L’accelerazione tecnologica e, soprattutto, i mutamenti nelle aspettative dei consumatori hanno obbligato il retail e l’e-commerce a subire una trasformazione radicale. Il cliente digitale non cerca solamente un prodotto a buon prezzo, ma un’esperienza fluida, un servizio affidabile, trasparenza e un rapporto che si va costruendo nel tempo. In Italia, come mostrano gli ultimi dati, il settore è in forte espansione, ma entra in una fase di consolidamento: crescite positive, ma con margini che derivano dall’innovazione, non più solo dalla mera espansione. In questo contesto, le imprese stanno agendo principalmente su alcuni fronti critici: gestione dei dati e AI, iniziative di attrazione del cliente, logistica e customer service. Vediamo come.
Mercato: il contesto italiano
Secondo i dati raccolti dagli Osservatori del Politecnico di Milano e da Netcomm, nel 2025 l’e-commerce B2C in Italia supererà i 62 miliardi di euro con una crescita del +6 % rispetto al 2024. Di questi, oltre 40 miliardi riguardano prodotti (+6 %) e circa 22 miliardi i servizi, che salgono a un tasso leggermente più elevato (+8 %). Gli utenti digitali sono ormai 35,2 milioni, con un aumento di 1,5 milioni rispetto all’anno precedente. Food & grocery e beauty & pharma sono i settori che crescono più della media, ciascuno con +7 %. Anche abbigliamento, informatica ed elettronica di consumo e arredamento/home living crescono, ma con ritmi leggermente inferiori (attorno al +5-6 %). La quota dell’online nei consumi retail totali di prodotti raggiunge l’11,2 %, segno che, pur con spazi di crescita, la penetrazione digitale sta già maturando.
Da evidenziare che il numero di imprese italiane con un sito e-commerce è aumentato del 3,4% rispetto al 2024, raggiungendo le 91.000 realtà, con una crescita marcata delle società di capitale (+8,5%). Anche in questo caso, i dati evidenziano la maturazione del settore e l’integrazione di strategie digitali avanzate. A dominare sono le micro e piccole imprese, mentre le aziende italiane che operano nell’e-commerce sono distribuite principalmente in Lombardia, Lazio e Campania, con Milano, Roma e Napoli come principali hub.
Le nuove abitudini degli utenti
Gli acquirenti online consultano mediamente 4 touchpoint prima di effettuare un acquisto. Di questi, 2 sono legati a contenuti prodotti direttamente dai brand, come i loro siti web o app (50,3%) e i loro e-commerce (44,2%). I restanti 2 touchpoint sono invece riferiti a contenuti indipendenti, tra cui motori di ricerca (55,7%), recensioni (50%) e comparatori (40%). I social media rimangono una fonte importante di orientamento per circa un acquisto su quattro (29,8%), insieme ai punti vendita e al retail media online, mentre le notifiche push segnano un leggero calo. Inoltre, in base alla categoria di prodotto, si osservano preferenze specifiche: ad esempio, l’uso di AI e chatbot è particolarmente rilevante nell’elettronica e nell’editoria, mentre il retail media offline è più influente nel settore alimentare. Ogni categoria ha quindi un set di touchpoint prioritari, con il sito del brand e l’e-commerce che prevalgono nell’abbigliamento.
Il Retail Report 2025 di Adyen rivela che il 34 % degli utenti europei che comprano online ha usato l’AI per fare acquisti, un dato in aumento del 47 % rispetto al 2024. Adesione maggiore dalla Gen Z, ma con incrementi significativi registrati anche tra le fasce più mature come i Baby Boomer. Questi numeri confermano che l’AI non è più un esperimento, ma sta entrando nel quotidiano dell’esperienza di acquisto.
Gestione dei dati e uso dell’AI
A conferma del ruolo che ha assunto l’AI, le aziende stanno investendo sempre più nella raccolta e nella gestione dei dati dei clienti. Tali dati spaziano da quelli transazionali, come storici di acquisto e resi, fino a quelli comportamentali e demografici: preferenze, frequenza d’uso, dispositivo, località geografica. Strumenti come customer data platform, analytics avanzati e dashboard integrate permettono di avere una visione unica del cliente, abilitando segmentazioni dettagliate e comunicazioni personalizzate.
L’intelligenza artificiale entra con forza in queste strategie. L’AI predittiva serve per anticipare comportamenti, come l’abbandono del carrello, la probabilità di ripetere l’acquisto, la predisposizione ad acquistare un determinato prodotto. L’AI generativa supporta, invece, la creazione automatica di contenuti personalizzati: email, raccomandazioni prodotto, suggerimenti nelle app e sui siti web. Chatbot conversazionali (basati su AI), forniscono richieste semplici, rispondono a FAQ, gestiscono il supporto iniziale, lasciando i casi più complessi al servizio umano.
Tuttavia, l’utilizzo di dati e AI comporta rischi da non sottovalutare: la privacy resta centrale. Gli utenti chiedono trasparenza su quali informazioni vengono raccolte, come vengono utilizzate, se ci sono bias negli algoritmi, come vengono esercitati i diritti di accesso, rettifica e cancellazione. Le normative come il GDPR impongono obblighi stringenti che non possono essere ignorati. Diverse ricerche mostrano come, se l’utente percepisce un uso scorretto o eccessivo dei dati, la fiducia si riduce rapidamente. Per esempio, in uno studio la Cornell University ha misurato gli impatti su traffico e redditività per 6.286 siti web di 24 settori, coprendo 10 mesi prima e 18 mesi dopo l’entrata in vigore del GDPR. Nella ricerca sono stati isolati gli effetti a breve e lungo termine del GDPR sul comportamento degli utenti. I risultati hanno mostrato che il GDPR ha avuto un impatto negativo medio sull’utilizzo online per sito web; in particolare, le visite settimanali sono diminuite del 4,88% nei primi 3 mesi e del 10,02% dopo 18 mesi dall’entrata in vigore.
A 18 mesi dall’entrata in vigore del GDPR, questi cali si sono tradotti in perdite di fatturato medie di circa 7 milioni di dollari per i siti di e-commerce e di quasi 2,5 milioni di dollari per i siti web basati su annunci pubblicitari. Va però evidenziato che l’impatto del GDPR è variato a seconda delle dimensioni del sito, del settore e dell’origine degli utenti, con alcuni siti e settori di grandi dimensioni che hanno beneficiato del regolamento.
Più personalizzazione per attrarre clienti
Le imprese stanno sviluppando strategie multidimensionali. La personalizzazione è ormai una parola d’ordine: non solo messaggi su misura, ma esperienze digitali differenziate. Il sito o l’app adeguano offerte, suggerimenti, layout in base ai comportamenti pregressi. Alcune aziende integrano realtà aumentata, visualizzazioni immersive, video interattivi, “shop the look” o prove virtuali, per rendere più coinvolgente il processo decisionale. L’omnicanalità è un’altra frontiera: il cliente vuole poter passare dal digitale al fisico e viceversa senza discontinuità. Soluzioni di click & collect, ritiro in negozio per ordini online, politiche di reso fluide che permettono di restituire articoli acquistati online in negozio fisico sono ormai mainstream per molti retailer. Anche la fidelizzazione evolve: programmi fedeltà digitali, incentivazioni per clienti abituali, offerte personalizzate, retargeting intelligente, notifiche push studiate per momento e contesto.
Il retail media rappresenta una leva nuova: è la pubblicità fatta all’interno dei canali del retailer stesso (app, sito, punto vendita digitale), che usa dati proprietari per proporre ai marchi campagne mirate. In Italia, diversi importanti brand del retail hanno iniziato a sperimentare digital signage, campagne personalizzate su display in store e piattaforme dedicate. Come risultato hanno osservato un incremento medio del valore dello scontrino quando hanno implementato soluzioni di digital signage personalizzato che hanno portato ad allungare la permanenza del cliente nei punti vendita.
Un’altra dimensione è quella dell’omnicanalità estesa: integrare retail media digitali con esperienze negli store fisici, con piani promozionali sincronizzati, con offerte che si attivano online ma che hanno effetto anche fisico. Le aziende che operano così non solo aumentano il coinvolgimento, ma raccolgono dati più ricchi, migliorano la personalizzazione e possono modulare le strategie in modo dinamico. Secondo i dati raccolti da Morgan Stanley, il mercato globale del retail media potrebbe raggiungere 130 miliardi di dollari entro il 2025, grazie al boom della pubblicità che i retailer stanno generando grazie all’uso dei propri dati clienti.
Logistica: ottimizzazione, sostenibilità, e performance
La logistica resta uno degli elementi decisivi per il successo del retail e, soprattutto oggi, dell’e-commerce: il tempo di consegna, la precisione nella gestione dell’ordine, il modo in cui vengono gestiti i resi hanno impatti concreti sulla soddisfazione del cliente e sulla fedeltà. In Italia, come si è detto, sono state spedite 186 milioni di unità solo nel primo trimestre del 2024, con un incremento del 13,5 % rispetto allo stesso periodo dell’anno prima, segno che la domanda si espande, ma che serve capacità operativa e infrastrutturale adeguata.
Un’esperienza d’acquisto fluida non può prescindere da consegne rapide, precise e sostenibili. I magazzini automatizzati, gestiti da software di orchestrazione e popolati da robot mobili, consentono di processare ordini con maggiore efficienza, riducendo errori e tempi di evasione.
Le tecnologie di machine learning migliorano la previsione della domanda e ottimizzano la gestione delle scorte, evitando sprechi e ritardi. Parallelamente, la distribuzione last-mile sta sperimentando nuove soluzioni più sostenibili, dai corrieri elettrici ai punti di ritiro automatici o i locker intelligenti che permettono al cliente di ritirare l’ordine in qualsiasi momento, riducendo costi e impatti ambientali.
Le tecnologie predittive aiutano a gestire le scorte, limitare rotture di stock (out of stock) e ottimizzare l’allocazione del magazzino, evitando sprechi o costi eccessivi di stoccaggio. Anche il packaging viene rivisto per minimizzare impatto ambientale e costi.
Un aspetto che emerge è che la logistica non è più vista solo come un semplice costo, ma è un driver di differenziazione: i clienti sono disposti a pagare di più o scegliere un retailer che offre consegne rapide, consegne in giornata, o almeno una delivery affidabile. Al contrario, ritardi, ordini sbagliati, prodotti danneggiati compromettono la reputazione, specialmente con la facilità con cui i feedback online si diffondono. Anche la tracciabilità è diventata un elemento distintivo: grazie a piattaforme basate su blockchain e sensori IoT, i consumatori possono monitorare in tempo reale lo stato della spedizione e avere garanzie sull’autenticità e sulla provenienza dei prodotti. Questo rafforza la fiducia e apre la strada a un modello di retail più trasparente e responsabile.
Customer service: evoluzione verso il valore aggiunto
Il servizio clienti si sta trasformando da funzione reattiva a preventiva. Le aziende stanno adottando chat automatizzate, AI, sistemi di routing intelligenti che indirizzano il cliente al servizio più adeguato, riducono i tempi di risposta e aumentano la soddisfazione complessiva. In questo scenario i chatbot assumono un ruolo strategico: da semplici strumenti di automazione sono diventati assistenti digitali capaci di accompagnare l’utente lungo l’intero percorso d’acquisto. Oggi non si limitano a rispondere a domande frequenti, ma interagiscono in tempo reale, forniscono raccomandazioni mirate e guidano le decisioni con conversazioni naturali e contestuali, disponibili su siti, app e piattaforme di messaggistica.
Il dato è significativo: il 44% dei consumatori utilizza i chatbot per raccogliere informazioni prima di acquistare, mentre il 60% dei Millennial è disposto a concludere l’ordine direttamente all’interno della chat. Segnali che evidenziano un’accettazione crescente di questi strumenti, soprattutto quando l’esperienza è personalizzata.
Esistono due principali tipologie di chatbot: quelli basati su regole, pensati per gestire richieste semplici, e quelli potenziati dall’intelligenza artificiale, capaci di comprendere il linguaggio naturale, apprendere dai dati e offrire consigli su misura. A questi si affianca una nuova generazione alimentata dall’Agentic AI, in grado di anticipare i bisogni, prendere decisioni autonome e interagire proattivamente su più canali, integrandosi con l’intervento umano quando necessario.Oggi l’assistenza post-vendita è diventata una componente fondamentale per gestire bene i resi, garantire trasparenza nello stato dell’ordine e offrire supporto multi-canale (telefono, chat, social, app). Tutti elementi che impattano in modo sostanziale sul sentiment del cliente. In caso di problemi, una risposta rapida e umana rimane un differenziale importante: quando un chatbot non basta, l’intervento umano deve essere pronto, per evitare frustrazione. L’efficacia del customer service diventa anche tema di reputazione digitale: recensioni, feedback, rating incidono direttamente sul traffico, sulla fiducia e sul tasso di conversione.
Due universi convergenti
Retail ed e-commerce non sono più due universi a sé: si intersecano sempre di più, l’esperienza del cliente digitale influenza il punto vendita fisico, la logistica diventa parte integrante della promessa al cliente, il servizio clienti è leva di fidelizzazione più che di costo, la sicurezza è prerequisito. Per avere successo oggi, le imprese devono riuscire a costruire un ecosistema coerente, centrato sul cliente, sostenibile, tecnologico ma umano.
I dati italiani mostrano mercati in crescita, ma maturi: non basta espandere, bisogna eccellere. Innovazione, cultura organizzativa, investimento in tecnologie abilitanti come AI, analytics, logistica avanzata e sicurezza sono i fattori che rivestono un ruolo sempre più determinante per competere in un mercato dominato da un’economia incerta e da clienti sempre più esigenti.
TikTok Shop sta ridefinendo le regole dell’e-commerce
TikTok non è più solo una piattaforma di condivisione video. Negli Stati Uniti, nell’ultimo anno, le vendite tramite il suo servizio di shopping sono cresciute del 120%, con una rete di oltre 750 categorie di venditori e più di 70 milioni di prodotti disponibili. Un fenomeno che segna l’avanzata del social commerce, dove l’acquisto va oltre l’atto transazionale per diventare un’esperienza integrata nei contenuti e nelle community.
“Il social commerce è la fusione di contenuti, cultura e commercio – spiega Chris Kastenholtz, CEO Global di Pulse Advertising –. Trasforma il pubblico in acquirenti attraverso l’esperienza in tempo reale, non solo tramite elenchi di prodotti. Mentre l’e-commerce classico è transazionale, il social commerce è emotivo, integrato e in rapida evoluzione”. A differenza dello shopping online tradizionale, che richiede a brand e retailer di costruire e promuovere le proprie piattaforme, TikTok Shop concentra l’intero percorso d’acquisto dentro l’app. I creator diventano veri e propri ambasciatori dei prodotti, presentandoli alle loro community già fidelizzate. Bastano due click: uno per aprire la scheda del prodotto direttamente dal video, l’altro per confermare l’acquisto, senza mai uscire da TikTok. Un flusso lineare, che riduce la dispersione tipica dei funnel digitali e si affida a una comunicazione post-vendita essenziale ma chiara.
Il modello è già consolidato in Cina, dove tutte le fasce d’età utilizzano il social commerce, mentre in Occidente la spinta arriva soprattutto da Gen Z e Millennial. Si tratta di utenti che privilegiano lo smartphone per i propri acquisti e seguono trend e creator come principali fonti di ispirazione. Le cifre spese per singolo ordine restano contenute, ma i tassi di riacquisto sono elevati, soprattutto in categorie come beauty, moda e benessere.
Per i brand, l’opportunità è significativa. “I vantaggi – continua Kastenholtz – sono conversioni rapide grazie al checkout integrato, l’accesso a nuove audience, la fiducia generata dai creator e la reattività alle tendenze in tempo reale”. Prodotti venduti in kit, edizioni limitate o offerte speciali sono particolarmente adatti a questo modello, che gioca sull’urgenza e sul valore percepito.
Se la Cina è già un mercato maturo, capace di vendere online di tutto, dagli snack alle automobili, in Europa il percorso è appena iniziato. Ma la direzione è chiara: il social commerce si candida a diventare la forma prioritaria di acquisto online, unendo intrattenimento, relazione e shopping in un unico ambiente digitale.
Ecco come avere clienti più fedeli
“La personalizzazione non è più un optional, ma un elemento chiave della relazione tra brand e cliente. I chatbot moderni non si limitano a rispondere, ma interagiscono, imparano e costruiscono esperienze uniche su larga scala”. Ad affermarlo è Vittorio D’Alessio, country manager Italy di Infobip. Per il retail, si tratta di un’opportunità concreta per migliorare la customer satisfaction, ridurre i carrelli abbandonati e aumentare la fidelizzazione. Perché un progetto di chatbot funzioni davvero, puntualizza Infobip, è essenziale partire dagli obiettivi e dall’analisi dei punti critici del customer journey. Solo così si può creare uno strumento in grado di risolvere problemi concreti e accompagnare l’utente in ogni fase dell’acquisto. La coerenza con l’identità del brand diventa un fattore determinante: la “voce” del chatbot deve riflettere lo stile aziendale, che sia empatico e informale per un marchio lifestyle o più sobrio e professionale nel lusso o nell’elettronica.
Il valore offerto al cliente è un altro tassello decisivo. Non basta fornire risposte rapide: un chatbot efficace deve suggerire prodotti, proporre promozioni personalizzate e diventare un vero alleato nelle decisioni d’acquisto. Per questo è cruciale l’integrazione omnicanale, che consenta di muoversi senza frizioni tra sito, app, social e piattaforme di messaggistica, mantenendo il contesto della conversazione.
La tecnologia sottostante deve essere flessibile e scalabile, capace di crescere con l’azienda e di orchestrare interazioni intelligenti tra intelligenza artificiale e operatori umani. Infine, l’implementazione non si esaurisce con il lancio: l’analisi dei dati e dei feedback consente di affinare costantemente l’esperienza. Un chatbot ben monitorato, alimentato dall’AI, diventa col tempo un asset sempre più strategico.
Nel panorama competitivo attuale, i chatbot personalizzati sono molto più di una soluzione tecnologica: rappresentano una leva per creare relazioni più profonde, tempestive e su misura, ponendo le basi per un retail più vicino alle aspettative del consumatore digitale.
L’AI si adegua allo stato emotivo del cliente
La nuova frontiera nel dialogo con il cliente è l’intelligenza artificiale emozionale (Emotion AI). Sistemi di machine learning evoluti, combinando Natural language processing (NLP), analisi vocale, riconoscimento facciale e sentiment analysis, riescono a rilevare in tempo reale stati emotivi, così da permettere alle macchine di modulare risposte non solo corrette sul piano semantico, ma anche empaticamente adeguate.
Nel customer service, l’integrazione dell’Emotion AI in chatbot e virtual assistant consente di identificare segnali di frustrazione o insoddisfazione attraverso parametri testuali e prosodici, attivando escalation verso operatori umani qualificati. Questa capacità riduce i tassi di churn e ottimizza indicatori come il Net Promoter Score (NPS). Parallelamente, nei contact center avanzati, l’analisi emotiva in tempo reale guida la personalizzazione del tono e dello stile.
Nel retail, sistemi di riconoscimento facciale e vocale permettono di correlare le reazioni emotive dei clienti a variabili ambientali, come layout e posizionamento dei prodotti, consentendo un’ottimizzazione dinamica delle strategie di merchandising. L’integrazione con i programmi di loyalty offre inoltre la possibilità di calibrare campagne promozionali sulla base delle emozioni effettivamente rilevate, incrementando il tasso di conversione. Sul fronte tecnologico, l’affidabilità dei modelli dipende dalla qualità e dalla diversità dei dataset di training: un requisito indispensabile per mitigare bias culturali e linguistici. L’adozione di modelli di continuous learning migliora la capacità predittiva e l’adattamento a contesti complessi. Tuttavia, la raccolta di dati biometrici introduce criticità legate a privacy e sicurezza: anonimizzazione, crittografia e privacy by design diventano prerequisiti imprescindibili, soprattutto in ottica di conformità al GDPR. La convergenza tra Emotion AI, sistemi IoT e Large language model (LLM) apre scenari di interazione multimodale, in cui gli algoritmi non solo comprendono il contenuto delle richieste, ma anticipano bisogni latenti attraverso una valutazione empatica. Una prospettiva che promette vantaggi competitivi, ma che richiede un equilibrio rigoroso tra innovazione e governance etica dei dati.