La plupart des consommateurs prennent leur décision avant même d'arriver en magasin. Une enquête McKinsey et ICSC menée auprès de 3 004 consommateurs américains a révélé que 85 % des acheteurs effectuent des recherches en ligne sous une forme ou une autre avant de se rendre en point de vente. Ils vérifient la disponibilité des produits, comparent les prix, examinent la sélection et recherchent des coupons promotionnels : la visite en magasin constitue ainsi souvent l'aboutissement d'un parcours d'achat qui a débuté sur un smartphone.

Cette évolution modifie les priorités des retailers. Le parcours d'achat passe désormais par les sites web, les assistants IA et les avis clients bien avant qu'un conseiller de vente ne salue le client. Chaque écart dans les données produit, les prix ou l'exactitude des stocks coûte au commerçant une visite qu'il ne verra jamais.

BSPK, la plateforme d'intelligence client optimisée par le clienteling IA et les données first-party, aide les marques à transformer ces recherches en visites en magasin, en ventes et en relations clients durables. Cet article examine ce que les acheteurs vérifient avant de se déplacer, ce que les retailers doivent rendre accessible et fiable, et comment les données clients first-party relient la recherche en ligne à l'expérience client en magasin.

Cinq enseignements clés montrant où commence désormais le parcours d'achat

• 85 % des acheteurs effectuent des recherches en ligne avant de se rendre en magasin, selon McKinsey et l'ICSC ; la visite en magasin sert donc plus souvent à confirmer une décision qu'à l'initier.

• Les consommateurs vérifient la disponibilité, le prix, la sélection et les promotions avant leur déplacement, et 37 % placent la certitude de trouver ce qu'ils cherchent parmi leurs trois principaux critères de choix d'une enseigne.

• L'IA fait désormais partie intégrante de la phase de recherche : 62 % des consommateurs de l'enquête ConsumerWise de McKinsey utilisent l'IA pour comparer les marques, les modèles, les prix ou les avis.

• Les acteurs du retail ont besoin de données de stock, de tarification et de conditions générales précises et lisibles par les machines, car l'analyse d'Adobe de juillet 2026 a révélé que 39 % du contenu des pages d'accueil de sites de vente au détail ne pouvait pas être lu par les modèles d'IA.

• Les clients informés placent la barre plus haut pour les conseillers de vente, et les données clients first-party sont précisément ce qui permet à une équipe en magasin de transformer une visite préparée en une relation de marque à long terme.

Le parcours client dans le retail commence désormais avant la visite en magasin

Pendant des années, le parcours client en magasin a été représenté comme un entonnoir débutant par la notoriété et se terminant au passage en caisse. Ce schéma ne correspond plus aux habitudes d'achat actuelles. McKinsey rapporte qu'une part croissante du parcours d'achat se déroule désormais avant qu'un consommateur n'entre dans un magasin ou n'ouvre l'application d'une enseigne.

Il en résulte des visites en magasin plus courtes et plus ciblées. Les clients franchissent la porte après avoir restreint leurs options et vérifié que le déplacement en vaut la peine. Selon les termes de McKinsey, le magasin devient un lieu de concrétisation et de confirmation plutôt que de première découverte.

Ce constat s'applique à toutes les générations, bien que les plus jeunes soient les moteurs de ce changement. Dans l'enquête consommateurs de l'ICSC, 48 % des répondants de la génération Z et des milléniaux décrivent leurs achats comme une combinaison d'achats en ligne et en magasin, contre 25 % pour les baby-boomers. Acheter en ligne et acheter en magasin sont désormais les deux facettes d'une même décision.

Pour les équipes marketing, cela transforme la manière d'optimiser les budgets. Les études de marché et les plans médias conçus avec le magasin physique comme point de départ manquent le moment initial du parcours où les clients choisissent une marque. Le parcours retail doit désormais être pensé dès la toute première recherche.

Les consommateurs vérifient quatre éléments avant de se déplacer

L'étude de marché de McKinsey et de l'ICSC met en évidence quatre vérifications effectuées par les acheteurs avant de quitter leur domicile. Chacune correspond à une question à laquelle les sites web, fiches produits et applications des retailers doivent répondre de manière claire et exacte.

• La disponibilité du produit dans un magasin à proximité, dans la taille, la couleur ou le modèle souhaité.

• Son prix, afin de pouvoir comparer les articles et les tarifs entre différentes enseignes et canaux.

• L'étendue de l'offre en magasin, ce qui leur indique si le déplacement mérite leur temps.

• Les coupons ou promotions applicables, dans la mesure où ils modifient le prix final.

Donner de mauvaises réponses à ces questions coûte cher. Dans l'enquête de l'ICSC, 37 % des personnes interrogées ont classé la certitude de trouver ce qu'elles recherchent parmi leurs trois principales raisons de choisir un commerçant, et 33 % ont cité la proximité des points de vente. Une rupture de stock constatée après qu'un acheteur a pris le temps de valider sa visite détruit la confiance plus vite que presque n'importe quel autre facteur.

Les outils d'IA prennent désormais en charge les premières étapes de la recherche

L'IA générative s'est intégrée dans l'étape de recherche du parcours client. L'enquête ConsumerWise de McKinsey a montré que 68 % des consommateurs ont utilisé au moins un outil basé sur l'IA au cours des trois derniers mois. 62 % utilisent l'IA pour comparer des marques, des modèles, des prix ou des avis, et 55 % y ont recours pour s'informer sur une catégorie ou un produit.

Ces clients guidés par l'IA représentent une cible précieuse. Les données d'Adobe Analytics de juillet 2026 montrent que le trafic généré par l'IA vers les sites de vente au détail américains a progressé de 62 % sur un an, convertit 60 % de plus que le trafic non issu de l'IA et génère 53 % de chiffre d'affaires en plus par visite. Ces mêmes données indiquent que les visiteurs orientés par l'IA ajoutent des articles à leur panier 28 % plus souvent que les autres acheteurs.

Ces clients se présentent en ayant déjà mené leur propre étude de marché. Ils connaissent les caractéristiques, la gamme de prix et les alternatives ; ainsi, une page produit imprécise ou une réponse mal informée en magasin les poussera directement vers une enseigne capable de s'aligner sur ce qu'ils savent déjà.

Les visites pratiques et les visites de découverte obéissent à des règles de parcours client différentes

McKinsey divise les visites en magasin en deux missions : la commodité et la découverte. Toutes deux débutent par des recherches, mais l'expérience du client au sein du point de vente doit correspondre à la raison de sa venue. Un retailer qui gère chaque point de vente de manière identique risque d'offrir une expérience qui ne répond qu'à moitié à ces deux objectifs.

Les acheteurs axés sur la commodité arrivent avec une décision déjà prise

Les déplacements axés sur la praticité visent la rapidité et la certitude. McKinsey a constaté que 78 % des répondants préfèrent ne solliciter l'aide d'un conseiller que lorsqu'ils le demandent explicitement, et 68 % sont particulièrement attentifs à la rapidité du passage en caisse. Ces clients ont déjà fait le travail en amont : les points de friction en rayon ou en caisse sont donc ce qui marquera leur esprit.

Les retours et les transitions entre canaux ont le même impact. Environ 90 % des acheteurs, toutes générations confondues, considèrent la simplicité des retours et la continuité omnicanale sans couture comme des composantes majeures de l'expérience en magasin. Si le site promettait un retrait le jour même et que le comptoir ne trouve pas la commande, la recherche préalable de l'acheteur n'aura servi à rien.

Les études de cas de McKinsey illustrent la manière dont les commerçants s'adaptent. Certains réduisent leurs assortiments pour améliorer la fiabilité de la disponibilité en stock, tandis que d'autres testent des formats sans passage en caisse comme la technologie Just Walk Out d'Amazon, qui utilise la vision par ordinateur et la RFID pour permettre aux clients de partir sans scanner leurs articles. Le fil conducteur reste un magasin qui offre très exactement ce que l'acheteur a validé en ligne.

Les acheteurs en quête de découverte souhaitent une expérience client qui vaut le détour

Les visites de découverte fonctionnent différemment. Les clients viennent pour explorer, voir de nouveaux produits, utiliser des services en magasin et échanger avec un interlocuteur qui maîtrise parfaitement sa catégorie. Plus de 87 % des répondants ont jugé la sympathie du personnel, la connaissance des produits, le conseil et la résolution rapide des problèmes comme étant au moins modérément importants.

Ces clients sont réceptifs à la personnalisation, dans certaines limites. Les personnes interrogées ont manifesté de l'intérêt pour des promotions sur mesure et des recommandations de produits, mais beaucoup moins pour les approches reposant sur un tracking web-to-store intrusif. La pertinence doit provenir de données que les clients partagent volontairement avec une marque, ce qui constitue précisément le rôle des données first-party et du clienteling.

Les études de cas de McKinsey citent notamment la marque de mode Sézane, dont les « appartements » boutiques accueillent des événements et proposent des sélections soignées qui offrent aux clients une raison de se déplacer au-delà du simple achat. Selon le rapport, Sézane a enregistré des taux de croissance annuelle composés à deux chiffres ces dernières années. Les points de vente axés sur la découverte justifient le déplacement en offrant aux clients une expérience de marque que la recherche en ligne ne peut égaler.

Les données produits facilement repérables déterminent les enseignes retenues

Lorsque 85 % des consommateurs effectuent d'abord des recherches, un magasin introuvable ou peu digne de confiance en ligne perd la visite avant même qu'elle ne commence. Les recommandations de McKinsey sont claires : des flux de catalogue propres, des disponibilités locales exactes et des prix actualisés en direct déterminent si un point de vente apparaît comme une option crédible pour un retrait le jour même. Cela vaut aussi bien pour les acheteurs humains que pour les agents IA qui effectuent des recherches pour leur compte.

De nombreux distributeurs n'en sont pas encore là. L'analyse d'Adobe de juillet 2026 a révélé que 39 % du contenu des pages d'accueil d'un large éventail de sites e-commerce américains n'était pas lisible par les grands modèles de langage. Une page produit qu'un assistant IA ne peut pas analyser ne figure jamais dans la sélection finale, et le parcours client s'arrête net avant d'avoir commencé.

Le commerce agentique élève encore le niveau d'exigence. McKinsey estime que le commerce agentique pourrait générer jusqu'à 1 000 milliards de dollars de chiffre d'affaires dans le retail B2C américain d'ici 2030. Pourtant, selon une enquête McKinsey menée auprès de 50 dirigeants, 45 avaient envisagé un outil de commerce agentique et moins de cinq disposaient d'une stratégie validée par leur conseil d'administration.

Notre guide sur ce qu'est le commerce agentique explique comment les agents IA recherchent, comparent et achètent pour le compte d'un client. Les entreprises du commerce de détail qui corrigent rapidement leurs failles de données seront plus faciles à trouver à mesure que les agents IA occuperont une part croissante du marché.

La liste de contrôle ci-dessous détaille les informations que les clients et les agents IA recherchent lors de cette phase préliminaire. Chaque élément doit être exact, à jour et cohérent sur l'ensemble des canaux qu'un consommateur est susceptible d'utiliser.

• Un inventaire par magasin mis à jour en temps réel, afin que le résultat de recherche corresponde exactement à ce qui se trouve en rayon et dans le panier.

• Des prix et des promotions en cours cohérents entre l'e-commerce, les applications mobiles, les marketplaces et le magasin physique.

• Des politiques de retour, de retrait et de livraison, ainsi que des services en magasin (retouches, réparations), lisibles en quelques secondes par un acheteur ou un agent.

• Des options de prise de rendez-vous et de contact avec un conseiller pour les visites de découverte à forte intention d'achat.

• Des caractéristiques techniques structurées sur les produits (tailles, matières, compatibilités) rédigées dans un langage clair.

Le merchandising doit également gagner en réactivité. McKinsey souligne que planifier les assortiments une ou deux fois par an ne suffit plus à l'heure où les tendances de recherche et la découverte guidée par l'IA peuvent modifier la demande en l'espace de quelques semaines. Les signaux de demande en temps réel et les données de ventes locales doivent orienter ce que chaque magasin met en avant et stocke.

L'e-commerce a habitué les clients à obtenir des réponses instantanées, et ils transposent cette exigence dans chaque magasin physique. Une enseigne qui actualise ses données en point de vente aussi rapidement que son site web garantit la cohérence du parcours d'achat, de la recherche jusqu'au rayon.

La cartographie du parcours client en retail doit débuter par la recherche en ligne

Une cartographie du parcours client en retail est une représentation visuelle de chaque étape franchie par un acheteur, de la première recherche jusqu'au réachat. De nombreuses cartographies ont été conçues à une époque où le magasin était le lieu principal de recherche d'information ; elles omettent ainsi les étapes qui se déroulent aujourd'hui en ligne. Repenser la cartographie du parcours autour de la recherche offre aux équipes une vision précise des points où les ventes se gagnent et se perdent.

Pour concevoir cette carte, commencez par lister les étapes clés : la recherche en ligne, la validation, la visite en magasin, l'achat et le suivi. Intégrez ensuite les points de contact au sein de chaque étape, tels que les résultats de recherche, les réponses des assistants IA, les fiches produits, les messages d'un conseiller et les communications post-achat. Le parcours client en magasin représente désormais la partie la plus courte de la carte, mais c'est elle qui pèse le plus lourd.

Les données servant à la cartographie doivent provenir des outils d'analytics e-commerce, des insights marketing et des rapports de magasin. Le suivi quantitatif et les études de marché révèlent où les acheteurs abandonnent, tandis que les retours qualitatifs issus d'entretiens, d'avis et de visites mystères expliquent pourquoi. Les équipes tirent bien plus d'enseignements en combinant ces deux approches qu'en les isolant, car les chiffres révèlent l'écart et les retours qualitatifs en fournissent l'explication.

McKinsey préconise une fiche magasin enrichie, une démarche basée sur les comportements plutôt que sur la seule taille du point de vente. Au-delà des ventes, elle doit indiquer la distance parcourue par les clients, si les visites sont planifiées, quelles catégories motivent les déplacements, la fréquence de retour des clients et comment les visites en magasin s'articulent avec les recherches digitales. Cette vision transforme la cartographie du parcours client retail : d'une simple diapositive, elle devient une source d'enseignements exploitée chaque semaine par les équipes.

L'attribution des responsabilités compte tout autant que les données. Chaque étape du parcours de l'acheteur doit être confiée à une équipe clairement identifiée, qu'il s'agisse de l'e-commerce, du marketing, des opérations en magasin ou du service client. Si personne au sein de l'entreprise n'est responsable de la transition entre la recherche en ligne et la visite en magasin, c'est précisément à cet endroit que les acheteurs quitteront le parcours.

Les conseillers et les données first-party transforment une intention validée en ventes

Lorsque les clients arrivent informés, le rôle du conseiller de vente évolue. Les études de cas et les entretiens de dirigeants menés par McKinsey décrivent l'objectif : faire passer les équipes de vente d'un rôle d'exécutant de transactions à celui de conseiller de confiance, épaulés par des outils d'IA fournissant en temps réel l'état des stocks, le contexte client et les meilleures actions à entreprendre. Comme l'a résumé un dirigeant du secteur dans le rapport : « Apporter de l'intelligence aux humains constitue le CRM le plus puissant de la planète. »

Cette intelligence repose sur les données clients first-party. Les achats passés d'un acheteur, ses préférences, ses listes d'envies et ses échanges avec un conseiller sont des signaux qu'aucune régie publicitaire ne peut revendre à une marque. Le clienteling met ces données à disposition du conseiller pour qu'il puisse tisser des liens, et un CRM retail conçu pour les commerçants permet de les organiser pour l'ensemble des équipes.

Ces données doivent également survivre aux mouvements de personnel. McKinsey note que le turnover des équipes de vente est souvent lié à un manque de clarté dans les missions et à un accompagnement insuffisant ; or, lorsqu'un conseiller s'en va, sa connaissance des clients disparaît généralement avec lui. Un système qui consigne chaque échange sous forme de données appartenant à la marque permet de conserver ces relations au sein de l'entreprise.

La formation conditionne l'adoption. Selon l'étude State of Fashion de McKinsey, citée dans le rapport, 47 % des salariés des biens de consommation et du retail aux États-Unis estiment que la formation est le facteur déterminant pour l'adoption de l'IA générative, alors que près de la moitié d'entre eux ne bénéficient que d'un soutien modéré, voire inférieur. Les outils simples à prendre en main sont effectivement utilisés, et les outils réellement utilisés génèrent les données dont dépend tout le reste de l'organisation.

La mesure des performances doit refléter la vocation du point de vente. McKinsey suggère que les boutiques axées sur la découverte suivent le taux de conversion des rendez-vous, le panier moyen et le taux de revisite, tandis que les points de vente de commodité mesurent les temps d'attente lors du retrait et la rapidité de résolution des incidents. Tous deux nécessitent le même socle : un historique unifié de chaque client, directement actionnable par les équipes en boutique, le marketing et la direction.

BSPK, la plateforme d'intelligence client optimisée par le clienteling IA et les données first-party, peut vous accompagner

BSPK transforme les données clients first-party en un levier pérenne de croissance client. Alors que l'IA bouleverse la manière dont les acheteurs découvrent et comparent les marques, BSPK permet aux retailers de capter les interactions à forte valeur ajoutée en magasin, par messagerie, lors de rendez-vous ou de prestations de conseil et de stylisme, pour ensuite les exploiter client par client à chaque étape du parcours. À l'ère de l'IA, le véritable avantage d'une marque réside dans les données clients qu'elle possède et l'intelligence avec laquelle elle les met à profit.

La plateforme fonctionne en trois étapes. BSPK enregistre chaque interaction sous forme de données structurées associées à une identité client unique, regroupe les signaux provenant des caisses (POS), de l'e-commerce, du CRM, des stocks et de l'engagement en une vue client omnicanale unique synchronisée en temps réel, et active ce profil grâce à la collaboration entre agents IA et conseillers de vente. Chaque interaction vient enrichir la suivante.

La majorité des systèmes marketing ont été conçus pour diffuser des campagnes auprès de segments d'audience. Sur un marché influencé par l'IA, les messages marketing génériques sont ignorés ou filtrés, tandis qu'une prise de contact personnalisée et opportune capte l'attention. BSPK aide les équipes marketing à passer d'une logique de segment à une logique relationnelle, où les enseignements tirés de chaque échange en magasin façonnent l'action suivante.

À chaque étape du parcours client, BSPK intervient de la manière suivante :

• Une vue client unique regroupe l'historique d'achat, les préférences, les wishlists, les notes et les interactions au sein d'un profil dynamique unique, fournissant des informations exploitables par l'ensemble des équipes et des agents.

• Acquire Agent analyse les signaux first-party tels que la navigation, les listes d'envies et les abandons de panier, évalue la probabilité d'achat et convertit cette intention en visites en magasin, en rendez-vous et en inscriptions à des événements.

• Engage Agent repère les relations client qui s'essoufflent, rédige des propositions de messages personnalisés avec le ton du conseiller, et fonctionne sur SMS, WhatsApp, e-mail et l'ensemble des canaux utilisés par vos clients.

• Convert Agent prépare un brief pour le conseiller avant l'arrivée du client, sélectionne des produits assortis issus du stock en temps réel, et automatise les messages de remerciement ainsi que la prochaine action à mener après la visite.

• Campaign Agent transforme les lancements et temps forts de marque en prises de contact individualisées en lieu et place d'envois massifs, puis mesure l'impact direct de chaque moment, y compris les retours des clients.

• Skills Agent coache les conseillers directement au quotidien grâce à des suggestions et des retours instantanés, pour permettre à chaque collaborateur d'adopter les pratiques de vos meilleurs éléments.

• Client Ideabook et Slices permettent aux équipes de créer des sélections exclusives de produits, des lookbooks et des vidéos que les conseillers partagent via une page personnalisée aux couleurs de la marque, sur laquelle les clients peuvent ajouter des articles à leurs envies, laisser des commentaires et demander un rendez-vous.

• Les outils d'analytics convertissent les prises de contact, les conversions, les réachats et le chiffre d'affaires attribué en indicateurs clés par magasin, par région et par conseiller.

Les conseillers gardent toujours la main. Les agents IA préparent et suggèrent, mais le conseiller valide avant tout envoi, préservant ainsi la dimension humaine de l'échange. Lors des départs ou changements de personnel, la connaissance client reste acquise à la marque, car l'intégralité des interactions est centralisée dans BSPK plutôt que sur un téléphone personnel.

BSPK vient compléter les systèmes existants sans les remplacer, grâce à une intégration en un clic avec Shopify, une API ouverte et des connecteurs avec des plateformes comme NetSuite et Klaviyo, permettant aux entreprises de conserver leurs outils habituels. Les équipes marketing et retail s'appuient enfin sur le même référentiel client, faisant passer l'entreprise de campagnes par cohortes à des relations individuelles sur mesure. Pour découvrir comment cette approche s'applique sur le terrain de vente, consultez notre article sur ce qu'est le clienteling et comment il fidélise les clients.

Ces questions fréquentes abordent les interrogations principales des retailers

Qu'est-ce que le parcours d'achat ?

Le parcours d'achat désigne l'ensemble des étapes franchies par un consommateur, depuis la prise de conscience d'un besoin jusqu'à la recherche, l'achat et la fidélisation. La majeure partie de ce cheminement s'effectue aujourd'hui en ligne : 85 % des acheteurs effectuent des recherches avant de se rendre en magasin. La visite physique sert de plus en plus à confirmer un choix déjà fait.

Que recherchent les consommateurs en ligne avant de se rendre en magasin ?

Avant de se déplacer, les consommateurs vérifient le plus souvent la disponibilité des articles, comparent les prix, examinent l'assortiment et recherchent des coupons promotionnels, selon McKinsey. Une proportion grandissante s'appuie sur des assistants IA pour l'étape comparative : ces informations doivent donc être parfaitement exactes quel que soit le canal de diffusion.

Comment élaborer une cartographie du parcours client en retail ?

Pour construire une cartographie du parcours client retail, listez les étapes successives depuis la recherche en ligne jusqu'au réachat, puis associez-y les points de contact, les sources de données et les équipes responsables pour chacune d'elles. Combinez le suivi quantitatif et les études de marché avec des retours d'expérience qualitatifs afin de visualiser précisément où les acheteurs abandonnent et d'en comprendre les raisons.

En quoi l'IA transforme-t-elle le parcours client dans le retail ?

L'IA déplace les étapes de recherche et de comparaison plus en amont dans le parcours client, et le commerce agentique permet même aux outils d'IA de finaliser certains achats pour le compte de l'utilisateur. Les retailers se doivent de proposer des données de produits, de prix et de stocks lisibles par les machines afin d'être référencés et recommandés par les assistants IA, tandis que les équipes marketing doivent s'appuyer sur des données first-party pour rester pertinentes dès que les clients franchissent le seuil du magasin.

Comment le clienteling améliore-t-il l'expérience client en point de vente ?

Le clienteling enrichit l'expérience client en magasin en fournissant aux conseillers des informations précises telles que l'historique d'achat, les préférences et les échanges antérieurs, leur permettant de conseiller efficacement des acheteurs qui arrivent déjà très informés. Des solutions comme BSPK intègrent des agents IA qui suggèrent les contacts prioritaires et les contenus pertinents à partager, tout en laissant le conseiller valider chaque message.

Les retailers qui fiabilisent la recherche en ligne généreront plus de visites en magasin

Ce chiffre de 85 % constitue un signal fort pour les acteurs de la distribution de toutes tailles. Les clients arrêtent leur choix en ligne, puis se déplacent pour confirmer, retirer un article ou découvrir la collection, et ils repartent rapidement si le magasin ne correspond pas à ce qu'ils ont vu sur le web. Les commerçants qui structureront des données produits fiables et une vision unifiée de chaque client capteront davantage de visites et gagneront des parts de marché.

BSPK permet aux marques de saisir chaque interaction à forte valeur, de la consolider dans un profil client unifié et de la mobiliser grâce à la collaboration étroite entre agents IA et conseillers de vente. Demandez une démo pour découvrir comment BSPK peut transformer les données clients first-party de votre marque en un moteur de croissance pérenne tout au long du parcours client.