Comment l’IA transforme les parcours clients et surtout, comment en tirer pleinement parti pour votre marque ?

« L’avantage compétitif reposera sur la capacité à capter, analyser et exploiter des données clients personnalisés à grande échelle… et à utiliser l’IA pour comprendre, façonner, personnaliser et optimiser le parcours client. »

— David Edelman & Mark Abraham, “Customer Experience in the Age of AI”, Harvard Business Review

Et vous, avez-vous réellement activé l’IA comme levier stratégique au cœur de vos parcours clients ?

De parcours clients linéaires aux parcours fragmentés

Il y a encore quelques années, un parcours client pouvait presque se dessiner en ligne droite : un prospect voyait une publicité, visitait un site web, découvrait l’offre et décidait d’acheter. Simple, efficace, prévisible.

Aujourd’hui, cette linéarité a disparu. Le consommateur ne se limite plus à la découverte et à l’achat : il explore, compare, interagit et évalue en naviguant librement entre différents canaux. Les parcours sont devenus multi-canaux et fragmentés. Un client peut :

• découvrir une marque sur TikTok,
• comparer sur Google,
• lire des avis sur Trustpilot,
• poser une question sur WhatsApp,
• puis acheter en magasin… deux mois plus tard.

Les marques doivent ainsi composer avec une multiplicité de points de contact où chaque interaction compte. Dans ce contexte, comment garantir / maintenir cohérence, pertinence et fluidité à chaque étape du parcours client ?

L’ère des parcours clients intelligents (ICX)

L’IA est en train de transformer la manière dont les parcours clients sont conçus et vécus. Elle agit comme une couche invisible qui aide les marques à :

• Mieux comprendre : analyser en temps réel des volumes massifs de données pour identifier comportements, préférences et signaux faibles.
• Prédire : anticiper les intentions et les besoins grâce à des modèles prédictifs.
• Personnaliser : proposer des recommandations, contenus ou offres adaptées à chaque individu.
• Optimiser : ajuster en continu les parcours pour réduire les frictions et augmenter la conversion.

L’avenir des parcours clients s’écrit désormais sous le signe des Intelligent Customer Experiences (ICX) : des expériences client pilotées par l’IA, capables de s’adapter en temps réel et d’évoluer en fonction des besoins et attentes des consommateurs.

L’impact est transverse et se décline sur l’ensemble du funnel : optimisation du parcours, expérience plus fluide et personnalisée et satisfaction renforcée.

Et donc concrètement… à quoi ressemble un parcours client boosté par l’IA ?

Grâce à la maitrise des outils d’IA, les marketeurs peuvent ainsi optimiser chaque étape du parcours client :

1. Awareness :
   L’IA aide à capturer l’attention des bonnes audiences au bon moment, favorisant ainsi une première interaction engageante et mémorable avec la marque.
   • Analyse des tendances : Les marques s’appuient sur l’IA pour analyser les requêtes et détecter en amont du lancement de leurs campagnes les sujets, conversations et tendances qui gagnent en popularité. Cela permet d’identifier les thèmes les plus percutants et engageants pour les consommateurs, là où leur attention et intérêts se concentrent, afin d’orienter efficacement les stratégies search et media.
   • Segmentation des prospects : L’IA, via le machine learning, exploite les données provenant de différents canaux afin de regrouper les audiences selon des critères précis et d’identifier des personae précis, permettant de proposer des contenus et offres qui répondent spécifiquement à leurs attentes.
   • Génération d’assets : L’IA permet de créer un large éventail d’options de contenu (posts, vidéos, bannières…) afin de les tester et de les adapter aux différents segments et personae. Cette approche favorise une personnalisation plus fine, renforçant ainsi la pertinence des messages auprès de chaque cible identifiée.
     Ex. La marque Häagen‑Dazs a utilisé la plateforme AdCreative.ai pour créer et effectuer un A/B testing dynamique sur une centaine de visuels de son catalogue, analysant les clics pour identifier et prioriser les plus attractifs pour les visiteurs de son site web.
   • Optimisation multicanale automatisée : L’allocation dynamique et automatique des budgets marketing, entre les différents canaux selon leur performance et de la pertinence des audiences. Cette approche maximise la performance et l’efficacité des investissements.
     Ex. Heineken utilise un assistant IA, “Allocation AI”, pour répartir efficacement ses dépenses marketing entre différentes marques, canaux (Google Ads, Meta, TikTok, Linkedin…) et marchés.
     
     
2. Considération :
   L’IA permet à la marque de proposer au consommateur des contenus personnalisés, ainsi qu’un support proactif et des recommandations adaptées aux attentes individuelles.
   • Collecte de données et création de valeur (zero-party data) : Les marques cherchent désormais à créer de la valeur à travers l’IA tout en enrichissant leur connaissance client, en proposant des expériences utiles en échange de données partagées volontairement.
     Ex. NAOS offre un diagnostic de peau en ligne alimenté par l’IA : un service à forte valeur ajoutée pour le consommateur, qui lui recommande une routine personnalisée, tout en permettant à la marque de mieux comprendre ses besoins et ainsi de personnaliser son approche. Ce type d’expérience repose sur la zero-party data, des données que le client choisit de confier pour une personnalisation plus fine et responsable.
   • Personnalisation et contextualisation : Landing pages dynamiques, assets produits personnalisés… l’IA ajuste en temps réel la mise en avant des produits, offres ou assets selon le profil, les comportements de navigation et les signaux d’intention (pages consultées, durée de visite, questions posées, etc) afin d’être le plus pertinent et convaincant possible.
   • Assistance client sur‑mesure : Chatbots intelligents et assistants virtuels offrent des réponses instantanées 24/7, renforcent la confiance et orientent chaque utilisateur vers le contenu, le produit ou la solution la plus pertinente.
     
     
3. Conversion :
   L’IA réduit les frictions et tente de convaincre en proposant des offres dynamiques, des tunnels fluides et des recommandations ultra-ciblées.
   • Dynamic pricing : Le dynamic pricing, ou tarification dynamique, est une stratégie qui consiste à ajuster les prix en temps réel selon la demande, l’offre ou le comportement client. L’IA renforce cette stratégie en analysant de vastes ensembles de données pour prédire les fluctuations de la demande, comprendre la sensibilité des clients aux prix et identifier le prix optimal permettant de maximiser les revenus.
     Ex. Airbnb s’appuie sur l’IA pour adapter les tarifs des logements en fonction de facteurs externes comme la saisonnalité, jours de fêtes nationales, la demande globale pour des destinations aux dates choisies.
   • Optimisation du tunnel d’achat : l’IA détecte les points de frictions potentiels (abandon de panier, lenteur des pages, trop d’étapes dans le parcours, etc.) et adapte les parcours en temps réel pour en améliorer l’efficacité et faciliter le parcours de conversion. Par exemple, en simplifiant le checkout pour un client déjà connu ou en mettant en avant le paiement fractionné pour un profil sensible au prix.
   • Achats intégrés dans les moteurs de recherche IA : Des plateformes comme ChatGPT avec sa fonction “Instant Checkout” et Perplexity avec “Shop like a Pro” commencent à embarquer l’intégralité du tunnel d’achat directement dans leur interface. Grâce à cette intégration, les moteurs de recherche IA offriront bientôt aux commerçants un canal de vente direct et instantané.
     Ex. OpenAI s’est associé à Etsy et Shopify pour permettre aux utilisateurs de passer commande auprès des commerçants directement depuis ChatGPT, sans quitter la fenêtre de conversation.
   • Prédiction de la conversion avec le scoring d’achat : l’IA évalue la probabilité qu’un prospect convertisse et adapte les incentives (ex : une remise ciblée sur ceux à forte hésitation).
     Ex. La plateforme IA Amex Advance (American Express) analyse les comportements historiques des transactions de ses clients pour déterminer leur « propension à consommer » et ainsi proposer des offres et récompenses personnalisées.
     
     
4. Fidélisation :
   L’IA déclenche des actions personnalisées pour retenir, fidéliser et engager les clients sur la durée.
   • Prédiction du churn : l’IA au service de l’identification des signaux faibles pour anticiper un potentiel désengagement client et déclencher des actions de réactivation (ex : offres avantageuses dédiées).
   • Expérience post-achat personnalisée : l’IA propose des recommandations de cross-selling ou d’up-selling personnalisées, adaptées à l’historique et au profil du client, afin de favoriser le réachat et renforcer la fidélité.
   • Programme ambassadeurs : L’IA identifie les clients les plus engagés et met en place des actions proactives (ex. invitation à donner un avis, intégration à un programme de parrainage, accès à un contenu exclusif) afin de renforcer le sentiment d’exclusivité et bâtir un parcours de fidélité personnalisé. Elle peut également structurer ces programmes dans une logique de gamification, en intégrant défis, récompenses et challenges adaptés à chaque profil pour stimuler l’engagement sur la durée.

Maitriser l’IA, c’est transformer chaque étape du parcours client en avantage concurrentiel.

Mais l’IA n’est pas sans défis pour les marques…

Si l’IA ouvre de nouvelles perspectives, elle amène aussi son lot de défis :

• Équilibre entre automatisation et humanité : l’IA peut personnaliser à grande échelle, mais un excès d’automatisation peut déshumaniser la relation. Le consommateur veut sentir qu’il interagit avec une marque authentique, pas seulement un algorithme.
• Personnalisation vs. intrusion : personnaliser oui, mais sans franchir la ligne rouge du « trop ». Une recommandation bienvenue peut séduire, mais un ciblage perçu comme intrusif peut rebuter.
• Qualité et confidentialité des données : des données incohérentes ou incomplètes réduisent la précision des analyses, tandis que la gestion des informations sensibles des clients impose de respecter scrupuleusement la conformité et la protection de la vie privée.
• Rationalisation vs. surconsommation : l’IA pourrait permettre d’identifier l’offre la plus utile et responsable pour chaque individu, en trouvant le juste compromis entre besoins personnels et impact collectif.
• Intégration avec les systèmes existants : l’intégration de l’IA dans les systèmes d’expérience client déjà en place peut être complexe. Il est donc nécessaire de s’assurer que les outils d’IA fonctionnent de manière fluide avec leur infrastructure actuelle afin d’éviter toute perturbation du service.

En résumé…

L’IA s’impose aujourd’hui comme un outil puissant au service des piliers de l’expérience client. L’enjeu réside dans la façon dont votre marque saura l’exploiter pour naviguer dans la complexité des parcours modernes en réconciliant données, pertinence et fluidité.

La clé reste dans l’exécution d'un savoir-faire précieux pour équilibrer puissance algorithmique et intelligence humaine. Car au fond, ce que cherchent les clients n’a pas changé : se sentir compris, considérés et accompagnés.