Cette année, lors du salon Groceryshop, le rôle de l'IA dans la révolution du secteur de l'alimentation a été un thème central.
Nous avons notamment découvert comment l’IA continue non seulement de transformer le parcours d’achat, mais aussi comment les marques s’y adaptent. Les marques se disputent désormais l’espace et l’attention sur quatre « rayons » : physique, numérique, social et agentique. Et de la scène principale aux soirées de networking, l’adoption rapide (déjà supérieure à 50 % !) des achats basés sur l’IA a été un sujet de discussion récurrent, soulignant l’urgence que ressentent de nombreuses marques à s’adapter à cette nouvelle frontière alimentée par les modèles de langage de grande envergure (LLM).
Mais chaque défi s'accompagne également d'opportunités, et le shopping basé sur l'IA recèle un immense potentiel pour les marques avisées qui sont prêtes à tirer parti de cette évolution passionnante.
Chiffres clés : adoption de l'IA dans le domaine du shopping
| 60% | des consommateurs utilisent l'IA pour faire leurs achats, au moins de temps en temps |
| 77% | Les réseaux de médias de vente au détail investissent dans des formats publicitaires « agentic ». |
| 96% | parmi les consommateurs qui utilisent l'IA, une partie prévoit de maintenir ou d'augmenter son utilisation à l'avenir |
| 50% | des paniers plus grands pour les clients qui utilisent l'assistant IA d'Instacart |
Se démarquer dans le rayon « Agentic »
Une sélection générée par l'IA remplace l'espace de rayonnage traditionnel
Avec le « shopping agentique », les clients se voient désormais proposer seulement 3 à 5 articles recommandés, au lieu des milliers d’options disponibles dans les rayons physiques ou numériques. En raccourcissant le parcours entre l’inspiration et la conversion, l’IA rend le shopping plus rapide et plus réfléchi, redéfinissant non seulement ce que les consommateurs achètent et où ils l’achètent, mais aussi la manière dont ils composent leur panier.
Les données d'entraînement des modèles LLM entraînent des lacunes en matière de visibilité
Les données d'Euromonitor et de Bain montrent que plusieurs marques et détaillants de produits de soin de la peau affichent une faible part de voix dans les modèles de langage (LLM), mais détiennent une part de marché importante. Les LLM puisent abondamment dans Reddit, Wikipédia, YouTube et d'autres contenus sociaux similaires ; si les affirmations des marques ne correspondent pas au sentiment de la communauté, leur visibilité grâce à l'IA diminuera.
Exigences de la marque concernant AI Discovery
Pour réussir dans le domaine du shopping basé sur l'IA, les marques doivent :
- Éligible pour les missions pertinentes
- Lisible par machine grâce à des données structurées et normalisées
- Sélectionné pour une liste restreinte établie par une intelligence artificielle
- Possible grâce à un parcours d'achat transparent et avec des produits en stock
N'oubliez pas : les informations sur les produits doivent toujours être rédigées dans un langage naturel, en établissant un lien entre les caractéristiques du produit et les avantages pour le client, et en indiquant des données précises sur la disponibilité.
Pacvue recommande :
- Utilisez des données produit complètes, cohérentes et lisibles par machine sur l'ensemble de vos canaux.
- Intégration avec les protocoles d'agent courants (par exemple, ACP pour ChatGPT et UCP pour Google).
- Respectez les règles de conformité en matière de données propres à chaque détaillant.
- Mettre en place des processus reproductibles afin de garantir l'exactitude des données relatives aux produits, aux prix et aux stocks sur toutes les plateformes.
- Utilisez Pacvue Prism pour déterminer quels canaux d'agents génèrent des conversions et un chiffre d'affaires rentable
Évaluez le niveau de préparation de votre marque à l'IA grâce à notre tableau de bord «agentic commerce ».
Garder une longueur d'avance dans le secteur de l'alimentation
Les résultats sont les nouvelles catégories
Les consommateurs choisissent de plus en plus des produits qui leur apportent le résultat escompté, et non plus simplement le meilleur choix dans une catégorie donnée. Les segments concurrentiels s'étendent désormais au-delà des rayons, ce qui offre à des marques comme Purely Elizabeth la possibilité de se positionner simultanément sur les marchés des céréales, du porridge, des en-cas et des biscuits.
L'avantage de la recherche sans marque
Si vous n'apparaissez qu'après que les consommateurs ont explicitement recherché votre marque, il est déjà trop tard. Pour rester compétitives, les marques doivent apparaître en tête des résultats pour les requêtes liées à une catégorie ou à un problème, plus en amont dans l'entonnoir de conversion, afin d'atteindre les consommateurs dès que l'idée leur vient à l'esprit.
La transparence des prix et les programmes de fidélité intensifient la concurrence dans le secteur de l'alimentation
Alors que les outils d'intelligence artificielle permettent aux consommateurs de comparer le prix de paniers complets entre différents détaillants, les supermarchés s'appuieront de plus en plus sur les programmes de fidélité et les remises pour attirer et fidéliser leur clientèle. Selon Instacart , les supermarchés pratiquant les mêmes prix qu'en magasin ont déjà enregistré une croissance 10 % plus rapide, la flambée des prix du carburant rendant les achats en ligne encore plus attractifs.
Le déficit de mesure dans le domaine du « retail media »
Seuls 31 % des dirigeants d'retail media network s estiment que leurs réseaux sont compétitifs par rapport à ceux de leurs concurrents, soit une baisse de 14 % par rapport à l'année précédente, tandis que 28 % seulement font confiance à leur méthodologie d'évaluation de la taille du marché et que 7 sur 10 ont le sentiment d'avoir du mal à suivre le rythme en matière de tarification et de capacités. Les hypothèses qui sous-tendent la croissance sont aujourd'hui plus que jamais remises en question.
Pacvue recommande:
- Target les consommateurs en fonction des résultats qu'ils cherchent à obtenir (par exemple, « repas riche en protéines »), et non en fonction des catégories qu'ils consultent.
- Consacrez 20 à 30 % de votre budget publicitaire à des campagnes ciblant le haut de l'entonnoir de conversion, en mettant l'accent sur les recherches par catégorie, les recherches axées sur des problèmes et les réseaux sociaux (commerce de découverte).
- Cessez d'analyser les données de manière cloisonnée et commencez à tester les performances des emplacements publicitaires lorsqu'ils sont associés à des offres de fidélité, à des remises ou à de nouveaux concepts créatifs ou messages.
- Mesurez l'incrementality s quotidiennement, et non trimestriellement, et modifiez le budget ou adaptez la stratégie publicitaire dès que les performances baissent.
- Comblez le fossé entre la mesure et l'activation en passant de l'action à l'analyse au sein d'un même flux de travail grâce à l'agent « Pacvue ».
Réussir dans le secteur de la grande distribution au quatrième trimestre et au-delà
Il est évident que l'adoption de l'IA dans le domaine du commerce ne peut que progresser.
Et dans ce monde où le « post-entonnoir » prend de plus en plus d'importance, où les acheteurs découvrent, évaluent et achètent souvent au cours d'une même session, les canaux ne s'inscrivent plus clairement dans les différentes étapes de l'entonnoir. Pour recueillir des informations pertinentes et les exploiter à grande échelle sur plusieurs plateformes, vous devez optimiser vos actions à partir d'une interface unique, et non via des dizaines de comptes distincts. Vous avez besoin d'une plateforme native du commerce qui relie les canaux médiatiques à des résultats commerciaux concrets.
Pour en savoir plus sur « Pacvue » (Prism ) et le réseau « Agentic Commerce ».
