Préparation des consommateurs pour les achats assistés par l'IA
Une nouvelle étude interrogeant 2 000 consommateurs aux États-Unis et au Royaume-Uni révèle une forte demande pour l'IA dans les achats en ligne, avec 72 % des personnes interrogées s'attendant à ce que les assistants IA améliorent l'efficacité grâce à des fonctionnalités telles que les alertes de bonnes affaires (59 %), les recommandations personnalisées (51 %) et les idées cadeaux (44 %). Cependant, la confiance reste fragile : 69 % abandonneraient une plateforme après une seule suggestion non pertinente, 24 % en raison de préoccupations liées au traitement des données et 21 % si l'IA prenait des décisions sans intervention humaine.[8]
Les premiers utilisateurs, en particulier les 25-34 ans (taux d'utilisation de 59 % contre 34 % au global), font preuve d'un optimisme plus prononcé, 77 % d'entre eux faisant davantage confiance aux marques qui proposent des assistants IA. Parmi eux, 81 % acceptent que l'IA remplisse des paniers complets pour certaines occasions, et 88 % apprécient les suggestions d'achats groupés, ce qui témoigne d'une progression vers des tâches complexes.
Adoption croissante et changements générationnels
L'utilisation de l'IA dans les achats au Royaume-Uni a doublé d'une année sur l'autre, passant de 12 % à 28 %, menée par la Génération Z (43 %) et les Millennials (42 %), avec 18 % de la Génération Z et 15 % des Millennials étant des utilisateurs pour la première fois au cours de l'année écoulée.[2][3] Près de la moitié des acheteurs britanniques (44 %) sont ouverts à l'idée que l'IA gère l'intégralité de leurs parcours, y compris les achats, une fois les préférences telles que le budget et les fonctionnalités définies — ce chiffre s'élève à 49 % pour les Millennials, 41 % pour la Génération Z et 42 % pour la Génération X.[2]
Les détaillants, eux aussi, s'alignent sur cette tendance : 84 % d'entre eux sont ouverts aux complétions par l'IA et 49 % la priorisent ; 50 % prévoient des extensions de l'IA pour l'expérience client.[2] Les adultes britanniques de moins de 45 ans se montrent à 30 % ouverts à l'idée d'utiliser l'IA comme agent personnel pour des recommandations, des vérifications de livraison et des achats.[7] À l'échelle mondiale, 78 % des consommateurs ont récemment utilisé des outils d'IA tels que ChatGPT, ce chiffre atteignant 93 % chez les moins de 35 ans.[7]
Implications pour l'infrastructure du e-commerce
Cette demande exerce une pression sur les product feeds, où des résultats non pertinents provenant d'une mauvaise qualité des données entraînent une déperdition de 69 %. Des feeds de haute fidélité — riches en attributs tels que les variantes, les prix et la compatibilité — deviennent essentiels pour la pertinence de l'IA, car des données incomplètes amplifient les erreurs dans les suggestions en temps réel.
Les normes de catalogage doivent évoluer pour prendre en charge l'IA agentive, en mettant l'accent sur des schémas structurés pour les attributs au-delà des bases (par exemple, l'adéquation à l'occasion, le potentiel de bundling). Les incohérences héritées ralentissent l'entraînement de l'IA, élargissant le fossé de préparation, où seuls 27 % des détaillants britanniques considèrent les stacks comme évolutifs pour les expériences autonomes.
La qualité et l'exhaustivité des product card ont un impact direct sur la confiance : des descriptions clairsemées ou des images manquantes compromettent l'attente de 51 % concernant les recommandations personnalisées, tandis que les métadonnées complètes permettent des bundles proactifs (88 % d'attrait chez les premiers utilisateurs). Les détaillants qui prévoient une croissance en ligne pour 2026 (80 % au Royaume-Uni) lient l'IA aux conversions, mais les lacunes en matière de compétences et de conformité entravent l'exécution.[1][6]
Accélérer grâce aux outils No-Code et IA
Les plateformes No-Code brisent les barrières à l'adoption, permettant une optimisation rapide des feeds et une intégration de l'IA sans coûts de développement importants — ce qui est essentiel car 90 % des détaillants mondiaux prévoient des dépenses en matière d'IA pour les opérations.[6] Ces outils automatisent l'enrichissement des catalogues, accélérant les mises à jour des assortiments pour correspondre aux requêtes dynamiques des consommateurs, telles que les baisses de prix (59 % de la demande).
Le No-Code basé sur l'IA gère les garde-fous dès la première interaction, assurant la responsabilité des données (24 % de la préoccupation) via la formation anonymisée. Cela favorise la rapidité : une indexation plus rapide des catalogues mis à jour suit le rythme de 44 % de préparation pour l'automatisation de bout en bout, transformant la confiance initiale (77 %) en engagement répétitif.[2]
Internet Retailing; Adyen Retail Report 2026.
Du point de vue de NotPIM, cette étude met en évidence un point d'inflexion critique pour le e-commerce. Les attentes des consommateurs en matière d'expériences d'achat basées sur l'IA augmentent, mais la performance de ces outils dépend de la qualité des données produit. Les détaillants doivent donner la priorité aux product feeds de haute fidélité pour répondre à cette demande et instaurer la confiance des clients. NotPIM fournit une solution No-Code pour enrichir et standardiser les données produit, permettant aux entreprises de s'adapter rapidement et de déployer des expériences améliorées par l'IA en toute confiance. La qualité des données produit est abordée tout au long de cet article. La gestion de ces données est un élément clé de l'infrastructure du e-commerce. Apprenez à mieux comprendre vos données grâce à nos articles sur les product feeds sur /blog/product_feed/ . De plus, pour une meilleure gestion des données, lisez d'autres articles afin d'améliorer votre compréhension de la façon de créer des descriptions de produits qui génèrent des ventes. Grâce à une gestion efficace de vos données produit, vous êtes mieux équipé pour gérer un programme de traitement des listes de prix.