Le vendite di fine anno continuano a essere un barometro della maturità digitale del retail, rivelando il divario tra le aziende che hanno evoluto le proprie strategie e quelle che ancora si trovano ad affrontare limiti strutturali e operativi. In un mercato sempre più competitivo, investire in tecnologia ha smesso di essere una tendenza ed è diventato un requisito fondamentale per garantire prestazioni, stabilità e personalizzazione su larga scala.
L'intelligenza artificiale (IA) ha assunto un ruolo centrale in questo progresso. Applicata strategicamente, consente di identificare le intenzioni di acquisto in tempo reale, di adattare i prezzi in base al comportamento dei clienti e di proporre offerte più pertinenti. Tra le applicazioni più innovative figurano i prezzi dinamici, i suggerimenti guidati e i motori di ricerca supportati da modelli LLM.
Secondo Alexsandro Monteiro, Responsabile Retail di FCamara, multinazionale brasiliana di tecnologia e innovazione, questa combinazione sta ridefinendo l'esperienza d'acquisto. "L'intelligenza artificiale sta eliminando il tradizionale funnel. Il percorso, che prima era lineare, è diventato un sistema continuo in cui ogni clic, ricerca o interazione alimenta il passaggio successivo e massimizza la conversione", afferma.
Nelle grandi attività del settore consumer monitorate da FCamara, i risultati sono già tangibili. In un progetto di dynamic pricing, ad esempio, un rivenditore ha iniziato a prevedere l'elasticità dei prezzi, l'esaurimento delle scorte e il comportamento dei consumatori a livello regionale. Nel giro di pochi mesi dall'implementazione, ha registrato un aumento del 3,1% del margine netto sulle collezioni di fine stagione, pari a 48 milioni di R$ in un anno. In un'altra attività di e-commerce, le soluzioni di intelligenza artificiale hanno accelerato lo sviluppo della piattaforma del 29%, aumentando la reattività durante i periodi di elevata domanda.
Sulla base di queste esperienze, Monteiro evidenzia quattro pilastri che spiegano perché l'intelligenza artificiale si è affermata come cruciale per aumentare l'efficienza e la redditività del mercato:
- Raccomandazioni contestuali e aumento del valore medio dell'ordine: i modelli che interpretano l'intento in tempo reale stanno sostituendo i sistemi tradizionali basati esclusivamente sulla cronologia. L'intelligenza artificiale legge micro-segnali, modelli di navigazione e relazioni tra gli articoli, potenziando la scoperta, espandendo la conversione e aumentando il valore medio dell'ordine.
- Ricerca con LLM e comprensione semantica: i motori di ricerca supportati da modelli linguistici comprendono cosa intende il pubblico, non solo cosa digita. Le query naturali, come "scarpe comode per lavorare tutto il giorno", generano risultati più accurati, riducendo l'attrito e avvicinando l'utente all'acquisto.
- Assistenti conversazionali focalizzati su conversione ed efficienza: chatbot e copiloti basati sull'intelligenza artificiale agiscono come venditori digitali. Rispondono a domande complesse, suggeriscono prodotti compatibili, propongono taglie e applicano regole di vendita, riducendo al contempo i costi operativi alleggerendo il carico di lavoro del servizio clienti umano.
- Un percorso fluido e invisibile: l'integrazione di prezzi dinamici, suggerimenti contestuali, ricerca intelligente e assistenti conversazionali crea un ecosistema fluido in cui ogni interazione si ripercuote su quella successiva. Il risultato è un percorso continuo e mirato, praticamente impercettibile per il visitatore.
Secondo Monteiro, questi pilastri dimostrano che l'intelligenza artificiale è andata oltre il ruolo di acceleratore operativo e si è affermata come fattore di differenziazione competitiva per il commercio al dettaglio.
"Man mano che le aziende affinano le loro strutture di dati e intelligence, si presentano maggiori opportunità per una crescita sostenibile, guadagni di efficienza e la creazione di esperienze di acquisto molto più precise, soprattutto durante periodi critici come i saldi di fine anno", aggiunge.
"L'evoluzione dipende ora dalla capacità delle organizzazioni di trasformare la tecnologia in decisioni pratiche, connesse al business e focalizzate su risultati concreti", conclude Monteiro.
