Ceci est le troisième article de notre série sur l'IA agentique dans l'e-commerce.

Lire la partie 1 : La transformation du service à la clientèle avec l'IA agentive : le prochain virage vers la CX autonome

Lire la partie 2 : L'IA agentive : un levier de croissance pour les ventes en e-commerce

Les professionnels du marketing n’ont pas besoin d’un tableau de bord ou d’une solution SaaS de plus. Ils ont plutôt besoin d’une aide qui réfléchit, décide et agit. Contrairement aux outils prédictifs qui ne font que prévoir ou aux outils génératifs qui ne font que créer, l'IA agentique (les agents d'IA autonomes) peut fixer des cibles, choisir des tactiques, lancer des actifs et optimiser en temps réel.

Dans cet article, nous vous montrerons exactement comment les agents d'IA s'intègrent à votre écosystème marketing pour stimuler la croissance grâce à une véritable personnalisation individuelle (1:1), une optimisation de campagne en continu, un engagement conversationnel, des aperçus prédictifs exploitables, l'écoute sociale et un SEO adapté à la découverte par l'IA.

Comprendre l'impact de l'IA agentique sur le marketing

L'IA agentique fait référence à des agents d'IA conçus pour fonctionner de manière autonome, sans avoir besoin d'être sollicités par un utilisateur. Une fois configurés et dotés d'instructions et de garde-fous, ces agents sont capables d'agir indépendamment, de communiquer avec les clients et votre personnel, d'interagir avec votre boutique d'e-commerce et de prendre des décisions pour votre entreprise.

Avant d'aborder les tenants et aboutissants de l'intégration des agents d'IA dans vos activités et votre stratégie marketing, examinons d'abord comment l'IA agentique fonctionne et comment elle se positionne par rapport aux autres outils basés sur l'IA disponibles aujourd'hui.

IA agentique, générative et prédictive : Un cadre comparatif pour les professionnels du marketing

La prolifération de la terminologie de l'IA entraîne souvent de la confusion chez les chefs d'entreprise comme au sein du grand public. Comprendre les rôles de l'IA prédictive, générative et agentique est essentiel pour développer une stratégie technologique cohérente.

Chaque type d'IA remplit une fonction différente, et l'IA agentique agit souvent comme un chef d'orchestre, tirant parti des capacités des deux autres.

• L'IA prédictive : Cette forme d'IA analyse les données historiques et en temps réel pour prévoir des résultats futurs. Sa fonction principale est de fournir des perspectives sur lesquelles les humains ou d'autres systèmes peuvent agir. En marketing, elle est utilisée pour des tâches comme la notation des pistes de vente (lead scoring), la prévision de la demande et la prédiction du taux de désabonnement des clients. Elle répond à la question : « Qu'est-ce qui est susceptible de se produire? »

• L'IA générative : C'est le créateur de contenu. Alimentée par de grands modèles de langage (LLM), l'IA générative excelle dans la production de nouveaux textes, images, codes ou autres médias en réponse à une requête. Ses cas d'utilisation en marketing incluent la rédaction de billets de blogue, l'ébauche de courriels personnalisés et la création de visuels publicitaires. Elle répond à la commande : « Créez ceci pour moi. »

• L'IA agentique : C'est l'opérateur autonome. Elle intègre les résultats des systèmes prédictifs et génératifs et agit en conséquence. Un système agentique peut utiliser les aperçus d'un modèle prédictif pour identifier des opportunités stratégiques, employer un modèle génératif pour créer les actifs nécessaires, puis exécuter, gérer et optimiser de manière autonome une campagne à plusieurs étapes pour capitaliser sur ces opportunités. Elle répond à l'objectif : « Atteignez cet objectif pour moi. »

L'utilisation combinée d'outils prédictifs et de LLM, ainsi que d'agents d'IA, pour le marketing peut accélérer et améliorer presque tous les aspects d'une stratégie de marketing en e-commerce si elle est correctement configurée.

Définir l'agent marketing autonome

Essentiellement, une IA agentique est un système autodirigé conçu pour fonctionner avec un haut degré d'autonomie. Contrairement aux outils passifs qui nécessitent une intervention humaine constante, un agent d'IA fonctionne comme un décideur autonome. Son fonctionnement peut être compris à travers une boucle en trois étapes : perception, décision et action.

• Perception : L'agent recueille et surveille en continu les données de son environnement. Cela inclut les interactions avec les clients, les indicateurs de performance des campagnes, les analyses de sites web, les niveaux de stock et les tendances du marché.

• Décision : À l'aide de LLM et d'autres modèles d'IA, l'agent traite et interprète ces informations. Il analyse les données par rapport à ses objectifs prédéfinis pour décider du meilleur plan d'action.

• Action : L'agent exécute la décision, prenant des mesures pour atteindre ses objectifs. C'est là son principal différenciateur : il passe de la suggestion à l'exécution. Il est également capable d'apprendre des données et des résultats, ce qui nous ramène à la première étape.

Prenons un exemple de cette boucle en action : Un agent marketing d'IA pourrait percevoir, grâce à des données en temps réel, qu'un ensemble de publicités spécifique sur Facebook subit une baisse soudaine des taux de conversion et une flambée du coût par acquisition. En s'appuyant sur les connaissances tirées de votre boutique, d'Internet et de ses données d'entraînement, il décide que cela indique une fatigue créative ou un changement dans la réponse de l'auditoire.

Il agit alors de manière autonome en suspendant la publicité sous-performante, en réaffectant le budget à un ensemble de publicités plus performantes, et peut-être même en chargeant un composant d'IA générative de créer de nouvelles variations publicitaires pour des tests, le tout sans intervention humaine.

Pour les marques d’e-commerce, cette capacité se traduit par un écosystème marketing beaucoup plus réactif et axé sur les données que jamais auparavant. En fait, des analyses récentes de l'industrie montrent une adoption rapide des agents d'IA en entreprise : Gartner prédit que d'ici 2028, au moins 15 % des décisions professionnelles quotidiennes seront prises de manière autonome par l'IA agentique (contre pratiquement 0 % en 2024).

Ajoutez à cela que les entreprises qui investissent dans l'IA enregistrent une augmentation de revenus de 3 à 15 % et une augmentation du retour sur investissement des ventes de 10 à 20 %, et il est clair que l'e-commerce propulsé par l'IA est la voie à suivre à long terme.

Cas d'utilisation : Comment la technologie d'IA agentique s'intègre-t-elle dans une stratégie de marketing e-commerce?

Une « stratégie de marketing IA » peut signifier pratiquement n'importe quoi. Dans un domaine rempli de jargon et de contenu superficiel, il est difficile de savoir où et comment tirer parti de ces systèmes d'IA agentiques. Voici quelques exemples pour vous lancer.

1. Atteindre une véritable hyperpersonnalisation (1:1) et une segmentation client à grande échelle

Les consommateurs d'aujourd'hui s'attendent à ce que les marques connaissent leurs préférences, et l'IA agentique rend la véritable personnalisation individuelle réalisable à grande échelle. La personnalisation traditionnelle, comme les recommandations de produits de base ou les campagnes de courriels segmentées, repose souvent sur des règles statiques ou des données limitées, ce qui peut s'avérer insuffisant.

L'IA agentique peut analyser de vastes données en temps réel, y compris l'historique de navigation, les habitudes d'achat et l'engagement avec les campagnes passées, pour adapter entièrement le marketing sur le moment. Cela signifie que vos messages marketing peuvent être hyperciblés en fonction des intérêts et du contexte de chaque client.

Avec l'IA agentique, vous pourriez configurer du contenu et des recommandations dynamiques en temps réel pour chaque utilisateur. Par exemple, si vous gérez un magasin d'équipement de sport et de plein air, vous pourriez configurer un agent d'IA pour créer et afficher des recommandations, des promotions ou des blocs de contenu sur votre site en fonction de ce que les clients aiment et de ce qui les interpelle.

Imaginez un client qui achète fréquemment du matériel de camping. Un agent d'IA pourrait être configuré pour que votre page d'accueil affiche les nouveautés dans les catégories de tentes ou de sacs de couchage, tout en lui envoyant un courriel avec une promotion personnalisée sur des bottes de randonnée.

À mesure que les clients interagissent avec votre site ou vos supports marketing, l'IA s'ajuste. Si un client abandonne son panier, l'agent peut déclencher un courriel ou un SMS de suivi hautement personnalisé. Parallèlement, s'il clique sur un produit spécifique, l'IA peut également affiner le contenu à afficher ensuite, garantissant une plus grande pertinence.

Enfin, l'IA agentique permet une segmentation avancée en découvrant des tendances cachées pour créer de nouveaux segments de clientèle. Elle pourrait découvrir un segment de clients qui achètent des produits écologiques en hiver, ou identifier des clients à forte valeur de vie (LTV) sur la base de signaux comportementaux subtils. Les professionnels du marketing peuvent exploiter ces segments pilotés par l'IA pour créer des campagnes ciblées qui seraient difficiles à définir manuellement.

2. Optimisation autonome des campagnes marketing et gestion des publicités

L'IA agentique est idéale pour gérer les tâches fastidieuses et récurrentes, libérant ainsi votre équipe marketing pour un travail plus créatif et centré sur l'humain. Au lieu de compter sur des spécialistes pour ajuster manuellement les enchères, les budgets ou les paramètres d'audience, un agent d'IA peut surveiller en continu les données de performance et effectuer des ajustements instantanés pour maximiser les résultats. Non seulement cela fait gagner du temps, mais cela peut détecter les problèmes et apporter des modifications beaucoup plus rapidement que n'importe quelle personne ne le pourrait.

Les agents d'IA peuvent ajuster automatiquement les enchères PPC ou réallouer les budgets entre les canaux en réponse à la performance. Par exemple, si certains mots-clés ou publicités convertissent bien, l'IA augmente les dépenses correspondantes; si le retour sur investissement commence à baisser sur un autre canal, l'IA réduit les dépenses – le tout en temps réel, 24/7, sans attendre le rapport du lendemain.

L'IA agentique peut également mener des dizaines de micro-expériences simultanément plutôt qu'un seul test A/B à la fois. De cette manière, elle peut tester différentes publicités, créations, lignes d'objet de courriels ou même des mises en page de site web pour différents segments d'audience afin d'apprendre rapidement ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, optimisant constamment vos efforts marketing.

Un autre avantage de l'IA agentique en marketing est sa capacité d'optimisation multicanale. Comme les agents d'IA peuvent ingérer des données de tous les canaux marketing, ils peuvent prendre des décisions globales. Par exemple, si l'IA constate que les campagnes par courriel génèrent des conversions moins chères que les publicités Facebook pour une promotion, elle pourrait suggérer de déplacer le budget vers les courriels ou de lancer une campagne SMS à la place.

3. IA conversationnelle pour l'engagement et le soutien client

Bien que nous ayons déjà abordé l'utilisation des agents d'IA autonomes pour le service client et les ventes axées sur la conversion, ils peuvent également être utilisés de manière similaire en marketing. L'IA agentique peut également personnaliser les communications sortantes.

Un agent d'IA intégré à votre plateforme de courriels/SMS pourrait tenir des conversations bidirectionnelles avec les clients. Si un client répond à un courriel ou à un texto marketing, l'agent peut gérer cette interaction immédiatement, en fournissant les informations demandées ou même en offrant une incitation à l'achat. 

Ce type d'engagement réactif peut réellement augmenter l'efficacité des points de contact marketing, surtout lorsque les clients sont habitués à des messages provenant d'adresses sans réponse ou de numéros de téléphone que personne ne surveille.

4. Analyse prédictive et prise de décision basée sur les données

Comme nous l'avons mentionné, l'une des plus grandes forces de l'IA agentique en marketing e-commerce réside dans sa capacité à analyser rapidement les données, à faire des prédictions et à agir en conséquence – le tout en quelques secondes ou minutes, plutôt qu'en heures ou même en jours. Voici comment ces capacités peuvent appuyer votre stratégie marketing :

• Prédictions du comportement client : En analysant les tendances dans les données clients, comme les habitudes de navigation, les achats passés et les réponses aux campagnes, l'IA agentique peut prédire ce que les clients individuels sont susceptibles de faire ensuite. Par exemple, elle pourrait indiquer les catégories de produits qui intéressent probablement un client et le cibler automatiquement avec ces produits, ou même identifier quand quelqu'un est susceptible de faire un achat répété et lui envoyer un rappel.

• Détection du risque de désabonnement : La rétention est aussi, sinon plus, importante que l'acquisition en e-commerce. Les agents d'IA peuvent analyser les données d'engagement pour repérer les signes de désabonnement ou d'inactivité des clients. Par exemple, les clients dont la fréquence d'achat a diminué ou qui n'ont pas interagi depuis un certain temps. Grâce à des modèles prédictifs, l'IA peut signaler ces clients et même déclencher des campagnes de reconquête avant qu'ils ne partent.

• Tendances du marché et prévision de la demande : À plus grande échelle, l'IA agentique peut aider les professionnels du marketing à anticiper les tendances. En ingérant non seulement des données internes mais aussi des données externes, comme les tendances sociales, les tendances de recherche et les indicateurs économiques, les agents d'IA peuvent prévoir les changements dans la demande de produits ou les préférences des consommateurs, vous permettant d'ajuster votre message ou votre inventaire en conséquence.

Extraire des données, leur donner un sens et réorienter régulièrement les priorités et les budgets comptent parmi les tâches récurrentes les plus fastidieuses que les professionnels du marketing doivent accomplir pour s'assurer que l'entreprise reste constamment au sommet. Déléguer cette tâche à un agent d'IA peut faire gagner du temps tout en effectuant des micro-ajustements qui optimisent pleinement les budgets.

5. Écoute sociale et analyse des sentiments à grande échelle

Les médias sociaux ont changé de façon permanente la vitesse à laquelle les nouvelles et le sentiment public peuvent évoluer. Par conséquent, la réputation d'une marque et le succès de ses campagnes peuvent changer rapidement. L'IA agentique peut servir d'outil d'écoute sociale fonctionnant en permanence, analysant ce que les clients disent de votre marque et de vos concurrents sur les réseaux sociaux, les forums et les sites d'avis.

Plutôt que de suivre manuellement les mentions, ce qui est une tâche très fastidieuse et continue, un agent d'IA peut analyser en permanence les commentaires sur les médias sociaux, les avis et les retours des clients pour évaluer le sentiment à l'égard de votre marque ou d'une campagne spécifique.

Les agents d'IA peuvent également surveiller vos concurrents, en suivant les mentions et le sentiment des clients à leur égard. Cela peut révéler des opportunités. Si les clients se plaignent du produit ou du service d'un concurrent, par exemple, votre marketing peut souligner comment vous évitez ces problèmes. Inversement, si la campagne d'un concurrent trouve un bon écho auprès de son auditoire, vous obtenez des renseignements sur ce qui fonctionne et pouvez adopter des tactiques similaires pour votre marque.

Cette approche fonctionne également bien dans les situations de crise en relations publiques. Si votre agent d'IA détecte un pic de sentiment négatif, il peut immédiatement le signaler à votre équipe pour examen. De cette façon, le problème peut être rapidement traité avant qu'il ne dégénère. Ce type de détection et de réponse précoces peut vraiment aider à atténuer les dommages lors d'une crise de relations publiques potentielle.

6. SEO et stratégie de contenu

Lorsque des LLM comme ChatGPT et Gemini ont été lancés, l'une des premières choses pour lesquelles les professionnels du marketing ont commencé à les utiliser fut la création de contenu. Aujourd'hui, cependant, le marketing propulsé par l'IA va bien au-delà des plans de blogues et des publications sur les médias sociaux. L'IA agentique peut à la fois vous aider à optimiser le contenu pour le SEO traditionnel et à préparer votre marque pour la nouvelle ère de la recherche et de la découverte pilotées par l'IA. Voici comment :

• Recherche de mots-clés et optimisation SEO automatisées : Les agents d'IA peuvent analyser rapidement les données de recherche et identifier des mots-clés à forte valeur ou des lacunes de contenu que votre équipe devrait cibler. Au lieu de rechercher manuellement des mots-clés, l'IA agentique peut continuellement trouver des termes de recherche pertinents avec un fort potentiel de trafic mais une concurrence raisonnable. Elle peut également examiner votre contenu existant pour vérifier les meilleures pratiques SEO, suggérant des modifications aux balises méta, aux en-têtes ou aux liens internes pour améliorer le classement.

• Création et amélioration de contenu : L'IA agentique peut générer des ébauches initiales pour des billets de blogue ou des pages de destination optimisées pour les mots-clés qu'elle a identifiés, faisant gagner du temps à votre équipe de contenu. Elle peut également suggérer des sujets que votre contenu devrait aborder en analysant les questions des clients à partir des requêtes de recherche ou de vos agents conversationnels.

• Se préparer à la découverte pilotée par l'IA : À mesure que le comportement des consommateurs évolue vers l'utilisation d'assistants IA pour trouver des produits, les marques de e-commerce doivent s'assurer que leurs produits et données sont visibles pour les agents d'IA, que ce soit directement dans les LLM eux-mêmes ou dans les réponses de l'IA dans d'autres outils comme l'aperçu IA de Google, le clavardage IA de Meta ou le moteur de recherche Perplexity. Les agents d'IA peuvent aider ici en s'interfaçant avec ces protocoles. Plutôt que de moissonner des pages web, un agent d'IA peut interroger directement votre base de données pour obtenir des informations en temps réel.

L'IA est excellente pour le contenu et la découvrabilité. Elle gère l'analyse approfondie pour déterminer quel contenu créer, aide à optimiser ce contenu et s'assure même que lorsque la recherche pilotée par l'IA deviendra la norme, votre marque sera prête.

7. Améliorer la fidélité et la rétention des clients avec l'IA

Un bon programme de fidélité/récompenses contribue grandement à accroître la loyauté des clients, mais l'IA agentique est capable de bien plus que votre programme de récompenses typique basé sur les points et les avantages.

L'IA peut adapter les récompenses de fidélité aux préférences individuelles. Au lieu d'un programme universel, une IA agentique pourrait analyser quelles récompenses motivent chaque client, comme des rabais sur des catégories spécifiques ou un accès anticipé exclusif à de nouveaux produits, puis personnaliser les offres en conséquence.

Cela augmente la valeur perçue de vos incitatifs de fidélité. De même, l'agent pourrait identifier vos clients VIP pour leur envoyer des offres spéciales pertinentes ou des cadeaux surprises.

Conclusion

L'IA agentique est sur le point de provoquer l'un des plus grands changements que nous ayons vus dans le fonctionnement des entreprises depuis l'adoption généralisée d'Internet, et le marketing ne fait pas exception. Elle offre la capacité de traiter d'énormes quantités de données et d'agir instantanément sur les aperçus, ce que les équipes humaines seules ne pourraient jamais faire à grande échelle. Pour les marques d'e-commerce, le moment de se lancer avec l'IA agentique est maintenant.

Celles qui le feront verront une croissance plus rapide et un meilleur retour sur investissement. En termes pratiques, trouver des moyens d'utiliser l'IA agentique signifie que votre marketing peut être toujours actif, toujours en apprentissage et en optimisation. Que ce soit pour personnaliser une page d'accueil pour chaque visiteur, réallouer des dépenses publicitaires à minuit pour plus d'efficacité, ou l'utiliser pour améliorer votre SEO. Cela permet un niveau de réactivité et de personnalisation que les consommateurs d'aujourd'hui attendent de plus en plus.

Chez Blue Badger, nous avons expérimenté toutes sortes de solutions d'IA agentiques pour nos clients dans les domaines des ventes, du service client et du marketing. Communiquez avec nous dès aujourd'hui pour en savoir plus sur la façon dont les agents marketing d'IA peuvent s'intégrer à votre boutique d'e-commerce.