Aperçu de l'événement
Dans une récente interview, Vivek Pandya, analyste principal chez Adobe Digital Insights, a expliqué en détail comment l'analyse basée sur les données et l'essor de l'IA générative (GenAI) transforment fondamentalement le paysage du e-commerce. Cette conversation, qui s'inscrit dans la période précédant les prévisions de ventes pour les fêtes de fin d'année d'Adobe, largement suivies, a mis en évidence le rôle d'Adobe Analytics dans la fourniture d'une analyse comparative en temps réel à l'échelle du marché pour les détaillants et l'impact explosif des outils de GenAI tels que ChatGPT sur le comportement des consommateurs et les parcours d'achat numériques.
Pandya a souligné deux changements majeurs. Premièrement, les analyses agrégées d'Adobe permettent désormais de suivre non seulement la performance individuelle des entreprises, mais aussi le positionnement concurrentiel de l'ensemble du secteur de la vente au détail. Deuxièmement, la découverte basée sur la GenAI — recommandations personnalisées, comparaison des prix et recherche d'achats — a connu une croissance massive du trafic, avec des augmentations de plus de 700 % dans certains canaux au cours de l'année écoulée. Ces deux forces convergent, remodelant la stratégie des détaillants et l'infrastructure technique du commerce en ligne.
Importance pour le e-commerce et l'infrastructure de contenu
Pression sur les flux de produits et la qualité des catalogues
Alors que le trafic provenant des plateformes alimentées par la GenAI explose — les données d'Adobe rapportent une augmentation de 4 700 % en glissement annuel des visites de sites Web basées sur l'IA en juillet 2025 — la conséquence évidente est une demande accrue de flux de produits de haute qualité et lisibles par machine. Les outils de GenAI recommandent des produits sur la base de données structurées sur les produits, des prix et de l'attribution ; des flux incomplets ou mal formatés diminuent la visibilité et les taux de conversion des détaillants. La capacité technique de mettre à jour et d'enrichir rapidement les flux sur des centaines de milliers de références (SKU) est désormais une nécessité concurrentielle, et non un avantage. Les moteurs d'IA, contrairement à la recherche traditionnelle, appliquent strictement la cohérence des données, de sorte qu'une mauvaise taxonomie de catalogue ou des fiches produits obsolètes seront de plus en plus pénalisées par les canaux de découverte basés sur l'IA.
Normes en matière de catalogage et d'adoption de schémas (schema)
L'évolution rapide des outils de recherche et de recommandation génératifs incite les plateformes de e-commerce à donner la priorité aux normes de catalogage universelles. Les plateformes convergent vers des schémas standardisés (tels que schema.org et GS1) afin de garantir la compatibilité avec les agents de GenAI et les technologies de commerce vocal. L'analyse comparative à l'échelle de l'industrie — rendue possible par des ensembles de données anonymisés et optionnels agrégés par des systèmes tels qu'Adobe Analytics — rend la performance au niveau des catégories transparente, accélérant l'adoption des meilleures pratiques en matière de structuration des données. Les détaillants qui prennent du retard en matière d'exhaustivité des catalogues ou de richesse des attributs risquent de réduire la visibilité de l'IA, en particulier à mesure que les expériences « sans clic » deviennent plus fréquentes sur les points de contact activés par la GenAI.
Exhaustivité des données et délai de commercialisation
Avec des événements clés de vente au détail (par exemple, le Black Friday, le Singles' Day, les finales sportives majeures) générant des pics de demande courts mais intenses, la capacité d'intégrer, de mettre à jour et de retirer les fiches produits en temps réel est devenue essentielle. Les outils d'IA générative consomment des données d'inventaire et de prix en temps réel pour générer des recommandations ; des flux périmés peuvent entraîner des opportunités de vente manquées ou une insatisfaction des clients. Les détaillants investissent dans l'automatisation et les solutions sans code pour rationaliser la gestion des flux, la synchronisation des stocks et le mappage des variantes, répondant ainsi aux attentes de latence réduite des plateformes de GenAI et des consommateurs finaux.
Rôle croissant du no-code et de l'IA dans les opérations de contenu
Les technologies d'automatisation, notamment les plateformes no-code et la génération de contenu basée sur l'IA, sous-tendent la capacité à mettre à l'échelle et à personnaliser le contenu des produits. Alors que les plateformes de GenAI influencent une part croissante de la découverte et de la conversion des produits — Adobe a noté que plus de 90 % des consommateurs interrogés font confiance aux suggestions générées par l'IA — les détaillants ont besoin de pipelines de contenu dynamiques. Les solutions no-code permettent aux équipes de merchandising et aux responsables de catégories de lancer et d'optimiser les product cards, les descriptions et le contenu promotionnel sans dépendances techniques. L'enrichissement automatisé, alimenté par l'IA, garantit que les principaux attributs des produits et les avis des clients sont à jour et structurés précisément pour la consommation par l'IA.
Analyse de la dynamique actuelle du marché
Comportement des consommateurs et personnalisation basée sur l'IA
Les données récentes soulignent le rôle croissant de la GenAI dans le parcours d'achat. Pour la saison des fêtes de fin d'année 2024–2025, Adobe a rapporté que 38 % des consommateurs américains ont utilisé des outils d'IA pour planifier leurs achats, et les sessions basées sur la GenAI constituent désormais une part substantielle de la recherche préliminaire aux achats. La portée démographique de cette adoption est large : si la génération Z est en tête, les millennials et les générations plus âgées utilisent de plus en plus la GenAI pour la découverte et la comparaison des prix. Le marché assiste non seulement à une adoption précoce, mais aussi à une normalisation transgénérationnelle des achats assistés par l'IA. La publicité traditionnelle et le marketing d'influence se croisent désormais avec la découverte basée sur l'IA, déplaçant l'accent du ciblage de masse vers une personnalisation en temps réel et axée sur les préférences.
Fragmentation et accélération des délais d'achat
Le « script » conventionnel des achats de vacances de novembre–décembre s'estompe. Les données d'Adobe et d'eMarketer confirment que les acheteurs commencent maintenant dès septembre, la découverte et la recherche se produisant principalement sur mobile, puis convergeant avec les plateformes facilitées par l'IA au fur et à mesure que la saison atteint son apogée. Les détaillants et les marques doivent synchroniser leurs calendriers d'inventaire, de prix et de contenu avec ces cycles fragmentés et variables. L'analyse en temps réel devient essentielle — les détaillants qui repèrent et capitalisent sur les premiers signaux de la demande, ou qui se préparent à des pics d'achats non traditionnels liés à des événements sociaux ou sportifs, peuvent optimiser la conversion et la marge beaucoup plus efficacement.
Changements technologiques dans l'infrastructure de vente au détail
Le commerce mobile continue de devancer le bureau ; les données d'Adobe ont révélé qu'en 2025, plus de 90 % de la nouvelle croissance du e-commerce pendant les fêtes provient des canaux mobiles. La découverte de produits basée sur l'IA, initialement un phénomène de bureau, est en train de migrer rapidement vers le mobile ; le trafic alimenté par les LLM (Modèles Linguistiques à Grande Échelle) à partir des appareils mobiles est passé de 18 % à 26 % du total des sessions basées sur l'IA en six mois, et devrait dépasser un tiers d'ici la saison des fêtes de 2025. L'intégration de l'IA et du mobile ouvre non seulement la personnalisation et la découverte à une plus grande démographie, mais exige également que les détaillants optimisent leurs flux de produits mobiles, leurs images et leurs processus de paiement pour la consommation et la recommandation par l'IA dans des contextes axés sur le mobile.
Implications pour la stratégie de vente au détail
Les détaillants qui naviguent dans ce nouveau paysage sont confrontés à un ensemble d'impératifs clairs :
- Investir dans une gestion de flux robuste, en tirant parti de l'automatisation pour maintenir une précision en temps réel sur tous les attributs des produits et les signaux d'inventaire.
- Adopter et appliquer des normes de catalogage universelles pour garantir un transfert de données cohérent et de haute fidélité entre les systèmes internes et les surfaces de découverte basées sur la GenAI.
- Donner la priorité à l'optimisation mobile — pas seulement pour l'interface utilisateur, mais aussi pour la préparation à l'IA, avec un contenu structuré et un processus de paiement mobile sans friction.
- Activer des opérations de contenu agiles et sans code, permettant une intégration rapide des produits, des mises à jour et une gestion dynamique des campagnes sans retard pour les développeurs.
- Surveiller de près les analyses de marché pour distinguer les modes éphémères des changements de comportement durables, en utilisant des outils comme Adobe Digital Insights pour s'adapter non seulement au rythme du changement, mais aussi à sa direction.
Perspectives
Les mois à venir, ponctués par les prévisions de ventes pour les fêtes de fin d'année de 2025, devraient valider la thèse selon laquelle l'analyse basée sur les données et la GenAI continueront de redéfinir l'avantage concurrentiel dans la vente au détail. Ceux qui seront en tête en matière d'exhaustivité des données, de normalisation des catalogues et d'agilité du contenu en temps réel capteront une part disproportionnée, car les parcours d'achat passent de plus en plus par des environnements alimentés par l'IA et dominés par le mobile. L'infrastructure de vente au détail passe des catalogues statiques et des systèmes de flux hérités à des pipelines intelligents, dynamiques et hautement automatisés, adaptés à la fois à la demande des consommateurs et au rythme implacable de l'innovation technologique.
Sources : eMarketer ; MetricsCart ; Adobe Digital Insights
Les tendances mises en évidence dans cette analyse soulignent l'importance critique de données de produits bien structurées et facilement accessibles pour la réussite du e-commerce. À mesure que les outils de GenAI deviennent partie intégrante du parcours d'achat, la nécessité d'informations sur les produits propres et standardisées devient primordiale. NotPIM permet aux détaillants de relever ces défis de front en automatisant la conversion, l'enrichissement et la standardisation des flux de produits, accélérant ainsi la capacité à s'adapter aux exigences dynamiques de la découverte de produits basée sur l'IA et des expériences d'achat axées sur le mobile. Cette approche proactive garantit que les entreprises peuvent capitaliser sur les opportunités offertes par la GenAI et maintenir un avantage concurrentiel dans le paysage de la vente au détail en constante évolution.