Révolution cosmétique: L’IA, le gloss de l’expérience client

Révolution cosmétique: L’IA, le gloss de l’expérience client
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Vous êtes unique. C’est le message que veulent vous faire passer les marques de cosmétiques de luxe à travers l’IA. Cette technologie révolutionne l’expérience client, mais réclame une transformation digitale, et donc managériale… Comment exploiter ces nouvelles opportunités tout en répondant aux défis éthiques et réglementaires ?

C’est le nouveau graal du luxe : offrir une routine beauté entièrement sur mesure. Pour y parvenir, les marques de cosmétiques de ce segment misent sur l’innovation, notamment digitale, pour surprendre leurs clients et leur proposer des expériences inédites, où la personnalisation atteint de nouveaux sommets.

A titre d’exemple, le groupe l’Oréal propose depuis plusieurs années déjà, l’essayage virtuel de ses produits fonds de teints ou colorations capillaires grâce à la réalité augmentée (AR). L’entreprise a également développé en 2021 pour la marque Yves Saint Laurent un appareil connecté révolutionnaire qui utilise l’intelligence artificielle (IA) pour concevoir des soins, fonds de teint et rouges à lèvres entièrement personnalisés et parfaitement adaptés aux besoins du consommateur.

Enrichir l’expérience client

Dans le même temps, les marques doivent composer avec une concurrence exacerbée et des consommateurs toujours plus exigeants. Dans un contexte de transformation numérique, la data et l’IA se révèlent être des leviers puissants pour enrichir l’expérience client et consolider la relation de confiance. 

Les recherches menées dans ce domaine nous montrent que la collecte et l’analyse de données comportementales, transactionnelles ou encore déclaratives permettent d’adapter les offres en temps réel, d’affiner les stratégies marketing et de proposer des parcours clients fluides et cohérents.

Comme le rappelle Carlson (2023), « les données non structurées représentent jusqu’à 90 % des données mondiales », nécessitant l’usage de technologies avancées telles que le traitement du langage naturel (NLP) pour exploiter toute la richesse de ces informations.

Le NLP permet par exemple de comprendre et d’interpréter le contenu textuel (commentaires, avis en ligne) afin de mieux cerner les préférences et attentes des consommateurs.

L’IA, un levier de transformation

L’IA occupe aujourd’hui une place centrale dans cette transformation. Elle facilite le déploiement d’outils conversationnels et de recommandations, soutenus par des algorithmes capables d’anticiper les besoins des consommateurs.

Parmi ces algorithmes, le machine learning (ou « apprentissage automatique ») permet à un programme d’évoluer en analysant de larges volumes de données ; et le deep learning (apprentissage profond) – un sous-ensemble du machine learning – utilise des réseaux de neurones artificiels pour reconnaître des schémas complexes, à l’image du fonctionnement du cerveau humain.

Ces approches automatisent des tâches complexes, comme la prédiction des comportements d’achat ou la personnalisation des offres.

Des chatbots intelligents

L’IA rend aussi les chatbots intelligents. Ces agents conversationnels en ligne s’imposent de plus en plus pour apporter un service client immédiat et personnalisé. Gartner prévoit d’ailleurs que d’ici 2025, 80 % des services client utiliseront l’IA générative pour améliorer la productivité des agents et l’expérience client.

Dans le secteur des cosmétiques de luxe, ces technologies se traduisent par des fonctionnalités de retargeting (reciblage publicitaire), des notifications push ou encore des recommandations de produits s’appuyant sur les historiques d’achats et les préférences exprimées, à l’image de Sephora, en avance sur ce segment.

L’avis des professionels

Pour mieux comprendre les conditions de réussite et les limites de ces approches, nous avons mené une étude qualitative au moyen d’entretiens semi-directifs auprès de dix professionnels du secteur des cosmétiques de luxe exploitant quotidiennement la data et l’IA.

Nos échanges ont mis en évidence l’importance de centraliser et de classifier les données pour créer des profils clients cohérents et fiables. Les participants insistent aussi sur la nécessité de respecter les réglementations, telles que le RGPD, et d’assurer la sécurité et la confidentialité des données : une gouvernance rigoureuse est perçue comme un facteur décisif pour maintenir la confiance des consommateurs (Hakobyan, 2022).


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Le déploiement de modèles prédictifs et de chatbots apparaît comme un catalyseur de satisfaction client, puisque l’analyse en temps réel permet de réduire la pression commerciale et de proposer des offres ou contenus véritablement adaptés aux attentes de chacun.

Les clés d’une transformation réussie

Sur le plan managérial, leurs recommandations s’organisent autour de quatre axes majeurs :

  • D’abord, la centralisation et la qualité des données exigent l’utilisation d’outils ETL (Extract, Transform, Load) robustes, afin d’agréger et de fiabiliser les informations issues des différents canaux numériques (sites web, applications mobiles, campagnes marketing).
  • Ensuite, il importe de définir des politiques de conformité claires, en veillant à protéger les informations sensibles et à former les collaborateurs aux bonnes pratiques.
  • Les professionnels interrogés soulignent aussi l’importance d’approfondir l’analyse des données via des outils spécialisés : « L’exploitation de ces analyses pour créer des profils détaillés et segmenter la base de données facilite la personnalisation des interactions et des campagnes marketing » (Dahirel, 2023).
  • Enfin, l’intégration de l’IA doit s’accompagner d’une réflexion éthique et environnementale, car la multiplication des traitements et la montée en puissance des algorithmes peuvent augmenter considérablement l’empreinte carbone numérique.

La face cachée de l’IA

Les difficultés à collecter des données de qualité, la dépendance aux cookies tiers sur le point de disparaître et la montée des exigences réglementaires imposent une grande agilité aux entreprises.


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Les professionnels que nous avons interrogés évoquent également la complexité technique et les coûts associés à l’implémentation de l’IA : ils soulignent qu’un déploiement efficace exige des investissements durables en infrastructures, en formation et en recrutement de talents.

Notre étude mériterait toutefois d’être complétée : l’absence de diversité dans les profils interrogés (par exemple, aucune femme dans l’échantillon) réduit la portée des conclusions, et le manque de données quantitatives ne permet pas de valider statistiquement les tendances observées.

Fidéliser une clientèle exigeante

Mais l’adoption de la data et de l’IA redessine en profondeur l’expérience client dans le secteur des cosmétiques de luxe, en proposant des interactions plus personnalisées et engageantes. Les chatbots, moteurs de recommandations et solutions d’analyse prédictive constituent autant d’outils capables d’augmenter les taux de conversion et de fidéliser une clientèle exigeante.


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Néanmoins, ces avancées technologiques impliquent de faire face à des enjeux majeurs de sécurité, de confidentialité et de responsabilité environnementale.

Une approche globale et une gouvernance exemplaire de la donnée sont donc nécessaires pour que l’innovation reste un atout de différenciation, tout en préservant la confiance et la satisfaction des clients sur le long terme.

Rhita BekkaliAlumni SKEMA, MS Manager Marketing Data et Commerce Electronique

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Alexandre BrillardAlumni SKEMA, MS Manager Marketing Data et Commerce Electronique

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