu’il peut effectuer. Dans le cas d’un assistant d’IA externe, ce sont les informations produits que vous publiez ou mettez à disposition qui comptent le plus. Veillez à ce qu’elles soient exactes, à jour et faciles à référencer.

Imaginez la demande suivante : « chaussures de trail pour pieds larges, moins de 150 €, livrées avant vendredi ».

Une réponse utile doit tenir compte de ces trois critères. Une paire de chaussures qui taille bien et coûte 120 € ne répondra pas à la demande si elle n’est livrée que la semaine prochaine. Lorsque vous concevez ou évaluez un assistant, recherchez un processus capable d’exécuter les actions suivantes :

• Interpréter la demande. L’assistant doit pouvoir identifier la taille, le budget et le délai, et poser une question complémentaire en cas de doute.
• Vérifier les informations sur le produit et les détails opérationnels. L’assistant doit utiliser les caractéristiques, les prix, les informations sur les stocks, les options de livraison, les avis et les politiques pour évaluer les options.
• Utiliser le contexte client pertinent. L’assistant doit tenir compte des achats antérieurs et des préférences, si le client a accepté de partager ces informations.
• Expliquer sa présélection. L’assistant doit pouvoir expliquer pourquoi chaque suggestion est pertinente et répondre à des questions complémentaires comme « laquelle est la plus légère ? ».
• Confirmer une action. Si l’assistant est capable d’ajouter des articles au panier ou de passer une commande, précisez-lui clairement ce que le client autorise.

Le délai du client (vendredi) montre pourquoi une bonne conversation ne suffit parfois pas. Pour formuler la meilleure recommandation possible, l’assistant doit disposer d’informations à jour sur les stocks et les délais de livraison afin de déterminer si les chaussures pourront arriver à temps.

En soi, les étapes n’ont pas changé. Le client continue de déterminer ce dont il a besoin, compare les options, procède à l’achat, puis gère son achat : livraison, questions et parfois retour. Notre feuille de route du parcours client numérique couvre ces étapes en détail.

Ce qui change, c’est vers qui ou vers quoi le client se tourne tout au long de ce parcours. Alors qu’autrefois il s’en remettait à une barre de recherche, aux conseils d’un proche et à une dizaine d’onglets ouverts, il peut désormais compter aussi sur un assistant d’IA, qui l’accompagne différemment à chaque étape de son parcours. L’étude de SAP montre dans quels domaines les consommateurs font déjà appel à l’IA et ce qu’ils attendent de celle-ci.

1. Découverte : « Je ne sais pas du tout quoi acheter »

Parfois, on n’a tout simplement aucune idée de quoi offrir à quelqu’un. Selon notre indice de fidélité client 2026, c’est la raison pour laquelle les participants ont le plus souvent utilisé un assistant d’IA. Leurs principales raisons étaient les suivantes :

• Ne savent pas quoi acheter (23 %)
• Trop de choix (22 %)
• Manque de temps (20 %)
• Trouver le cadeau idéal (17 %)
• Marque ou plateforme inconnue (16 %)

Relisez cette liste et vous verrez qu’il s’agit surtout d’une série de petites frustrations : trop de choix, pas assez de temps, trouver le cadeau parfait.

Une barre de recherche n’est pas d’une grande aide dans ces moments-là, car elle part du principe que vous savez déjà ce que vous cherchez. Un assistant permet à l’acheteur de commencer un peu plus tôt dans le parcours, en partant de la problématique plutôt que du produit : « Mon père va fêter ses 70 ans, il adore le jardinage et il a déjà tout ce qu’il faut ».

La description d’un produit devrait donc préciser à quoi il sert et à qui il s’adresse, en plus de son nom et de ses caractéristiques techniques. Si un acheteur demande « quelque chose pour un débutant qui manque de place », les informations concernant le niveau d’expérience et l’espace nécessaire permettent à l’assistant de déterminer si votre produit lui convient.

2. Considération : un deuxième avis auquel les consommateurs font confiance

Une fois la sélection finale établie, le plus difficile reste à faire : quel produit choisir ? Jusqu’ici, il suffisait de demander conseil à un proche, de lire des avis ou de passer d’un onglet à l’autre… jusqu’à finir par choisir un produit au hasard, faute de mieux.

Désormais, de nombreux consommateurs se tournent vers l’IA. Lorsque les participants ont cité les avantages qu’ils tirent des assistants d’IA, les conseils rapides (25 %) et l’aide pour trouver les bons produits (24 %) sont arrivés en tête.

Certains accordent une grande confiance à ce conseil. Parmi les participants, 35 % préfèrent, fait surprenant, les recommandations de l’IA à celles de leurs proches et 31 % sollicitent régulièrement l’IA pour faire leurs choix.

Le rapport de SAP explique comment une comparaison simplifiée peut avoir un impact sur la fidélité : « Étant donné que l’IA facilite les comparaisons, les recommandations et la découverte de produits, les clients n’ont plus besoin de rester fidèles juste pour accéder à la meilleure offre. »

Cela donne aux marques une raison concrète de faciliter les comparaisons. Elles doivent donc veiller à publier des caractéristiques claires, les prix actuels, les délais de livraison et les conditions de retour. S’il manque des informations, le doute s’installe sur la capacité du produit à répondre aux besoins du consommateur et l’IA ne manquera pas de le relever.

Votre propre assistant de marque joue aussi un rôle crucial. Parmi les participants, 30 % se disent plus susceptibles d’acheter auprès de marques qui utilisent des assistants d’IA.

3. Achat : déléguer le passage en caisse, sans perdre le contrôle

Selon l’indice de fidélité client 2026, 33 % des participants déclarent faire confiance à l’IA pour effectuer leurs achats. Voilà une décision audacieuse. Confier à un logiciel le soin de dépenser votre argent, de faire livrer un produit chez vous et de choisir quelque chose avec lequel vous devrez vivre demande un certain niveau de confiance. Pour tout assistant capable de passer commande, l’enjeu est donc de savoir jusqu’où le consommateur est prêt à déléguer, et avec quelle facilité il peut reprendre la main.

L’étude a également cherché à savoir quel degré de contrôle les consommateurs souhaitent garder sur l’IA en général et non pas spécifiquement sur leurs achats :

• Contrôle humain total : 20 %
• Contrôle partagé : 60 %
• Pilotage par l’IA avec supervision : 16 %
• Assistant entièrement autonome : 4 %

Par ailleurs, 56 % souhaitent pouvoir annuler les décisions prises par l’IA et 48 % souhaitent qu’une intervention humaine soit possible.

Faire confiance à l’IA pour finaliser un achat ne signifie pas pour autant que l’on souhaite la laisser agir sans vérifier ses décisions. Les résultats sur le besoin de contrôle suggèrent que les marques devraient permettre aux consommateurs de :

• Vérifier les articles, le prix total et les détails de livraison avant de passer une commande
• Modifier l’achat suggéré et comprendre leurs options d’annulation ou de retour
• Contacter une personne en cas de problème

Il s’agit là de recommandations en matière de conception, fondées sur les attitudes générales des consommateurs à l’égard de l’IA, et non de conclusions spécifiques à leurs préférences de paiement.

Le rapport de SAP le résume ainsi : « La fidélité repose sur un juste partage du contrôle ».

Nous approfondissons ces attentes dans notre guide sur la personnalisation de l’IA et la confiance des clients.

4. Après l’achat : un assistant qui se souvient de vous

Selon l’indice de fidélité client 2026, 42 % des clients préfèrent un assistant d’IA qui se souvient de leurs interactions précédentes. Lorsqu’on leur a demandé ce que les assistants d’IA devraient retenir, voici ce que les participants ont répondu :

• Achats passés et historique des commandes (32 %)
• Produits fréquemment achetés (29 %)
• Points de fidélité et récompenses (29 %)
• Préférences de livraison (27 %)
• Historique du service client (27 %)

Ces préférences mettent en lumière des usages concrets après l’achat : aider un client à retrouver une commande passée, à commander à nouveau un produit qu’il achète régulièrement ou à reprendre un échange avec le service client sans avoir à réexpliquer son problème.

Chacun de ces usages nécessite bien plus qu’une mémoire de grande capacité. L’assistant d’IA doit aussi pouvoir accéder aux données les plus récentes. Se souvenir qu’un client a passé commande ne suffit pas pour répondre à la question « Où en est ma livraison ? » sans disposer d’informations à jour sur son expédition.

De même, savoir qu’un client est membre d’un programme de fidélité ne suffit pas pour déterminer quelles récompenses il peut utiliser. L’assistant doit aussi avoir accès à son solde de points et aux conditions d’éligibilité à jour.

Les clients s’attendent également à ce que ces éléments de l’expérience fonctionnent. En contrepartie de leur fidélité, 30 % s’attendent à des livraisons prioritaires et des retours gratuits et 20 % souhaitent recevoir des informations en temps réel sur leurs commandes et leur traitement.

Les informations produits doivent désormais aider les acheteurs et l’outil d’IA qu’ils consultent. Selon l’indice de fidélité client 2026, 15 % des participants se montrent plus fidèles à certaines marques parce que celles-ci leur ont été recommandées par des assistants conversationnels d’IA, tels que ChatGPT ou Gemini.

Ce n’est pas parce qu’un client utilise l’IA qu’il se sent forcément moins fidèle. Parmi tous les participants, 69 % se considèrent fidèles aux marques. Parmi les acheteurs IA, c’est-à-dire ceux qui utilisent l’IA pour les aider à prendre des décisions d’achat et à se renseigner, ce chiffre atteint 78 %. Cette comparaison ne démontre pas que l’IA est à l’origine de la fidélité, mais elle montre que l’utilisation de l’IA et la fidélité à la marque déclarée peuvent coexister.

Vous devez donc composer avec deux types d’assistants : celui de votre marque et les assistants d’IA généralistes auxquels vos clients peuvent faire appel. L’étude ne permet pas de déterminer lesquels sont les plus utilisés par les consommateurs. Les changements dans la façon dont les marques sont découvertes figurent également parmi les tendances marketing de l’IA que les spécialistes marketing doivent prendre en compte.

Commencez par les informations que vous publiez, les données que vous connectez à votre propre assistant d’IA et l’expérience que les clients vivent lorsqu’ils concrétisent une recommandation.

Données produits et opérationnelles

Vérifiez les informations dont un assistant a besoin pour évaluer vos produits :

• Caractéristiques du produit : taille et coupe, matériaux, compatibilité, consignes d’entretien et destinataire du produit
• Prix : prix et promotions en vigueur, valables pour le canal sur lequel le client effectuera son achat
• Disponibilité : stock actuel, par canal et par région, le cas échéant
• Livraison : options, coûts et délais réalistes
• Retours et garantie : conditions claires et cohérentes

Imaginez un client qui demande si une veste le gardera bien au sec lors d’un trajet pluvieux pour se rendre au travail. Si les informations produits indiquent son indice d’imperméabilité et précisent qu’elle est conçue pour les trajets quotidiens, l’IA dispose alors de toutes les données nécessaires. Le client peut ainsi se concentrer sur les questions qui lui permettront de choisir la veste qui lui convient : « Est-ce qu’elle me plaît ? Est-ce qu’elle va avec ce que je porte ? Est-ce un bon rapport qualité-prix ? »

Le Rapport 2026 sur l’indice de l’engagement mondial de SAP conseille aux entreprises ce qui suit : « Créez une vue complète sur vos données produits pour offrir des expériences omnicanal cohérentes. Utilisez des agents d’IA pour le commerce afin d’organiser et d’améliorer les catalogues de produits, de sorte que les clients puissent facilement découvrir, rechercher et acheter, et que les équipes commerciales soient libérées des tâches de routine ».

Toutefois, l’accès à ces données reste un défi pour de nombreuses entreprises. Sur les 4 800 décideurs seniors interrogés, 54 % n’ont pas accès aux données en temps réel et ne peuvent donc pas les utiliser. Lorsqu’on leur demande ce qui freine leurs efforts en matière d’IA, 32 % citent la qualité et la disponibilité des données, ainsi que l’intégration avec les systèmes existants.

Pour ce fameux client à la recherche de chaussures de trail, ces lacunes ont une conséquence directe : un assistant peut ne pas disposer des informations nécessaires pour évaluer l’échéance urgente du vendredi qu’il a indiquée. Le regroupement des données relatives aux produits, aux commandes et aux stocks permet de combler le manque d’informations qu’une interface conversationnelle ne peut à elle seule résoudre.

Données clients

Les fiches clients fournissent le contexte souhaité par les participants en termes de mémoire : commandes passées, achats fréquents, points de fidélité, préférences de livraison et historique du service client.

Cette utilisation des données doit inspirer confiance. Les participants ont cité les garanties en matière de confidentialité et de sécurité des données (35 %) parmi les éléments qui renforcent la confiance dans l’IA et 23 % se montrent plus fidèles aux marques auxquelles elles confient leurs données.

Demandez clairement le consentement et expliquez en quoi le fait de mémoriser ces informations sera utile pour le client. Une phrase telle que « Utiliser mon historique de commande pour m’aider à commander à nouveau » offre au client un avantage concret qu’il peut évaluer. Associez votre approche en matière de données clients et de personnalisation basée sur l’IA à ces objectifs utiles et compréhensibles.

Voici les raisons citées par les participants à l’indice de fidélité client 2026 pour lesquelles ils cesseraient d’être fidèles à une marque :

• Qualité des produits en baisse (45 %)
• Hausse des prix (40 %)
• Mauvais service client (36 %)
• Utilisation irresponsable des données (30 %)
• Publicité trompeuse (29 %)
• Accès limité à une assistance humaine (23 %)

Ces attentes s’appliquent lorsque l’IA aide également à l’achat. Une recommandation peut amener un client jusqu’à votre marque, mais votre entreprise reste responsable du produit et du service qui s’ensuit.

Assurez-vous que les promesses faites au moment de l’achat correspondent bien à l’expérience vécue par le client par la suite :

• L’article affiché comme disponible est en stock.
• La date de livraison indiquée est respectée.
• Le prix au moment du paiement correspond au prix présenté à l’acheteur.
• Les retours se déroulent conformément à la politique.
• Une personne est disponible lorsque le client a besoin d’aide.

Ce dernier point est bien plus important qu’il n’y paraît. Lorsqu’une commande se passe mal, c’est justement au moment où le client a le plus besoin d’être rassuré que la fenêtre de chat peut sembler la moins utile. Les participants sont unanimes : parmi les facteurs qui renforcent la confiance dans l’IA, la possibilité de bénéficier d’une assistance humaine en cas de problème arrive en tête (42 %), devant la possibilité de vérifier ou de modifier les décisions de l’IA (36 %).

• Composer avec deux types d’assistants d’IA. Tenez compte de l’expérience proposée sur votre propre site ainsi que des informations accessibles aux assistants que les clients utilisent pour comparer les marques.
• Faire en sorte que les informations produits soient utiles à la prise de décision. Fournissez des caractéristiques, des prix, des informations de disponibilité, de livraison et de retour précis. Décrivez les besoins auxquels un produit répond, ainsi que ses spécifications.
• Connecter les données opérationnelles à l’engagement. Utilisez les commandes, les stocks, les livraisons et l’historique du service client pour informer les réponses de votre assistant et les promesses de vos messages.
• Choisir les informations à mémoriser, avec le consentement des utilisateurs. Commencez par les éléments cités par les participants, notamment les achats passés, les préférences de livraison et l’expérience de fidélité.
• Rendre le contrôle visible. Montrez aux clients ce que l’assistant propose de faire, comment ils peuvent modifier ses propositions et comment obtenir l’aide d’un conseiller humain.
• Vérifier l’expérience après la recommandation. La qualité des produits, les prix, le service client et l’utilisation responsable des données restent autant de facteurs que les clients citent pour expliquer leur fidélité ou leur départ.

L’aide au shopping fait également partie d’une stratégie marketing plus large en matière d’IA. Assurez la continuité de l’expérience client avec les actions d’engagement que votre équipe marketing gère déjà.

Les constats sur le contrôle partagé suggèrent de se préparer à des parcours d’achat dans lesquels les clients choisissent le degré de délégation qu’ils souhaitent accorder à l’assistant. Ils ne permettent pas de déterminer où chaque client fixera cette limite.

Pensez aux croquettes pour chien ou au papier toilette que vous achetez chaque mois : toujours la même marque, le même format et ce même moment où vous réalisez que vous êtes presque à court. Peu de gens verraient un inconvénient à ce qu’un assistant d’IA renouvelle automatiquement la commande, dans les limites qu’ils ont définies. C’est une chose de moins à penser.

Pensez maintenant à une bague de fiançailles, à une tenue de mariage ou à un cadeau pour les 70 ans d’un parent. Ces achats suscitent de l’appréhension, de l’espoir et revêtent une grande importance. Il est essentiel de faire le bon choix, mais aussi d’avoir le sentiment d’avoir choisi soi-même. Un même client peut apprécier l’aide d’un assistant pour explorer les différentes options, tout en souhaitant rester le seul maître de la décision finale.

Il s’agit ici d’exemples et non de résultats d’enquêtes sur ces produits. Mais ils montrent pourquoi il est pertinent de laisser les clients garder le contrôle à chaque étape de la décision, plutôt que de supposer qu’un même niveau d’automatisation convient à tous les achats.

Pour la question connexe de la façon dont les marques peuvent utiliser des agents dans leur propre stratégie marketing, consultez notre guide sur le marketing agentique.

Se préparer aux parcours assistés par l’IA, c’est connecter le contexte client à ce qui se passe dans l’entreprise.

SAP Engagement Cloud décrit cette connexion : « Les workflows automatisés intelligents s’activent en fonction des événements en temps réel, tels que ceux liés aux commandes, aux stocks, aux tickets de service et aux statuts de fidélité ». La personnalisation s’adresse aux clients « que ce soit par le biais d’expériences conversationnelles, de dialogues pilotés par l’IA ou de canaux tels que les e-mails, les SMS, les appareils mobiles et le Web ».

Cela permet d’intégrer le contexte commercial aux workflows d’engagement : une commande, une variation des stocks ou un ticket d’assistance peuvent déclencher une réponse adaptée. On retrouve ici une exigence essentielle tout au long du parcours d’achat : ce que vous dites à un client doit refléter ce que votre entreprise est réellement en mesure de lui offrir.