L’opportunité offerte par l’IA avant le Black Friday : ce que les intentions d’achat peuvent révéler aux détaillants pour planifier la demande en période de forte activité.

Depuis des années, les détaillants et les marques considèrent principalement le Black Friday et le Cyber Monday comme des événements destinés à générer de la demande. Cependant, de nouvelles études suggèrent qu’une grande partie de cette demande existe déjà bien avant le lancement des promotions.

Alors que les consommateurs utilisent de plus en plus d’outils basés sur l’IA pour rechercher et comparer des produits, les détaillants disposent d’une opportunité précieuse d’identifier plus tôt les intentions d’achat, ce qui leur permet une planification plus efficace des stocks et des stratégies promotionnelles ciblées.

Le shopping assisté par l’IA

Une étude en ligne YouGov menée auprès de plus de 2 000 adultes britanniques âgés de 18 ans et plus, commanditée par Paxon, a révélé que près de la moitié (47 %) des consommateurs achètent principalement, lors du Black Friday, du Cyber Monday et de Noël, des produits qu’ils avaient déjà prévu d’acheter. Parallèlement, un consommateur sur dix affirme que les outils d’achat basés sur l’IA contribuent à influencer ses décisions d’achat, en renforçant son intérêt pour les produits qu’il envisage déjà d’acquérir.

Cette utilisation croissante de l’IA et des assistants d’achat numériques fournit aux détaillants des informations précieuses sur les intentions des consommateurs au cours des semaines précédant les événements commerciaux phares. En comprenant quels produits les acheteurs recherchent, comparent et ajoutent à leurs listes de souhaits, les marques peuvent prendre des décisions plus éclairées concernant la répartition des stocks, la planification des livraisons et les activités promotionnelles.

Intégrer les informations issues de l’IA appliquée aux achats

La prochaine évolution de la planification du Black Friday dépendra de l’efficacité avec laquelle les détaillants et les marques relieront les intentions des consommateurs à la mise en œuvre opérationnelle.

Les systèmes de gestion d’entrepôt (WMS) doivent s’intégrer plus étroitement aux outils d’achat basés sur l’IA, tout en continuant à exploiter les données de recherche et d’impressions provenant des sites web des détaillants et des marques, ainsi que des places de marché en ligne. Cela permettra aux entreprises de mieux anticiper les comportements d’achat, ce qui contribuera à :

· Augmenter la disponibilité des produits très demandés, tout en minimisant le surstockage

· Réduire le risque de rupture de stock

· De repositionner les stocks plus près de la demande anticipée

· D’ajuster la planification des effectifs dans les entrepôts et les centres de traitement des commandes

· D’améliorer la planification des entrées de stock et la planification des transports

· De garantir la capacité des transporteurs et de rationaliser l’expédition des commandes pendant les pics de demande

Maya, le WMS propriétaire de Paxon, s’intègre de manière transparente à de nombreux canaux de vente pour analyser les données qui offrent une visibilité sur les tendances de la demande. Cela permet à AutoStore d’optimiser en permanence le placement des stocks. Les produits à rotation rapide sont placés là où ils sont le plus facilement accessibles, ce qui permet aux équipes de traitement des commandes de gagner un temps précieux sur chaque commande.

« Stockurday »

Les indicateurs en temps quasi réel des achats des consommateurs prendront de plus en plus d’importance pendant le « Stockurday », ce samedi crucial sur le plan opérationnel qui se situe entre le Black Friday et le Cyber Monday. C’est une journée où les détaillants et les marques doivent trouver un équilibre entre la préparation et l’expédition des commandes du Black Friday, tout en réceptionnant, en répartissant et en positionnant les nouveaux stocks pour répondre à la demande imminente du Cyber Monday.

Pendant le « Stockurday », même de petits gains d’efficacité peuvent apporter des avantages significatifs. Gagner quelques secondes ou minutes lors de la préparation et de l’emballage des commandes peut se traduire par des heures de débit supplémentaire et contribuer à éviter les goulots d’étranglement qui compromettent le respect des délais de livraison lors de l’un des week-ends les plus chargés de l’année.

Le succès pendant la haute saison dépendra de plus en plus de la capacité des détaillants et des marques à transformer efficacement les intentions des acheteurs en actions opérationnelles. En reliant les signaux de demande générés par l’IA aux systèmes de traitement des commandes et de gestion des stocks, les entreprises peuvent affiner leurs prévisions afin de mieux répondre aux pics de ventes.

À propos de l’étude

Sauf indication contraire, tous les chiffres proviennent de YouGov Plc. L’échantillon total comprenait 2 077 adultes. Le travail de terrain a été réalisé du 28 au 31 août 2026. L’enquête a été menée en ligne. Les chiffres ont été pondérés et sont représentatifs de l’ensemble des adultes britanniques (âgés de 18 ans et plus).