Strategia
Visione chiara dell’IA con titolarità e impegni di investimento.
Content as a Service v2 - retail - Thursday, December 14, 2023 at 13:57
Colmare il divario di scalabilità dell’IA nel retail
La maggior parte dei rivenditori è ancora ferma tra la sperimentazione dell’IA e la scalabilità. Il report State of AI Readiness in Retail di Adobe rivela come i leader di settore costruiscano responsabilità, rafforzino le partnership tecnologiche e trasformino gli investimenti nell’IA in un valore misurabile e duraturo.
Prefazione
L’implementazione avanza più velocemente del modello operativo
I rivenditori applicano l’intelligenza artificiale (IA) a un numero crescente di flussi di lavoro di marketing e customer experience: dalla scoperta dei prodotti alla personalizzazione, fino alla produzione di contenuti. L’opportunità è significativa: decisioni più rapide, un time-to-market ridotto, un coinvolgimento più rilevante, ricavi in crescita e un’esecuzione più efficiente su tutti i touchpoint digitali e fisici. Tuttavia, aumentare il numero di casi d’uso dell’IA non rende di per sé un’organizzazione retail pronta a scalare.
La ricerca evidenzia un’intensa attività legata all’IA tra i partecipanti del settore retail, ma gran parte di essa rimane concentrata nelle fasi di pilotaggio e implementazione. Il progresso diventa più difficile quando un’iniziativa va oltre una singola funzione e richiede dati condivisi, sistemi connessi, finanziamento coordinato e decisioni che abbracciano marketing, commercio, operazioni dei punti vendita, tecnologia, area legale e conformità.
La sfida principale riguarda quindi il modello operativo stesso. L’IA richiede un’autorità più chiara, una collaborazione più tempestiva e una misurazione pianificata prima dell’implementazione. Senza queste basi, le singole iniziative possono raggiungere il mercato rimanendo però difficili da connettere, valutare o estendere lungo il customer journey.
Questo report analizza i punti in cui i progressi dell’IA nel retail si arrestano e ciò che il benchmark cross-settoriale dei Leader rivela su come andare avanti. Offre ai dirigenti del marketing e della customer experience un framework pratico per rafforzare le condizioni operative attorno agli investimenti nell’IA già in corso.
Marta Frattini
Global Industry Strategy Director, Retail, Adobe
Informazioni sulla ricerca
Il report si basa su una ricerca globale condotta da Incisiv per conto di Adobe.
MERCATI COPERTI
Australia e Nuova Zelanda, Europa centrale, India, Giappone, America Latina, Medio Oriente, America del Nord, Asia sudorientale, Corea del Sud, Regno Unito e Irlanda ed Europa occidentale.
Come si identificano e valutano i leader
I 342 leader dell’IA citati in questo report sono tratti dall’intera popolazione dello studio, composta da 5.633 dirigenti senior in 12 settori. Non sono specifici del retail e rappresentano un benchmark intersettoriale globale di partecipanti che hanno soddisfatto entrambi i criteri di maturità del modello operativo e di fase di implementazione descritti di seguito.
Misurazione della maturità
Lo studio ha valutato ogni organizzazione in base a sei pilastri del modello operativo, assegnando a ciascuno un punteggio da 1 a 5. I sei punteggi sono stati poi aggregati in un indice composito di maturità del modello operativo (OMM).
Struttura
Titolarità dedicata dell’IA con autorità di budget.
Persone
Ruoli e cultura in evoluzione per un ambiente abilitato dall’IA.
Governance
Framework di rischio calibrati per la velocità dell’IA.
Tecnologia
Infrastruttura progettata per scalare, non solo per i pilot.
Flussi di lavoro
IA integrata concretamente nei processi di lavoro.
Come abbiamo identificato i Leader
Per qualificarsi come Leader, un’organizzazione doveva soddisfare due criteri: ottenere un indice composito OMM superiore alla soglia del quartile superiore pari a 3,27 e operare nella fase di espansione o trasformazione dell’implementazione dell’IA. Applicando entrambi i criteri, lo studio ha identificato 342 Leader in 12 settori, pari al 6% dei 5.323 partecipanti attivi.
Questi partecipanti dimostrano una maggiore maturità nelle dimensioni di titolarità, governance, misurazione, fondamenta tecnologiche, talento e modalità di lavoro associate a un’implementazione dell’IA ripetibile e sostenibile.
Sintesi
Cosa dicono i dati sul retail
Nel retail non mancano le iniziative di IA legate a marketing e customer experience. Ciò che alla maggior parte delle organizzazioni manca ancora è il modello operativo per trasformare un pilot di successo in un’implementazione ripetibile. La titolarità resta poco chiara, la misurazione è limitata e il coordinamento tra i team di business e i team di information technology (IT) è discontinuo. Questo report analizza queste lacune e i comportamenti del modello operativo più diffusi nel gruppo di Leader intersettoriali.
Panoramica del settore
della base attiva di partecipanti retail si trova nel Frozen Middle. Questi partecipanti hanno superato la fase di sperimentazione iniziale e raggiunto lo stadio di Piloting o Deploying, ma il coordinamento necessario per scalare i casi d’uso di successo tra le varie funzioni rimane limitato.
delle idee di IA proposte nel retail raggiungono la produzione. I casi d’uso promettenti perdono slancio nel percorso attraverso la valutazione tecnica, la sicurezza, l’integrazione e la revisione del budget, riducendo il numero di quelli che avanzano dalla proposta iniziale alla produzione.
dei partecipanti retail dichiara di avere un responsabile dell’IA con un titolo definito e autorità di budget. In altri casi, la responsabilità può essere part-time, distribuita tra un comitato o gestita progetto per progetto, lasciando irrisolte le priorità interfunzionali e le decisioni sulle risorse.
dei partecipanti retail gestisce il rapporto tra business e IT attraverso modalità di lavoro compartimentate, transazionali o consultive. Questi modelli si basano su richieste, revisioni e passaggi sequenziali, anziché sulla responsabilità condivisa e sull’iterazione frequente richieste dall’implementazione dell’IA.
dei partecipanti retail dichiara di disporre di un framework completo per il ritorno sull’investimento. La maggior parte dei team riesce a monitorare attività ed efficienza, ma non riesce a isolare in modo coerente il contributo dell’IA ai risultati per i clienti e ai risultati commerciali, né a utilizzare prove comparabili per orientare gli investimenti futuri.
Come si distinguono i leader
I 342 leader dell’IA identificati in tutti i settori hanno definito la titolarità, la misurazione, le relazioni di lavoro e la cultura necessarie per scalare le iniziative di IA. Condividono cinque comportamenti interconnessi a livello di modello operativo.
Responsabilità reale
I leader hanno 3,6 volte più probabilità di avere un responsabile dell’IA con titolo, mandato e autorità di budget per operare in modo trasversale alle funzioni.
Misurazione fin dal primo giorno
I leader definiscono il framework per il ritorno sull’investimento (ROI) prima dell’implementazione. Tra i leader, il 44% misura il ROI in modo completo, rispetto all’11% dei partecipanti retail.
Partnership autentica
I team business e IT condividono obiettivi e responsabilità sui risultati. Un significativo 81% dei leader opera a un livello collaborativo o integrato, rispetto al 24% dei partecipanti retail.
Cultura dell’apprendimento
I leader trasformano i fallimenti in opportunità di miglioramento per l’implementazione successiva. Solo il 23% dei partecipanti retail segnala pattern di fallimento distruttivi, caratterizzati da ricerca dei colpevoli e ripetizione degli errori. Tra i leader, questa percentuale è inferiore all’1%.
Promotori con piena autonomia
I leader individuano i professionisti che già utilizzano l’IA in modo efficace e conferiscono loro autorità e supporto per ampliare il proprio lavoro. Il 42% dei leader indica l’individuazione e il coinvolgimento dei champion interni come l’azione culturale più efficace.
Insieme, questi comportamenti creano un sistema di rinforzo reciproco. Questo report analizza come i leader mettano in pratica ciascuna di queste decisioni e come le organizzazioni retail possano applicare le lezioni apprese.
Parte prima
Il panorama del settore
Il Frozen Middle — la maggior parte delle organizzazioni retail si arena nelle fasi di piloting e implementazione
Tra le organizzazioni retail, il 56% si trova nel Frozen Middle: l’IA è attiva all’interno di singole funzioni o progetti, ma il coordinamento necessario per scalarla rimane limitato.
I team di marketing retail adottano l’IA un caso d’uso alla volta. La segmentazione del pubblico può essere affidata al marketing digitale, i modelli di raccomandazione all’e-commerce e la produzione di contenuti ai team creativi. Ognuno avanza con i propri tempi, creando isole di attività difficili da collegare tra loro.
Il Frozen Middle descrive i partecipanti in fase di sperimentazione o di implementazione, le cui organizzazioni non hanno ancora sviluppato il coordinamento necessario per scalare. Dati, apprendimenti e risultati possono restare all’interno di singoli sistemi o funzioni, limitando la capacità di confrontare gli esiti, dimostrare il ritorno sull’investimento ed estendere i flussi di lavoro efficaci lungo i touchpoint del cliente.
Superare questa fase richiede una titolarità più chiara, accesso condiviso ai dati, diritti decisionali concordati e una collaborazione più stretta tra marketing, commercio, operazioni dei punti vendita e partner tecnologici. I team devono anche progettare ed eseguire insieme i flussi di lavoro basati sull’IA, dall’inizio alla fine, invece di sviluppare e ottimizzare ciascuno il proprio segmento in modo isolato. Rimandare questa collaborazione porta ad accumulare implementazioni disconnesse, sempre più difficili da allineare verso obiettivi condivisi.
Il vuoto di titolarità — solo 1 partecipante retail su 4 dichiara un responsabile IA formale
Nelle organizzazioni retail, la responsabilità per l’IA può essere distribuita tra marketing digitale, e-commerce, fidelizzazione, merchandising e operazioni dei punti vendita. La gestione può dipendere anche dai team che si occupano di dati, information technology, area legale, rischio, sicurezza e conformità. Quando la responsabilità si frammenta tra questi gruppi, diventa difficile risolvere le priorità in conflitto o prendere decisioni vincolanti su risorse e sequenze operative.
Una roadmap di personalizzazione trimestrale, ad esempio, potrebbe richiedere che il marketing dia priorità a un motore di offerte in tempo reale, mentre la fidelizzazione fa avanzare la modellazione della retention e le operazioni dei punti vendita valutano soluzioni di staffing basate sull’IA. Ogni iniziativa ha un valore intrinseco, ma non sono indipendenti l’una dall’altra: possono competere per dati condivisi, supporto tecnologico, finanziamenti e attenzione del management. In assenza di un responsabile che risponda dell’intera roadmap, nessuno è nella posizione giusta per individuare queste connessioni, decidere quale iniziativa debba precedere le altre o stabilire in che modo un’implementazione debba guidare quella successiva. Le decisioni rischiano così di bloccarsi o di seguire le priorità della funzione più pronta ad agire, anziché il valore complessivo del portafoglio.
Una responsabilità frammentata o affidata a comitati rischia di lasciare queste decisioni in sospeso, anche dopo che i singoli team hanno già avanzato. Un CMO o un responsabile della customer experience può ricoprire questo ruolo, a condizione che il mandato includa autorità sulla roadmap di IA, le comunicazioni con i clienti, l’esperienza digitale, la fidelizzazione e le relazioni con i dati a supporto. È necessario un mandato che vada oltre una singola funzione o iniziativa.
Il percorso a ostacoli dell’approvazione — su 100 idee di IA proposte nel retail, 16 raggiungono la produzione
La valutazione IT elimina il maggior numero di iniziative proposte: 28 su 100 si fermano già al primo passaggio.
Portare un caso d’uso di IA dalla proposta alla produzione richiede decisioni che coinvolgono marketing, commercio, operazioni dei punti vendita e partner tecnologici. L’indagine segue le iniziative attraverso la valutazione IT, la revisione della sicurezza, la valutazione dell’integrazione, l’approvazione del budget e il lancio in produzione. L’attrito si accumula a ogni fase: delle 100 proposte iniziali, solo 16 raggiungono la produzione, un dato sostanzialmente allineato alla media cross-settoriale di 15.
La perdita assoluta maggiore si registra nella valutazione IT, dove 28 iniziative vengono eliminate. La revisione della sicurezza ne elimina altre 23, la valutazione dell’integrazione 15, l’approvazione del budget 12, e altre 6 si perdono prima della produzione. L’approvazione del budget presenta la perdita proporzionale più alta tra le iniziative che entrano in una fase: 12 su 34 iniziative, pari a circa il 35%, non riesce ad avanzare.
Queste revisioni valutano fattibilità tecnica, sicurezza, privacy, integrazione, governance, approvazione dei fornitori, costi, tempi e finanziamenti, senza però perdere di vista il risultato atteso per il cliente o sul piano commerciale. Portare alla luce in fase di ideazione i diritti sui dati, la titolarità dei sistemi, le dipendenze di integrazione e il business case offre ai team di business e tecnologia una base concreta per valutare fattibilità e valore.
Il passaggio business-IT — il 76% delle organizzazioni retail opera ancora senza responsabilità condivisa
I team di marketing retail adattano già il pubblico, le offerte, i contenuti e le campagne man mano che il comportamento dei clienti e i dati sulle performance evolvono. L’IA può accelerare ulteriormente il ritmo con cui queste decisioni devono essere prese. Eppure molte organizzazioni retail gestiscono ancora la collaborazione business-IT attraverso passaggi sequenziali.
Che il rapporto sia a silos, transazionale o consulenziale, lo schema rimane simile: i team di business inviano richieste e i team tecnologici vi danno seguito. Questo modello si fonda su cicli di pianificazione annuale, roadmap di piattaforma e calendari delle campagne fissi, ma non supporta la sperimentazione rapida, gli aggiustamenti in corso d’opera e il processo decisionale condiviso che l’IA richiede.
I rapporti collaborativi e integrati riuniscono i team di marketing e i partner tecnologici fin dalla fase di definizione del lavoro. Obiettivi condivisi e risultati chiave attribuiscono a entrambi i team la responsabilità delle attività e degli esiti di business. Quando customer marketing, e-commerce, marketing operations e data engineering concordano sull’obiettivo, briefing, decisioni di sviluppo e misurazione seguono la stessa direzione. I team possono così risolvere i problemi di dati, integrazione e tempistica man mano che il lavoro procede.
Il divario di misurazione — Solo l’11% misura il Return on Investment (ROI) in modo completo
Man mano che l’IA diventa parte integrante del marketing retail quotidiano, i team devono misurare qualcosa in più dei semplici output. Possono monitorare i consigli proposti, i pubblici segmentati, le varianti creative prodotte o le ore risparmiate. Queste misurazioni confermano l’attività e l’efficienza, ma non dimostrano in modo sistematico se l’IA abbia migliorato il coinvolgimento, la conversione, la dimensione del carrello, i tassi di acquisto ripetuto o la customer retention.
Una misurazione più solida inizia prima del lancio. I team definiscono il risultato atteso per il cliente o a livello commerciale, registrano una baseline e concordano su come valutare l’impatto incrementale. Una volta che la campagna è sul mercato, l’attività promozionale, la domanda stagionale, la disponibilità delle scorte e gli investimenti media possono rendere difficile isolare il contributo dell’IA. Lo stesso vale quando si valuta se un’esperienza personalizzata abbia raggiunto il cliente nel momento giusto.
Una misurazione chiara prima dell’implementazione fornisce ai leader marketing dati credibili per le discussioni su pianificazione e budget. Consente inoltre ai team di confrontare i casi d’uso, migliorare i flussi di lavoro meno efficaci e decidere quali iniziative meritano finanziamenti continuativi o un’implementazione più ampia.
Parte seconda
Cosa fanno diversamente i Leader
Titolarità effettiva — l’IA scala quando un leader designato ne è responsabile
I leader hanno una probabilità 3,6 volte maggiore di disporre di un responsabile formale dell’IA con un titolo e un’autorità di budget. Nel retail, il 25% delle organizzazioni ne ha designato uno. I leader sono anche 3,3 volte più propensi ad avviare collaborazioni business-IT e 4,0 volte più propensi a misurare il ROI in modo completo.
L’IA può interessare molte aree del marketing retail e della customer experience: dal marketing digitale all’e-commerce, dalla fidelizzazione alla creatività, fino ai team di dati e tecnologia che li supportano. Quando il lavoro attraversa questi confini, responsabili part-time, comitati e figure guida di progetto possono non avere l’autorità necessaria per risolvere le priorità in conflitto.
I leader affrontano questo problema nominando un leader dell’IA con un titolo formale, un mandato chiaro e autorità di budget. Questa figura può prendere decisioni trasversali alle funzioni quando le priorità di personalizzazione, fidelizzazione, promozione o customer experience entrano in conflitto. L’attribuzione formale di questo ruolo crea anche un punto di responsabilità per le scelte di portafoglio, le aspettative di misurazione e l’escalation interfunzionale.
Il mandato del leader dell’IA deve estendersi a marketing, commercio, operazioni dei punti vendita, dati, tecnologia e customer experience, senza fermarsi ai confini della funzione di origine del ruolo. Le organizzazioni possono stabilire questa autorità nell’ambito delle strutture esistenti, senza modificare le linee di riporto o la governance.
Misurazione fin dal primo giorno — i leader definiscono il successo prima del lancio di un caso d’uso dell’IA
I leader considerano la misurazione come un prerequisito per l’implementazione, offrendo al marketing una base più chiara per le decisioni di investimento.
I leader del marketing retail non si accontentano di verificare se una singola iniziativa ha funzionato: vogliono anche sapere se l’organizzazione sta migliorando nell’implementazione dell’IA e disporre di una base coerente per le decisioni di finanziamento e scalabilità. I leader integrano la misurazione nella progettazione di ogni caso d’uso dell’IA. I dati mostrano che il 44% dei leader dispone di un framework completo di ritorno sull’investimento (ROI), rispetto all’11% delle aziende retail partecipanti.
Un framework completo considera due dimensioni. La prima è l’incrementalità, che può includere un gruppo di controllo, un test geografico o un altro tipo di confronto utile a isolare la causalità. Senza questo elemento, un aumento della conversione, della dimensione del carrello o della retention potrebbe riflettere la stagionalità, le attività promozionali, gli investimenti media o un mercato già in movimento. La seconda dimensione riguarda il miglioramento nei modi di lavorare: i team possono monitorare se il tempo dall’idea alla produzione si sta riducendo, se un numero maggiore di iniziative supera il processo di approvazione e se il business e la tecnologia stanno risolvendo le decisioni con maggiore rapidità. Una dimensione indica se il caso d’uso ha generato valore, l’altra se l’organizzazione sta migliorando la propria capacità di implementare l’IA.
La tempistica è fondamentale per i casi d’uso legati all’evoluzione del comportamento dei clienti. Quando una campagna, un’offerta o un’esperienza personalizzata influenza quel comportamento, ricostruire la baseline originale diventa molto difficile. I Leader registrano le performance attuali, concordano gli indicatori chiave di performance e definiscono il metodo di confronto prima del lancio, per poi valutare le stesse metriche dopo l’implementazione e fornire ai decision-maker una base più solida per continuare a investire e ampliare l’adozione.
Partnership autentica — business e IT condividono la responsabilità dei risultati
Tra i Leader, l’81% opera a livello collaborativo o integrato, rispetto al 24% dei partecipanti retail.
Il marketing retail supportato dall’IA dipende da piattaforme di dati cliente, sistemi di fidelizzazione, dati dei punti vendita e piattaforme e-commerce. Un passaggio di consegne sequenziale genera attrito ogni volta che dati, supporto tecnico o misurazioni devono transitare tra i team. Molti partecipanti retail operano ancora in silos o con un approccio puramente transazionale; altri sono consultativi, ovvero l’IT supporta i team di business senza condividere la responsabilità dei risultati.
Tra i 342 Leader, le relazioni collaborative e integrate rappresentano la norma. I partner tecnologici e il marketing vengono coinvolti fin dalla stesura del brief. I team di customer marketing, e-commerce e fidelizzazione definiscono il perimetro insieme al data engineering o all’IT, anziché limitarsi a trasmettere una richiesta completata.
La responsabilità condivisa si estende alla consegna e alla misurazione. Quando i responsabili di marketing e data engineering condividono lo stesso obiettivo di conversione o di acquisto ripetuto, il brief, le decisioni di sviluppo e la misurazione seguono un’unica direzione. Quando entrambi sono responsabili anche di come il lavoro procede dall’idea alla produzione, la collaborazione diventa parte del modello operativo. I Leader instaurano questa partnership attraverso obiettivi condivisi e risultati chiave all’interno delle linee di riporto esistenti, consentendo ai team di collaborare senza richiedere una riorganizzazione.
Cultura dell’apprendimento — i Leader trasformano la performance insufficiente in apprendimento condiviso
Tra i partecipanti, il 23% riporta comportamenti distruttivi di fronte ai fallimenti, tra cui l’attribuzione di colpe o la loro ripetizione. Tra i 342 Leader, la percentuale è inferiore all’1%. La risposta ai fallimenti è strettamente correlata alla capacità di scalare dell’organizzazione.
Nel marketing retail, i tempi sono serrati. Le campagne stagionali si pianificano intorno ai calendari promozionali, mentre i programmi di personalizzazione dipendono dalla disponibilità delle scorte. Quando un’iniziativa di IA non ottiene i risultati attesi in quel ciclo, i team passano subito alla campagna successiva. Il lavoro prosegue, ma nessuno esamina il fallimento.
Quella scelta ha ripercussioni sugli altri team. Le operazioni dei punti vendita, la fidelizzazione e il marketing digitale rischiano di portare le stesse ipotesi errate nell’iniziativa successiva. Un modello di consigli che non ottiene i risultati attesi o un trigger di fidelizzazione che non funziona correttamente contiene informazioni di cui tutta l’organizzazione ha bisogno. Senza un processo di apprendimento condiviso, un altro team potrebbe ripetere lo stesso errore.
Una cultura dell’apprendimento si manifesta nelle revisioni operative. Il leader dell’IA designato crea spazio per la discussione, dando ai team la possibilità di analizzare cosa non ha funzionato, perché è accaduto e cosa deve cambiare. Quando i leader marketing senior rendono questo approccio parte delle revisioni delle performance di campagna e stagionali, le lezioni apprese si diffondono tra le funzioni e trovano applicazione nei progetti futuri.
Champion responsabilizzati — dare ai professionisti IA di comprovata esperienza il supporto per guidare con l’esempio
Tra i leader, il 42% identifica il potenziamento dei champion interni come la leva culturale più efficace, davanti al supporto della dirigenza al 16% e alla formazione formale all’11%.
Le persone sono più propense ad adottare l’IA quando vedono un collega usarla nel lavoro di tutti i giorni. Nel retail, può essere un campaign manager che usa la segmentazione del pubblico per affinare un brief stagionale, un responsabile della fidelizzazione che applica la modellazione del ciclo di vita alle offerte di retention, oppure un creative producer che usa l’IA per generare varianti in linea con il brand di una risorsa hero per le campagne regionali.
I leader identificano questi professionisti come champion e assegnano loro un piccolo budget, riconoscimento e la libertà di sperimentare e diffondere il proprio approccio a un team adiacente. Le prove concrete provenienti da un mercato, un canale o un flusso di lavoro hanno più peso della sola formazione centralizzata. I champion costruiscono la propria influenza mostrando risultati aziendali e metodi di lavoro migliorati.
I referenti IA integrati nelle business unit o nelle funzioni aziendali possono aiutare i professionisti a estendere gli approcci comprovati. I centri di eccellenza possono supportarli con metodi di valutazione, indicazioni sulla governance e strumenti dedicati. Relazioni più solide tra marketing e partner tecnologici rendono poi più semplice adattare le pratiche efficaci a tutti i team.
5 mosse per costruire un modello operativo che ridimensiona l’IA
Queste azioni traducono i comportamenti dei Leader in passi concreti per i responsabili del marketing retail e della customer experience. Nessuna di esse richiede una riorganizzazione completa: quello che richiedono è una nuova autorità e nuovi modi di lavorare, da integrare nella struttura esistente.
- Nominare un unico responsabile dell’IA con autorità su marketing e customer experience.
Designa un dirigente con un mandato chiaro e autorità di budget su marketing e customer experience. Può essere il chief marketing officer, il responsabile della customer experience, un nuovo leader dell’IA o un altro dirigente senior in grado di operare trasversalmente alle funzioni aziendali. Le linee di riporto esistenti possono restare invariate, ma il leader dell’IA deve poter definire le priorità e prendere decisioni quando il lavoro coinvolge più team. - Concordare l’obiettivo prima del rilascio della prossima implementazione dell’IA.
Un confronto prima-dopo potrebbe non essere sufficiente da solo. Ove possibile, includi un gruppo di holdout o controllo per poter attribuire con maggiore certezza qualsiasi incremento al caso d’uso dell’IA. I team devono allinearsi sul metodo di attribuzione e sul design del test prima del lancio. A seconda del caso d’uso, il target può includere coinvolgimento, conversione, ricavi, fidelizzazione, efficienza dei costi o time-to-value. - Rendere marketing e partner tecnologici corresponsabili.
Assegna al marketing e ai suoi partner tecnologici obiettivi condivisi e risultati chiave. Le iniziative di IA hanno successo quando i team lavorano sulla stessa roadmap di innovazione, danno priorità ai casi d’uso che fanno avanzare gli obiettivi aziendali condivisi e convergono sulla stessa definizione di successo. Gli obiettivi condivisi consentono ai team di risolvere insieme le decisioni su dati, integrazione e priorità, portando avanti un’agenda comune invece di procedere attraverso passaggi sequenziali. - Trasformare i fallimenti dell’IA in lezioni per l’organizzazione.
Rendi visibile la performance insufficiente nelle revisioni delle campagne e delle operazioni. Esamina dove il modello ha sbagliato, quali ipotesi non hanno retto e cosa deve cambiare nei dati, nel flusso di lavoro o nei controlli. Quando i leader senior discutono apertamente dei problemi e mantengono la responsabilità, i team imparano a trattare il fallimento come un elemento diagnostico capace di migliorare la prossima implementazione. - Individuare i professionisti che già fanno funzionare l’IA.
Identifica le figure che già applicano l’IA in modo efficace nella fidelizzazione e nell’esecuzione delle campagne, nell’e-commerce, nella creazione di contenuti o nella customer experience. Riconosci il loro contributo, assegna loro un piccolo budget e autorizzali a estendere il proprio approccio a un team adiacente. Documenta il flusso di lavoro, le condizioni, i controlli e i risultati come un playbook pratico che altri possano valutare e adattare, senza aggirare le pratiche di governance o i requisiti di misurazione stabiliti.
In conclusione
Trasforma la visione dell’IA in valore operativo
L’IA sta ridefinendo il modo in cui i rivenditori comprendono i clienti, creano contenuti e orchestrano le esperienze su canali digitali e fisici. Sfruttarne tutto il potenziale richiede molto più del semplice accesso ai modelli: occorrono una solida base di dati unificata, una content supply chain connessa e le discipline operative e di governance per applicare l’IA con fiducia.
È per questo che Adobe è stato progettato. Adobe Experience Platform unifica i dati dei clienti come livello di intelligence per l’IA, alimentando oltre un trilione di esperienze all’anno. Adobe CX Enterprise estende questa base in un sistema agentico end-to-end che orchestra l’intero ciclo di vita del cliente, dalla prima interazione alla fedeltà duratura, mentre una content supply chain integrata incorpora l’IA direttamente nei flussi di lavoro creativi e produttivi, nel rispetto degli standard del brand e di una governance condivisa.
Il risultato è un percorso che va oltre la sperimentazione dell’IA verso la creazione di valore concreto, su un ecosistema aperto che si integra con gli strumenti già in uso dai team. Quando sei pronto a scalare, Adobe mette a disposizione la tecnologia e le competenze per aiutare le organizzazioni retail a trasformare l’IA in un vantaggio competitivo duraturo.
Informazioni su Adobe
Adobe mette le organizzazioni in grado di creare esperienze digitali di grande impatto. Il nostro portafoglio di prodotti e servizi per la customer experience aiuta le aziende a contestualizzare ogni interazione, comprendere le esigenze di ciascun cliente in tempo reale e progettare ed erogare esperienze digitali che costruiscono fedeltà e stimolano la crescita. Visita adobe.com per saperne di più.
Chi è Incisiv
Incisiv è una società di analisi di settore e strategia che combina quasi un decennio di dati sulle tendenze del mercato con ricerche primarie, architetture di messaggistica e sviluppo di contenuti, per aiutare le imprese a navigare la trasformazione, valutare le soluzioni e sbloccare la crescita.
Title
Il livello di preparazione all’IA nel retail.
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2026-10-26
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Esplora gli elementi di conoscenza che spiegano perché il 56% dei rivenditori fatica a scalare le iniziative di IA e scopri un piano d’azione in cinque fasi per superare gli ostacoli attuali.
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