Longtemps pensé comme un geste spontané, presque ritualisé, l’échantillonnage désormais prolongé en ligne incarne une première accroche, une première expérience. À l’heure d’un monde hyperconnecté, traversé par de profondes mutations économiques, réglementaires et digitales, cette pratique historique se voit aujourd’hui remise en question. Face à des consommateurs plus exigeants et en quête d’expériences toujours plus individualisées, les maisons de luxe sont amenées à repenser l’essai produit.

Dans ce contexte, l’intelligence artificielle s’impose comme un véritable levier stratégique, permettant aux marques de luxe de transformer l’échantillonnage en une expérience plus ciblée et plus prédictive.

I. Un changement de paradigme dans la distribution des échantillons

A. Le nouveau cadre réglementaire

L’entrée en vigueur, en juillet 2022, de la loi anti-gaspillage impose un changement de paradigme dans le paysage du parfum et de la beauté. De grandes enseignes comme Sephora, Nocibé ou encore Marionnaud n’ont plus la possibilité de remettre spontanément des échantillons de produits. Ceux-ci doivent être demandés par les clients.

Ce nouveau cadre réglementaire rebat les cartes d’une pratique historique dans le domaine du luxe. Néanmoins, les enseignes restent convaincues que le seul moyen de convertir les consommateurs, c’est de faire tester leurs produits. Elles décident donc de transposer cette approche en ligne, là où le consommateur reprend le contrôle de l’expérience. 

B. La remise en question d’une pratique historique du luxe

Longtemps distribués au détour d’un comptoir ou glissés avec élégance dans un sac, les échantillons participaient pleinement à l’expérience de marque, nourrissant le désir avant l’acte d’achat. Depuis juillet 2022, les maisons ont dû repenser leurs leviers afin de préserver l’essai produit dans un cadre réglementaire plus contraint. Dans ce contexte, le digital s’impose comme un terrain d’expression stratégique.

Avant même la contrainte réglementaire, l’échantillonnage représentait déjà un levier massif de contact et de conversion. En 2015, les marques ont distribué 15 millions d’échantillons, soit près d’un Français sur quatre exposés au produit, l’équivalent de plus de 40 000 échantillons par jour sur un an. Par ailleurs, une étude menée par le CSA, l’Institut d’études marketing et d’opinion montre que 90% des consommateurs français ont déjà reçu un échantillon et que 84% ont été convertis à la suite du test du produit échantillonné.  

II. L’émergence de l’e-sampling : une transposition digitale de l’essai produit

A. Définition et principes de l’échantillonnage en ligne

Will Glynn-Jones, fondateur et directeur général de Send Me a Sample, souligne que l’échantillonnage en ligne ne se contente pas d’une simple transposition digitale de la distribution d’échantillons en grands magasins ou lors d’évènements. Selon lui, le phénomène marque un changement de trajectoire : « Au lieu de distribuer des produits à tous les passants en espérant des résultats, les marques peuvent désormais concevoir des campagnes d’échantillonnage ultra-ciblées, riches en données et parfaitement intégrées à une stratégie globale. »

Les campagnes d’échantillonnage en ligne offrent des avantages concurrentiels majeurs, notamment :

• Augmenter la visibilité de la marque : Désormais, grâce à l’échantillonnage en ligne, les marques peuvent toucher davantage de consommateurs selon plusieurs critères : critères sociaux démographiques, des critères comportementaux, centres d’intérêt, ciblage contextuel, ciblage intentionniste. Ciblé efficacement, le consommateur titillé en sait plus sur la marque qui peut alors passer de l’anonymat au statut de référence dans son secteur.

Enfin, la présentation même de l’échantillon notamment le choix du papier, le texte, le logo, le positionnement de l’échantillon ainsi que la méthode d’impression constituent des éléments clés, véritables gages d’excellence et de savoir-faire propres à l’univers du luxe.

• Encourager le bouche-à-oreille et les recommandations : Lorsque le produit fait sensation, le consommateur n’a plus qu’à prêcher la bonne parole. Les plus engagés iront même jusqu’à suivre la marque, liker et commenter ses contenus sur les réseaux sociaux. Ils deviennent alors de véritables prescripteurs, voire des influenceurs pour la marque.

• Favoriser l’essai et la conversion des prospects en clients : « Essayer, c’est adopter » : en offrant un avant-goût gratuit, les freins à l’achat sont levés. Convaincus par le test, les consommateurs sont plus enclins à passer à l’achat et à devenir des clients fidèles.

• Collecter des données précieuses pour les futures stratégies marketing : Cela nous ramène au formulaire que les consommateurs renseignent après avoir cliqué sur un call to action. Les différents champs permettent à la marque de collecter des données dites « first-party », telles que le prénom, le nom, l’adresse postale ou encore l’adresse électronique. Bien que non exhaustives, ces informations suffisent pour que la marque se lance dans une vaste entreprise de séduction : le retargeting aussi appelé reciblage publicitaire.

B. Le fonctionnement d’une campagne d’échantillonnage numérique

III. L’intelligence artificielle : un levier qui repousse les limites de l’échantillonnage en ligne

À la suite de la guerre en Ukraine, le contexte économique s’est considérablement complexifié. La hausse du prix du pétrole brut qui en a découlé s’est répercutée sur les coûts logistiques, entraînant une augmentation des frais d’adressage et de routage des échantillons.

En parallèle, l’environnement évolue vers une hyperconnexion croissante. Dans ce contexte, l’échantillonnage en ligne se fait de plus en plus rare dans les plans médias des marques.

Pour certaines, il apparaît préférable de concentrer les efforts sur des leviers directement mesurables comme le SEA avec pour objectif clair de générer rapidement des ventes au détriment de dispositifs plus inspirationnels tels que l’échantillonnage en ligne, plus difficiles à rattacher à une conversion immédiate.

D’autres, en revanche, font le choix de combiner différents leviers au sein d’une approche rentable et cohérente, dans laquelle l’échantillonnage en ligne n’occupe plus une place centrale.

Face à cette perte de centralité, les acteurs de l’e-sampling ont dû se réinventer. Leur réponse principale : l’intelligence artificielle.

A. L’IA au service de l’ultra-personnalisation

À l’heure où les parcours d’achat se multiplient, 85% des consommateurs souhaitent vivre une expérience client individualisée, qu’elle soit en magasin ou en ligne. Face à ces exigences croissantes, les marques s’appuient de plus en plus sur l’intelligence artificielle (IA) et la réalité augmentée (AR) pour déployer des dispositifs d’aide à la décision au cœur de l’expérience client.

Yves Saint Laurent s’inscrit dans cette logique avec le Virtual Try On, qui permet l’essai du maquillage en ligne, et Scent-Sation, une solution permettant d’orienter chaque individu vers une fragrance correspondant à son profil.

En s’appuyant sur l’analyse des données utilisateurs, ces technologies d’essayage virtuel constituent de véritables leviers de conversion, tout en enrichissant l’expérience client. En proposant une interaction ludique et immersive, l’ultra-personnalisation augmente le temps passé sur les plateformes e-commerce, renforce l’engagement et contribue durablement à la fidélisation. Dès lors, imaginons un échantillonnage en ligne capable d’intégrer ces technologies au sein de son propre parcours : n’y aurait-il pas là une opportunité stratégique de nature à faire évoluer, voire reconsidérer la perception des marketeurs devenus plus frileux face à ce levier ?

B. L’optimisation des campagnes grâce au machine learning

Dior a mis en place un système de correspondance de parfums reposant sur le machine learning, capable d’analyser les préférences individuelles afin de recommander des fragrances avec une précision remarquable.

De son côté, Sephora, à travers son programme Beauty Insider, présente aux Etats-Unis, exploite des algorithmes d’apprentissage automatiques pour transformer les données de navigation en parcours produits personnalisés à grande échelle. Ce programme de fidélité gratuit, structuré autour de trois niveaux Insider, VIB et Rouge récompense les clients en fonction de leurs dépenses annuelles en leur offrant des avantages croissants ; parmi lesquels la distribution d’échantillons. En croisant la donnée transactionnelle, comportementale et relationnelle, Sephora est ainsi en mesure d’adapter ses recommandations, ses contenus et ses activations en fonction du profil et de la valeur de chaque consommateur.

Comprendre le langage naturel, interpréter l’intention, reformuler la demande en requête exploitable, synthétiser et comparer les résultats, ou encore personnaliser la réponse selon le contexte : autant de capacités rendues possibles par le Machine Learning.

Bien que l’échantillonnage en ligne ne soit pas encore au cœur des stratégies de Dior et de Sephora, il apparaît comme la continuité naturelle de ces dispositifs.

Cette évolution conduit naturellement vers des logiques de ciblage prédictif, grâce auxquelles les marques sont désormais en mesure d’identifier et de viser les consommateurs présentant la plus forte affinité avec une marque ou un produit. En s’appuyant sur l’analyse des données et des modèles de machine learning, ces dispositifs permettent notamment de prioriser :

• les profils affichant la plus forte probabilité de conversion,
• les lookalike audiences construites à partir des clients les plus engagés ou à plus forte valeur,
• ainsi que des modèles prédictifs d’engagement ou de réachat, capables d’anticiper les comportements futurs.

Dans cette continuité, aux États-Unis et au Canada, OpenAI a franchi une nouvelle étape en lançant une fonctionnalité permettant d’intégrer des applications tierces directement au sein de ChatGPT. Parmi les premiers partenaires figurent des acteurs majeurs du voyage tels que Booking.com et Expedia, dont les services peuvent désormais être mobilisés au cœur même de la conversation. Cela s’étend également à d’autres plateformes emblématiques comme Spotify, Canva ou Zillow, illustrant l’émergence d’un écosystème conversationnel où recherche, recommandation et décision se fondent en une expérience utilisateur unifiée et intuitive.

Dans la mesure où ChatGPT à la capacité de comprendre l’intention utilisateur, de qualifier un profil à partir de données contextuelles, de déclencher des actions via des plateformes tierces et d’orchestrer des parcours complets, l’écosystème développé par OpenAI ouvre la voie à de nouveaux usages, parmi lesquels l’échantillonnage en ligne via une interface conversationnelle.

C. Vers une expérience d’échantillonnage augmentée

L’intelligence artificielle rebat les cartes de l’univers du luxe et de la beauté en redéfinissant la relation client et les mécanismes de personnalisation, tout en soulevant de nouveaux défis éthiques. Les diagnostics virtuels assistés par IA illustrent cette mutation : largement adoptés par les consommateurs, ils sont aujourd’hui plébiscités par 68% des clientes de la beauté du luxe, selon le rapport Beauty AI Insights 2025.

A titre d’exemple, Guerlain intègre l’intelligence artificielle afin de proposer des recommandations de parfums sur-mesure. Tout commence grâce à un questionnaire sensoriel digital permettant à la marque d’analyser les émotions et les préférences de chaque client pour suggérer une fragrance en affinité avec son profil, pouvant aller jusqu’à la personnalisation du flacon.

Au-delà de la recommandation produit, l’intelligence artificielle transforme plus largement la manière dont les marques interagissent avec leurs clients. Cette évolution se matérialise notamment par l’essor des agents conversationnels IA. En dialoguant avec les consommateurs en temps réel, ils permettent de conseiller, d’orienter et d’accompagner les parcours d’achat de manière personnalisée. LVMH illustre cette approche en ayant mis en place des concierges IA capables de formuler des recommandations sur mesure, d’anticiper les besoins et de garantir la confidentialité des données.

Loin d’annoncer la fin de l’échantillonnage, les évolutions actuelles en révèlent au contraire de nouvelles opportunités.

Sous l’effet des contraintes réglementaires, des tensions économiques et de l’évolution des usages, l’échantillonnage en ligne se trouve légitimé en tant que levier actionnable au sein des plans médias.

Pour les maisons de luxe, l’intelligence artificielle opère un véritable revirement : en s’appuyant sur le ciblage prédictif, elle permet à l’échantillonnage en ligne de s’inscrire au cœur du parcours client, transformant un geste autrefois distributif en une expérience sur mesure, pertinente et créatrice de valeur.

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SOURCES

Transformation digitale, IA & luxe / beauté

Era Haus. (s. d.). AI in luxury beauty: Digital transformation. Era Haus.
https://erahaus.com/ai/ai-luxury-beauty-digital-transformation/

Parmentier, M. (s. d.). IA et beauté de luxe : la révolution invisible. Journal du Luxe.
https://www.journalduluxe.fr/fr/beaute/ia-beaute-luxe-revolution-invisible-marina-parmentier

HGS. (s. d.). How predictive analytics is shaping the future of digital marketing.
https://hgs.com/blog/how-predictive-analytics-is-shaping-the-future-of-digital-marketing/

Personnalisation & expérience client

Fédération du e-commerce et de la vente à distance (FEVAD). (s. d.). Bienvenue dans l’ère de l’ultra-personnalisation de l’expérience client.
https://www.fevad.com/les-chiffres-bienvenue-dans-lere-de-lultra-personnalisation-de-lexperience-client/

Loyalty Reward Co. (s. d.). Master guide: Sephora Beauty Insider explained.
https://loyaltyrewardco.com/master-guide-sephora-beauty-insider-explained/

Technologies immersives & virtual try-on

Purple Reality. (s. d.). Virtual try-on : réinventer l’expérience produit.
https://www.purplereality.fr/virtual-try-on/

BigMarker. (s. d.). Arcade Beauty – Beauty Tech Live.
https://www.bigmarker.com/beauty-tech-live/ArcadeBeauty

Échantillonnage digital & activation marketing

Cosmetics Design. (2025). Digital sampling can boost beauty sales by 13%, says marketing platform founder.
https://www.cosmeticsdesign.com/Article/2025/08/06/digital-sampling-can-boost-beauty-sales-by-13-says-marketing-platform-founder/

Shopmium. (s. d.). L’échantillonnage à l’ère du digital.
https://solutions.shopmium.com/echantillonnage-a-l-air-du-digital/

Bedandy. (s. d.). Guide : campagne d’échantillonnage.
https://bedandy.fr/guides/campagne-dechantillonnage/

Premium Beauty News. (s. d.). L’échantillon, premier vecteur de découverte et d’achat.
https://www.premiumbeautynews.com/fr/l-echantillon-atout-majeur-et,20598

Étude de cas & performance business

Odore. (s. d.). How YSL Beauty used Odore to increase sales conversions for their hero fragrance.
https://www.odore.com/case-study/how-ysl-beauty-used-odore-to-increase-sales-conversions-for-their-hero-fragrance

Cadre juridique (France)

Service Public. (s. d.). Distribution d’échantillons : cadre réglementaire.
https://entreprendre.service-public.gouv.fr/vosdroits/F38125