De l'entonnoir au tunnel : La GenAI bouleverse le parcours d'achat et les médias programmatiques de vente au détail pourraient être la solution

Partie 3 sur 4 de la série "L'avenir programmatique des médias de détail".

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• Pourquoi les spécialistes du marketing programmatique devraient miser sur le commerce de détail
• La survie des plus intelligents : La course des médias de détail vers la rentabilité programmatique
• S'aligner ou se laisser distancer : Choisir le bon partenaire programmatique pour les médias de détail

Grâce à l'intelligence artificielle, les consommateurs prennent en quelques minutes des décisions d'achat qui prenaient autrefois des semaines. Pour les spécialistes du marketing qui cherchent des moyens de faire face à cette nouvelle réalité, les médias programmatiques offrent l'automatisation, la rapidité et les données commerciales nécessaires pour être compétitifs dans les moments d'achat pilotés par l'IA.

Cette accélération remodèle de bout en bout la stratégie des médias commerciaux. Les cycles de planification qui supposaient des semaines de recherche sont aujourd'hui concurrencés par des recommandations instantanées alimentées par l'IA. Les créations qui nourrissaient autrefois les prospects sur plusieurs points de contact doivent résonner en une seule interaction. Les cadres de mesure fondés sur de longues fenêtres d'attribution doivent fournir des informations en temps réel pour que les campagnes restent en phase avec les actions des consommateurs.

Les médias programmatiques pour la vente au détail sont conçus pour cette réalité. Il combine des signaux commerciaux vérifiés, une exécution automatisée et une portée cross-canal pour que les marques restent présentes et mesurables, même lorsque la fenêtre d'influence d'un achat se réduit à quelques secondes. Dans un environnement où les décisions des consommateurs évoluent à la vitesse d'une machine, les médias programmatiques pour la vente au détail fournissent l'infrastructure dont les spécialistes du marketing ont besoin pour suivre le rythme.

Pourquoi l'IA comprime-t-elle les décisions commerciales dans un "tunnel" plutôt que dans un entonnoir ?

• Les recommandations pilotées par l'IA réduisent la recherche et la réflexion à quelques secondes, obligeant les spécialistes du marketing à influencer les résultats plus tôt et plus rapidement.
• Se présenter là où l'IA le décide.
• À l'heure où la découverte passe aux assistants et aux flux prédictifs, les marques ont besoin de médias programmatiques pour assurer leur présence, leur pertinence et des résultats mesurables pendant les moments fugaces médiés par l'IA, sans s'appuyer sur de longs cycles de considération. Selon le guide 2025 de Microsoft, l'IA générative rend la recherche conversationnelle et raccourcit les parcours d'achat.

L'IA dans le parcours d'achat n'est pas une évolution, c'est une révolution. Considérez la rapidité avec laquelle une recommandation se transforme en transaction. Quelqu'un demande à ChatGPT des suggestions de produits ou même comment résoudre un problème sans même avoir un produit en tête, se voit proposer l'URL d'un détaillant, clique et achète sur-le-champ. Le modèle traditionnel de sensibilisation, de considération et de conversion s'effondre en une seule étape. Pour les spécialistes du marketing, le défi est clair : comment apparaître dans ces moments fugaces où l'intention monte en flèche et disparaît tout aussi rapidement ?

Les marques perdent le contrôle du moment de la découverte - que doivent-elles faire ?

Les assistants élaborent désormais des recommandations "de premier contact" avant que les consommateurs n'atteignent les points de contact des propriétaires ou des détaillants.
Gagnez le pré-clic.
Assurez-vous de la couverture des données, de la disponibilité des détaillants et d'une création qui correspond aux invites courantes de l'IA ; associez les annonces sponsorisées au reciblage DSP afin d'être présent à la fois dans les listes élaborées par l'IA et là où les utilisateurs atterrissent après avoir cliqué.

Le marketing commercial traditionnel partait du principe que les parcours d'achat commençaient sur les sites web des marques ou sur les plateformes des détaillants.

Les spécialistes du marketing pourraient influencer le processus en interceptant les consommateurs pendant leur phase de recherche à travers des points de contact détenus et payés. Les assistants d'IA changent cette dynamique en devenant le point de départ de la découverte des produits. Au lieu de commencer leurs recherches sur Amazon ou Google, les consommateurs demandent des recommandations à ChatGPT ou Claude. Ces systèmes d'intelligence artificielle fournissent des listes de produits avec des liens d'achat directs, ce qui permet souvent de contourner complètement la recherche traditionnelle.

Cette externalisation signifie que l'influence se produit avant que les consommateurs n'atteignent les points de contact contrôlés par les annonceurs. Les marques qui ne sont pas représentées dans les données d'entraînement de l'IA ou dans les algorithmes de recommandation deviennent invisibles pendant la phase de découverte. Les détaillants dont les produits ne sont pas facilement accessibles par des liens générés par l'IA perdent des transactions potentielles.

L'infrastructure programmatique aide les marques à maintenir leur visibilité dans ces parcours externalisés en assurant une présence sur les points de contact où les systèmes d'IA recueillent des informations et où les consommateurs atterrissent après avoir reçu des recommandations.

Les algorithmes prédictifs réécrivent le ciblage basé sur l'intention - comment le ciblage doit-il évoluer ?

• L'IA prédit la demande avant qu'elle ne soit signalée par des requêtes ou des visites de sites.
• Passer d'une approche réactive à une approche prédictive.
• Utiliser les signaux contextuels, météorologiques et de navigation pour préactiver les campagnes et dimensionner les audiences de manière dynamique ; automatiser le rythme et les enchères pour que les dépenses suivent les prévisions plutôt que l'intention historique seule. eMarketer a rapporté en avril 2025 que Celeste AI de Skaivise à simplifier les médias commerciaux grâce à l'optimisation pilotée par des agents.

Netflix recommande des films avant que vous ne les recherchiez. Spotify vous propose des chansons avant que vous ne sachiez que vous voulez les écouter. Amazon recommande des produits avant que vous ne réalisiez que vous en avez besoin.

Ces recommandations prédictives créent des opportunités d'achat que le ciblage traditionnel basé sur l'intention ne peut pas saisir. Les approches de ciblage traditionnelles attendent des signaux d'intention tels que des requêtes de recherche ou des visites de sites web avant d'activer les campagnes. Les systèmes de recommandation par IA inversent cette dynamique en prédisant ce que les consommateurs voudront avant qu'ils ne signalent explicitement leur intérêt.

Les plateformes programmatiques peuvent activer des campagnes en fonction de ces signaux prédictifs plutôt que d'attendre des indicateurs réactifs. Lorsque les données météorologiques suggèrent une augmentation de la demande de chauffages d'appoint, les campagnes peuvent être lancées automatiquement avant que le volume de recherche n'augmente. Lorsque les habitudes de navigation indiquent un intérêt émergent pour des catégories de produits spécifiques, le ciblage peut être élargi de manière proactive. Ce passage d'une gestion réactive à une gestion prédictive des campagnes nécessite une infrastructure automatisée capable de traiter simultanément plusieurs signaux de données et d'ajuster les paramètres des campagnes plus rapidement que les opérateurs humains ne peuvent reconnaître les opportunités.

Pourquoi le programmatique est-il la seule infrastructure suffisamment rapide pour le commerce de l'IA ?

• Les décisions prises à la vitesse de l'IA dépassent les flux de travail manuels et les cycles de mesure trimestriels.
• Automatiser ou se faire dépasser.
• Les médias programmatiques pour le commerce de détail alignent les enchères en temps réel, la création dynamique et la mesure continue afin que les campagnes s'adaptent aussi rapidement que les changements de la demande induits par l'IA, ce qui permet d'accroître les avantages en termes de performances au fil du temps. Comme le montrent la couverture de Skai et les commentaires de l'industrie, les données programmatiques et commerciales offrent la rapidité et l'attribution nécessaires pour l'achat à l'ère de l'IA.

L'accélération de l'IA crée des exigences opérationnelles que la gestion manuelle des campagnes ne peut tout simplement pas satisfaire. La vitesse, la complexité et les exigences d'optimisation continue dépassent la capacité humaine de réponse et de prise de décision.

La compression de l'IA crée de nouvelles exigences opérationnelles - quelles sont les cinq plus importantes aujourd'hui ?

Les décisions comprimées exigent des opérations au rythme de la machine dans la boucle planifier-créer-mesurer.
Construire pour le changement en temps réel.
Donner la priorité à l'intelligence contextuelle, à l'activation prédictive, à la création dynamique, à la mesure continue et à la réponse automatisée - chacune soutenue par une infrastructure qui apprend et réaffecte en quelques minutes, et non en quelques mois. La recherche 2025 de Microsoft souligne le passage à la recherche conversationnelle et multimodale et la nécessité de nouveaux modèles d'exploitation.

La compression des décisions élimine les phases de recherche traditionnelles. Les outils d'IA éliminent de nombreuses étapes que les entonnoirs de marketing traditionnels considéraient comme nécessaires. La comparaison des produits se fait instantanément grâce à l'analyse de l'IA plutôt que par une recherche manuelle sur plusieurs sites web. Les décisions d'achat sont prises sur la base de recommandations de l'IA plutôt que sur la base de longs processus de réflexion.

Le contexte devient plus important que les données démographiques. Les systèmes d'IA prennent en compte des dizaines de variables contextuelles lorsqu'ils formulent des recommandations : heure de la journée, conditions météorologiques, localisation, type d'appareil, activité récente et événements en cours. Grâce à cette intelligence contextuelle, le ciblage démographique traditionnel semble primitif en comparaison.

L'adaptation créative est plus rapide que les cycles créatifs humains. Les outils d'IA modifient désormais les actifs créatifs en temps réel en fonction des données de performance et des signaux contextuels. Les titres changent automatiquement en fonction de la réaction du public. Les images sont sélectionnées de manière dynamique en fonction d'indicateurs démographiques et comportementaux.

Les cycles de mesure s'accélèrent, passant de trimestriels à continus. La mesure traditionnelle des campagnes s'effectuait sur des cycles trimestriels ou mensuels car la collecte et l'analyse des données nécessitaient un effort manuel important. L'accélération de l'IA exige des mesures en temps réel qui permettent de prendre des décisions d'optimisation immédiates.

La réponse automatisée devient le seul mécanisme viable. La gestion manuelle des campagnes ne peut pas suivre le rythme du comportement des consommateurs et de la dynamique du marché accélérés par l'IA. La vitesse de prise de décision, la sophistication des exigences de ciblage et la fréquence des besoins d'optimisation dépassent les capacités opérationnelles humaines.

Comment les spécialistes du marketing doivent-ils réagir aux bouleversements sans perdre le contrôle ?

• Traiter l'IA comme une évolution du marché et non comme une nouveauté - gouverner, tester et mettre à l'échelle.
• Planifier, piloter, prouver, puis étendre.
• Établissez des garde-fous et des indicateurs clés de performance, pilotez un flux de travail à forte valeur ajoutée par canal et augmentez les gains grâce à des contrôles humains dans la boucle pour maintenir les normes de la marque tout en capturant la demande à la vitesse de l'IA. La série plus large 2025 de laSkai met en évidence le gain opérationnel lorsque l'automatisation et la mesure standardisée sont intégrées.

Pour de nombreuses marques, le passage à ce nouveau modèle de "tunnel", où les acheteurs sautent une grande partie de l'entonnoir traditionnel, est déstabilisant. Il bouleverse la manière dont les spécialistes du marketing ont historiquement influencé chaque phase du parcours. Ce qui était autrefois un parcours lent et mesurable, de la prise de conscience à l'achat, est désormais comprimé en quelques secondes et façonné par des systèmes sur lesquels la marque n'a aucun contrôle direct.

Mais les perturbations n'ont rien de nouveau pour les spécialistes du marketing. Leur tâche a toujours consisté à évaluer l'environnement actuel et à adapter les dépenses, le ciblage et les messages en conséquence. L'IA est un changement majeur, certes, mais ce n'est que la dernière évolution d'une longue série de changements sur le marché. 

Labonne nouvelle, c'est que les spécialistes du marketing et les détaillants disposent eux aussi de l'IA.

Les médias programmatiques de détail utilisent déjà l'IA pour gérer la complexité, adapter les créations, automatiser les enchères et prédire les résultats. Des outils tels que la modélisation prédictive de l'IA de la Skaiou l'analyse d'audience d'Amazon Marketing Cloud offrent aux spécialistes du marketing la même puissance de feu en matière de données que celle qui anime les plateformes des consommateurs. Il ne s'agit pas d'être dépassé par les machines, mais d'adapter leur vitesse à des systèmes plus intelligents.

Lorsque les spécialistes du marketing de détail s'appuient sur l'infrastructure programmatique, ils ne se contentent pas de réagir au changement. Ils se dotent d'outils leur permettant de façonner les résultats, d'anticiper la demande et d'opérer à la même vitesse que leurs clients. Le tunnel est peut-être court, mais les médias programmatiques pour la vente au détail donnent aux spécialistes du marketing une ligne directe pour influencer ce qui se passe à l'intérieur.

Conclusion : Pourquoi l'infrastructure automatisée va-t-elle continuer à creuser l'écart de performance ?

• L'automatisation augmente les avantages à mesure que la densité des données et la fréquence d'optimisation dépassent les équipes manuelles.
• Les systèmes sont plus efficaces que les sprints.
• Les piles programmatiques de bout en bout testent en permanence les audiences, les créations et les offres, ce qui creuse l'écart par rapport aux configurations manuelles, l'IA accélérant à la fois le comportement des consommateurs et la réponse des concurrents.

L'infrastructure programmatique fournit les mécanismes de réponse automatisés que le commerce accéléré par l'IA exige.

Les enchères en temps réel répondent aux signaux d'opportunité dès qu'ils apparaissent. L'optimisation automatisée ajuste les campagnes en fonction des données de performance en continu. L'optimisation créative dynamique adapte le message et l'imagerie en fonction de facteurs contextuels. L'avantage de cette infrastructure s'accroît au fil du temps. Les systèmes automatisés accumulent des données plus rapidement, optimisent de manière plus sophistiquée et réagissent plus vite que les solutions manuelles. L'écart de performance entre les opérations automatisées et manuelles continue de se creuser à mesure que l'accélération de l'IA s'intensifie.

Pour les médias de détail en particulier, l'infrastructure programmatique permet la vitesse et la sophistication que le commerce alimenté par l'IA exige, tout en maintenant la précision de mesure qui justifie un investissement continu.

Lorsque le comportement des consommateurs fonctionne à la vitesse d'une machine, seule une infrastructure alimentée par des machines peut y répondre efficacement. Les médias programmatiques pour la vente au détail fournissent cette infrastructure tout en conservant les avantages de la mesure du commerce qui rendent les médias pour la vente au détail stratégiquement précieux.

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Pour rendre opérationnels les informations et les flux de travail pilotés par les agents, consultez Celeste AI.

Cet article fait partie d'une série de quatre articles sur l'avenir programmatique des médias de détail. Chaque article peut être lu indépendamment.

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