Intelligence Artificielle et Stratégies de Marketing Personnalisé : Une Revue Systématique de la Littérature
L’hyper-personnalisation pilotée par l’IA s’impose comme un levier stratégique pour attirer, engager et fidéliser les consommateurs. Pour comprendre comment les algorithmes prédictifs transforment l’analyse des comportements d’achat, nous avons mené une revue systématique de la littérature (PRISMA, 2020-2025) qui a retenu 34 articles issus de Scopus et Web of Science. Les travaux montrent que l’IA : (1) exploite en temps réel des données multicanales pour créer des micro-segments activables, (2) accroît la précision des prévisions d’achat, (3) personnalise l’interface et le service via des chatbots intelligents, et (4) optimise les parcours clients grâce à des boucles de rétroaction automatisées. Ces avancées renforcent l’efficacité opérationnelle, l’engagement et le ROI. Toutefois, subsistent des défis liés à la vie privée, aux biais algorithmiques, à la qualité des données, ainsi qu’aux coûts et compétences techniques.
Citer cet article
ASLI, Imane; BENSASSI, Habiba Nour. 2025. Intelligence Artificielle et Stratégies de Marketing Personnalisé : Une Revue Systématique de la Littérature. Revue Française d'Economie et de Gestion. https://africanscientificindex.com/articles/revue-francaise-d-economie-et-de-gestion-intelligence-artificielle-et-strategies-de-marketing-personnalise-une-revue-systematique-de-la-litterature
Revue Française d'Economie et de Gestion (2025)
Source
Notice indexée sur African Scientific Index · 2026-09-27 · Source d’origine.
Déposant et vérification bibliographique : non renseignés.
Import OAI-PMH · Identifiant source : oai:ojs2.revuefreg.fr:article/2201