AI nel retail: casi d’uso, esempi e utilizzo (2026)

L'AI nel retail non è una novità. Nei primi anni 2000 Amazon ha introdotto il suo rivoluzionario motore di raccomandazione, Walmart ha trasformato la gestione dell'inventario e Macy's ha implementato l'ottimizzazione dinamica dei prezzi: tutto con l'aiuto dell’intelligenza artificiale.

I progressi nell'AI sono stati graduali fino al 2022, poi il lancio di ChatGPT ha segnato una svolta significativa, accelerando l'integrazione dell'AI in tutto il settore retail. Da allora, le tecnologie AI e gli strumenti di intelligenza artificiale hanno migliorato quasi ogni aspetto delle operazioni commerciali.

I retailer hanno rapidamente abbracciato queste innovazioni per aumentare il coinvolgimento dei clienti. Un rapporto McKinsey del 2023 ha rivelato che l'adozione degli strumenti AI nel retail è aumentata del 25% all’anno a partire dal 2020, senza segni di flessione.

Questo articolo esplorerà il futuro dell'AI nel retail, fornirà esempi recenti e discuterà il modo in cui l'intelligenza artificiale possa portare vantaggi all'intero settore.

Cos'è l'AI nel retail?

L'AI nel retail implica l'uso di algoritmi avanzati e machine learning per trasformare il modo in cui operano i commercianti al dettaglio: dalla personalizzazione delle esperienze cliente alla razionalizzazione delle catene di fornitura. L'AI alimenta tutto, a partire dai chatbot che offrono supporto clienti 24/7 fino ai dispositivi autonomi che gestiscono i riordini e ottimizzano i processi in negozio.

Gli strumenti AI moderni analizzano vasti set di dati in tempo reale per prevedere la domanda, personalizzare le promozioni e persino regolare i prezzi. Questo non solo aiuta i retailer a comprendere il comportamento dei consumatori e prevedere le tendenze, ma migliora anche l'efficienza operativa su tutta la linea. Ad esempio, i sistemi alimentati dall'AI possono automaticamente regolare i livelli di inventario basandosi sui modelli di vendita emergenti o fornire suggerimenti di prodotti iperpersonalizzati che aumentano i tassi di conversione.

Adozione dell'AI nel retail

Praticamente in ogni settore le aziende stanno adottando l'AI. Più di 9 aziende su 10 la utilizzano già in misura moderata o significativa. E molti dirigenti sono orientati verso casi d'uso AI più sofisticati.

Per quanto riguarda il settore retail, quasi il 90% dei retailer utilizza attivamente l'AI nelle proprie operazioni o sta valutando progetti basati su AI. E i risultati sono stati positivi: l'87% afferma che l'AI ha avuto un impatto positivo sui ricavi e il 94% ha visto ridurre i costi operativi. Di conseguenza, il 97% dei retailer pianifica di aumentare la spesa in AI per il prossimo anno.

L'impennata nell'innovazione AI ha già trasformato il modo in cui i retailer operano internamente e interagiscono con i clienti.

Mentre i retailer stanno adottando strumenti per migliorare le operazioni e creare esperienze convenienti per i clienti, gli strumenti AI stanno favorendo notevolmente l’innovazione delle attività di vendita al dettaglio. I progressi dell'AI introducono anche un nuovo tipo di cliente da servire: il cosiddetto "cliente macchina".

I clienti macchina sono entità guidate dall'AI che effettuano transazioni autonomamente per i consumatori. Ad esempio, un frigorifero smart può ordinare generi alimentari, un assistente domestico può rifornire le scorte di casa, e una stampante smart può riordinare l'inchiostro quando il toner è quasi vuoto: tutto senza alcun intervento umano del consumatore.

Quindi, l'AI è il futuro del retail? In una parola: sì. In passato era solo un luccichio all'orizzonte ma oggi è onnipresente. E molto probabilmente giocherà un ruolo determinante in futuro, non solo dal punto di vista dei rivenditori, ma anche dei consumatori.

10 casi d'uso dell'AI nel retail

Anche se non abbiamo ancora raggiunto la fase in cui i robot gestiscono ogni aspetto del retail, l'AI ha già migliorato diverse operazioni critiche e dispendiose in termini di tempo. Ecco alcuni esempi importanti:

1. Previsione della domanda
2. Gestione dell'inventario
3. Merchandising
4. Gestione della catena di fornitura
5. Ottimizzazione dinamica dei prezzi
6. Chatbot per il servizio clienti
7. Personalizzazione
8. Analisi del sentiment
9. Checkout senza attriti
10. Prevenzione delle perdite

1. Previsione della domanda

Analizzando i dati storici di vendita e le tendenze di mercato, l'AI può prevedere la futura domanda di prodotti, aiutando i retailer a ottimizzare i livelli di stock e ridurre gli sprechi. Fino al 44% dei retailer utilizza l'AI per l'analisi predittiva, e il 41% la usa per l'analisi e segmentazione dei clienti: entrambi strumenti utilizzati per orientare le vendite e le previsioni della domanda.

Ad esempio, il commerciante Shopify Doe Beauty sfrutta gli strumenti guidati dall'AI di Shopify per gestire efficacemente l'inventario attraverso la loro catena di fornitura globale. Grazie a Shopify Flow (in inglese) e all'automazione risparmiano 30.000 dollari ogni settimana e circa quattro ore di lavoro umano.

2. Gestione dell'inventario

Per i negozi fisici la gestione dell'inventario è uno dei casi d'uso AI più comuni. Con l’AI è possibile monitorare l'inventario in tempo reale, automatizzando il rifornimento e riducendo le possibilità di esaurimento scorte o sovrastoccaggio.

Con i suoi 10 punti vendita, il commerciante Shopify Incu ha portato il meglio della moda internazionale e dei prodotti lifestyle sulla costa orientale dell'Australia. L’azienda ha automatizzato diversi aspetti del business con la tecnologia AI, tra cui la gestione dell'inventario. Questo le ha permesso di aumentare le vendite del 300% ogni anno.

3. Merchandising

L'AI sta inoltre trasformando il modo in cui i retailer approcciano il merchandising, consentendo una selezione e un posizionamento dei prodotti più strategici. Analizzando il comportamento dei consumatori e i modelli di acquisto, l'AI aiuta i retailer ad anticipare la domanda, ottimizzare l'inventario e assicurare che i prodotti giusti siano presentati al momento giusto. Questo garantisce esperienze di shopping più rilevanti e migliori prestazioni in termini di vendite.

Il brand di alta moda Antonioli, ad esempio, ha utilizzato Shopify e l'AI per ottimizzare la sua strategia di merchandising. Ha iniziato con la valutazione dell'organizzazione front-end e back-end delle proprie collezioni di prodotti, in modo da renderle dinamiche e personalizzate per gli acquirenti, ma anche ordinate e facili da gestire per i dipendenti.

Shopify ha permesso ad Antonioli di centralizzare ed essere più efficiente. Sia l'ecommerce che la gestione del magazzino sono unificati e riuniti sotto un unico tetto. E con l'arricchimento automatico dei dati di prodotto, l'esperienza utente è anche significativamente migliorata, facilitando la navigazione e l'acquisto su scala internazionale.

4. Gestione della catena di fornitura

L'AI è enormemente vantaggiosa quando si tratta di gestione della catena di fornitura. E gestire la catena di fornitura sta diventando sempre più complesso.

Oltre 6 aziende italiane su 10 affermano che l'AI migliora l'efficienza operativa e la produttività, e il 45% sostiene che li aiuta a ridurre i costi legati alla catena di fornitura. Un altro 42% sta sviluppando aspetti tecnologici per soddisfare le aspettative dei consumatori in evoluzione. Un'analisi ha scoperto che gli strumenti di AI generativa (GenAI) possono ridurre i costi delle materie prime del 5%, principalmente perché abbreviano il processo di ricerca di nuovi prodotti da alcune settimane a pochi giorni.

Il brand di lenzuola sostenibili Boll & Branch ha impiegato con successo l'AI e Shopify per ottimizzare la sua complessa catena di fornitura. Ha creato un'integrazione ERP completa per collegare i dati provenienti dalle fonti degli ordini alla propria rete di fornitori. L'integrazione ha reso possibili iniziative strategiche volte a migliorare l'esperienza dei clienti, tra cui funzioni per il monitoraggio automatico dell'inventario, l'ottimizzazione del checkout, il monitoraggio degli ordini e la spedizione. Oggi il fatturato annuo dell'azienda supera i 100 milioni di dollari.

5. Ottimizzazione dinamica dei prezzi

Il pricing dinamico alimentato dall'AI consente ai retailer di regolare i prezzi in tempo reale basandosi su fattori come domanda, prezzi dei concorrenti, comportamento dei clienti e condizioni di mercato. L'AI può analizzare vasti set di dati e determinare il prezzo ottimale per un prodotto in qualsiasi momento, massimizzando sia le vendite che la redditività.

I commercianti al dettaglio beneficiano dell'ottimizzazione dei prezzi guidata dall'AI assicurando prezzi competitivi e allo stesso tempo proteggendo i margini di guadagno. Questi sistemi monitorano continuamente la velocità di vendita, i livelli di inventario e le tendenze di mercato esterne per effettuare regolazioni automatiche. Questo livello di reattività aiuta i retailer a capitalizzare sulla domanda di picco, liberare l'inventario a movimento lento e personalizzare i prezzi per diversi segmenti di clienti.

Il pricing dinamico è particolarmente prezioso per le aziende ecommerce, poiché nel settore le condizioni di mercato cambiano rapidamente. Gli strumenti guidati dall'AI consentono ai retailer online di implementare strategie di pricing flessibili, ad esempio sconti limitati nel tempo, offerte personalizzate e regolazioni basate sulla domanda. Man mano che la tecnologia AI avanza, i retailer possono raffinare ulteriormente le loro strategie di pricing, migliorando sia i ricavi che la soddisfazione del cliente.

6. Chatbot per il servizio clienti

I chatbot per il servizio clienti continuano a giocare un ruolo sempre più rilevante. Dal Cyber Monday 2024, i retailer hanno aumentato del 23% l’uso di AI generativa e assistenza tramite chatbot. E coloro che hanno utilizzato queste tecnologie per il servizio clienti durante le festività natalizie hanno registrato una crescita dell'engagement quasi doppia rispetto alle aziende che non disponevano di queste funzionalità (38% contro 21%).

I chatbot alimentati dall'AI forniscono agli acquirenti assistenza istantanea. Possono migliorare l'esperienza del cliente, offrire raccomandazioni personalizzate, aumentare le conversioni e mitigare problemi come i resi. Secondo McKinsey, un brand lifestyle globale ha sviluppato un assistente shopping alimentato da GenAI che ha portato a un aumento del 20% nei tassi di conversione.

Il retailer di lusso Peter Sheppard Footwear ha aggiunto un chatbot per migliorare il servizio clienti sul loro sito web Shopify, in modo da fornire un servizio simile a quello in negozio. Questa mossa ha aiutato a ottenere un aumento del 30% nei ricavi.

7. Personalizzazione

Ben il 42% dei retailer utilizza marketing e pubblicità personalizzati alimentati dall'AI generativa. L'AI nel retail migliora le esperienze di shopping personalizzate suggerendo prodotti basati sui dati dei clienti, aumentando le vendite e migliorando la soddisfazione del cliente. I sistemi di raccomandazione personalizzata come l'AI di Netflix suggeriscono prodotti che corrispondono alle preferenze dei consumatori.

Prendiamo ad esempio il commerciante Shopify BÉIS. Questo brand di viaggi e lifestyle ha utilizzato Nosto (in inglese), un'app di customer experience alimentata dall'AI disponibile nello store Shopify, per creare esperienze personalizzate basate sul comportamento degli acquirenti. Questa scelta ha aiutato il brand a personalizzare il targeting per prodotti specifici durante il periodo di acquisto più favorevole, supportando una crescita a doppia cifra.

8. Analisi del sentiment

I retailer possono valutare il sentiment riguardo ai prodotti o al brand attraverso l'analisi AI delle recensioni dei clienti e dei post sui social media. Così è possibile prendere decisioni consapevoli sulle offerte di prodotti e le strategie di marketing. Le analytics e gli insights sono infatti uno dei casi d'uso più comuni per l'AI nel retail.

Ad esempio, l’azienda di makeup e skincare Sephora utilizza l'AI per analizzare i feedback dei clienti: questo permette di migliorare le raccomandazioni di prodotti e l’impostazione dei negozi, identificando tendenze e preferenze attraverso grandi volumi di dati.

9. Checkout senza attriti

La tecnologia AI consente di avere esperienze di checkout senza soluzione di continuità, rimuovendo la necessità di scansione manuale o di interazione con un dipendente alla cassa, accelerando così il processo di acquisto e riducendo i tempi di attesa.

Il brand di design per la casa The Conran Shop ha adottato un approccio di commercio unificato attraverso le sue esperienze B2B, POS e online per offrire un checkout senza soluzione di continuità. Da quando è passato a Shopify, il retailer ha rilevato una riduzione del 50% nel costo di proprietà totale (TCO), più un aumento del 54% nei tassi di conversione e un aumento del 23% nei ricavi dell'email marketing.

10. Prevenzione delle perdite

L'AI rileva e previene furti e frodi monitorando l'attività in negozio e identificando comportamenti sospetti, riducendo le perdite. La catena di farmacie Walgreens impiega l'AI per analizzare le riprese video di sicurezza e rilevare potenziali episodi di taccheggio in tempo reale.

Questa tecnologia utilizza algoritmi di machine learning per monitorare i feed video, identificare comportamenti sospetti e allertare istantaneamente il personale di sicurezza. Il sistema migliora la sua accuratezza nel tempo imparando da episodi già avvenuti.

Come utilizzare l'AI nel retail

Ora che abbiamo esaminato alcuni esempi concreti di AI nel settore retail, vediamo insieme come puoi utilizzarla nei tuoi negozi.

Conteggi di inventario più accurati

La tecnologia AI elimina l'errore umano automatizzando il monitoraggio e la gestione dell'inventario in tempo reale. Gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano i dati di vendita, la domanda dei clienti e i livelli delle scorte per garantire una perfetta gestione dell’inventario. Il risultato? Riduzione delle eccedenze e delle rotture di stock.

Ad esempio, Target ha implementato con successo un sistema di gestione dell'inventario guidato dall'AI noto come “Inventory Ledger”. Questo sistema utilizza modelli avanzati di machine learning e dispositivi IoT per fornire dati di inventario accurati in tempo reale in ben 2000 negozi.

Per quantificare la sua efficacia, l'Inventory Ledger elabora fino a 360.000 transazioni di inventario al secondo e gestisce fino a 16.000 richieste di posizione inventario al secondo: un compito che solo una macchina potrebbe gestire.

Maggiore coinvolgimento degli acquirenti

La tecnologia AI offre evidenti benefici anche in termini di aumento del coinvolgimento degli acquirenti e dei clienti. Gli algoritmi di machine learning analizzano i dati dei clienti per proporre suggerimenti di prodotti su misura, anticipare i bisogni e fornire promozioni personalizzate.

Ad esempio, Sephora utilizza strumenti guidati da AR e AI quali prove virtuali e raccomandazioni skincare personalizzate basate sui dati e sulle preferenze dei clienti. Questi strumenti rendono facile per i clienti selezionare il prodotto giusto per il loro tipo di pelle unico, senza dover mettere piede in un negozio.

Migliorare l'esperienza del cliente

Con l'AI è più facile che mai soddisfare le richieste dei clienti. La tecnologia AI può tenere il passo con richieste simultanee di supporto clienti 24 ore su 24. L'AI automatizza le risposte, riduce (o persino elimina) i tempi di attesa e personalizza le interazioni.

MakerFlo è un brand ecommerce in continua evoluzione. L’azienda utilizza Yotpo (in inglese) per raccogliere recensioni con widget di recensioni alimentati dall'AI che favoriscono la prova sociale. Le recensioni sono visualizzate e integrate nei social media e Google, dove è facile distinguersi grazie alle valutazioni dei venditori Google e agli annunci di Google Shopping. Questo ha migliorato l'esperienza del cliente, stimolando la fedeltà e convertendo più clienti.

Assistenza al negozio

L'AI aiuta i retailer anche a migliorare i loro negozi fisici e online con competenze che potrebbero non possedere. Ad esempio, Shopify offre ai retailer l'aiuto del suo strumento AI, Shopify Magic.

Shopify Magic ti aiuta a svolgere diversi compiti, tra cui generare e modificare foto di prodotti professionali, scrivere descrizioni di prodotti migliori, migliorare la corrispondenza email con i clienti e trasformare le chat dal vivo in opportunità di vendita.

Le sfide dell'AI nel retail

Benché l'AI offra benefici significativi, la sua adozione nel retail presenta delle sfide.

• Pregiudizio: i sistemi AI si basano su dati storici per fare previsioni, il che significa che possono involontariamente rafforzare pregiudizi esistenti. Se i dati di training sono difettosi o non rappresentativi, le raccomandazioni guidate dall'AI, le strategie di pricing o le decisioni di assunzione potrebbero essere distorte, portando a risultati ingiusti o inefficaci.
• Qualità e raccolta dei dati: l'efficacia dell'IA dipende dalla qualità dei dati che elabora. Dati inconsistenti, incompleti o inaccurati possono portare a decisioni sbagliate e insights inaffidabili. I retailer devono investire in pratiche di raccolta e gestione dei dati per massimizzare l'efficacia dell'AI.
• Alti costi di implementazione: implementare l'AI nel retail richiede investimenti significativi in fatto di infrastruttura, software e formazione dei dipendenti. Secondo un sondaggio, molti retailer trovano gli strumenti AI difficili da capire e/o spiegare, per non parlare del costo di implementazione e onboarding.

Il futuro dell'AI nell'industria retail

L'AI sta cambiando notevolmente il modo in cui le aziende operano e come i clienti fanno acquisti. Con tassi di adozione che superano quelli di smartphone e tablet, l'AI generativa sta diventando essenziale per rimanere competitivi.

I retailer lungimiranti stanno utilizzando l'AI per trasformare ogni aspetto del loro business:

• Personalizzare le esperienze cliente su scala
• Automatizzare compiti di routine per liberare il personale
• Prendere decisioni più intelligenti su inventario e prezzi
• Prevedere le tendenze prima che emergano

L'AI diventa ancora più potente se viene costruita sulla base giusta. Le piattaforme retail moderne come Shopify combinano le capacità AI con una visione completa del tuo business: dal comportamento dei clienti ai modelli di vendita, fino ai livelli di inventario. Questo significa che gli strumenti AI possono lavorare con dati accurati e in tempo reale per fornire insights migliori e automatizzare più efficacemente, aiutando i retailer a prendere decisioni più intelligenti e servire meglio i clienti.

I retailer di maggior successo saranno quelli che adottano l'AI in modo strategico, concentrandosi su soluzioni che forniscono valore reale al loro business e ai clienti. Man mano che la tecnologia AI continua a evolversi, saranno possibili modalità ancora più innovative per servire i clienti, ottimizzare le operazioni e orientare la crescita aziendale.