Comment réinventer la personnalisation de la promotion grâce à l’IA : de la donnée client jusqu’à l’expérience augmentée

11 juin 2025

À l’heure où les consommateurs sont submergés de messages et notifications, la personnalisation est devenue la clé de voûte de l’efficacité des campagnes marketing. Les campagnes promotionnelles génériques, de type « one size fits all« , montrent déjà leurs limites face à des clients toujours plus exigeants en matière de personnalisation : 80 % des consommateurs sont plus enclins à acheter lorsqu’une marque propose une expérience personnalisée¹ (source). 71 % l’attendent systématiquement, et 76 % se disent frustrés quand ce n’est pas le cas². (source)

Au-delà de la satisfaction client, la personnalisation a un impact immédiat sur la performance économique :

Réduction des coûts d’acquisition de clients jusqu’à 50 %

Augmentation des revenus de 5 à 15 %

Amélioration du ROI marketing de 10 à 30 %³ (source)

Vos données clients peuvent devenir votre meilleur levier… si vous savez les décrypter

Dans le contexte actuel, l’intelligence artificielle devient un levier clé pour permettre aux retailers de passer d’une logique de masse à une stratégie promotionnelle agile, prédictive et personnalisée. Pour profiter pleinement de l’IA, une démarche data et IA driven à adopter doit inclure les 3 piliers suivants :

La centralisation et l’accessibilité — la donnée au service de tous sur une base unique et fiable

Aujourd’hui, le client génère de la donnée tout au long de son parcours client : recherche produit, clic sur les campagnes mails, historique d’achat, etc. Mais comment correctement exploiter cette donnée ? La réponse réside dans la définition d’une architecture de données unifiée qui permet de centraliser l’ensemble des informations clients dans une base unique et fiable. Cette source de vérité alimente ensuite les outils métiers, garantissant cohérence et fluidité.

La maîtrise de la sécurité et de l’accès aux données — un impératif stratégique et réglementaire

La sécurisation des données privées (RGPD) est cruciale pour renforcer la confiance des clients. Chaque projet doit ainsi intégrer ces trois principes fondamentaux : un consentement explicite, une pleine transparence sur l’usage des données, le droit à l’accès, à la rectification et à l’effacement des informations.

De surcroît, pour avoir des données fiables, bien gouvernées et accessibles, l’IA aide à améliorer sa qualification et son nettoyage en amont. En revanche, l’IA n’est pas une panacée aux problèmes que les entreprises rencontrent dans leurs ambitions data. Bien au contraire, ces transformations commencent par l’humain qui joue un rôle clé : il enrichit la base des données en tant que client et en tant que collaborateur, il exploite cette donnée, il l’interprète et il la partage avec ses pairs.

Ainsi, la donnée sécurisée facilite la data visualisation qui est un prérequis pour une représentation visuelle claire et accessible (graphiques, cartes, tableaux de bord), elle transforme les données en leviers concrets d’action, même pour les non-experts.

La culture data — pour des usages plus agiles et responsables

La performance IA ne repose pas uniquement sur l’innovation. La culture de votre entreprise doit promouvoir une formation continue des collaborateurs et la data literacy en général : savoir lire, comprendre et communiquer autour de la donnée doit devenir une compétence partagée à tous les niveaux de l’entreprise, au-delà des seuls experts data.

L’IA permet de placer la promotion dans une autre dimension

L’IA permet d’aller au-delà de la segmentation classique : elle ouvre la voie à une nouvelle approche plus fine, plus dynamique, et tournée et plus performante – l’ère de hyper-segmentation pilotée par l’IA.

Ainsi, nous pouvons identifier des micro-segments, parfois invisibles à l’œil nu, à forte valeur comme clients fortement promo-sensibles, nouveaux clients hésitants, clients à réactiver (par exemple, Uber qualifie les clients premium, express, daytime, pet-friendly, etc.)

Trois grandes approches existent :

Clustering non supervisé / supervisé : pour détecter des segments complexes, non évidents, basés sur de multiples dimensions croisées ;

Clustering dynamique : les clusters évoluent en fonction des données actualisées (achats, navigation, contexte, fréquence), ce qui permet une adaptation continue des actions marketing ;

Clustering prédictif : il permet d’anticiper les évolutions de comportements, d’identifier les signaux faibles (appétence à une offre, risque d’attrition, sensibilité prix-promo) et d’agir avant que le client ne décroche.

L’IA ne segmente pas seulement, elle évalue. Elle attribue à chaque client un score basé sur la valeur potentielle, la réactivité aux promotions, ou le risque d’attrition. Ce scoring permet de prioriser les investissements marketing sur les bons profils, d’adapter la pression commerciale au bon niveau, de sélectionner les leviers de communication les plus efficaces.

Construire un mix prix-produit promo pertinent… et rentable

Une fois la segmentation affinée et les personae identifiés, le scoring formalisé, l’IA permet de concevoir mix prix-produit optimal au sein des campagnes promotionnelles. Elle croise plusieurs critères en temps réel : appétence produit ou marque, positionnement prix attendu, saisonnalité / aspérités régionales, etc.

Carrefour⁴ utilise l’IA pour recommander des produits les plus adaptés à chaque besoin promotionnel : pour une famille avec enfants qui achète en grand volume, il serait plus intéressant de mettre en avant les promotions de type 2+1 offert au lieu de –50% surtout au début des mois lorsque le pouvoir d’achat est à son maximum. D’après SymphonyAI⁵, cette approche permettrait jusqu’à 30 % de réduction des promotions inefficaces, avec un triplement du ROI promotionnel.

Génération de contenu promotionnel par IA : vers un marketing automatisé et personnalisé

En matière de gestion du contenu automatisé, la meilleure approche est de commencer par des besoins métiers simples pour ensuite itérer sur des volumes d’usages plus importants. Cela dit, l’IA ne remplace pas la fonction humaine, mais la complète – c’est un outil qui doit s’intégrer dans vos applications et processus internes et cela nécessite naturellement des adaptations techniques au sein de votre écosystème.

En moyenne, un contenu graphique prend 1 à 3 semaines via une agence traditionnelle contre seulement 5 minutes avec de l’IA générative. Pour profiter de l’IA générative en matière de génération de contenu, Intermarché⁶ a mis en place la plateforme Brand&Shop, intégrant le moteur d’automatisation créative CHILI GraFx, permettant aux magasins de générer localement des visuels promotionnels personnalisés (résultat :180 000 catalogues et 150 000 encarts promo adaptés aux spécificités locales)

L’IA, un levier clé pour simuler et ajuster les campagnes promotionnelles en temps réel

Dans le retail, le taux moyen d’ouverture des emails n’est plus que de 12,6 %⁷ en 2024 vs 13,90%⁸ en 2020 (source : Campaign Monitor), l’un des plus faibles jamais observés. Face à la saturation publicitaire, la seule arme efficace reste la pertinence. La clé ? Une exploitation intelligente de la donnée client, dopée à l’IA, pour adapter avec précision le message, le canal et le moment de diffusion.

Le bon message, à la bonne personne, au bon moment, via le bon canal

Mais comme en musique, le plus difficile est de garder le tempo. Grâce à l’exploitation des données comportementales, nous pouvons déterminer les moments les plus optimaux pour contacter les clients : diffuser une offre le bon jour, à la bonne heure, et cela en évitant la saturation.

Grâce aux machines learning, l’approche de communication devient de plus en plus proactive – prédiction des comportements, identification des signaux faibles et in fine ajustement des campagnes en temps réel. Par exemple, déclencher automatiquement l’envoi d’un bon de réduction pour tenter de regagner la confiance d’un client insatisfait, croiser la météo et la géolocalisation pour proposer une offre sur des boissons fraîches au moment où la température monte.

Les simulations des campagnes promo : un levier stratégique pour une promotion plus intelligente

Les stratégies promotionnelles classiques s’appuient sur les performances passées – elles privilégient donc la prudence au détriment de l’expérimentation et l’innovation. Avec l’IA les enseignes peuvent simuler les impacts attendus sur le CA, les volumes de vente, ou encore la cannibalisation, voire faire une simulation à la maille fournisseur sur la base des négociations antérieures. Ainsi, les équipes chargées des promotions peuvent plus facilement détecter une baisse de fidélité si la campagne est trop agressive ou si elle nuit à la perception de valeur perçue de produit ou de l’image de marque.

En aval, l’IA renforce l’analyse post-publication rigoureuse : Quels canaux ont été les plus performants ? Quels profils de clients ont réellement été convaincus ? Quels ajustements faire pour la prochaine vague ?

Enfin, pour mieux mesurer les impacts de l’IA sur les campagnes, il convient d’identifier les KPI les plus pertinents à suivre pour votre organisation :

Impact de l’IA : taux d’automatisation des tâches métiers ; taux de conversion avant et après l’usage de l’IA ; CA avant / après l’IA, taux d’impression / de clics avant et après l’IA ; taux de rebond avant / après l’IA

Performance promotionnelle : taux de conversion ; ROI ; CA par campagne promo ; valeur moyenne des paniers ; nombre d’article moyen des paniers ; Revenu Mensuel Récurrent ; élasticité prix-promo ;

Relation client : NPS, CSAT

Des cas concrets où l’IA fait toute la différence

Casino en collaboration avec Criteo⁹, a mis en place un système de bannières publicitaires dynamiques. Grâce à l’analyse du panier client en temps réel, l’IA ajuste le contenu des bannières affichées pour y intégrer des recommandations ultraciblées : produits complémentaires, offres promotionnelles ou alternatives à prix réduits.

De son côté, Franprix¹⁰ a innové en s’appuyant sur Apple Wallet (Captain Wallet) pour envoyer des notifications push géolocalisées. Grâce à l’IA et à la géolocalisation, lorsqu’un client se trouve à proximité d’un magasin, l’enseigne déclenche une notification push dans le wallet avec une offre promo sur mesure, favorisant ainsi le sentiment d’instantanéité et générant du trafic dans le magasin. De plus, une automatisation des actions de push marketing allège la charge de travail au niveau local.

Pour conclure

L’intégration de l’intelligence artificielle dans la définition des stratégies promotionnelles n’est plus une option, mais une urgence stratégique. Face à l’évolution des comportements clients et à la nécessité de maximiser l’impact de chaque action marketing, l’IA permet de passer d’une logique de promotion réactive à une approche proactive et prédictive.

Auteurs : Maxat ABENOV et Céline MATTEI

SOURCES :

80 % des consommateurs sont plus enclins à acheter lorsqu’une marque propose une expérience personnalisée¹, 71 % l’attendent systématiquement et 76 % se disent frustrés quand ce n’est pas le cas².

Pour réussir cette transformation, encore faut-il savoir par où commencer. Maestis vous accompagne à chaque étape : de l’identification des opportunités IA à leur mise en œuvre opérationnelle, en passant par l’adoption concrète par les utilisateurs.

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