L’analyse de Stéphane Vendramini, CEO de Sensefuel.
L’inflation persistante
et l'incertitude économique ont donné naissance à un nouveau profil de
consommateur en Europe : l’acheteur expert. Selon la dernière analyse de McKinsey
& Company sur le sentiment des consommateurs, 70 % des
Européens adoptent désormais des stratégies de Trading Down. Cette quête
systématique de valeur et de marques distributeurs transforme radicalement le
parcours d'achat. Pour les décideurs e-commerce, le défi est de taille
: le consommateur utilise désormais l’IA générative et des assistants
externes pour comparer facilement les offres en amont du site visité.
Pour capter cette
demande volatile, l’infrastructure e-commerce doit s'aligner sur les nouveaux
modes de consommation de la donnée, qu'il s'agisse de protocoles ouverts comme
le Universal Commerce Protocol (UCP).
1.
L’évasion cognitive : S’aligner sur les standards de
ChatGPT, Gemini et la SGE
Le paysage de la
recherche a muté. Des outils comme ChatGPT et Gemini ont
éduqué les clients à obtenir des conseils personnalisés et des solutions
complètes plutôt que de simples listes de produits. Parallèlement, la SGE
(Search Generative Experience) de Google synthétise désormais, dans plus
de 200 pays dans le monde (la France est l’exception…), les informations et les
avis directement dans l'interface de recherche, captant l'attention de
l'utilisateur avant même qu'il n'atteigne votre site.
Si un moteur de
recherche e-commerce reste limité à une simple correspondance par
mots-clés, cela créé une rupture d'expérience fatale. Le client, habitué à la
fluidité conversationnelle des IA modernes, subit une "fatigue
décisionnelle" face à un moteur interne trop rigide. Il repart alors
instantanément vers ces outils externes pour obtenir le conseil et la synthèse
qu’il ne reçoit pas encore sur le site. Avec le déploiement
d’une recherche conversationnelle, il est possible d'apporter cette
intelligence directement dans la barre de recherche, verrouillant ainsi le
tunnel de vente en devenant son propre assistant de vente IA.
2.
Reprendre le contrôle via les endpoints de Search &
Discovery
Au-delà de l'expérience
utilisateur, l'enjeu est infrastructurel. Pour interagir avec un catalogue, les
IA ont besoin de "consommer" les données de manière structurée. Le
standard universel Universal Commerce Protocol (UCP) vise une interopérabilité
totale entre les IAs grand public et l’infrastructure e-commerce.
La réussite du marchand
repose alors sur sa capacité à exposer des endpoints de Search &
Discovery performants. Plutôt que de laisser une IA externe "deviner"
ses stocks ou ses priorités par un simple crawl web (souvent obsolète), l'exposition
de ses propres endpoints permet de garder la main. Il est possible de maîtriser
enfin quels produits sont poussés vers les agents d'achat, en fonction de
leur désirabilité, des contraintes de stock ou des objectifs de
marge.
3. Transformer le
"Trading Down" en stratégie de croissance
Le comportement de
recherche de prix identifié par McKinsey n'est pas une fatalité, mais une
opportunité de merchandising de précision. Un moteur de recherche classique
ignore souvent cette intention de "valeur" poussant involontairement
le client à repartir comparer ailleurs.
En utilisant le Deep
Learning, il est possible d’identifier en temps réel les individus
sensibles au prix. Il réorganise dynamiquement les résultats pour mettre en
avant les alternatives à forte marge, comme les marques propres (MDD), qui
répondent précisément au besoin de "petit prix" détecté. Cette
approche protège la rentabilité tout en satisfaisant l'exigence budgétaire
du client.
4..
L'hyper-personnalisation : La réponse aux besoins individuels
La fracture identifiée par McKinsey entre une Gen Z en quête d'inspiration et des seniors en quête de clarté impose une agilité totale. La personnalisation ne peut plus être asynchrone et/ou au segment. Il est fondamental d’individualiser les résultats dès les premières interactions en analysant le comportement en session (temps passé, produits visités, mots clés utilisés, …). Cette réactivité réduit drastiquement l'attrition et améliore immédiatement la Lifetime Value (LTV) en présentant le bon produit, au bon prix, adapté aux désirs propres de chaque individu.