Les remises ont toujours été une arme à double tranchant pour les marchands Shopify. Elles stimulent rapidement les ventes, mais peuvent aussi grever les marges et inciter les clients à acheter uniquement en solde. En 2025, la situation est en train de changer. Grâce à l'IA, les remises passent du stade de l'approximation à celui de la stratégie. Au lieu de ventes généralisées, les marchands peuvent désormais proposer des offres personnalisées, basées sur les données, qui préservent leurs profits tout en fidélisant leurs clients. C'est pourquoi il est important de les surveiller. Tendances des remises 2025 est plus important que jamais.
Recherche de préséance montre la rapidité de cette évolution. Le marché mondial des assistants d'achat IA, qui alimentent des promotions personnalisées et des remises plus intelligentes, était évalué à 143,42 milliards de livres sterling en 2024. D'ici 2034, il devrait atteindre 1437,45 milliards de livres sterling, avec un TCAC rapide de 27,041 milliards de livres sterling.
Ce blog vous expliquera ce que signifient réellement les remises basées sur l'IA, comment les utiliser dans votre boutique Shopify et pourquoi elles pourraient être le moyen le plus intelligent d'augmenter la LTV en 2025.
Considérez les remises basées sur l'IA comme des promotions intelligentes qui s'ajustent en temps réel au lieu d'être fixées à un pourcentage fixe. Une remise manuelle pourrait être « 20% de réduction sur tout ce week-end ». C'est simple, mais aussi direct. Les remises basées sur l'IA, quant à elles, sont déterminées par le comportement du client, son historique d'achat et le contexte.
Voici la grande différence : au lieu de traiter chaque acheteur de la même manière, l’IA détermine –
Un nouveau visiteur n'aura peut-être besoin que d'un petit coup de pouce 5% pour finaliser sa commande. Un acheteur B2B fidèle sera peut-être plus réceptif à une réduction de gros ou à une réduction progressive plutôt qu'à une vente générale.
Il ne s'agit pas de distribuer des codes promotionnels à l'infini. Il s'agit d'utiliser l'apprentissage automatique pour proposer des incitations plus judicieuses, au bon moment et au bon client.
Pour les marchands Shopify, cela signifie :
En résumé, les remises optimisées par l'IA remplacent les incertitudes par une précision basée sur les données. Au lieu de vous demander : « Dois-je utiliser 10% ou 15% ? », vous laissez l'IA décider en fonction du comportement réel des clients.
Les remises traditionnelles sont simples : fixez un pourcentage ou une réduction, appliquez-la pendant une durée déterminée et espérez réaliser des ventes. Elles fonctionnent, mais sont prévisibles. Les clients s'y habituent, attendent les soldes et ignorent souvent les offres qui ne leur semblent pas personnelles.
Les remises optimisées par l'IA sont adaptatives. Elles s'ajustent en fonction des actions de chaque client. Au lieu de diffuser « 20% de réduction dans tout le magasin », l'IA remarque :
Voici une comparaison rapide :
| Rabais traditionnels | Réductions basées sur l'IA |
| Configuration manuelle | Automatisé et dynamique |
| Taille unique | Personnalisé par client |
| Prévisible, facile à exploiter | Plus difficile à jouer, sensation unique |
| Risque d'érosion des marges | Un contrôle plus intelligent des bénéfices |
En bref, l'IA ne remplace pas les remises. Elle les rend plus intelligentes, plus précises et plus rentables.
Ramenons cela sur terre.
Une boutique de mode qui organise des soldes mensuelles de 20% risque d'entraîner ses clients à ne jamais acheter au prix fort. L'IA, qui gère des remises personnalisées, peut se tourner vers des offres basées sur l'intention. Par exemple, elle peut inciter les lèche-vitrines à offrir une petite remise, tout en offrant aux clients fidèles un accès anticipé à des articles en édition limitée.
Pour les commerçants B2B Shopify, l'intérêt est encore plus évident. Imaginez vendre des fournitures de bureau en gros. Au lieu d'une remise forfaitaire, l'IA peut offrir :
Cela signifie plus de ventes sans éroder vos marges et des remises qui semblent réellement réfléchies.
Soyons réalistes : les consommateurs d'aujourd'hui croulent sous les réductions. Un simple coup d'œil à leur boîte mail suffit pour tomber sur une avalanche d'e-mails « 20% de réduction sur tout ». Ce genre d'approche généralisée est non seulement ennuyeuse, mais elle incite les clients à attendre la prochaine promotion. Parallèlement, les acheteurs, surtout en B2B, attendent des expériences personnalisées. Ils ne veulent pas d'un code générique ; ils veulent une offre adaptée à leurs besoins. C'est là qu'intervient l'IA pour les remises personnalisées.
Voici pourquoi ils sont importants :
Personnalisation plus intelligente
Au lieu d'envoyer le même coupon à tout le monde, l'IA étudie le comportement des acheteurs. Par exemple, un client grossiste fidèle n'achète que par lots de 50 unités. Au lieu d'une réduction aléatoire de 20%, l'IA peut proposer « 10% de réduction pour tout achat de 50 unités ou plus ». Cela semble pertinent et incite les acheteurs à acheter.
Protéger les marges bénéficiaires
Les remises IA ne sont pas aveugles. Vous définissez des règles, comme des prix planchers. Le système n'applique des remises que lorsque cela est pertinent, vous évitant ainsi des pertes inutiles. Exemple : si un article se vend déjà rapidement, aucune remise n'est appliquée.
Augmenter la valeur vie client (LTV)
Les offres personnalisées permettent aux acheteurs de se sentir compris. Par exemple, un revendeur de produits de beauté peut proposer une réduction sur un ensemble personnalisé à ses clients fidèles, les encourageant ainsi à essayer des produits complémentaires. À terme, cela renforce la fidélité et augmente les dépenses.
Gagnez du temps grâce à l'automatisation
Fini les ajustements manuels et les tentatives de deviner quelle promotion fonctionnera. L'IA fonctionne en arrière-plan, testant, apprenant et s'adaptant. Il vous suffit de définir vos garde-fous, et le système s'occupe du reste.
Alors, que se passe-t-il réellement en coulisses lorsque vous activez l'IA pour les codes promotionnels ? Voyons cela en détail.
Étape 1 : Collecte de données
Les outils d'IA exploitent différentes sources : commandes passées, habitudes de navigation, paniers abandonnés, niveaux de stock et même prix concurrents (si disponibles). Cela permet d'obtenir une vue d'ensemble complète de la situation.
Étape 2 : Faire des prédictions
Grâce à des algorithmes tels que les modèles prédictifs ou l'apprentissage par renforcement, le système anticipe le comportement d'achat. Par exemple, si un client est susceptible d'abandonner son panier, l'IA peut déclencher une remise ciblée juste avant son départ.
Étape 3 : Application des garde-corps
Les commerçants gardent le contrôle. Vous pouvez définir des règles telles que des marges minimales, des limites de remise maximales ou des exclusions de produits. Ainsi, l'IA ne se déchaîne pas et ne grignote jamais les bénéfices. C'est comme si elle offrait un environnement de jeu à l'IA.
Étape 4 : Boucle de rétroaction continue
L'IA ne se contente pas de configurer et d'oublier. Elle apprend. Chaque transaction est répercutée dans le système, ce qui l'aide à améliorer ses décisions en matière de remises. Si une stratégie fonctionne, comme proposer des remises progressives aux acheteurs en gros, elle la répète et l'affine. Sinon, l'IA ajuste.
Exemple concret : un magasin de fournitures de bureau B2B voit un client important acheter 1 000 stylos par mois. L'IA reconnaît le schéma et propose automatiquement : « Achetez-en 1 000, obtenez 51 TP3T de réduction. » Cela permet de satisfaire le client tout en préservant les marges.
En bref, les remises basées sur l’IA utilisent des données, des règles intelligentes et un apprentissage continu pour proposer la bonne offre au bon moment, sans travail manuel sans fin.
L'IA dans le e-commerce ne se limite pas à prédire les ventes. Elle redéfinit la manière dont les remises sont proposées. Au lieu de campagnes généralisées de type « 20% de réduction sur tout », l'IA permet aux commerçants d'adapter leurs offres incitatives de manière personnalisée, de protéger leurs marges et de booster leurs ventes. Voici quelques tactiques pratiques déjà utilisées par les commerçants Shopify :
Codes promotionnels personnalisés
Au lieu de diffuser le même code à l'ensemble de votre liste de diffusion, l'IA peut générer des codes uniques en fonction du comportement des acheteurs. Par exemple, une personne ayant consulté le site sans acheter une veste $200 pourrait recevoir un code de réduction personnalisé 10%, tandis qu'un acheteur fidèle pourrait bénéficier de la livraison gratuite. Cela permet de maintenir la pertinence des offres et d'éviter les remises excessives.
Robots de négociation (« faire une offre »)
C'est un peu comme du marchandage automatisé. Un acheteur clique sur « Faire une offre », et le robot utilise des règles et l'IA pour décider d'accepter, de contrer ou de refuser. Pour les acheteurs en gros ou en gros, cela offre une flexibilité sans échanges incessants par e-mail. C'est rapide, équitable et permet de négocier dans les limites de vos marges.
Test de prix dynamique
L'IA peut tester de petites variations de remises (par exemple, 12% contre 15%) auprès de différents groupes de clients. Au lieu de deviner ce qui fonctionne, vous obtenez des données concrètes. Au fil du temps, le système apprend quelle remise déclenche des conversions sans opérer de coupes plus importantes que nécessaire.
IA de regroupement et de vente incitative
Les offres groupées ne sont pas nouvelles, mais l'IA les rend plus intelligentes. Au lieu d'un système statique « 2 achetés, 1 offert », l'IA peut suggérer des offres groupées en fonction des habitudes d'achat. Par exemple, si quelqu'un achète des protéines en poudre, elle peut lui proposer un shaker avec une légère réduction. Cela augmente la valeur de la commande et semble naturel pour l'acheteur.
Grâce à ces tactiques, les remises deviennent un outil de vente plus intelligent, et pas seulement de réduction des marges.
Les remises optimisées par l'IA sont efficaces dans des situations spécifiques. Si votre boutique rencontre un taux élevé d'abandon de panier, l'IA peut déclencher des offres personnalisées au bon moment. Par exemple, la livraison gratuite pour un client hésitant au moment du paiement. Pour les clients fidèles, elle permet de personnaliser les récompenses et de fidéliser la clientèle plutôt que d'accorder des remises inutiles. Les pics de demande saisonniers (fêtes, rentrée scolaire, soldes d'été) sont également idéaux, car l'IA s'adapte en temps réel pour vous permettre de rester compétitif sans grever vos marges.
Mais ce n'est pas pour tout le monde. Si votre boutique est toute neuve et peu fréquentée, l'IA ne disposera pas de suffisamment de données pour apprendre. Il sera probablement plus judicieux d'appliquer des règles de réduction simples jusqu'à ce que le volume des ventes augmente. De même, si vos marges sont très faibles, les réductions automatisées pourraient gruger vos bénéfices plus vite qu'elles ne vous aident. Dans ce cas, concentrez-vous d'abord sur l'optimisation des prix et de la gamme de produits.
En bref : les remises IA fonctionnent mieux lorsque le trafic est stable, que l'historique client est pertinent et que des promotions plus intelligentes et basées sur les données sont nécessaires. Pour un magasin performant, c'est comme avoir un responsable des remises qui ne dort jamais.
✅ Oui, probablement si : vous avez un trafic stable (> 500 visites/mois), que vous avez du mal à éviter l'abandon de panier, que vous souhaitez améliorer la LTV client et que vous avez des marges saines.
🔄 Pas encore, si : vous êtes un nouveau magasin, avez très peu de trafic ou travaillez avec des marges très faibles. Commencez par des règles manuelles.
❌ Non, si : Votre marque ne pratique jamais de remises.
L'ajout de remises basées sur l'IA ne doit pas nécessairement ressembler à un projet technologique. Considérez-le comme la création d'une version plus intelligente des remises que vous proposez déjà. Voici une feuille de route simple :
Étape 1 : Définissez vos règles de remise
Avant de vous lancer, définissez des limites. Quel est le prix le plus bas que vous êtes prêt à proposer ? Quelle est votre marge bénéficiaire ? Souhaitez-vous générer davantage de commandes groupées, écouler vos stocks ou récompenser les acheteurs fidèles ? Des objectifs clairs aident l'IA à rester dans votre zone de confort.
Étape 2 : Choisissez une application de réduction basée sur l’IA
La boutique d'applications Shopify offre de nombreuses options. Trouvez celle qui correspond à vos besoins : prix de gros pour le B2B, offres dynamiques pour la vente au détail ou offres groupées pour les catalogues mixtes. Ne vous contentez pas de fonctionnalités sophistiquées. Choisissez une application qui s'intègre parfaitement à votre boutique et qui soit facile à gérer.
Étape 3 : Tester sur de petites campagnes
Résistez à l'envie d'appliquer le changement à l'échelle du magasin. Effectuez plutôt un test limité. Par exemple, appliquez des remises IA uniquement aux paniers abandonnés ou à une gamme de produits spécifique. Cela limite les risques tout en vous montrant comment l'IA se comporte avec de vrais acheteurs.
Étape 4 : Surveiller les résultats, mettre à l'échelle
L'IA apprend des données. Suivez des indicateurs comme le taux de conversion, la valeur moyenne des commandes et le bénéfice par commande. Dès que vous constatez des résultats stables, étendez les remises à davantage de produits ou d'audiences.
Grâce à cette configuration étape par étape, vous éviterez les risques de marge et gagnerez en confiance au fur et à mesure. L'essentiel est de commencer petit, de laisser l'IA faire ses preuves, puis de développer votre activité dès que vous en constaterez les bénéfices.
Les remises basées sur l'IA ne sont pas une solution miracle. Elles ne remplaceront pas de bons produits ni un marketing intelligent. Mais utilisées à bon escient, elles protègent vos marges, réduisent la lassitude des clients et fidélisent vos clients.
Si vous êtes un marchand Shopify, la meilleure approche est de commencer petit. Testez les remises IA sur quelques produits, observez la réaction des clients, puis augmentez progressivement en fonction des résultats concrets. Au fil du temps, cette approche vous aidera à bâtir une entreprise plus saine, où les remises sont personnalisées et non désespérées. Laissez-vous guider par les données et vous trouverez le juste équilibre qui stimulera vos ventes et votre fidélité.
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