AB Tasty révolutionne l'e-commerce avec l'IA adaptative en temps réel

La personnalisation déterministe : le socle historique

La personnalisation en ligne a longtemps reposé sur un modèle déterministe, qui reste aujourd'hui l'approche la plus répandue. Cette méthode consiste à définir des règles manuelles basées sur des critères connus. Par exemple, lorsqu'un visiteur arrive via une campagne Google Ads pour des "chaussures running", le site met en avant ces produits dès la page d'accueil. De même, si un utilisateur consulte plusieurs pages de la catégorie "canapés", une promotion sur le mobilier lui est affichée. Pour un client récurrent, le message de bienvenue et les recommandations sont adaptés en conséquence.

Cette approche utilise des règles explicites et des segments définis à partir de données fiables, telles que le statut de nouveau visiteur, client récurrent, panier abandonné, localisation géographique, ou source de trafic. Elle s'appuie généralement sur des données déclaratives ou observées, comme le compte client, l'historique d'achat, ou le comportement de navigation, permettant d'orchestrer des parcours linéaires et prévisibles.

Cependant, les parcours utilisateurs sont souvent fragmentés et imprévisibles. La majorité des visiteurs, environ 90 %, restent anonymes sans historique exploitable, et 45 % d'entre eux naviguent sur plusieurs onglets simultanément. Dans ce contexte, les règles figées ne captent qu'une fraction du comportement réel. Bien que la personnalisation déterministe soit un socle utile, elle ne suffit plus à saisir la dynamique réelle des parcours utilisateurs.

La personnalisation algorithmique : l'impact du machine learning

Pour dépasser les limites des segments statiques, de nombreuses marques se sont tournées vers des systèmes de recommandation pilotés par des algorithmes de machine learning. Ces systèmes se manifestent par des blocs tels que "Les clients ayant acheté X ont aussi aimé Y" ou des carrousels de produits recommandés.

Les algorithmes analysent l'historique de navigation et d'achat pour identifier des patterns et prédire des affinités produit. Plus le volume de données est important, plus les recommandations gagnent en pertinence. Cette approche a fait ses preuves, notamment pour les acteurs disposant d'une large base de clients identifiés.

Cependant, cette méthode présente deux limitations majeures. D'une part, elle repose essentiellement sur des données passées, principalement ce qu'un visiteur a fait lors de ses précédentes sessions. Les intentions évoluent en permanence, presque aussi vite que la pensée. Un internaute peut commencer par chercher un parfum pour offrir, puis basculer sur une paire de sneakers pour lui-même. En quelques clics, le contexte change, passant d'une logique de cadeau à une logique personnelle. L'expérience ne peut (et ne doit pas) rester la même. D'autre part, elle nécessite un historique : pas de données, pas de personnalisation. Les primo-visiteurs et les utilisateurs anonymes restent dans l'angle mort.

La personnalisation adaptative : l'IA prédictive en temps réel

La troisième génération de personnalisation s'affranchit de ces contraintes. Elle repose sur la captation des signaux comportementaux émis par le visiteur pendant sa session, tels que les clics, les défilements, le temps passé sur une page, les mouvements de souris, et les comparaisons de produits, pour adapter instantanément l'expérience en fonction des intentions détectées.

Il ne s'agit plus de "regarder en arrière" pour anticiper, mais de comprendre ce qui se passe à l'instant T. Par exemple, si un visiteur arrive sur une page de baskets puis navigue vers les lunettes de soleil, le système détecte un changement d'intention et réorganise les recommandations en conséquence, en temps réel, sans attendre la prochaine visite.

C'est ce qu'on appelle la personnalisation adaptative. Elle repose sur un moteur d'IA prédictive capable de traiter des volumes massifs de signaux comportementaux et de produire des prédictions en quelques millisecondes. L'avantage clé est qu'elle fonctionne pour tous les visiteurs, y compris les anonymes et les primo-visiteurs, puisqu'elle ne dépend pas d'un historique ou d'un compte client.

Les résultats observés sur le terrain confirment l'intérêt de cette approche. Lorsque l'expérience s'adapte au comportement en session, les taux de conversion peuvent être jusqu'à 250 % supérieurs à ceux d'un parcours statique.

AdaptiveCX, la brique temps réel d'AB Tasty

C'est précisément sur ce créneau que se positionne AB Tasty avec AdaptiveCX, issu du rachat de Wandz.ai fin 2025. Ce moteur d'IA prédictive s'intègre comme "une couche d'intelligence en temps réel" au sein de la stack existante d'une marque (CRM, CDP, moteur de recherche interne), sans la remplacer.

Concrètement, AdaptiveCX capture les micro-comportements en session, comme la profondeur de scroll, les schémas de navigation, les pauses sur certaines pages, et utilise l'IA pour "anticiper les affinités" du visiteur (catégories, couleurs, marques) ainsi que la probabilité de ses prochaines actions (achat, abandon, retour). Les prédictions sont générées en environ 20 millisecondes, sans ralentir le site.

Au cœur d'AdaptiveCX, le moteur Core assure la "compréhension en temps réel" des signaux comportementaux. Les données et prédictions générées sont ensuite exploitées par la plateforme AB Tasty pour déclencher les actions de personnalisation (réorganisation de carrousels, recommandations ciblées, messages personnalisés) et piloter l'analyse des performances.

L'un des points différenciants d'AdaptiveCX est qu'il fonctionne sans cookies et sans code. Les équipes marketing peuvent déployer et ajuster les stratégies de personnalisation directement depuis une interface no code, sans dépendre d'une fenêtre de déploiement technique.

Les résultats mesurés chez les clients d'AB Tasty illustrent le potentiel de cette approche. La marque britannique Kurt Geiger a par exemple observé une hausse de 23 % des conversions sur sa page d'accueil après déploiement d'AdaptiveCX. Autre exemple : Abercrombie & Fitch lançait ses campagnes de téléchargement d'application de manière indifférenciée à l'ensemble de son trafic, avec peu de résultats. En s'appuyant sur AdaptiveCX, l'entreprise a pu cibler uniquement les visiteurs "à forte valeur", plus susceptibles de revenir et dépenser sur la plateforme. La marque a ainsi triplé le nombre de visites par utilisateur après téléchargement et doublé les commandes de suivi.

À l'échelle globale, la plateforme traite 3,7 milliards de points de données par mois, sert 1,5 milliard d'utilisateurs et affiche des résultats moyens allant jusqu'à +15 % de chiffre d'affaires, +13,6 % de taux de conversion et +65 % d'engagement sur les contenus.

Une évolution, pas une révolution

Pour les marques déjà équipées en solutions de personnalisation "traditionnelles", l'IA prédictive ne vient pas tout remplacer. Elle s'ajoute comme une couche complémentaire, capable de "rendre la stack existante plus intelligente", explique AB Tasty. Les segments déterministes et les algorithmes de recommandation gardent leur utilité, mais ils sont enrichis par une compréhension en temps réel de ce que veut le visiteur à l'instant T.