À quoi ressemble vraiment la personnalisation par l'IA dans l'ecommerce Shopify

Pendant des années, la personnalisation en ecommerce s'est résumée à une seule chose : « Vous aimerez aussi. »

Un acheteur consulte un produit, et la boutique lui en recommande quelques autres. Utile ? Parfois. Personnalisé ? Techniquement.

Mais la personnalisation peut aujourd'hui aller bien plus loin que les widgets de recommandation. Une boutique Shopify peut s'adapter à ce que les acheteurs recherchent, aux produits qu'ils revisitent, à ce qu'ils enregistrent, à ce qu'ils ont déjà acheté et à l'étape du parcours d'achat où ils se trouvent.

L'objectif n'est pas de rendre chaque partie du site différente pour chaque visiteur.

C'est d'utiliser les informations déjà disponibles pour rendre la prochaine interaction plus pertinente.

La personnalisation par l'IA, c'est plus que des recommandations de produits

La personnalisation traditionnelle repose souvent sur des règles simples : quelqu'un a consulté des chaussures de running, la boutique lui montre donc d'autres chaussures de running. Quelqu'un a acheté une veste, il reçoit donc des recommandations de produits assortis.

Ces règles fonctionnent toujours.

L'IA devient plus utile quand le nombre de produits, de comportements et de combinaisons possibles devient difficile à gérer manuellement. La question passe alors de « Que pourrions-nous recommander d'autre ? » à « Qu'est-ce qui rendrait cette expérience plus utile en ce moment ? »

Shopify décrit lui-même la personnalisation par l'IA à travers des domaines comme la découverte de produits, les recommandations sur mesure, la segmentation des clients et les expériences d'achat personnalisées dans son guide de la personnalisation par l'IA en ecommerce.

L'opportunité est bien plus large que le simple fait de modifier un carrousel de recommandations.

Personnaliser la découverte de produits

La personnalisation peut commencer avant même que l'acheteur n'arrive sur une fiche produit.

Deux personnes qui cherchent une robe peuvent avoir des besoins complètement différents. L'une veut une robe de soirée noire à moins de €150. L'autre cherche quelque chose de léger pour un mariage d'été.

Les filtres traditionnels peuvent répondre à une partie de ces besoins. La recherche conversationnelle et les systèmes d'achat pilotés par l'IA peuvent interpréter un éventail plus large d'intentions : style, budget, couleur, occasion, matière et disponibilité.

C'est aussi pourquoi des informations produit précises comptent davantage à mesure que l'IA s'intègre à la découverte de produits. Si un système ne comprend pas clairement les attributs d'un produit, il ne peut pas le mettre en avant ni le recommander de façon fiable.

Nous avons approfondi ce problème dans notre guide pour préparer les boutiques de mode aux agents d'achat IA.

Personnaliser l'expérience produit

La plupart des fiches produit Shopify montrent encore à chaque visiteur à peu près la même chose : le même mannequin, les mêmes images, la même description et les mêmes avis.

Certains éléments de cette expérience peuvent devenir plus pertinents pour chaque acheteur. Une boutique peut mémoriser une taille précédemment sélectionnée, mettre en avant les avis les plus utiles, adapter les recommandations aux produits déjà envisagés, ou offrir aux acheteurs une façon plus personnelle d'évaluer le rendu grâce à l'essayage virtuel.

L'objectif n'est pas de reconstruire toute la fiche produit pour chaque visiteur.

C'est de rendre plus utiles les éléments qui comptent dans la décision.

Personnaliser selon le comportement

La personnalisation n'exige pas toujours de savoir précisément qui est le client.

Ce qu'il fait peut déjà en dire long sur ce qu'il envisage.

Quelqu'un qui consulte une veste une seule fois n'a pas le même comportement que quelqu'un qui revient plusieurs fois, sélectionne la taille M, enregistre le produit ou l'essaie virtuellement.

Aucune de ces actions ne garantit un achat, mais elles fournissent bien plus d'informations qu'une simple consultation de produit.

Comme nous l'avons vu dans À quoi ressemble un comportement d'achat à forte intention dans l'ecommerce de mode, les visites répétées d'un produit, le choix de la taille, l'ajout à la liste de souhaits et l'essayage virtuel peuvent chacun signaler une étape différente de la réflexion.

La personnalisation n'a pas toujours besoin de commencer par :

« Qui est ce client ? »

Parfois, la meilleure question est :

« Qu'est-ce qu'il essaie de décider ? »

Personnaliser les relances

Une grande partie de la personnalisation en ecommerce disparaît dès que l'acheteur quitte le site.

Commencent alors les automatisations bien connues :

Vous avez consulté ce produit.

Vous avez laissé un article dans votre panier.

Voici 10% de réduction.

Ces messages ne sont pas forcément mauvais. Ils sont simplement limités par les informations qu'ils utilisent.

Si un acheteur a essayé virtuellement un produit avant de partir, par exemple, la marque en sait plus que le simple fait qu'il ait ouvert la fiche produit.

Avec l'intégration Tryvio × Klaviyo, les marques peuvent relancer en fonction de l'activité d'essayage et inclure dans l'e-mail l'image générée de l'acheteur.

Au lieu de :

Voici le produit que vous avez consulté.

le message peut partir de :

Voici un autre aperçu du produit que vous avez déjà essayé.

Le produit n'a pas changé.

La relance est simplement plus pertinente par rapport à ce que l'acheteur a réellement fait.

La personnalisation doit résoudre un problème, pas mettre l'IA en vitrine

Ce n'est pas parce qu'une boutique peut personnaliser quelque chose qu'elle doit le faire.

Si un acheteur hésite sur sa taille, une remise personnalisée ne règle pas le problème de taille. S'il ne comprend pas la matière, changer le carrousel de recommandations n'aide pas. Si la fiche produit est déjà surchargée, un widget d'IA supplémentaire risque simplement d'ajouter du bruit.

Une bonne façon d'aborder la personnalisation consiste à adapter la réponse au problème :

Incertitude ou comportement de l'acheteur	Réponse utile
Recherche de quelque chose de précis	Meilleure recherche et meilleure découverte
Hésitation sur la taille	Meilleur guide des tailles
Doute sur le rendu du produit	Meilleures images ou essayage virtuel
Intéressé mais pas encore prêt	Rappel pertinent
Intérêt répété pour un produit	Relance plus pertinente
Achat précédent	Recommandations complémentaires

Toutes les solutions n'ont pas besoin d'IA.

Mémoriser une taille sélectionnée, supprimer une pop-up pour un abonné existant ou recommander un accessoire assorti peut souvent se faire très bien avec de simples règles et de l'automatisation.

L'IA devient plus précieuse lorsqu'une boutique doit interpréter de plus grandes quantités de données produit ou comportementales, générer du contenu personnalisé ou répondre à des combinaisons difficiles à gérer manuellement.

Utilisez la solution la plus simple qui résout le problème réel.

Où Tryvio s'intègre

Tryvio se concentre sur un problème de personnalisation bien précis : l'évaluation visuelle du produit.

Les boutiques de mode fournissent déjà des photos, des descriptions, des mesures et des avis. Mais ces éléments ne peuvent pas répondre complètement à une question propre à chaque acheteur :

« À quoi cela pourrait-il ressembler sur moi ? »

Avec Tryvio, les acheteurs peuvent importer une photo et visualiser sur eux-mêmes les produits de mode compatibles, directement depuis la fiche produit Shopify.

Cette interaction personnalisée peut aussi rester utile bien après le premier essayage, grâce au marketing du cycle de vie et à l'attribution du chiffre d'affaires.

Dans notre étude de cas Icedout sur l'essayage virtuel par IA, 623 essayages virtuels réalisés en août ont été associés à €15.3K de chiffre d'affaires éligible attribué à Tryvio.

Ce qu'il faut retenir n'est pas que chaque partie d'une boutique Shopify doit être personnalisée.

C'est que personnaliser la bonne partie de la décision peut être bien plus utile que d'ajouter de la personnalisation simplement parce que la technologie existe.

L'essentiel à retenir

La personnalisation par l'IA dans Shopify va bien au-delà d'un carrousel de recommandations. Elle peut influencer la façon dont les acheteurs découvrent les produits, les évaluent, et ce qui se passe après leur départ.

Mais l'objectif doit rester simple :

Utilisez le contexte pour rendre l'étape suivante plus utile.

Parfois, cela demande de l'IA. Parfois, une automatisation de base suffit.

La technologie compte moins que le fait que l'expérience d'achat devienne plus pertinente et plus facile à utiliser.