Intégration d'agents IA pour un e-commerce mode

Situation initiale

Un site e-commerce mode avec un trafic correct mais un taux de conversion stagnant et un support client très sollicité (questions tailles, retours, délais, stock, etc.). Peu de personnalisation, peu d’upsell, et une expérience client identique pour tous les visiteurs, quel que soit leur profil.

L’équipe souhaitait tester l’IA appliquée à l’e-commerce sans déstabiliser l’existant, en commençant par des cas d’usage concrets : recommandations, FAQ intelligente et support pré‑achat.

Défis identifiés

Définir des cas d’usage IA à fort impact business, intégrer des agents IA sans friction dans l’UX existante, connecter l’IA aux données produits / clients de manière sécurisée, mesurer précisément l’impact (conversion, panier moyen, charge support) et garder la main sur la tonalité de marque.

Phase 1 : Cadrage IA & data

Ateliers avec l’équipe marketing et e-commerce pour prioriser les cas d’usage : recommandations produits, FAQ intelligente, relance panier. Cartographie des données disponibles (catalogue, historique achats, navigation, CRM) et définition d’indicateurs cibles (taux de conversion, panier moyen, temps de réponse support).

Phase 2 : Conception des agents IA

Conception de plusieurs agents IA spécialisés : conseiller style, assistance taille/produit, FAQ commande/livraison. Définition des prompts, des garde‑fous, des réponses par défaut en cas d’incertitude. Intégration via API IA (LLM) et branchement sur les données produits (catalogue, stock, tailles) avec une logique de sécurité et de limitation des contextes.

Phase 3 : Tests A/B et déploiement

Déploiement progressif sur un segment de trafic, avec tests A/B pour mesurer l’impact sur : conversion, panier moyen, sortie de tunnel, satisfaction client. Ajustements sur les scénarios de conversation, les suggestions produits et le timing d’apparition des agents IA (proactivité mesurée plutôt que pop‑ups intrusives).

Taux de conversion : +32 % sur les sessions exposées aux agents IA.
Support client : -75 % de temps de réponse moyen sur les questions récurrentes (FAQ IA).
Panier moyen : +18 % sur les sessions avec recommandations IA.
Satisfaction : meilleure perception du service (NPS en hausse sur les clients exposés).
Équipe : gain de temps pour le support humain, qui se concentre sur les cas à forte valeur ajoutée.