Lorsque les consommateurs souhaitent faire un achat en ligne, ils font face à une offre gigantesque et manquent souvent de temps ou d’envie pour comparer toutes les options disponibles. Cela amène à un choix qui leur semble « plutôt bon » mais ne réponds pas totalement aux attentes du consommateur, ce qui peut provoquer une insatisfaction et des retours de produits si le choix ne correspond pas exactement à leurs besoins. La satisfaction client est clé et se définie par « le sentiment de plaisir ou de déception ressenti par une personne résultant de la comparaison entre sa perception de la performance du produit et ses attentes » (Kotler, 2003). Ce qui « […] permet de mieux répondre aux exigences du client, réduisant ainsi les risques de déception et renforçant la fidélisation » (Persson & Lantz, 2022).
La question que nous nous posons est en quoi les outils de diagnostic appuyés par l’intelligence artificielle permettent-ils de concilier personnalisation de l’expérience client et performance des entreprises ?
Les entreprises cherchent à relever le défi suivant qui est d’aider les clients à trouver rapidement le produit qui leur convient tout en gagnant leur confiance sur le long terme. La solution grandement déployée, ce sont les outils de diagnostic en ligne. Ces solutions numériques analysent les besoins et préférences des utilisateurs à travers des questionnaires simples, des photos ou l’observation de comportements en ligne, pour proposer des recommandations personnalisées. « L’intelligence artificielle permet d’analyser les préférences et comportements des consommateurs pour anticiper leurs besoins futurs, améliorant ainsi l’expérience d’achat » (Sinha, Sinha, & Dalmia, n.d.).
La personnalisation consiste à adapter les produits, services et interactions aux besoins spécifiques de chaque client grâce aux informations collectées. Une méthode devenue un levier stratégique essentiel pour rester compétitif. « La personnalisation est le processus par lequel une entreprise utilise les informations qu’elle détient sur un client pour adapter ses interactions, produits ou services à ses besoins spécifiques » (Chellappa & Sin, 2005). Les outils de diagnostic répondent à l’explosion des données et aux attentes croissantes des consommateurs. Ils permettent de réduire la frustration et d’accélérer la prise de décision côté client, tout en aidant l’entreprise à mieux prévoir la demande et à limiter les retours produits.
Analyse et Applications Réelles : Deux Types de Diagnostics
On peut distinguer deux grandes approches dans les outils de diagnostic, illustrées ici par l’exemple de PROSE et BIODERMA.
1. Le Diagnostic Sur-Mesure : L’Exemple de PROSE
Le diagnostic sur-mesure consiste à créer un produit unique pour chaque consommateur, plutôt que de recommander un produit générique. PROSE utilise cette approche pour ses shampoings personnalisés. Le site guide l’utilisateur à travers un questionnaire détaillé : type et texture des cheveux, état du cuir chevelu, et besoins spécifiques de l’utilisateur. À partir de ces informations, le produit est fabriqué et personnalisé pour répondre exactement aux attentes du client.
Cette approche, également utilisée par des marques comme OMY Laboratoires, renforce la fidélisation et la satisfaction, car elle minimise le risque de déception, car le produit répond aux besoins et attentes du consommateur.
2. Le Diagnostic de Recommandation Personnalisée : L’Exemple de Bioderma avec le Skin Observer
Le diagnostic de recommandation personnalisé ne crée pas de produit unique, mais adapte les suggestions de produits génériques aux besoins de l’utilisateur. L’outil Skin Observer de Bioderma collecte des informations sur le type de peau, les sensibilités, les problèmes ciblés (acné, rides, taux de réactions de la peau) et les préférences personnelles (texture du produit) puis propose les produits de la gamme les plus adaptés.
Cette approche simplifie la prise de décision, fait gagner du temps et renforce la confiance dans les recommandations, car elles se basent sur des critères objectifs. L’intelligence artificielle peut également analyser les préférences des utilisateurs pour améliorer la pertinence des suggestions au fil du temps.C’est le cas pour le Skin Observer, l’outil nécessite l’envoie d’un selfie afin d’analyser plusieurs facteurs (l’acné, les cernes, les rides), pour améliorer la performance de la recommandation du produit par la suite.
Recommandations Pratiques pour Exploiter au Mieux Ces Outils
L’Intégration dans un Parcours d’Achat Omnicanal. Les outils de diagnostic doivent être perçus comme de véritables aides à la décision, et non comme des gadgets. Sur le site, ils doivent être facilement accessibles « Trouvez votre produit idéal » et, pour les enseignes disposant de boutiques physiques, utilisables sur tablette ou via des vendeurs formés pour assurer une expérience cohérente sur tous les canaux. Cela peut être utile lorsque le magasin est bondé et les vendeurs n’ont pas le temps de conseiller tout le monde.
Encourager la Co-création avec le Client. Les diagnostics servent aussi à capter les envies des clients. Les données collectées peuvent orienter l’évolution des produits et créer un modèle plus participatif, où les besoins des utilisateurs influencent directement l’offre. Cela renforce la pertinence commerciale. Car selon Chollois (2022) « 85 % des consommateurs s’attendent à une personnalisation active de leur parcours, alors que seulement 10 % des entreprises y parviennent réellement ».
Finalement, créer un retour d’Expérience Continu. L’outil doit être évalué régulièrement à l’aide d’indicateurs comme le taux d’utilisation, le taux de complétion des questionnaires, le taux de conversion après diagnostic ou encore le taux de retours produits. Les retours qualitatifs des clients permettent également d’affiner l’outil et de rester en phase avec leurs besoins.
Nous pouvons conclure en affirmant que les outils de diagnostic appuyés par l’intelligence artificielle permettent non seulement d’offrir une expérience d’achat plus personnalisée et satisfaisante, mais aussi de transformer la donnée client en véritable levier de performance en favorisant la fidélisation, l’amélioration des prévisions de demande, la réduction des coûts liés aux retours produits et la contribution, à terme, à l’augmentation du panier moyen.
Références
Chellappa, R. K., & Sin, R. G. (2005). Personalization versus Privacy: An Empirical Examination of the Online Consumer’s Dilemma. Information Technology and Management, 6(2–3), 181–202. https://doi.org/10.1007/s10799-005-5879-y
Chollois, V. (2022). Augmenter l’engagement : la personnalisation de l’expérience client. Stratégies. https://www.strategies.fr/actualites/tribunes/LQ2054010C/augmenter-lengagement-la-personnalisation-de-lexperience-client-virginie-chollois-lucky-cart.html
Diagnostic de peau : SkinObserver. (n.d.). Bioderma. https://www.bioderma.fr/votre-peau/skinobserver
Kotler, P. (2003). Marketing management (11th ed.). Pearson Education.
Persson, M., & Lantz, B. (2022). Effects of customization and product modularization on financial performance. Journal of Engineering and Technology Management, 65, 101704. https://doi.org/10.1016/j.jengtecman.2022.101704
Role of AI in enhancing customer experience in online shopping. (n.d.). IEEE Conference Publication | IEEE Xplore. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10522285?casa_token=in74isICJPQAAAAA:XZzb6aLAWSFEVfGRPpJOrWPbzGH_YEWCJomcfiJU9arSx5Dxp6xh2tFIrZNZRX0Zh5Em7jQNYw58
Truly custom haircare and skincare | Prose. (n.d.). Prose. https://prose.com/?srsltid=AfmBOop_HnjQ1vuMtQR8CwteyQ67TNgfhhKyMpIpkJ-S82AP-__6T5jD