I rivenditori puntano molto sull’AI, ma i dati frammentati li rallentano

Quasi ogni rivenditore punta sull’AI. Ma nonostante i casi d’uso quotidiano, solo l’11% afferma di essere fiducioso di poterlo scalare in tutta l’azienda. Secondo il rapporto “2025 State of AI in Retail” di Amperity, il 97% dei rivenditori intende mantenere o aumentare gli investimenti in AI nel prossimo anno e quasi la metà afferma di utilizzare già gli strumenti AI ogni giorno. Il problema non sono gli algoritmi, ma i dati. Dalle motori di pricing dinamico e marketing personalizzato alla pianificazione degli inventari predittiva, l’AI diventa rapidamente centrale nella strategia di retail e nella differenziazione competitiva nei mercati dei consumatori sempre più affollati.

L’AI promette di trasformare l’engagement dei clienti e l’efficienza operativa in un momento in cui i rivenditori sono sotto una pressione immensa. Tuttavia, nonostante l’intento, c’è un divario netto tra l’ambizione AI e l’esecuzione AI, creando opportunità perse, investimenti sprecati e team di leadership frustrati che lottano per vedere risultati aziendali misurabili.

AI senza risoluzione dell’identità: un futuro frammentato

Sebbene la maggior parte dei rivenditori affermi di utilizzare l’AI in qualche modo, solo l’11% afferma di essere pronto a scalare l’AI in tutta l’azienda. La sfida principale è costituita dai dati che sono isolati, incompleti o frammentati. La frammentazione dei dati blocca la capacità di unificare le identità dei clienti. Senza identità accurate, l’AI non può riconoscere gli individui attraverso i canali o prevedere le loro esigenze, rendendo quasi impossibile la personalizzazione vera e propria.

Il sondaggio di Amperity ha rilevato che solo il 43% dei rivenditori applica l’AI alle esperienze dei clienti e solo il 23% utilizza l’AI per la risoluzione dell’identità o la preparazione dei dati. Questo divario spiega perché così tanti sforzi non riescono a fornire un valore significativo.

La mancanza di una visione unificata dei clienti non rallenta solo l’adozione dell’AI, ma mina direttamente le opportunità di crescita. Un recente rapporto di Deloitte rileva che:

• l’80% dei consumatori statunitensi è più propenso ad acquistare quando le aziende offrono esperienze personalizzate
• la personalizzazione può aumentare i tassi di conversione del 16%
• i consumatori spendono il 50% in più con le aziende che personalizzano bene, rendendo la qualità dei dati non solo una preoccupazione IT, ma un driver di ricavi

In un mondo in cui le preferenze dei consumatori per la personalizzazione sono al massimo, con l’80% dei consumatori globali che se lo aspettano, non riuscire a unificare i dati dei clienti può rallentare la strategia di crescita di un marchio. L’AI senza risoluzione dell’identità non solo manca l’obiettivo, ma rischia di allontanare i clienti.

Dati unificati, AI più intelligente

Il retail non è a corto di casi d’uso: analisi predittive, chatbot, pricing dinamico, contenuti generativi. Nessuno di questi avrà successo costantemente senza una base di dati dei clienti unificata e affidabile.

La risoluzione dell’identità garantisce che tutti i segnali disparati, dai sistemi di punto di vendita, programmi di fedeltà, app mobili e mercati di terze parti, si uniscano in un unico profilo governato. Ciò consente ai sistemi AI di:

• Personalizzare su larga scala – garantendo che ogni messaggio, offerta e raccomandazione sia pertinente per l’individuo
• Predire con accuratezza – alimentando modelli di churn, previsioni della domanda e strategie di next-best-action
• Mantenere la fiducia del cliente – fornendo esperienze senza soluzione di continuità, rispettose e sicure per la privacy attraverso i canali

In poche parole, la risoluzione dell’identità trasforma l’AI da novità a necessità.

Il costo di sbagliare con l’AI

I rischi di trascurare il passaggio della risoluzione dell’identità stanno crescendo. Con la necessità di implementare l’AI generativa in contesti visibili e rivolti ai clienti, sorgono anche preoccupazioni sulla implementazione pratica. Un singolo passo falso, come inviare un’offerta di rinnovo a un cliente che ha appena rinnovato, può danneggiare la fedeltà al marchio.

Un rapporto di PwC rileva che il 32% dei clienti abbandonerà un marchio che ama dopo una sola cattiva esperienza. Se l’AI fornisce interazioni inconsistenti o impersonali, i rivenditori non solo falliranno nell’ottenere un ritorno sull’investimento, ma perderanno anche i clienti. Come sottolinea il rapporto di Deloitte, la maggior parte dei consumatori si aspetta ora che le aziende comprendano le loro esigenze e aspettative, alzando la barra per ogni rivenditore che sperimenta con l’AI in mercati altamente competitivi e sensibili ai margini.

Il divario tra ambizione AI e realtà

La chiusura del divario si riduce a tre priorità:

1. Unificare i dati dei clienti prima di scalare l’AI

I marchi devono verificare i loro sistemi di dati esistenti per silos e incongruenze. Dovrebbero investire in piattaforme di dati dei clienti (CDP) e soluzioni di risoluzione dell’identità che possano riconciliare i record frammentati e creare profili azionabili in tempo reale.

2. Applicare l’AI dove più conta

Invece di implementare l’AI ovunque contemporaneamente, i marchi dovrebbero concentrarsi su casi d’uso ad alto impatto: promozioni personalizzate, previsione di churn, automazione del servizio e ottimizzazione degli inventari. Ognuno di questi è molto più efficace con dati unificati. Ad esempio, un acquirente fedele potrebbe ricevere uno sconto per la prevenzione di churn lo stesso giorno in cui ha appena effettuato un acquisto. Senza la risoluzione dell’identità, l’AI rischia di creare questi passi falsi dannosi.

3. Costruire la fiducia attraverso la privacy e la governance

Mentre i consumatori si aspettano la personalizzazione, si aspettano anche la privacy e sistemi sicuri che proteggano le loro informazioni. Implementare pratiche di dati sicure per la privacy e una governance trasparente garantisce che l’AI migliori piuttosto che comprometta la fiducia del cliente.

Dal frazionamento alla trasformazione

Il futuro dell’AI nel retail non sarà determinato da chi adotta la tecnologia più velocemente, ma da chi la adotta in modo più responsabile e efficace.

Quando i rivenditori unificano i dati dei clienti frammentati come la storia degli acquisti, i segnali comportamentali e i modelli di engagement, stanno sbloccando la personalizzazione su larga scala e realizzando il vero ROI dell’AI.

La differenza è chiara: l’AI costruito su dati disconnessi fornisce risultati sparsi. L’AI costruito sulla risoluzione dell’identità fornisce una trasformazione in tutta l’azienda.

Andare all-in

I dati frammentati rallentano i progressi di oggi – e minacciano la rilevanza di domani. L’AI fatto nel modo giusto non è solo un upgrade tecnologico; è una trasformazione di come i rivenditori si impegnano, guadagnano fiducia e crescono.

Con il mercato dell’AI in crescita del 42% all’anno fino a 733,7 miliardi di dollari entro il 2027, i vincitori non saranno quelli che implementano più modelli, ma quelli che costruiscono le fondamenta dei dati più forti. I rivenditori che risolvono la sfida dei dati per primi saranno quelli che vinceranno con le esperienze dei clienti alimentate dall’AI.

I progressi nel prossimo anno coinvolgeranno più investimenti, sperimentazione e implementazione per posizionare i rivenditori per utilizzare l’AI in modo efficace ed efficiente, minimizzando il rischio, rafforzando la differenziazione e accelerando i ritorni misurabili.

Man mano che le aspettative dei consumatori continuano a salire, la risoluzione dell’identità è il fattore strategico che separerà i vincitori dell’AI nel retail da quelli che resteranno indietro.