e-commerce 2026 : garder la main dans un marché filtré par les plateformes et les agents IA

Data, Pub, CAC, IA : le nouveau paysage que les retailers doivent maîtriser

La hausse continue des coûts d’acquisition, l’effondrement des alternatives publicitaires, la plateformisation accélérée du commerce et l’arrivée des agents IA redessinent les règles du jeu.

Les marques ne disposent plus du même espace, ni du même contrôle, pour atteindre les consommateurs. 

Nous passons d’un modèle ouvert, multipolaire, à un modèle où l’accès au client final est filtré, tarifé et automatisé par les plus grands acteurs. Le CAC connaît une hausse structurelle, et c’est moins un accident qu’un nouvel état du marché. 

Ce qui était autrefois conjoncturel (inflation media, concurrence accrue, baisse du ciblage) est devenu structurel : chaque client coûte plus cher à recruter, et ce mouvement ne s’inversera pas.

• Les plateformes dominantes (search, social, retail media) absorbent l’essentiel de la croissance.

• Les canaux organiques déclinent et les modèles SEO traditionnels s’essoufflent.

• Les médias historiques peinent à monétiser leurs audiences.

Le paysage publicitaire est de plus en plus fermé. Il y a dix ans, les retailers pouvaient arbitrer entre SEO, display média, affiliation, emailing location, Social Ads naissantes, retargeting libre… Aujourd’hui, le champ des possibles se réduit  et donc les coûts montent.

• Le display éditorial s’effondre.
• Le retargeting ouvert disparaît avec la fin des cookies.
• Le SEO est absorbé par les IA génératives.
• Les plateformes sociales deviennent des places de marché publicitaires intégrées.

Proposition d’action — Passer du volume à la maîtrise

Dans ce paysage d’acquisition durablement plus cher, plus fermé et plus intermédié, la réponse ne peut plus être tactique : elle doit être structurelle. 

Le premier levier consiste à réduire la dépendance aux plateformes en renforçant les actifs propriétaires. Cela passe par une montée en qualité et en exploitabilité de la data firstparty, en particulier via un catalogue produits enrichi, cohérent et activable, par la structuration des flux produits pour les moteurs, les marketplaces et désormais les IA, et par le renforcement du CRM comme véritable amortisseur du CAC. 

Le second est de repenser l’acquisition comme un point d’entrée relationnel, et non comme une finalité à rentabiliser immédiatement : chaque client acquis doit initier un cycle de valeur long, nourri par des mécaniques de réachat, de fidélité et de recommandation, et par des parcours post achat capables de créer de la préférence, de l’attachement et du bouche à oreille.

L’acquisition doit également s’adapter à l’ère des agents IA, où la visibilité ne se joue plus sur des pages de résultats exhaustives mais sur quelques options suggérées : seules les marques disposant de données produits riches, structurées et fiables, de signaux de confiance clairs (prix, disponibilité, logistique, avis) et d’une logique de visibilité pensée pour ces nouvelles interfaces resteront recommandables — et donc achetables — dans un commerce de plus en plus conversationnel et automatisé.

Quels leviers activer ? 

Réduire la dépendance aux plateformes par la maîtrise des actifs propriétaires

• qualité et exploitabilité de la data firstparty, en accélérant sur le catalogue produits
• structuration des flux produits (lisibles par les moteurs et les IA), 
• montée en puissance du CRM comme levier d’amortissement du CAC.

Transformer l’acquisition en point d’entrée relationnel, pas en finalité

• penser l’acquisition comme le début d’un cycle de valeur (et non comme un coût à rentabiliser immédiatement), 
• renforcer les mécaniques de réachat, de fidélité et de recommandation, 
• orchestrer des parcours post-achat capables de générer de la préférence, de l’attachement et du bouche-à-oreille.achat capables de générer de la préférence, de l’attachement et du boucheàoreille.

Adapter l’acquisition à l’ère des agents IA

• données produit riches, structurées, cohérentes, 
• signaux de confiance clairs (prix, disponibilité, logistique, avis), 
• logique de visibilité pensée pour des interfaces qui ne montrent que peu d’options.

2. Agents & visibilité : repenser les parcours et la rétention

IA et SEO : un changement d’ère

Les “agents IA” & LLM deviennent des intermédiaires intelligents entre l’utilisateur et les produits. Ils ne répertorient plus, ils filtrent, résument, comparent, assemblent, recommandent … et proposent désormais des paniers directement.

Trois conséquences majeures :

• Moins de visibilité et de leviers pour les marques : l’assistant montre peu de produits.
• Plus de dépendance aux flux et à la donnée : l’IA recommande ce qu’elle comprend.
• Une nouvelle bataille : être “l’option suggérée” plutôt que “l’option cherchée”.

Le consommateur circule toujours plus à l’intérieur d’écosystèmes propriétaires pour s’inspirer et acheter : Meta, Amazon, TikTok, Google, marketplaces, apps fermées. Ce mouvement de plateformisation du commerce déjà connu accélère avec les solutions d’IA génératives, et le client final devient “captif”. Les plateformes capturent :

• l’audience,

• le parcours,

• la donnée,

• la recommandation produit,

• et désormais… la transaction.

Les marques risquent de perdre progressivement la main sur ce que le client voit, ce qu’il compare, ce qu’on lui recommande, et comment il convertit.

Il en découle un double impératif stratégique pour les e-commerçants et retailers, et deux chantiers deviennent vitaux.

Maîtriser sa data, ses flux, son CRM, sa marge

La performance ne se joue plus dans la plateforme publicitaire, mais dans : la qualité de données, la précision opérationnelle et la capacité à réactiver. Avec l’augmentation du CAC et la difficulté grandissante d’optimiser la LTV, nous recommandons d’optimiser ce qui est sous contrôle :

• Des données produit irréprochables (attributs, images, richesse, cohérence).

• Des flux structurés pour les moteurs et pour les IA.

• Une compréhension fine de la marge par canal et par produit.

• Un CRM puissant qui amortit le coût d’acquisition par du réachat mieux orchestré.

Diversifier le mix media & renforcer les assets propriétaires

Pour réduire durablement la dépendance aux plateformes, les marques doivent concentrer leurs efforts sur des piliers internes activables immédiatement, capables d’absorber un CAC élevé dans le temps. 

Cela passe d’abord par le renforcement de la fidélité et de la communauté, afin de transformer les clients en actifs relationnels plutôt qu’en transactions ponctuelles. Puis par l’investissement dans le contenu, les expériences et les programmes relationnels, qui permettent de créer de la valeur audelà du prix et d’entretenir une relation continue avec la marque. 

Et par le développement de leviers de trafic direct si l’environnement s’y prête : apps mobiles et modèles d’abonnement sont des leviers capables de sécuriser des revenus récurrents et de réduire structurellement la dépendance à l’acquisition payante quand leur coûts peuvent être supportés par le modèle économique de la marque.

Avec la volatilité grandissante des clients, il devient possible de considérer que les clients installés doivent être « rachetés » après chaque commande. La bataille se joue autant après qu’avant la première conversion… Aussi nous sommes convaincus que votre écosystème doit permettre à vos équipes d’activer les leviers clés de la relation client : 

• nurturing intelligent,

• segmentation fine,

• offres dynamiques,

• scénarios automatisés,

• relances produits et services,

• programmes de fidélité repensés,

• un système de partage des expériences d’achat en direct avec les clients….

3. Automatisation & accélération grâce à l’IA

IA : un futur au présent retardé par les organisations 

Dans un contexte de pression accrue sur les coûts et de recherche permanente d’efficacité, l’IA n’est plus un simple levier d’innovation : elle devient un prérequis pour soutenir l’accélération des opérations sans alourdir les organisations. 

Comme le rappelle Bain, la sous performance de nombreux programmes d’IA ne tient pas à la technologie ellemême, mais aux organisations qui tentent de l’ajouter sans repenser leurs modes de travail, leurs processus et leurs responsabilités.

Le véritable ROI apparaît lorsque personnes, processus et IA évoluent ensemble. 

C’est précisément ce que montrent Shopify et Salesforce avec Sidekick  et AgentForce: des IA intégrée aux outils métiers, capable en quelques minutes de générer un proof of concept fonctionnel ou des analyses Business détaillées. 

L’IA devient alors un accélérateur opérationnel concret, permettant de tester, prototyper et avancer plus vite. Mais cette promesse suppose rigueur et expertise : les outils ne sont pas toujours autonomes, peuvent produire des erreurs, et nécessitent savoir faire, contrôle et gouvernance. Bien utilisée, elle permet de maîtriser les coûts organisationnels tout en gagnant en vitesse d’exécution ; mal encadrée, elle peut créer de la dette et de la confusion. L’enjeu n’est donc pas d’« ajouter de l’IA », mais de l’orchestrer intelligemment au service de la performance.