con-block-row-bgcolor
#000

Lo stato della customer experience in un mondo guidato dall'IA

La continua evoluzione della customer experience

Come l'IA ottimizza la customer experience in ogni fase, dai dati alla pubblicazione.

#F8F8F8

Sintesi

Per il nostro report 2025 Lo stato della customer experience in un mondo guidato dall'IA abbiamo raccolto le opinioni di oltre 3.400 dirigenti senior in nove aree geografiche e otto settori fortemente orientati al cliente, per scoprire come le aziende affrontano le trasformazioni radicali nella customer experience e si reinventano per adattarsi ai rapidi cambiamenti introdotti dall'IA.

#FFF3E0

La customer experience evolve a un ritmo senza precedenti, spinta da aspettative sempre più alte, tempi di attenzione ridotti e dalla rapida avanzata dell’IA. Per i leader, non è un traguardo da raggiungere, ma un viaggio continuo, dove comportamenti dei clienti, canali e strumenti cambiano costantemente.

In questo report scoprirai come le aziende stanno affrontando la trasformazione della customer experience attraverso quattro temi principali:

I customer journey stanno cambiando rotta, ridefiniti dalle nuove dinamiche di scoperta guidate dagli LLM.

La modernizzazione dei dati apre la strada a una personalizzazione più efficace.

Per i clienti, contenuti di qualità, prodotti velocemente e su larga scala, sono ormai imprescindibili.

Il momento dell’IA agentica è adesso.

Primo piano di Christopher Young.

"Il successo oggi non si misura solo dall’adozione delle piattaforme o degli strumenti più recenti. Ciò che conta davvero è saper costruire le strutture giuste, favorire la collaborazione e permettere ai team di agire rapidamente e con sicurezza. L'IA è il catalizzatore che accelera l'innovazione, guida decisioni più intelligenti e mantiene le aziende agili di fronte ai cambiamenti continui. Le aziende di successo considerano la trasformazione come un viaggio, che richiede agilità, fiducia e un focus costante sui risultati."

Christopher Young
Senior Director, Global Industry Strategy, Adobe

#000

Gli LLM ridefiniscono il modo in cui i clienti scoprono i brand

I processi di scoperta dei brand sono cambiati radicalmente rispetto a cinque anni fa. I customer journey sono frammentati, le aspettative crescono e l'IA sta ridefinendo il modo in cui le persone cercano, esplorano e interagiscono con i brand.

I customer journey stanno cambiando direzione

Oggi i percorsi dei clienti non sono più lineari: si diramano, si intrecciano e si ricombinano come una rete complessa. La nostra ricerca mostra che, prima di acquistare, gli acquirenti interagiscono in media sette volte su canali diversi: passano da pagine prodotto a comparazioni di prezzo, da recensioni a thread su Reddit, dai video degli influencer agli scaffali dei negozi. Muovendosi tra diversi dispositivi, i clienti si aspettano risposte immediate, esperienze mobile-first e un messaggio coerente ovunque. I brand che non riescono a stare al passo rischiano di rimanere indietro.

Proprio mentre le aziende iniziano ad adattarsi, un cambiamento ancora più profondo è già in atto. L'IA sta riscrivendo il punto di partenza della scoperta, trasformando il modo in cui i customer journey iniziano e ridefinendo i momenti in cui i clienti scelgono di fidarsi di un brand.

"Il cliente moderno non segue un percorso lineare: è contemporaneamente impegnato in più journey. Il mobile ha già cambiato le regole del gioco, ma l'IA è la vera carta vincente."

Chief Digital Officer

La conversazione con l'IA è la nuova barra di ricerca

La scoperta guidata dall'IA sta rapidamente diventando la nuova porta d'ingresso all'interazione con prodotti e brand. Oggi i clienti non digitano più parole chiave, ma conversano con assistenti IA basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), sistemi avanzati addestrati su enormi quantità di testi in grado di generare risposte naturali. Strumenti come ChatGPT e Gemini stanno già rivoluzionando il modo in cui le persone trovano informazioni.

Per esempio, un consumatore può chiedere a un LLM: "Qual è il miglior zaino da trekking per il weekend sotto i 200 euro?" e ricevere consigli personalizzati. Allo stesso modo, un dipendente può chiedere: "Mostrami i dati sulla customer retention dell'ultimo trimestre in Nord America" e ottenere in pochi secondi informazioni precise dai report interni.

Si tratta del cambiamento più importante nel percorso di scoperta dei clienti dai tempi dell'introduzione della barra di ricerca. Secondo la nostra ricerca, solo l'1% delle ricerche organiche B2C a livello globale viene attualmente effettuato tramite LLM, ma si prevede che questa quota raggiungerà il 20% entro il 2027 (Figura 1). I brand che puntano su contenuti naturali e credibili, allineati al modo in cui le persone pongono le domande, saranno favoriti dagli LLM e guadagneranno maggiore visibilità.

Figura 1: Volume attuale e previsto delle ricerche organiche B2C effettuate tramite LLM.

Figura 1. Il volume attuale delle ricerche organiche B2C tramite LLM nel 2025 è del 9%. Si prevede che nel 2027 raggiungerà il 20%.

La fiducia genera visibilità

Per rispondere alle domande dei consumatori, gli LLM cercano fonti affidabili. Per fare emergere i tuoi contenuti, segnali di credibilità e indicatori di fiducia sono essenziali: chiara attribuzione, branding coerente, informazioni accurate e contenuti che vanno oltre le risposte superficiali dimostrano che il tuo brand è affidabile.

La nostra ricerca mostra che il 91% delle aziende sta già valutando l'impatto della ricerca tramite LLM, a conferma di quanto questo cambiamento stia trasformando la customer experience. I brand più avanzati rafforzano i segnali di fiducia e creano contenuti incentrati sulle domande, in linea con il modo in cui i sistemi di IA selezionano le fonti durante la ricerca basata su LLM (Figura 2). Eppure, anche in un mondo in cui l'IA ridefinisce i processi di scoperta, i clienti continuano a riporre la loro fiducia in qualcosa di più familiare: gli altri clienti.

Figura 2. Grafico a barre che mostra le strategie delle aziende per la ricerca basata su LLM: il 67% sta adattando le strategie basate sulle parole chiave, mentre il 9% non considera ancora l'IA.

Figura 2: Strategie delle aziende per affrontare il passaggio alla ricerca basata su LLM.

I clienti si fidano più gli uni degli altri che dei brand

Negli ultimi due anni, i clienti hanno consultato il 72% in più di recensioni e testimonianze e il 69% in più di contenuti di influencer prima di acquistare, un chiaro segnale che oggi interagiscono con una quantità di contenuti senza precedenti (Figura 3). Si fidano molto più delle opinioni e delle esperienze autentiche di altri clienti che del marketing patinato.

I contenuti degli influencer e i contenuti generati dagli utenti stanno crescendo rapidamente, poiché gli acquirenti cercano voci affidabili che uniscano esperienza personale e competenza. I brand più lungimiranti mettono in risalto queste voci invece di competere con esse: mostrano recensioni sulle pagine prodotto, integrano testimonianze nei social e valorizzano i contenuti generati dagli utenti lungo tutto il percorso d'acquisto, non solo al checkout.

Figura 3. Grafico a barre che mostra i principali tipi di contenuti consultati dalle persone prima di acquistare: recensioni, contenuti di influencer, social media, contenuti generati dagli utenti e contenuti educativi.

Figura 3: Aumento del consumo di contenuti prima dell'acquisto dal 2023 al 2025.

CONCLUSIONI

#fff6e8

Ottimizza i contenuti per la ricerca tramite IA

L'IA sta trasformando radicalmente il modo in cui i clienti scoprono e scelgono i brand. I contenuti devono parlare sia alle persone sia agli agenti IA.

  • Crea contenuti nativi per l'IA che rispondano direttamente alle domande e siano leggibili dagli agenti.
  • Rafforza i segnali di fiducia con una chiara attribuzione, un branding coerente e analisi per monitorare la ricerca tramite IA conversazionale.
  • Valorizza le esperienze autentiche mostrando recensioni, collaborando con influencer su affinità reali con i prodotti e investendo in contenuti generati dalla community
  • Garantisci percorsi coerenti su tutti i canali con standard di risposta chiari, con particolare attenzione ai dispositivi mobili.

Scopri gli insight specifici per il tuo settore.

#000

Scalare i contenuti alla velocità dell'IA

L'IA generativa può creare all'istante testi, immagini, video o audio a partire da un prompt, ridefinendo il modo in cui i contenuti vengono prodotti, distribuiti su larga scala e consegnati ai clienti. La sua velocità e capacità di personalizzazione introducono però nuove sfide in termini di flussi di lavoro, governance e qualità.

Salvaguardare la qualità dei contenuti

Mentre la richiesta di contenuti supera la capacità della maggior parte delle aziende di soddisfarla, i brand si preparano a gestire grandi volumi introducendo standard di conformità e sicurezza del brand (Figura 4). L'IA generativa aiuta i team a creare più contenuti in meno tempo e a offrire esperienze personalizzate e pertinenti ai clienti su larga scala, senza mai compromettere l'identità e la qualità del brand.

Molti team si ritrovano ancora a creare contenuti da zero. Una soluzione più efficiente è ripensare i flussi di lavoro attorno a sistemi modulari, suddividendo i contenuti in componenti riutilizzabili. Con standard di brand e approvazione integrati e processi di revisione consolidati, l'adozione dell'IA generativa diventa più rapida.

Figura 4. Grafico a barre che mostra la preparazione dei brand nelle principali attività di creazione dei contenuti per i prossimi ventiquattro mesi.

Figura 4: Preparazione dei brand nelle seguenti attività di creazione dei contenuti per i prossimi 24 mesi.

Il vantaggio degli early adopter

L'IA generativa accelera e ridefinisce i processi. Quasi il 90% delle aziende la sta adottando, esplorando o utilizzando per la creazione di contenuti, anche se la maggior parte è ancora in fase sperimentale, con strategie in via di definizione su governance, integrazione e controllo della qualità (Figura 5).

Gli early adopter, incluso il 19% impegnato in proof of concept e l'11% che ha già esteso le implementazioni su larga scala, stanno sperimentando il modello ibrido tra team creativi e IA. Il risultato? Creazione più rapida dei contenuti, esperienze più personalizzate e maggiore efficienza nelle attività operative. Anche un utilizzo limitato oggi aiuta le aziende a immaginare un futuro in cui persone e IA collaborano in modi innovativi, generando impatti economici concreti.

Figura 5: Fasi di adozione dell'IA generativa per la creazione di contenuti.

Figura 5. Grafico a barre che mostra le fasi di adozione dell'IA generativa: la maggior parte delle aziende sta imparando, altre stanno esplorando, testando o ampliando l'implementazione.
#F8F8F8

L'opportunità economica

L'IA generativa sta già trasformando le operazioni di creazione dei contenuti per le aziende che la implementano. Chi va oltre la fase pilota registra benefici misurabili. I brand che la stanno implementando segnalano:

Trentuno percento

riduzione dei costi per risorsa

Quarantanove percento

aumento dell'efficienza nella creazione dei contenuti

Trentasei percento

accelerazione del time-to-market

Trenta percento

aumento dei costi di controllo qualità

Otto percento

aumento del tasso di conversione

#F8F8F8
Non si tratta solo di lavorare più velocemente. L'economia dei contenuti sta cambiando: se ne producono molti di più e, di conseguenza, cresce anche la necessità di revisioni. Nel breve periodo i costi per il controllo qualità possono aumentare leggermente, man mano che si stabiliscono standard più rigorosi, ma i brand che sanno combinare efficienza e regole chiare dimostrano che l'IA può incrementare sia le performance sia la qualità.

L'IA dà il meglio di sé con una governance chiara

La sfida più grande nella creazione di contenuti con l'IA è fidarsi dei risultati. L'IA accelera i tempi, ma se i team nutrono dubbi su accuratezza e conformità, tutto si blocca. Gli early adopter hanno capito che la vera leva è la governance: integrando nei flussi di lavoro verifiche dei fatti, controlli sul copyright e modelli standardizzati, le aziende riducono i tempi di revisione e garantiscono l'affidabilità dei contenuti generati dall'IA.

Novantatré percento

Hanno segnalato difficoltà nell'integrare i contenuti generati dall'IA con i sistemi di contenuti esistenti.

Hanno segnalato inesattezze e informazioni non verificate nei contenuti generati dall'IA.

Ottantanove percento

La ricerca lo conferma. Le tre principali leve su cui i brand puntano per ridurre il carico di revisione sono: controllo della conformità a copyright e proprietà intellettuale (61%), verifica automatica dei fatti e dell'accuratezza (59%) e modelli pre-approvati per casi d'uso ripetibili (36%). Una volta consolidata questa base, la vera sfida è far sì che i contenuti funzionino sui canali in cui vengono distribuiti.

Rimanere al passo su tutti i canali

Anche se le piattaforme tradizionali restano importanti, la maggior parte delle aziende non è ancora pronta per i canali basati sull'IA che stanno ridefinendo il mercato. Il mobile ne è l'esempio più evidente: nonostante anni di strategie mobile-first, molti brand non ne hanno ancora sfruttato appieno il potenziale (Figura 6).

Il divario si amplia ulteriormente in settori in rapida evoluzione, come il mondo degli influencer e i percorsi di scoperta guidati dall'IA, dove i clienti cambiano passo più velocemente delle aziende.

Figura 6. Il divario tra importanza ed efficacia è più evidente per l'IA generativa, la ricerca basata su LLM e gli influencer.

Figura 6: L'importanza di un canale per l'acquisizione clienti rispetto all'efficacia con cui un'azienda lo sfrutta.

CONCLUSIONI

Trovare un equilibrio tra quantità e qualità

L'IA generativa offre grandi opportunità, ma comporta anche nuove sfide. I brand più innovativi sono quelli che producono più contenuti senza sacrificare qualità e autenticità.

  • Crea sistemi modulari per riutilizzare i contenuti mantenendo standard elevati.
  • Combina competenza umana e IA per offrire esperienze personalizzate su larga scala.
  • Rafforza la governance con linee guida chiare su qualità, conformità e fiducia nel brand.
  • Dai priorità a mobile, reti di influencer e percorsi di scoperta guidati dall'IA, ottimizzandoli costantemente.
#000

Customer journey moderni, tecnologia moderna, team moderni

I customer journey moderni sono più complessi che mai, eppure molte aziende li gestiscono ancora con strutture obsolete. La ricerca evidenzia che, nonostante ingenti investimenti in dati e tecnologia, silos organizzativi e lacune di competenze continuano a impedire ai team di marketing di creare esperienze davvero integrate.

Gli esperti di marketing devono dare risultati

Oggi il marketing è chiamato a dimostrare performance misurabili come mai prima d’ora. La ricerca rivela che il 97% delle aziende richiede più efficienza da parte dei team e le aspettative continuano a salire (Figura 7):

  • Il 93% deve contribuire direttamente alle vendite e alle pipeline.
  • L'89% vede gli investimenti in tecnologie di marketing valutati in base all'impatto sui ricavi.
  • L'85% afferma che i budget sono sempre più legati ai risultati economici e non alle metriche del brand.

Questa crescente enfasi sulla performance sta ridefinendo il ruolo del marketing. I professionisti vengono valutati sempre più in base alla loro capacità di generare risultati concreti in termini di efficienza e impatto sulle vendite, ormai diventati i parametri principali, mentre le iniziative dedicate al rafforzamento del brand ricevono sempre meno attenzione e risorse.

Figura 7. Grafico a barre che evidenzia come le aziende concordino sempre di più sull'aumento delle metriche e delle aspettative nei confronti del marketing.

Figura 7: Percentuale di intervistati che concordano sulle dichiarazioni relative all'evoluzione dei reparti marketing.

La frammentazione dei dati ostacola la personalizzazione

I brand riconoscono che il futuro del marketing deve ruotare attorno ai customer journey, ma la realtà spesso non rispecchia questa visione. La nostra ricerca evidenzia che, ancora oggi, molte strutture marketing privilegiano i prodotti (28%) rispetto ai segmenti di clientela (14%), nonostante i dirigenti siano concordi nel ritenere i segmenti il modello ideale. Per realizzare questa trasformazione servono basi dati integrate e facilmente accessibili, ma la maggior parte delle aziende è frenata dalla frammentazione dei dati.

Le informazioni sui clienti sono spesso sparse tra diversi sistemi o team che non dialogano tra loro. Solo il 4% dei brand dispone di dati pienamente integrati e accessibili, mentre il 49% ha dati solo parzialmente integrati. Senza un profilo cliente unico, aggiornato quasi in tempo reale, ogni tentativo di personalizzazione rischia di risultare superficiale e poco coerente.

Modernizzare e rendere fruibili i dati offre opportunità senza precedenti. Reti di retail media, monetizzazione dei dati e servizi basati sull'IA richiedono un livello di integrazione che molte aziende non hanno ancora raggiunto, lasciando ai competitor più all'avanguardia la possibilità di conquistare un vantaggio competitivo significativo. Chi non colma questo divario rischia di restare indietro e di non riuscire a offrire ai clienti contenuti personalizzati, tempestivi e davvero rilevanti.

Un divario nella fiducia tecnologica

La personalizzazione non può funzionare senza orchestrazione, cioè la capacità di coordinare i punti di contatto lungo l'intero customer journey. Tuttavia, la maggior parte dei brand non si fida degli strumenti a disposizione per farlo. La ricerca evidenzia che le aziende stanno perdendo fiducia nel fatto che le piattaforme attuali riusciranno a soddisfare le loro esigenze nei prossimi 24 mesi, in un contesto in cui l'IA sta trasformando rapidamente l'esperienza cliente. Solo il 28% dei dirigenti si dichiara sicuro delle proprie piattaforme di misurazione, appena il 21% si fida dei motori di suggerimenti personalizzati e solo il 15% ritiene che le piattaforme di orchestrazione dei percorsi siano all'altezza (Figura 8).

Senza un'orchestrazione affidabile, diventa più difficile collegare le attività di marketing a risultati concreti, dimostrare il valore generato e soddisfare le aspettative dei clienti. I brand devono esaminare il proprio stack tecnologico, valutando cosa possono aggiornare e integrare e quali lacune colmare per restare competitivi. Allo stesso tempo, è fondamentale verificare se team e strutture interne siano pronti a ottenere il massimo da questa trasformazione.

Figura 8. Il 57% dei dirigenti ritiene che le soluzioni per la pianificazione delle campagne e la gestione dei progetti risponderanno alle loro esigenze, mentre per le altre piattaforme il livello di fiducia è più basso.

Figura 8: Percentuale di dirigenti che ritiene che la piattaforma attuale risponderà alle loro esigenze nei prossimi 24 mesi.

Aggiornare le competenze dei dipendenti

Aggiornare la tecnologia è fondamentale, ma non basta: secondo i leader, i principali ostacoli alla trasformazione sono le sfide organizzative e la gestione dei talenti. Le priorità strategiche sono eliminare i silos e attrarre e fidelizzare professionisti con competenze moderne. Il vero nodo è il disallineamento: la visione strategica può essere chiara, ma sul campo i team restano divisi da funzioni diverse e incentivi contrastanti.

Per sfruttare appieno il valore delle nuove tecnologie serve una collaborazione reale tra funzioni diverse, sostenuta da cambiamenti strutturali e da talenti con competenze moderne. Senza le persone giuste e un'organizzazione dei team efficace, anche le piattaforme più avanzate rischiano di non dare i risultati attesi.

"Abbiamo imparato a nostre spese che la trasformazione tecnologica, se non è accompagnata da un cambiamento organizzativo, è destinata a fallire. Puoi implementare le piattaforme di marketing più sofisticate, ma se i tuoi team restano divisi in silos funzionali con priorità contrastanti, non riuscirai mai a sfruttarne appieno il potenziale."

Chief Strategy and Digital Officer

Mettere tutto insieme

I leader ribadiscono che persone e talenti restano la priorità assoluta, eppure la maggior parte degli investimenti previsti per i prossimi 12 mesi punta ancora sulla tecnologia (Figura 9). Più del 75% dei brand prevede di potenziare dati e analisi o di consolidare le piattaforme, mentre pochi investono davvero in formazione, figure specialistiche o assunzione di talenti provenienti da altri settori.

Il divario tra ambizione e azione è concreto: anche gli aggiornamenti tecnologici e dei dati più avanzati rischiano di non produrre risultati se mancano le persone giuste e team ben strutturati. Le aziende che sapranno colmare questo gap, assumendo talenti con competenze moderne, abbattendo i silos e costruendo team realmente focalizzati sul cliente, trasformeranno il marketing in un motore di crescita duraturo.

Figura 9: Cambiamenti previsti nel marketing nei prossimi 12 mesi.

Figura 9. La maggior parte dei cambiamenti nel marketing si concentra su formazione, adozione di IA e automazione, stack tecnologici e dati.

CONCLUSIONI

Dalla complessità alla chiarezza

Per guidare la trasformazione non basta la tecnologia: occorre ripensare il modo in cui team, dati e strumenti di misurazione collaborano per offrire esperienze cliente coerenti e di qualità.

  • Snellisci gli stack tecnologici e punta su strumenti di orchestrazione che uniscono i customer journey dall'inizio alla fine.
  • Elimina i silos assumendo talenti con competenze moderne e allineando gli incentivi ai risultati per il cliente.
  • Bilancia brand e performance premiando tanto i risultati a breve termine quanto la costruzione di relazioni durature con i clienti.
  • Crea framework di misurazione unificati che monitorino l'intero journey, non solo i successi legati a singoli canali.
#000

L'IA agentica: la nuova frontiera dell'intelligenza artificiale

L'IA agentica si riferisce a sistemi che vanno oltre la semplice generazione di risposte. Invece di attendere che un membro del team esegua il passaggio successivo, gli agenti IA possono automatizzare i flussi di lavoro, smistare attività tra i reparti o estrarre informazioni da sistemi differenti.

IA agentica: perché è importante

Secondo la ricerca, il 30% delle aziende prevede di adottare l'IA agentica entro il 2027. La vera opportunità risiede nella capacità degli agenti IA di comprendere il contesto, anticipare le esigenze e aiutare i team a lavorare più velocemente, offrendo al contempo customer experience più efficaci. Su larga scala, l'IA passa da semplice strumento di supporto a partner operativo attivo, gestendo processi di routine, fornendo insight in tempo reale e consentendo al personale di concentrarsi su attività a maggiore impatto.

Grandi opportunità comportano spesso grandi rischi. Senza fiducia e supervisione, l'IA agentica può creare più problemi di quanti ne risolva. Ma una governance efficace trasforma il rischio in opportunità.

"Abbiamo constatato che una governance solida non solo riduce i rischi, ma accelera l'adoption, fornendo ai team linee guida chiare e strumenti decisionali che li rendono più sicuri nel portare avanti l'innovazione."

Chief Technology Officer

Governance come acceleratore strategico

Senza un'adeguata supervisione, l'IA espone le aziende a rischi, eppure la maggior parte dei brand non dispone ancora di una governance formale. Dove esistono strutture di controllo, queste tendono a privilegiare la conformità più che a favorire l'innovazione (Figura 10).

Con la giusta leadership, la governance diventa una leva per la crescita. Framework chiari, ruoli e responsabilità definiti e linee guida etiche riducono l'incertezza, offrendo all'IA e ai team la fiducia necessaria per agire rapidamente. Le aziende che adottano oggi una governance efficace saranno in grado di implementare gli agenti IA in modo sicuro e con successo.

Figura 10. La maggior parte delle aziende che utilizza l'IA non dispone di misure formali, e solo la metà di queste dà priorità alla conformità e alle tutele legali.

Figura 10: Adozione dei diversi meccanismi di governance dell'IA.

CONCLUSIONI

Sfruttare l'IA su larga scala

L'IA agentica può trasformare radicalmente il modo in cui le aziende lavorano, ma per sfruttarne davvero il potenziale servono fiducia e controllo. La chiave è testare casi reali mentre si costruisce una governance solida, garantendo un'adozione rapida e responsabile.

  • Sperimenta l'IA agentica su casi d'uso ad alto valore e basso rischio per dimostrare il ROI e consolidare la fiducia.
  • Combina competenza umana e IA per spostare il lavoro verso attività strategiche, migliorando l'esperienza del cliente.
  • Definisci framework di governance che vadano oltre la semplice conformità, con linee guida chiare e ruoli ben definiti, accelerando l'adozione in sicurezza.
#000

Guida la trasformazione

L'IA sta ridefinendo il modo in cui scoperta, contenuti, dati e customer experience si intrecciano. Per sfruttarne appieno il potenziale, le aziende devono dotarsi delle strutture, dei talenti e delle basi dati adeguate. I brand che avranno successo saranno quelli che mettono il cliente al centro, eliminano i silos interni e allineano i team attorno a percorsi coerenti su tutti i canali.

Partner come Adobe offrono tecnologia e competenze per aiutare le aziende a trasformare l'IA in un motore di crescita, consolidando un vantaggio competitivo sostenibile.

Scopri di più sulle soluzioni IA di Adobe

Metodologia

Per Lo stato della customer experience in un mondo guidato dall'IA, Adobe ha collaborato con Incisiv per intervistare 3.467 dirigenti senior in nove aree geografiche e otto settori. Quasi due terzi provenivano da aziende con un fatturato di oltre un miliardo di dollari e più della metà ricopriva ruoli di vicepresidente o superiori: questo ci ha permesso di cogliere la prospettiva dei reali responsabili delle decisioni. Il risultato è un quadro completo di come le aziende stanno affrontando la trasformazione della customer experience in un mondo guidato dall'IA.

Consigliati per te

https://main--da-bacom--adobecom.aem.live/fragments/resources/cards/thank-you-collections/thought-leadership