Le prochain virage omnicanal du retail : les chatbots et les fils d'actualité

À force d'être répété partout, le mot "omnicanal" finit par se vider de son sens.

L'idée de fond, elle, reste pourtant intacte : les clients d'un retailer n'achètent jamais à un seul endroit, et les marques ont tout intérêt à connecter leurs expériences, leurs messages et leurs mesures de performance sur l'ensemble de ces points de contact. Ce qui a changé, en revanche, c'est la nature même de ces canaux.

Il n'y a pas si longtemps, une stratégie omnicanale se résumait à deux piliers : le magasin physique et le site web. Cette lecture est aujourd'hui dépassée puisque les réseaux sociaux se sont mués en vitrines à part entière, les applications se transforment en véritables écosystèmes, et les LLM jouent désormais le rôle de moteurs de découverte, d'assistants d'achat et, fait déterminant, de canaux de transaction.

Le commerce devient conversationnel

Carrefour est devenu la première enseigne de distribution européenne à permettre de finaliser un achat directement via ChatGPT. Un signal fort : le commerce conversationnel n'est plus un concept, mais une fonctionnalité bien réelle. Et c'est une évolution majeure, puisque le parcours d'achat peut désormais commencer et se terminer dans une même conversation : plutôt que de passer par des résultats de recherche puis par le site du retailer, l'acheteur peut demander à l'IA des idées de repas, affiner ses choix selon ses contraintes alimentaires et son budget, puis remplir son panier sans jamais quitter l'interface de discussion.

Les marques commencent à comprendre qu'elles doivent s'intégrer à ces conversations. Distributeurs et plateformes se positionnent déjà pour y intégrer une dimension publicitaire. Rufus, le nouvel assistant d'achat d'Amazon, montre à quelle vitesse un "assistant" peut devenir un "inventaire" publicitaire, avec des emplacements payants qui, selon certaines informations, arriveraient progressivement. De son côté, OpenAI a lancé ChatGPT Ads en France fin août. Les campagnes peuvent désormais être suivies comme sur d’autres plateformes, notamment pour mesurer les installations, les sessions et les achats in-app. Ce canal n’est donc plus une boîte noire pour les annonceurs.

Du côté des consommateurs, ils recourent de plus en plus aux LLM pour obtenir des recommandations, avec des requêtes formulées en fonction de ce qui leur convient personnellement plutôt que de ce qui serait le "meilleur" produit dans l'absolu. Ce glissement, de la recherche par mots-clés vers une conversation guidée par l'intention, change complètement la donne pour l'optimisation de la découverte. Concrètement, les utilisateurs sollicitent les LLM de trois façons : pour explorer (chercher des idées et des options), pour filtrer (réduire les choix selon des critères précis) et pour se rassurer (valider un choix avant l'achat). Les marques capables d’identifier l’étape à laquelle elles interviennent peuvent ainsi adapter leur stratégie de contenu en conséquence.

Les LLM, prochaines super-apps de l’expérience omnicanale ?

À mesure que l'omnicanal se digitalise, les "super-applications" sont souvent présentées comme le ciment capable d'unifier tout l'écosystème. Les LLM pourraient-ils jouer ce rôle ? Après tout, il s'agit d'une couche disponible en permanence, qui vient se superposer aux canaux digitaux existants.

Seul l'avenir nous le dira. Mais même si ce scénario se confirmait, il est peu probable que les applications des marques et des retailers disparaissent pour autant. Elles apportent une valeur que rien ne remplace encore en matière de fidélisation, de personnalisation, de notifications, de mémorisation des préférences et de service après-vente.

Le commerce social, lui, gagne indéniablement du terrain. Certaines prévisions vont jusqu'à placer TikTok Shop parmi les trois plus grands retailers mondiaux d'ici 2030. Et si le parcours d'achat moderne peut désormais passer par TikTok Shop, un thread Reddit, ChatGPT ou l'application d'une marque, le commerce physique n'est pas près de disparaître pour autant. En réalité, on observe même l'inverse : les réseaux de magasins continuent de s'étendre, y compris chez les marques nées en ligne.

Abercrombie & Fitch en est un bon exemple : son application détecte quand un client entre en magasin et bascule automatiquement en mode "boutique". Environ une heure après son départ, elle lui envoie une notification pour lui demander un avis, pendant que la visite est encore fraîche dans son esprit. S'il répond, il gagne des points de fidélité. Une boucle simple, qui relie l'application, le magasin et le CRM.

Les boutiques éphémères de Shein à Londres et à Paris, tout comme les expérimentations de TikTok Shop sur ce même format, rappellent une chose : la découverte d'un produit peut très bien démarrer dans un fil d'actualité, mais la confiance et la conversion, elles, restent souvent plus rapides à obtenir en face à face.

La mesure, nouveau champ de bataille

Avec la multiplication des canaux, le vrai défi pour les marques devient de relier les points entre des parcours clients de plus en plus fragmentés. Quand la découverte passe par un chatbot, la validation par une discussion sur Reddit et la conversion par une application, le reporting traditionnel au "dernier clic" perd de sa pertinence, au point de fausser les décisions budgétaires.

Les LLM ajoutent en fait une couche de complexité supplémentaire : la plupart des marques ne peuvent observer le trafic issu des LLM qu'au moment où il atteint leurs propres sites ou applications. Une piste consiste à traiter la recherche assistée par IA comme une source de données à part entière, au même titre que le SEO ou la recherche interne au site. Les équipes peuvent ainsi recenser les formulations et les requêtes les plus fréquentes liées à l'IA dans leur secteur, puis les intégrer à leur création de contenu et à leur merchandising, pour garantir des réponses cohérentes de la marque, quel que soit le point de contact.

En matière d’attribution, ces parcours doivent devenir suffisamment lisibles pour permettre d'agir. La première étape consiste à s'assurer que vos outils d'analyse identifient bien le trafic issu des LLM, puis à croiser cette donnée avec des méthodes de mesure de l'incrémentalité, pour ne plus prendre de décisions basées uniquement sur des signaux de clic.

À mesure que des formats publicitaires apparaîtront dans les interfaces conversationnelles, les marques devront leur appliquer la même rigueur qu'au search et aux réseaux sociaux aujourd'hui. Cohérence de la nomenclature, qualité de l'expérience sur les pages d'atterrissage et cadres d'analyse de l'incrémentalité réellement solides : voilà les vrais facteurs de succès.

Ce que les leaders du e-commerce doivent faire dès maintenant

Ces nouveaux points de contact qui façonnent les préférences (TikTok Shop, les interfaces conversationnelles comme ChatGPT, les espaces communautaires comme Reddit) complexifient le parcours client, tout en réduisant le délai entre l'inspiration et l'achat.

Le vrai chantier, maintenant, c'est de traiter ces mutations comme un défi de mesure autant que comme une opportunité de croissance. Concrètement, cela veut dire construire des expériences connectées entre le digital et le physique, apporter des réponses utiles au bon moment de la conversation, et mettre en place des systèmes d'analyse capables de suivre l'évolution réelle des parcours de décision d'achat, plutôt que de continuer à mesurer comme si rien n'avait changé.