L’intelligence artificielle révolutionne la manière dont les consommateurs découvrent, comparent et achètent des produits en ligne. Selon une récente étude menée par l’IAB et Talk Shoppe, si l’IA rend la recherche plus rapide et ciblée, elle augmente aussi le nombre d’étapes de validation avant l’achat : forums, avis, sites de marques… Les internautes valident toujours plus d’informations clés avant de se décider. Cet article décrypte en détail ces nouvelles pratiques et propose des pistes concrètes pour les marques souhaitant gagner la confiance des clients à l’ère du shopping assisté par IA.
Impacts de l’intelligence artificielle sur le processus d’achat en ligne
Les avantages de l’IA dans la recherche de produits
Accélération de la découverte et des comparaisons
L’IA accélère significativement la phase de recherche, rendant la comparaison entre différents produits plus fluide et personnalisée. Grâce à la capacité des outils d’IA à analyser rapidement un grand volume de données, les acheteurs obtiennent des recommandations ciblées et voient les différentes options côte à côte. L’étude IAB montre que l’IA a permis de condenser la découverte initiale qui prenait auparavant plusieurs étapes en une seule interface centralisée.
Une recherche plus ciblée pour les consommateurs
Les algorithmes d’IA filtrent les résultats en fonction des préférences, du budget, et des besoins formulés par l’utilisateur. Cela aboutit à une expérience de recherche plus pertinente et moins chronophage. Les consommateurs déclarent apprécier le fait de recevoir directement une sélection de produits adaptés sans avoir à parcourir de multiples sites ou pages.
Les limites et les défis de l’IA dans le shopping
Le manque de confiance et ses conséquences
Malgré ses atouts, l’IA souffre d’un déficit de confiance auprès des acheteurs. Selon l’enquête, seuls 46 % des personnes interrogées font pleinement confiance aux recommandations de l’IA. Ce scepticisme se manifeste particulièrement lorsque les informations fournies semblent incomplètes, imprécises ou exagérées.
Les points de friction et leur impact sur la fidélité
Points de friction courants identifiés :
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- Informations contradictoires entre la recommandation IA et les sites de retailers
- Absence de sources claires pour justifier les conseils donnés
- Impossibilité de vérifier l’authenticité des avis clients proposés par l’IA
Ces obstacles incitent les consommateurs à multiplier les vérifications et à changer de canal, ce qui peut nuire à la fidélité et allonger le parcours d’achat.
Comportements des consommateurs face à l’IA lors de leurs achats
Comment et où les consommateurs vérifient les informations
Les sites de vente et les plateformes de validation
Après avoir utilisé un outil d’IA, 78 % des acheteurs consultent ensuite un site marchand ou marketplace afin de confirmer les détails (prix, disponibilité, variantes présentées). Les plateformes privilégiées sont :
- Sites officiels de retailers ou de marques
- Moteurs de recherche classiques
- Forums et agrégateurs d’avis
Le recours à ces étapes assure aux utilisateurs que les recommandations de l’IA correspondent à la réalité du marché.
Les actions après l’interaction avec l’IA
Suite à une suggestion de l’IA, 32 % des utilisateurs cliquent immédiatement vers un site vendeur, tandis que d’autres préfèrent recouper l’information sur plusieurs sources externes. En moyenne, le nombre d’étapes post-IA grimpe à 3,8 vérifications contre 1,6 avant l’utilisation de l’intelligence artificielle.
Les étapes supplémentaires après l’utilisation de l’IA
Augmentation du nombre d’étapes de vérification
La méfiance ressentie pousse 95 % des utilisateurs à réaliser au moins une vérification supplémentaire avant de finaliser leur achat. Ce phénomène démontre que si l’IA conforte dans la présélection, elle n’est quasi jamais l’étape finale du processus de décision.
Les types de contenus consultés pour confirmer l’information
Les contenus servant à la validation comprennent principalement :
- Descriptions produits complètes
- Comparateurs de prix
- Avis clients authentifiés et retours d’expérience
- Discussions sur les forums spécialisés
L’étude note une préférence marquée pour les informations transparentes, documentées et vérifiables. Ce comportement s’inscrit par ailleurs dans la tendance montrée par l’essor des contenus utilisateurs et communautaires dans la recherche, devenus incontournables pour confirmer un choix.
Les enjeux pour les retailers et les marques
Alignement des données et des fiches produits
Pour maintenir la confiance et éviter la perte de clients
L’incohérence ou l’obsolescence des données entre les recommandations IA et les fiches produits disponibles sur les sites de référence engendre perte de confiance et risque de désengagement du client. Un alignement constant est donc essentiel.
Les stratégies pour garantir la cohérence des informations
Les marques gagnantes sont celles qui assurent :
- Mise à jour dynamique des informations produits sur tous les canaux
- Synchronisation des contenus de comparaison et des avis
- Contrôle éditorial et sourcing systématique des recommandations suggérées par l’IA
Fidéliser en renforçant la transparence et la crédibilité
La gestion des avis et des contenus de comparaison
Centraliser la collecte d’avis vérifiés et offrir des outils de comparaison clairs permet de minimiser les doutes et renforcer la crédibilité perçue auprès des futurs acheteurs.
Les actions pour améliorer l’expérience d’achat après l’utilisation de l’IA
Des initiatives concrètes à envisager :
- Mettre en avant les engagements de vérification qualité des informations
- Faciliter le contact direct avec un conseiller ou un expert humain disponible
- Automatiser l’affichage de comparatifs neutres et à jour
Recommandations pour optimiser l’expérience client avec l’IA
Améliorer la transparence et la fiabilité des recommandations
Fournir des sources claires et vérifiées
Rendre systématique l’affichage des sources d’information citées par l’IA — photos, fiches produits, liens directs, conditions de garanties — rassure et permet à tout moment de valider l’exactitude des conseils reçus. Cette exigence a aussi été évoquée lors de l’arrivée des nouveaux formats AI Overviews de Google, qui sollicitent systématiquement plusieurs sources pour les réponses générées.
S’assurer de la cohérence des contenus et des prix
Maintenir une parfaite cohérence des prix, références, et descriptions entre les propositions de l’IA et les sites officiels réduit les écarts de perception et donc les doutes potentiels.
Exploiter pleinement le potentiel de l’IA tout en conservant la confiance
Intégrer l’IA dans une stratégie multicanal cohérente
Déployer l’IA sur différents points de contact (site web, application, chatbot) tout en veillant à l’uniformité des messages et données améliore l’expérience globale et développe la fidélité.
Mettre en place des étapes de validation supplémentaires pour rassurer les consommateurs
Proposer proactivement des options de double-validation (par exemple, renvoyer vers des tableaux comparatifs ou intégrer des témoignages) rassure les plus sceptiques et transforme un obstacle en levier de confiance. Ce besoin de réassurance se reflète dans l’évolution du référencement à l’ère de l’IA : le SEO demeure essentiel même lorsque les outils IA prolifèrent.
En synthèse, l’intelligence artificielle apporte un véritable gain de temps dans la découverte et la comparaison de produits en ligne, mais ne remplace pas la nécessité pour les acheteurs de vérifier, valider, et approfondir l’information via des canaux officiels et fiables. Pour les marques et retailers, la clé réside dans la cohérence, la transparence et l’optimisation du parcours omnicanal, afin de convertir la curiosité générée par l’IA en achat réel et fidélisation durable.
FAQ : Shopping et IA
Pourquoi les acheteurs multiplient-ils les vérifications après une recommandation IA ?
Les consommateurs ressentent le besoin de confirmer que les recommandations générées par l’IA sont fiables, surtout lorsque l’information provient de sources qu’ils considèrent comme peu transparentes. Ils consultent alors d’autres canaux (sites marchands, avis, forums) pour valider les détails clés avant d’acheter.
Quelles sont les principales plateformes de validation post-IA ?
Les acheteurs privilégient les sites de retailers, marketplaces officielles, moteurs de recherche traditionnels ainsi que les forums et agrégateurs d’avis spécialisés pour recouper l’information obtenue grâce à l’IA.
Quels critères renforcent la confiance envers l’IA shopping ?
La transparence sur les sources utilisées par l’IA, la cohérence entre données IA et contenus officiels, ainsi que la présence d’avis clients authentiques sont essentiels pour instaurer la confiance et réduire les frictions lors du parcours d’achat.
Comment les retailers peuvent-ils limiter la perte de clients liée à la défiance envers l’IA ?
Ils doivent veiller à l’alignement parfait des informations sur toutes les plateformes, adopter des mécanismes de vérification visibles par l’utilisateur et multiplier les éléments de preuve (avis vérifiés, certifications, tableaux comparatifs).
L’IA suffit-elle à elle seule pour convertir l’intérêt en achat ?
Non. L’IA joue un rôle crucial au début du parcours d’achat, mais la décision finale s’appuie toujours sur la confirmation d’éléments tangibles et consultables sur des espaces jugés fiables par l’acheteur.
