L’IA change la façon dont les gens achètent
Le parcours client n’a jamais été linéaire ni simple. Mais à mesure que davantage de personnes utilisent l’AI pour découvrir des produits, ce qui commençait souvent par une simple requête de recherche démarre désormais comme une conversation avec un LLM.
60 % des consommateurs dans le monde interagissent avec l’IA au moins une fois par semaine, selon le rapport 2026 de Klaviyo sur les tendances des consommateurs en matière d’IA. Qu’il s’agisse de prendre des décisions personnelles, de trouver de l’inspiration, ou de planifier des activités, au moins 1 consommateur sur 5 commence ses recherches avec des LLM.
Mais le parcours client IA va au-delà de la découverte des produits. L’IA change également ce que les consommateurs savent avant d’arriver sur votre site web et ce qu’ils attendent de l’expérience client une fois sur place.
Le parcours client comporte de nouveaux points de friction et de nouveaux moments « aha », ce qui crée de nouvelles opportunités pour votre marque d’acquérir de nouveaux clients et de fidéliser les clients existants qui sont arrivés sur votre site web via l’IA.
Voici ce que vous devez savoir sur le parcours client IA, afin que votre marque puisse constater les avantages des achats basés sur l’IA.
Contenu du guide :
- Découverte et recherche réduites
- Phase de considération prolongée
- Des réponses en temps réel pour conversion
- Personalization signaux de confiance
- IA de mauvaise qualité et confiance dans la marque
- Chiffre d’affaires du service client
Changement 1 : l’IA a fait s’effondrer les phases de découverte et de recherche
Avant les achats via l’IA, la plupart des découvertes de produits B2C se faisaient via la recherche organique traditionnelle ou les réseaux sociaux. Lorsque le client entrait dans la phase de recherche, il passait très probablement par plusieurs sites web ou comptes de réseaux sociaux pour comparer des produits.
Désormais, l’IA condense ce processus. Avec les conversations avec l’IA, les consommateurs découvrent, et comparent de nouveaux produits au sein de la même interface de chat. Dans certains cas, ils peuvent même acheter un produit sans quitter la conversation avec l’IA.
43 % des consommateurs ont utilisé l’IA lors d’achats de produits non essentiels au cours des 6 derniers mois, selon notre étude AI consumer trends. 39 % ont également acheté un produit recommandé par l’IA pendant cette période.
Lorsqu’ils effectuent des recherches avec l’IA, les consommateurs utilisent également des prompts plus longs, et plus détaillés, pour trouver ce qu’ils cherchent. Selon notre rapport sur les tendances des consommateurs en matière d’IA, 30 % des consommateurs utilisent plus de 8 mots-clés pour une requête de recherche via l’IA, et 78 % déclarent inclure un contexte émotionnel ou personnel au moins une partie du temps.
Avec ce contexte, les LLM peuvent recommander des fiches produits, générer des comparaisons, et résumer des avis clients, plutôt que de faire apparaître une liste de sites web de marques. Cela signifie que le consommateur n’a pas besoin d’ouvrir un autre onglet pour passer à la phase de recherche de son parcours client.
Les LLM peuvent aussi enchaîner avec des questions de clarification, comme : « Souhaitez-vous que je partage des options de livraison gratuite ou de retrait en magasin ? » ou « Y a-t-il une couleur ou un style en particulier que vous préférez ? » C’est ce qui permet au client de découvrir et d’étudier des produits au cours d’une même conversation.
Comment s’adapter
- Structurez votre contenu pour qu’il corresponde aux habitudes de recherche de l’IA. La seule description produit optimisée pour les mots-clés ne conduira pas à la découverte de vos produits via l’IA. Organisez les descriptions produit et les métadonnées autour des cas d’utilisation, des comparaisons, des scénarios, et des résultats — et pas uniquement des catégories et des spécifications.
- Recueillez des avis clients plus détaillés. Selon une étude de Search Atlas, les LLM commencent à citer des sites web tiers d’avis clients comme principales sources d’information lorsqu’ils proposent des recommandations de produits. Développez une stratégie plus réfléchie pour collecter et inciter à obtenir un grand nombre de nouveaux avis détaillés, afin que les robots d’exploration d’IA disposent toujours d’avis récents à exploiter.
Évolution 2 : la phase de considération est plus longue
L’IA peut sélectionner des recommandations de produits et créer des tableaux comparatifs en quelques secondes. L’ironie, c’est qu’avec autant d’informations disponibles instantanément, les consommateurs passent plus de temps à évaluer leurs options.
2025 a été l’année du « boom de la navigation [EN] » pour les marques d’e-commerce. Les consultations de produits sur les sites d’e-commerce ont augmenté de 37 % en glissement annuel avant le Black Friday et Cyber Monday, tandis que la croissance des commandes a progressé de 14 % — un écart qui se creuse et qui indique que les acheteurs prennent leur temps pour comparer, se renseigner et réfléchir avant d’acheter.
Cette hausse ne peut pas être entièrement expliquée par les achats via l’IA, d’autant plus que de plus en plus d’acheteurs consultent des listes de produits sur des plateformes d’IA, et non sur le site. Mais d’autres recherches montrent une corrélation entre l’IA et la phase de considération : dans une enquête Gartner de 2026, par exemple, 31 % des consommateurs ont déclaré que les aperçus générés par l’IA les amenaient à envisager davantage d’options de produits.
L’IA est un raccourci pour trouver les meilleurs produits en fonction du besoin contextuel. Mais les consommateurs prennent encore le temps d’assimiler les détails avant de passer à l’étape suivante, et ils peuvent avoir des conversations plus détaillées avec des LLM à mesure qu’ils le font.
Cela signifie que les acheteurs peuvent être mieux informés et avoir des attentes plus élevées lorsqu’ils arrivent sur votre site web pour approfondir encore davantage. Si l’expérience sur site ne répond pas à ces attentes, vous risquez de perdre un visiteur à forte intention.
Comment s’adapter
- Configurez l’attribution par IA. Les données Shopify et Klaviyo [EN] utilisent des paramètres UTM pour vous aider à voir qui a commencé un paiement, passé une commande, ou consulté des produits sans acheter après une recherche via l’IA. Vous pouvez utiliser ces données pour proposer des flux d’abandon et post-achat personnalisés, avec des informations produit plus détaillées, puisque vous pouvez raisonnablement supposer que les acheteurs qui utilisent l’IA en veulent.
- Investissez dans la collecte de données zero-party [EN] détaillées et contextuelles. Renseignez-vous autant que possible sur votre audience issue du trafic IA, afin de pouvoir établir une relation Bon avec elle et, idéalement, raccourcir sa phase de réflexion. Utilisez des quiz ou des formulaires pour recueillir des données plus approfondies sur les préférences ou le style de vie, afin que vos flux de parcours de navigation abandonné et de panier abandonné répondent à leurs besoins contextuels.
Évolution n° 3 : la conversion nécessite des réponses en temps réel
Tout comme Amazon a créé de nouvelles attentes en matière de livraison rapide, l’IA crée de nouvelles attentes en matière d’accès instantané et approfondi à l’information.
Les internautes ne mettent pas ces attentes entre parenthèses lorsqu’ils arrivent sur votre site web. En fait, selon l’étude à l’origine de l’ AI Shopping Index 2025 de Klaviyo, 75 % des consommateurs ont abandonné un achat, car ils n’ont pas pu obtenir de réponses instantanées.
Les Customer Agents côté marque deviennent une exigence pour le parcours client de l’IA. Mais ces interactions doivent offrir la même valeur à laquelle les consommateurs sont habitués avec les LLM — ce qui signifie qu’elles doivent être personnalisées.
Un Customer Agent basé sur l’IA doit être capable de :
- Recommandez des produits sur la base de données clients en temps réel, notamment les comportements de navigation passés, les achats et les préférences déclarées.
- Suggérer des produits qui se marient bien avec les articles déjà dans le panier de quelqu’un.
- Répondez à des questions détaillées sur chaque produit de votre inventaire, notamment sur leur composition, leur provenance, ou la date à laquelle un retour en stock est prévu.
Comment s’adapter
- Formez votre Customer Agent IA à partir des données clients et produit. Votre agent IA ne pourra pas proposer des réponses personnalisées de haute qualité aux questions s’il ne sait rien de vos clients ou de vos produits. Un service personnalisé signifie que votre agent IA dispose en permanence d’une connaissance dynamique, en constante évolution, de vos clients et de vos produits.
- Facilitez l’escalade des demandes complexes vers un humain. Il y aura toujours certaines questions que même l’agent IA le plus performant ne pourra pas résoudre seul. Utilisez un service d’assistance partagé où vos agents IA et humains ont accès aux mêmes données et au même contexte, afin que le transfert ne crée pas de friction pour le client.
Étape 4 : Personalization peut faire ou défaire la confiance
74 % des clients s’attendent à des expériences plus personnalisées de la part des marques, selon le rapport 2025 Future of Consumer Marketing de Klaviyo.
C’était vrai avant que les achats via l’IA ne deviennent plus courants, mais la personnalisation par l’IA commence également à faire ou défaire la confiance entre les marques et les consommateurs : selon notre étude sur les tendances des consommateurs en matière d’IA, plus de la moitié (55 %) des consommateurs ont vécu un moment « aha » où l’IA les a impressionnés par sa précision ou sa personnalisation.
Lorsque la personnalisation échoue, les conséquences s’aggravent. La même étude a révélé que la principale réaction des consommateurs lorsqu’ils reçoivent du contenu mal personnalisé est d’être moins susceptibles d’ouvrir les futurs messages de cette marque.
Comment s’adapter
- Unifiez vos données clients. Votre stratégie de personnalisation n’est aussi solide que vos données clients. Si vos profils clients sont incomplets ou fragmentés sur plusieurs plateformes, le moment est venu d’envisager une consolidation. Une vue partagée et en temps réel de chaque client facilite la mise en place d’une personnalisation cohérente et précise à chaque point de contact marketing et de service client.
- Investissez dans les analyses prédictives. Utilisez les analyses prédictives pour aller au-delà de la personnalisation basée sur des règles. À la place, adaptez les messages aux préférences de chaque personne en matière de timing, de canal et de produits. Par exemple, vous pourriez envoyer des remises au bon moment, accompagnées de recommandations de produits personnalisées, aux clients à haut risque, en combinant leur comportement de navigation, leur préférence de canal, leur horaire d’envoi préféré et leur risque potentiel d’attrition.
Changement 5 : les marques peuvent perdre la confiance lorsqu’elles mettent en œuvre l’IA de manière inadéquate
Selon notre rapport sur les tendances des consommateurs en matière d’IA, seuls 13 % des consommateurs font entièrement confiance à l’IA. Cela oblige les marques à évoluer dans une zone grise : à mesure que les acheteurs s’habituent à l’IA et se forment leur propre opinion sur la manière de l’utiliser, l’IA peut être à la fois un avantage et un fardeau.
La même étude a révélé que près de la moitié (47 %) des consommateurs pensent que l’IA a amélioré la qualité des recommandations de produits qu’ils reçoivent. 43 % déclarent qu’elle transforme le service client des marques en mieux.
Mais une recommandation à côté de la plaque, une interaction d’assistance robotique ou un contenu d’IA générique peuvent rapidement faire fuir les gens : selon notre étude, près d’1 consommateur sur 5 perd confiance dans les pratiques de données d’une marque après une expérience mal personnalisée, et 41 % affirment que les chats du service client qui ne semblent pas humains sont les interactions avec la marque qui paraissent « trop automatisées ».
Comment s’adapter
- Gardez les humains dans la boucle. Chaque consommateur en est à un stade différent avec l’AI, alors ne forcez pas la technologie à des sceptiques. Lorsque vous proposez des expériences d’AI, indiquez clairement comment les acheteurs peuvent changer de mode d’échange ou faire remonter la conversation à un humain.
- Ne sacrifiez pas le style de votre marque. Formez votre IA aux consignes distinctives de voix et de ton [EN] de votre marque afin d’éviter que les interactions avec l’IA ne paraissent froides ou génériques.
- Surveillez les signaux de confiance propres à l’IA. Gardez un œil sur les endroits où l’IA nuit à l’expérience client. Suivez des indicateurs comme les taux de désabonnement après des messages marketing générés par l’IA, les réponses aux enquêtes après des interactions avec un agent IA, et le sentiment général tout au long des conversations du Customer Agent IA.
Virage 6 : le service client est un générateur de revenus
L’IA transforme le service client post-achat : d’une fonction de retours et de gestion des commandes, il devient un moteur proactif de revenus et de fidélité. Lorsque des agents IA sont disponibles 24 h/24 et 7 j/7, chaque interaction après une première vente est l’occasion d’approfondir la relation client et de générer des revenus récurrents.
Les agents d’IA qui ont accès aux données clients en temps réel peuvent offrir une expérience haut de gamme. Par exemple :
- L’agent d’IA d’une marque hôtelière pourrait, de manière proactive, proposer des recommandations de restaurants locaux ou aider à organiser les déplacements après qu’un client a réservé son séjour.
- Un détaillant d’articles pour enfants pourrait configurer un agent d’IA pour analyser les informations de liste de naissance des clients et suggérer des articles adaptés à l’âge en fonction de l’âge ou de la taille prévus de leur enfant.
Comment s’adapter
- Synchroniser les données de service et de marketing. Chaque interaction client génère des données qui peuvent personnaliser les points de contact de rétention. Vos données marketing et de service client doivent être accessibles depuis le même endroit, afin que l’IA et les agents humains puissent adapter leurs échanges aux préférences déjà partagées et aux questions sur les produits.
- Créez une expérience post-achat 1:1. Configurez un Klaviyo Customer Hub en libre-service, où les acheteurs peuvent faire plus que suivre leurs commandes. Proposez des flux de produits personnalisés, des agents d’IA qui répondent aux questions et recommandent des produits, ainsi qu’un espace où les clients peuvent échanger leurs points de fidélité.
- Anticipez les besoins des clients avant même qu’ils ne les expriment. Transformez l’historique d’achat en une prise de contact client plus proactive et plus pertinente. Utilisez l’IA pour prédire les prochains meilleurs produits qu’un client pourrait vouloir en fonction de ses commandes précédentes, par exemple, et intégrez ces recommandations dans des e-mails post-achat ou dans Klaviyo Customer Hub.
Comment Klaviyo soutient le parcours client IA
Le parcours client comprend toujours les phases de notoriété, de considération, de conversion, d’exécution, et de fidélisation. Ce qui a changé, c’est l’infrastructure sous-jacente.
L’IA a accéléré la découverte, rendu l’évaluation plus approfondie, augmenté les attentes, et renforcé le coût des frictions.
Voici comment Klaviyo peut vous aider à adapter votre marketing et votre service au parcours client basé sur l’IA :
- Fidéliser : Composer planifie et lance des campagnes marketing de façon autonome, sur la base d’une simple instruction ou idée et des consignes de votre marque. Vous conservez un contrôle stratégique total : aucune campagne n’est lancée sans votre validation.
- Conversion : K:AI Customer Agent s’appuie sur vos données client, votre catalogue de produits, vos politiques, et la voix de votre marque pour fournir une assistance d’achat personnalisée 24 h/24 et 7 j/7, répondre aux questions, et faire remonter les problèmes à des humains en conservant l’intégralité du contexte.
- Personalization : Des fonctionnalités comme les analyses prédictives, l’affinité de canal et l’A/B testing personnalisé offrent une personnalisation 1:1 sans segmentation manuelle.
- Post-achat : Klaviyo Customer Hub crée un espace personnalisé unique où les clients peuvent gérer leur relation avec votre marque, des options en libre-service aux recommandations de produits et à l’échange de récompenses.