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요약
애피어가 AI 에이전트가 상품 탐색부터 추천·결제까지 관여하는 에이전틱 커머스에 대응하기 위한 듀얼 마케팅 전략을 제시했다. 브랜드는 소비자에게 스토리와 경험을 제공하는 동시에 제품 사양·재고·리뷰·전환 신호를 구조화해 AI 에이전트가 정확히 이해하도록 해야 한다. 애... The post 사람이 고르던 상품, AI가 대신 산다…애피어 ‘듀얼 마케팅’ 제안 appeared first on 벤처스퀘어.
본문
- AI가 탐색·비교·추천·결제까지 관여…브랜드 채널과 오가는 하이브리드 여정 확산
- 사람에는 경험·스토리, AI에는 구조화된 상품 정보…실시간 데이터 활용 중요
소비자가 쇼핑 과정에서 던지는 질문이 ‘무엇을 살까’에서 ‘이 문제를 어떻게 해결할까’로 바뀌고 있다. AI 에이전트는 개인의 상황과 예산, 선호도를 분석해 상품을 찾고 비교한 뒤 추천과 결제까지 구매 과정을 대신한다. 소비자가 브랜드 웹사이트를 방문하지 않고 AI와의 대화 안에서 구매를 마치면 기업은 고객 행동 데이터와 리마케팅 기회를 확보하기 어려워질 수 있다. 애피어가 소비자와 AI 에이전트 모두에게 선택받기 위한 ‘듀얼 마케팅 전략’을 유통·커머스 브랜드의 대응 방향으로 제시했다.
AI 네이티브 AaaS(Agentic AI as a Service) 기업 애피어(Appier)는 AI 에이전트가 구매 여정 전반에 관여하는 에이전틱 커머스 시대에 필요한 마케팅 전략을 26일 발표했다.
기존 구매 여정은 소비자가 검색엔진에서 상품을 탐색하고 광고와 브랜드 웹사이트를 거쳐 구매를 완료하는 방식으로 구성됐다. 브랜드는 이 과정에서 자사 채널의 방문 기록과 퍼스트파티 데이터를 확보하고 고객과 직접적인 관계를 형성할 수 있었다.
AI 기반 검색과 자율형 에이전트가 확산하면서 소비자는 검색엔진과 브랜드 채널, AI를 오가며 상품을 선택하기 시작했다. AI가 고객의 요구를 해석하고 후보 상품을 압축해 제시하면서 탐색과 비교, 의사결정에 걸리는 시간도 줄어들고 있다.
애피어가 인용한 맥킨지 조사에 따르면 소비자의 50%가 쇼핑 과정에서 AI 기반 검색을 사용하고 있다. 주요 상품 정보원으로 AI를 꼽은 비율은 44%로 기존 검색엔진을 선택한 비율인 31%보다 높았다. 모건스탠리 리서치는 AI 에이전트 기반 커머스가 2026년 전체 소매 거래의 약 1%를 차지하고 향후 5년 안에 10~20%까지 증가할 것으로 전망했다.
AI 에이전트의 영향력이 커질수록 브랜드가 고객과 직접 만나는 접점은 줄어들 수 있다. 브랜드는 퍼스트파티 데이터를 지속적으로 확보하는 동시에 AI가 자사의 상품과 서비스, 브랜드 가치를 정확하게 이해하고 추천할 수 있는 정보 구조를 갖춰야 한다.
사람에는 브랜드 경험, AI에는 구조화된 상품 정보
애피어가 제안한 듀얼 마케팅 전략은 사람과 AI 에이전트를 서로 다른 고객 접점으로 구분한다. 소비자에게는 브랜드 스토리텔링과 크리에이티브, 기억에 남는 경험을 제공하고 AI에는 제품을 정확하게 분석할 수 있는 데이터를 전달하는 방식이다.
AI를 위한 정보에는 제품 메타데이터와 상세 사양, 자주 묻는 질문(FAQ), 재고, 리뷰, 구매 전환 신호 등이 포함된다. 이러한 정보를 AI가 읽고 비교하기 쉬운 구조로 관리해야 브랜드의 상품이 에이전트의 탐색과 추천 과정에서 정확하게 평가될 수 있다.
마케팅의 중심도 소비자의 시선을 확보하는 ‘관심 경제’에서 실제 구매 가능성을 읽는 ‘의도 경제’로 이동한다. 상품 탐색부터 구매까지의 시간이 짧아질수록 기업은 고객의 행동 신호와 구매 의도를 실시간으로 파악해 적절한 메시지와 제안을 전달해야 한다.
애피어는 리테일 마케터가 해결해야 할 주요 과제로 대규모 개인화와 재구매·고객생애가치(LTV) 향상, 온·오프라인 데이터 통합을 꼽았다. 고객 정보가 웹사이트와 애플리케이션, 메신저, POS, 이커머스 플랫폼, 오프라인 매장에 흩어져 있으면 고객의 현재 의도를 종합적으로 판단하기 어렵기 때문이다.
애피어의 에이전틱 AI 플랫폼은 고객데이터플랫폼(CDP)과 마케팅 자동화, 대화형 AI를 공통 데이터 계층으로 연결한다. 오디언스 분석과 고객 여정 설계, 예산 계획, 크리에이티브 생성, A/B 테스트 최적화를 하나의 워크플로우에서 수행하도록 지원한다.
‘데이터 퀄리티 부스터(Data Quality Booster)’는 서로 다른 시스템의 기술 필드와 고객 정보를 마케팅에 활용할 수 있는 형태로 표준화한다. 데이터 불일치와 AI 환각 위험을 줄이고 마케터가 IT 부서의 지원 없이 자연어로 고객군을 구성해 캠페인을 실행할 수 있도록 설계됐다.
기업용 에이전틱 AI에 필요한 핵심 역량으로는 실시간 학습과 기억, 실행을 제시했다. AI가 고객 의도와 과거 캠페인 성과를 학습하고 고객 프로필, 매출 데이터, 브랜드 지식을 동일한 맥락으로 기억한 뒤 다음 마케팅 활동을 실행해야 대규모 개인화가 가능하다는 분석이다.
개인화 마케팅에서는 AI가 외부 채널의 행동 신호와 브랜드 가이드라인, 채널별 형식을 분석해 잠재력이 높은 고객군을 찾고 메시지와 크리에이티브, 고객 여정을 생성한다. 대화형 AI 쇼핑 어시스턴트는 상품 탐색부터 결제까지 지원하고 고객과의 상호작용을 향후 개인화와 리마케팅에 활용할 수 있는 퍼스트파티 데이터로 전환한다.
애피어는 AI 에이전트가 반복적인 고객 응대와 구매 지원을 담당하면 마케터가 브랜드 스토리텔링과 고객 관계 형성, 복잡한 의사결정에 더 많은 역량을 투입할 수 있다고 분석했다. 에이전틱 커머스 시대의 경쟁력은 AI가 읽을 수 있는 상품·고객 데이터와 사람이 기억할 수 있는 브랜드 경험을 동시에 설계하는 역량에서 결정될 전망이다.
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AI Buys Products Humans Used to Choose… Appier Proposes 'Dual Marketing'
The questions consumers ask during the shopping process are shifting from "what to buy" to "how to solve this problem." AI agents analyze an individual's situation, budget, and preferences to find and compare products, and then handle the entire purchasing process, from recommendations to payment. If consumers complete purchases within conversations with AI without visiting brand websites, companies may find it difficult to secure customer behavior data and remarketing opportunities. Appier has proposed a "dual marketing strategy" as a response direction for retail and commerce brands to be chosen by both consumers and AI agents.
Appier, an AI-native AaaS (Agentic AI as a Service) company, announced on the 26th the marketing strategies needed for the era of agentic commerce, where AI agents are involved throughout the entire purchasing journey.
The traditional purchase journey consisted of consumers browsing products on search engines, navigating through advertisements and brand websites, and completing a purchase. During this process, brands were able to acquire visitor records from their own channels and first-party data, thereby establishing direct relationships with customers.
With the proliferation of AI-based search and autonomous agents, consumers have begun selecting products by navigating between search engines, brand channels, and AI. As AI interprets customer needs and narrows down the list of candidate products, the time required for searching, comparing, and making decisions is also decreasing.
According to a McKinsey survey cited by Appier, 50% of consumers use AI-based search during the shopping process. The percentage of consumers who cited AI as a primary source of product information was 44%, higher than the 31% who chose traditional search engines. Morgan Stanley Research projected that AI agent-based commerce will account for approximately 1% of total retail transactions by 2026 and will grow to 10–20% within the next five years.
As the influence of AI agents grows, the points of direct interaction between brands and customers may diminish. Brands must continuously acquire first-party data while simultaneously establishing an information structure that enables AI to accurately understand and recommend their products, services, and brand value.
Brand experience for people, structured product information for AI
The dual marketing strategy proposed by Appier distinguishes humans and AI agents as distinct customer touchpoints. It involves providing consumers with brand storytelling, creative content, and memorable experiences, while delivering data to the AI to accurately analyze products.
Information for AI includes product metadata, detailed specifications, frequently asked questions (FAQ), inventory, reviews, and purchase conversion signals. This information must be managed in a structure that is easy for AI to read and compare so that a brand's products can be accurately evaluated during the agent's search and recommendation processes.
The focus of marketing is shifting from the 'attention economy,' which aims to capture consumers' attention, to the 'intention economy,' which assesses the likelihood of actual purchase. As the time from product search to purchase shortens, companies must identify customers' behavioral signals and purchase intentions in real time to deliver appropriate messages and offers.
Appier identified large-scale personalization, improving repurchase and Lifetime Value (LTV), and integrating online and offline data as key challenges that retail marketers must address. This is because it is difficult to comprehensively determine a customer's current intent when customer information is scattered across websites, applications, messengers, POS systems, e-commerce platforms, and physical stores.
Appier's Agentic AI Platform connects Customer Data Platforms (CDPs), marketing automation, and conversational AI through a common data layer. It supports audience analysis, customer journey design, budget planning, creative creation, and A/B test optimization within a single workflow.
'Data Quality Booster' standardizes technical fields and customer information from different systems into a format usable for marketing. It is designed to reduce the risks of data inconsistencies and AI illusions, enabling marketers to form customer groups and run campaigns using natural language without the support of the IT department.
Real-time learning, memory, and execution were identified as the core competencies required for enterprise agentic AI. The analysis suggests that large-scale personalization is possible only when AI learns customer intent and past campaign performance, remembers customer profiles, sales data, and brand knowledge within the same context, and then executes subsequent marketing activities.
In personalized marketing, AI analyzes behavioral signals from external channels, brand guidelines, and channel-specific formats to identify high-potential customer groups and generate messages, creative, and customer journeys. Conversational AI shopping assistants support the entire process from product browsing to payment and convert customer interactions into first-party data that can be utilized for future personalization and remarketing.
Appier analyzed that if AI agents handle repetitive customer interactions and purchase support, marketers can invest more capacity in brand storytelling, building customer relationships, and complex decision-making. Competitiveness in the era of agentic commerce is expected to be determined by the ability to simultaneously design product and customer data that AI can read and brand experiences that humans can remember.
人が選んだ商品、AIが代わりに買う…アフィア「デュアルマーケティング」提案
消費者がショッピング過程で投げる質問が「何を買うか」から「この問題をどう解決するか」に変わっている。 AIエージェントは個人の状況と予算、好みを分析して商品を探して比較した後、推薦と決済まで購入過程に代わる。消費者がブランドのウェブサイトを訪問せずにAIとの会話の中で購入を終えると、企業は顧客行動データとリマーケティングの機会を確保することが困難になる可能性がある。アピアが消費者とAIエージェントの両方に選択を受けるための「デュアルマーケティング戦略」を流通・コマースブランドの対応方向に提示した。
AIネイティブAaaS(Agentic AI as a Service)企業アピア(Appier)は、AIエージェントが購入旅程全体に関与するエージェンティックコマース時代に必要なマーケティング戦略を26日発表した。
既存の購入旅程は、消費者が検索エンジンで商品を探索し、広告とブランドのウェブサイトを介して購入を完了する方法で構成された。ブランドはこの過程で自社チャンネルの訪問記録とファーストパーティーデータを確保し、顧客と直接的な関係を形成することができた。
AIベースの検索と自律型エージェントが広がり、消費者は検索エンジンとブランドチャンネル、AIを行き来して商品を選択し始めた。 AIが顧客の要求を解釈し、候補商品を圧縮して提示しながら、探索と比較、意思決定にかかる時間も減っている。
アピアが引用したマッキンジー調査によると、消費者の50％がショッピング過程でAIベースの検索を使用している。主要商品情報源としてAIを挙げた割合は44％で、既存の検索エンジンを選択した割合である31％より高かった。モーガン・スタンレー・リサーチは、AIエージェントベースのコマースが2026年の全小売取引の約1％を占め、今後5年以内に10～20％まで増加すると予想した。
AIエージェントの影響力が大きくなるほど、ブランドが顧客と直接会う接点は減ることができる。ブランドはファーストパーティーデータを持続的に確保するとともに、AIが自社の商品やサービス、ブランド価値を正確に理解し推薦できる情報構造を備えなければならない。
人にはブランド体験、AIには構造化された商品情報
アピアが提案したデュアルマーケティング戦略は、人とAIエージェントを異なる顧客接点に区分する。消費者にはブランドストーリーテリングとクリエイティブ、記憶に残る経験を提供し、AIには製品を正確に分析できるデータを配信する方式だ。
AIのための情報には、製品メタデータと詳細仕様、よくある質問（FAQ）、在庫、レビュー、購入切替信号などが含まれる。このような情報をAIが読みやすく比較しやすい構造で管理しなければ、ブランドの商品がエージェントの探索と推薦過程で正確に評価できる。
マーケティングの中心も消費者の視線を確保する「関心経済」から実際の購入可能性を読む「意図経済」に移動する。商品探索から購買までの時間が短くなるほど、企業は顧客の行動信号と購買意図をリアルタイムで把握し、適切なメッセージと提案を伝達しなければならない。
アピアは、リテールマーケティング担当者が解決すべき主な課題として、大規模な個人化と再購入・顧客生涯価値（LTV）の向上、オン・オフラインのデータ統合を挙げた。顧客情報がウェブサイトとアプリケーション、メッセンジャー、POS、イコマースプラットフォーム、オフライン店舗に散らばっていると、顧客の現在の意図を総合的に判断するのが難しいからだ。
アピアのエージェンティックAIプラットフォームは、顧客データプラットフォーム（CDP）とマーケティング自動化、インタラクティブAIを共通のデータ層に接続する。オーディエンス分析と顧客旅行計画、予算計画、クリエイティブ作成、A / Bテストの最適化を1つのワークフローで実行するのに役立ちます。
「データクオリティブースター（Data Quality Booster）」は、異なるシステムの技術分野と顧客情報をマーケティングに活用できる形で標準化する。データの不一致とAIの幻覚のリスクを減らし、マーケティング担当者がIT部門の支援なしに自然言語で顧客群を構成してキャンペーンを実行できるように設計された。
企業向けエージェンティックAIに必要な核心力量としては、リアルタイム学習と記憶、実行を提示した。 AIが顧客意図と過去のキャンペーン成果を学習し、顧客プロファイル、売上データ、ブランド知識を同じコンテキストで記憶した後、次のマーケティング活動を実行しなければ大規模な個人化が可能だという分析だ。
パーソナライゼーションマーケティングでは、AIが外部チャンネルの行動信号とブランドガイドライン、チャンネル別形式を分析し、潜在力の高い顧客群を探し、メッセージとクリエイティブ、顧客旅程を生成する。インタラクティブなAIショッピングアシスタントは、商品探索から決済まで支援し、顧客との相互作用を今後のパーソナライゼーションやリマーケティングに活用できるファーストパーティーデータに切り替える。
アピアは、AIエージェントが繰り返し顧客応対と購買支援を担当すれば、マーケティング担当者がブランドストーリーテリングと顧客関係形成、複雑な意思決定にさらに多くの能力を投入できると分析した。エージェンティック・コマース時代の競争力は、AIが読める商品・顧客データと人が記憶できるブランド体験を同時に設計する能力で決定される見通しだ。
人工智能购买过去由人类挑选的产品……Appier提出“双重营销”策略
消费者在购物过程中提出的问题正从“买什么”转变为“如何解决这个问题”。人工智能代理会分析个人的情况、预算和偏好，从而查找和比较产品，并处理从推荐到支付的整个购买流程。如果消费者在与人工智能的对话中完成购买，而无需访问品牌网站，企业可能会发现难以获取客户行为数据和再营销机会。Appier 提出了一种“双重营销策略”，作为零售和电商品牌应对这一挑战的方向，该策略既可供消费者选择，也可供人工智能代理选择。
人工智能原生 AaaS（代理人工智能即服务）公司 Appier 于 26 日宣布了代理商务时代所需的营销策略，在这个时代，人工智能代理将参与整个购买过程。
传统的购买流程包括消费者在搜索引擎上浏览产品、浏览广告和品牌网站，最终完成购买。在此过程中，品牌能够从自身渠道和第一方数据中获取访客记录，从而与客户建立直接联系。
随着人工智能搜索和自主代理的普及，消费者开始通过在搜索引擎、品牌渠道和人工智能之间切换来选择产品。人工智能能够解读客户需求并缩小候选产品范围，因此搜索、比较和决策所需的时间也在不断减少。
Appier援引麦肯锡的一项调查显示，50%的消费者在购物过程中会使用人工智能搜索。将人工智能作为产品信息主要来源的消费者比例为44%，高于选择传统搜索引擎的31%。摩根士丹利研究预测，到2026年，基于人工智能代理的商务交易将占零售总额的约1%，并在未来五年内增长至10%至20%。
随着人工智能代理的影响力日益增强，品牌与客户之间的直接互动机会可能会减少。品牌必须不断获取第一方数据，同时构建信息架构，使人工智能能够准确理解并推荐其产品、服务和品牌价值。
为用户提供品牌体验，为人工智能提供结构化产品信息
Appier提出的双轨营销策略将人类和人工智能代理视为不同的客户触点。该策略包括为消费者提供品牌故事、创意内容和难忘体验，同时向人工智能提供数据以进行精准的产品分析。
人工智能所需的信息包括产品元数据、详细规格、常见问题解答 (FAQ)、库存、评论和购买转化信号。这些信息必须以易于人工智能读取和比较的结构进行管理，以便在人工智能的搜索和推荐过程中准确评估品牌的产品。
营销的重点正从旨在吸引消费者注意力的“注意力经济”转向评估实际购买可能性的“意向经济”。随着从产品搜索到购买的时间越来越短，企业必须实时识别客户的行为信号和购买意向，才能提供恰当的信息和优惠。
Appier指出，大规模个性化、提升复购率和客户终身价值（LTV）以及整合线上线下数据是零售营销人员必须应对的关键挑战。这是因为，当客户信息分散在网站、应用程序、即时通讯工具、POS系统、电商平台和实体店等各个渠道时，很难全面了解客户的当前意图。
Appier 的 Agentic AI 平台通过一个通用数据层连接客户数据平台 (CDP)、营销自动化和对话式 AI。它支持在单一工作流程中完成受众分析、客户旅程设计、预算规划、创意创作和 A/B 测试优化。
“数据质量提升器”将来自不同系统的技术字段和客户信息标准化为可用于市场营销的格式。它旨在降低数据不一致和人工智能误导的风险，使营销人员无需IT部门的支持，即可使用自然语言创建客户群体并开展营销活动。
实时学习、记忆和执行被认为是企业级智能体人工智能的核心能力。分析表明，只有当人工智能能够学习客户意图和过往营销活动表现，记住同一情境下的客户画像、销售数据和品牌知识，并执行后续营销活动时，大规模个性化才有可能实现。
在个性化营销中，人工智能会分析来自外部渠道的行为信号、品牌指南和渠道特定格式，以识别高潜力客户群体，并生成信息、创意和客户旅程。对话式人工智能购物助手支持从产品浏览到支付的整个流程，并将客户互动转化为可用于未来个性化和再营销的第一方数据。
Appier 分析指出，如果人工智能代理能够处理重复性的客户互动和购买支持，营销人员就能将更多精力投入到品牌故事讲述、客户关系建设和复杂决策中。在智能商务时代，企业的竞争力预计将取决于能否同时设计出人工智能可以读取的产品和客户数据，以及人类可以记忆的品牌体验。
L'IA achète des produits que les humains choisissaient auparavant… Appier propose un « marketing dual »
Les questions que se posent les consommateurs lors de leurs achats évoluent : de « que faut-il acheter ? » à « comment résoudre ce problème ? ». Les agents d'IA analysent la situation, le budget et les préférences de chaque individu pour trouver et comparer des produits, puis gèrent l'intégralité du processus d'achat, des recommandations au paiement. Si les consommateurs effectuent leurs achats directement dans le cadre de conversations avec l'IA, sans consulter les sites web des marques, les entreprises pourraient avoir des difficultés à recueillir des données sur le comportement des clients et à exploiter les opportunités de remarketing. Appier a proposé une « stratégie de marketing duale » comme solution pour les marques de vente au détail et de commerce, une stratégie qui pourrait être adoptée à la fois par les consommateurs et les agents d'IA.
Appier, une société AaaS (Agentic AI as a Service) native de l'IA, a annoncé le 26 les stratégies marketing nécessaires à l'ère du commerce agentique, où les agents IA sont impliqués tout au long du parcours d'achat.
Le parcours d'achat traditionnel consistait pour les consommateurs à consulter des produits sur les moteurs de recherche, à naviguer parmi les publicités et les sites web des marques, et à finaliser leur achat. Durant ce processus, les marques pouvaient recueillir des données sur les visiteurs de leurs propres canaux et des données propriétaires, établissant ainsi une relation directe avec leurs clients.
Avec la multiplication des moteurs de recherche basés sur l'IA et des agents autonomes, les consommateurs choisissent désormais leurs produits en naviguant entre les moteurs de recherche, les canaux des marques et l'IA. L'IA interprétant les besoins des clients et affinant la liste des produits potentiels, le temps nécessaire à la recherche, à la comparaison et à la prise de décision diminue également.
D'après une étude McKinsey citée par Appier, 50 % des consommateurs utilisent la recherche assistée par l'IA lors de leurs achats. Parmi eux, 44 % citent l'IA comme principale source d'information sur les produits, contre 31 % pour les moteurs de recherche traditionnels. Morgan Stanley Research prévoit que le commerce basé sur des agents conversationnels basés sur l'IA représentera environ 1 % du total des transactions de détail d'ici 2026 et atteindra 10 à 20 % dans les cinq années suivantes.
À mesure que l'influence des agents d'IA s'accroît, les points de contact directs entre les marques et les clients risquent de se raréfier. Les marques doivent donc continuer à acquérir des données propriétaires tout en mettant en place une structure d'information permettant à l'IA de comprendre et de recommander avec précision leurs produits, services et valeurs de marque.
Expérience de marque pour les utilisateurs, informations produit structurées pour l'IA
La stratégie marketing dual proposée par Appier distingue les humains et les agents IA comme points de contact clients distincts. Elle consiste à offrir aux consommateurs une narration de marque, un contenu créatif et des expériences mémorables, tout en fournissant des données à l'IA pour une analyse précise des produits.
Les informations destinées à l'IA comprennent les métadonnées des produits, leurs spécifications détaillées, les questions fréquemment posées (FAQ), les stocks, les avis clients et les indicateurs de conversion. Ces informations doivent être organisées de manière à être facilement lisibles et comparables par l'IA, afin que les produits d'une marque puissent être évalués avec précision lors des processus de recherche et de recommandation de l'agent.
L'enjeu du marketing évolue : de « l'économie de l'attention », qui vise à capter l'attention des consommateurs, vers « l'économie de l'intention », qui évalue la probabilité d'un achat effectif. Face à la réduction du délai entre la recherche d'un produit et l'achat, les entreprises doivent identifier en temps réel les signaux comportementaux et les intentions d'achat de leurs clients afin de leur proposer des messages et des offres adaptés.
Appier a identifié la personnalisation à grande échelle, l'amélioration des taux de réachat et de la valeur vie client (LTV), ainsi que l'intégration des données en ligne et hors ligne comme des défis majeurs que les spécialistes du marketing de détail doivent relever. En effet, il est difficile de déterminer avec précision l'intention d'achat actuelle d'un client lorsque ses informations sont dispersées entre sites web, applications, messageries instantanées, systèmes de point de vente, plateformes de commerce électronique et magasins physiques.
La plateforme d'IA conversationnelle d'Appier connecte les plateformes de données clients (CDP), l'automatisation marketing et l'IA conversationnelle via une couche de données commune. Elle prend en charge l'analyse d'audience, la conception du parcours client, la planification budgétaire, la création de contenus et l'optimisation des tests A/B au sein d'un flux de travail unique.
« Data Quality Booster » standardise les champs techniques et les informations clients provenant de différents systèmes afin de les rendre exploitables pour le marketing. Conçu pour réduire les risques d'incohérences de données et d'illusions d'intelligence artificielle, il permet aux marketeurs de constituer des segments de clientèle et de mener des campagnes en langage naturel, sans intervention du service informatique.
L’apprentissage, la mémorisation et l’exécution en temps réel ont été identifiés comme les compétences essentielles requises pour l’IA agentique en entreprise. L’analyse suggère qu’une personnalisation à grande échelle n’est possible que si l’IA apprend l’intention du client et les performances des campagnes précédentes, mémorise les profils clients, les données de vente et la connaissance de la marque dans un même contexte, puis exécute les activités marketing ultérieures.
En marketing personnalisé, l'IA analyse les signaux comportementaux provenant de canaux externes, les chartes graphiques et les formats spécifiques à chaque canal afin d'identifier les groupes de clients à fort potentiel et de générer des messages, des contenus créatifs et des parcours clients. Les assistants d'achat conversationnels basés sur l'IA accompagnent l'ensemble du processus, de la navigation sur les produits au paiement, et transforment les interactions clients en données propriétaires exploitables pour la personnalisation et le remarketing ultérieurs.
Appier a constaté que si les agents d'IA prennent en charge les interactions clients répétitives et l'assistance à l'achat, les responsables marketing peuvent investir davantage dans la construction de l'histoire de marque, le développement de la relation client et la prise de décision complexe. La compétitivité à l'ère du commerce automatisé devrait dépendre de la capacité à concevoir simultanément des données produits et clients exploitables par l'IA et des expériences de marque mémorables pour les utilisateurs.