L’automne 2025 aura marqué un tournant pour le commerce électronique. Pour la première fois, une grande période de magasinage s’est déroulée avec un robot conversationnel agentique pleinement intégré au parcours d’achat, en l’occurrence Rufus, l’outil d’Amazon. L’analyse de données d’engagement mobile durant les semaines précédant le Black Friday permet d’observer comment cet assistant a influencé le comportement d’une partie des consommateurs.

Depuis un an, les géants du commerce de détail cherchent à intégrer l’intelligence artificielle générative dans leurs applications. Walmart, Target, Instacart ou encore Ralph Lauren ont tous lancé des robots conversationnels censés personnaliser l’expérience utilisateur et, idéalement, augmenter les conversions. L’enjeu est clair, mais la preuve d’efficacité reste encore limitée. L’étude des usages de Rufus offre l’une des premières fenêtres sur l’impact réel de cet accompagnement numérique dans un contexte de ventes massives.

Deux questions guident l’analyse. Les clients utilisent-ils réellement l’assistant? Et ceux qui l’utilisent achètent-ils davantage? Les données montrent qu’au début de novembre, les sessions Amazon impliquant Rufus représentaient environ 30 % de l’activité sur l’application. À mesure que le Black Friday approchait, cette proportion a augmenté pour atteindre 40 % le jour même, soit une hausse de 33 % par rapport au premier jour du mois. Cet intérêt croissant laisse penser que plus la pression d’achat augmente, plus les consommateurs se tournent vers un outil capable de filtrer, comparer ou recommander.

L’usage de Rufus reflète peut-être une recherche de rapidité dans la décision, ou l’envie de valider les meilleures offres à l’approche des rabais majeurs. On constate toutefois que cette progression se stabilise immédiatement après le Black Friday, l’assistant terminant novembre à 38 % des sessions.

Reste à savoir si cet usage se traduit en achats. L’examen des conversions liées aux visites avec Rufus, comparées à celles des sessions sans IA, montre une évolution distincte. Les données ont été normalisées avec le 1er novembre comme point de départ, ce qui permet de suivre la dynamique plutôt que les volumes absolus, ces derniers restant plus élevés parmi les utilisateurs n’ayant pas recours à Rufus.

Le premier enseignement est la stabilité de la conversion liée à Rufus durant la première moitié du mois, ponctuée de légers pics. Trois sommets locaux, les 2, 9 et 16 novembre, tombent des dimanches. À chaque fois, les conversions associées à l’IA progressent plus vite que celles des visites classiques, ce qui suggère une influence propre à l’outil plutôt qu’un simple effet d’activité accrue en fin de week-end.

Un autre pic survient le 20 novembre, premier jour de la Black Friday Week d’Amazon. Puis une hausse le 23 novembre, également un dimanche. Enfin, le 28 novembre, Rufus enregistre une progression spectaculaire, avec une augmentation de 91 points d’un jour à l’autre. Dans tous ces cas, les conversions liées aux sessions avec assistance IA augmentent plus rapidement que celles issues des sessions traditionnelles.

Ces données restent préliminaires, mais elles laissent apparaître deux constantes. D’abord, l’engagement avec l’IA se renforce autour des événements promotionnels importants, où les consommateurs cherchent à optimiser leurs décisions. Ensuite, cette hausse se manifeste aussi les week-ends, moment où de nombreux usagers disposent de plus de temps pour un magasinage plus intentionnel.

La montée en puissance de Rufus pose néanmoins plusieurs questions encore sans réponse. L’IA influence-t-elle réellement la décision d’achat, ou les utilisateurs qui s’y intéressent sont-ils déjà plus enclins à convertir? Les marques devront aussi comprendre quels segments d’acheteurs tirent le plus profit de ces outils, et dans quelles circonstances.

À mesure que le commerce de détail adopte ces technologies, l’enjeu sera d’identifier ce qui relève d’un véritable impact et ce qui pourrait n’être qu’une corrélation fortuite. Les plateformes d’analyse comme Sensor Tower suivent désormais de près l’évolution de ces usages. Et avec l’arrivée de nouveaux outils de recherche commerciale propulsés par l’IA, l’industrie aura rapidement d’autres données pour mesurer cette transformation.

Source : Sensor Tower

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