Panoramica dell'evento
In una recente intervista, Vivek Pandya, analista principale di Adobe Digital Insights, ha illustrato come l'analisi basata sui dati e l'ascesa dell'intelligenza artificiale generativa (GenAI) stiano trasformando radicalmente il panorama dell'e-commerce. Questa conversazione, parte dell'avvicinamento alle attese previsioni di Adobe sugli acquisti per le festività, ha evidenziato sia il ruolo di Adobe Analytics nel fornire benchmarking in tempo reale a livello di mercato per i rivenditori sia l'impatto esplosivo degli strumenti GenAI come ChatGPT sul comportamento dei consumatori e sui percorsi di acquisto digitali.
Pandya ha sottolineato due cambiamenti fondamentali. Innanzitutto, le analisi aggregate di Adobe ora monitorano non solo le prestazioni delle singole attività commerciali, ma anche il posizionamento competitivo in tutto il settore della vendita al dettaglio. In secondo luogo, la scoperta guidata dalla GenAI - raccomandazioni personalizzate, confronto dei prezzi e ricerca degli acquisti - ha registrato un'enorme crescita del traffico, con aumenti superiori al 700% in alcuni canali nell'ultimo anno. Queste due forze convergono, rimodellando la strategia dei rivenditori e l'infrastruttura tecnica del commercio online.
Significato per l'e-commerce e l'infrastruttura dei contenuti
Pressione sui Product Feed e sulla qualità del catalogo
Mentre il traffico dalle piattaforme basate sull'AI generativa aumenta - i dati di Adobe riportano un aumento del 4.700% su base annua delle visite ai siti guidate dall'IA a partire da luglio 2025 - una chiara conseguenza è la maggiore domanda di product feed di alta qualità e adatti alla lettura automatica. Gli strumenti GenAI raccomandano prodotti sulla base di dati strutturati sui prodotti, prezzi e attribuzione; feed incompleti o formattati in modo errato diminuiscono la visibilità dei rivenditori e i tassi di conversione. La capacità tecnica di aggiornare e arricchire rapidamente i feed su centinaia di migliaia di SKU è ora una necessità competitiva, non un vantaggio. I motori di intelligenza artificiale, a differenza della ricerca tradizionale, applicano rigorosamente la coerenza dei dati, quindi una tassonomia di catalogo scarsa o elenchi obsoleti saranno sempre più penalizzati dai canali di scoperta basati sull'AI.
Standard nella catalogazione e nell'adozione degli schemi
La rapida evoluzione degli strumenti di ricerca e raccomandazione generativa sta spingendo le piattaforme di e-commerce a dare priorità agli standard di catalogazione universali. Le piattaforme stanno convergendo su schemi standardizzati (come schema.org e GS1) per garantire la compatibilità con gli agenti GenAI e le tecnologie di commercio vocale. Il benchmarking a livello di settore - reso possibile da set di dati anonimizzati e basati sull'opt-in aggregati da sistemi come Adobe Analytics - rende trasparenti le prestazioni a livello di categoria, accelerando l'adozione delle migliori pratiche nella strutturazione dei dati. I rivenditori in ritardo nella completezza del catalogo o nella ricchezza degli attributi rischiano una ridotta visibilità dell'IA, soprattutto quando le esperienze "zero-click" diventano più diffuse sui touchpoint abilitati alla GenAI.
Completezza dei dati e velocità di commercializzazione
Con i momenti di vendita al dettaglio basati sugli eventi (ad esempio, Black Friday, Singles' Day, importanti finali sportivi) che generano picchi di domanda brevi ma intensi, la capacità di caricare, aggiornare e ritirare gli elenchi dei prodotti in tempo reale è diventata fondamentale. Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa consumano dati in tempo reale di inventario e prezzi per generare raccomandazioni; feed obsoleti possono comportare mancate opportunità di vendita o insoddisfazione da parte dei clienti. I rivenditori stanno investendo nell'automazione e nelle soluzioni no-code per semplificare la gestione dei feed, la sincronizzazione dell'inventario e la mappatura delle varianti, soddisfacendo le aspettative di latenza ridotta sia delle piattaforme GenAI che dei consumatori finali.
Ruolo in espansione del No-Code e dell'AI nelle operazioni sui contenuti
Le tecnologie di automazione, tra cui piattaforme no-code e generazione di contenuti basata sull'IA, sono alla base della capacità di scalare e personalizzare i contenuti dei prodotti. Poiché le piattaforme GenAI influenzano una quota crescente della scoperta e della conversione dei prodotti - Adobe ha rilevato che oltre il 90% dei consumatori intervistati si fida dei suggerimenti generati dall'IA - i rivenditori necessitano di pipeline di contenuti dinamiche. Le soluzioni no-code consentono ai team di merchandising e ai category manager di lanciare e ottimizzare product card, descrizioni e contenuti promozionali senza dipendenze ingegneristiche. L'arricchimento automatizzato, basato sull'IA, garantisce che gli attributi chiave dei prodotti e le recensioni dei clienti siano aggiornati e strutturati con precisione per il consumo dell'IA.
Analisi delle attuali dinamiche di mercato
Comportamento dei consumatori e personalizzazione basata sull'AI
I dati recenti sottolineano il ruolo in espansione della GenAI nel percorso di acquisto. Per le festività 2024-2025, Adobe ha riferito che il 38% dei consumatori statunitensi ha utilizzato strumenti di intelligenza artificiale per pianificare gli acquisti e le sessioni guidate dalla GenAI costituiscono ora una quota sostanziale della ricerca pre-acquisto. La portata demografica di questa adozione è ampia: mentre la Gen Z è in testa, i Millennial e le generazioni più anziane stanno sempre più sfruttando la GenAI per la scoperta e il confronto dei prezzi. Il mercato sta assistendo non solo a una prima adozione, ma anche alla normalizzazione intergenerazionale dello shopping assistito dall'IA. La pubblicità tradizionale e l'influencer marketing ora si intersecano con la scoperta guidata dall'IA, spostando l'enfasi dal targeting di massa alla personalizzazione in tempo reale e consapevole delle preferenze.
Frammentazione e accelerazione delle tempistiche di acquisto
Lo "script" convenzionale degli acquisti per le festività di novembre-dicembre sta svanendo. I dati di Adobe e eMarketer confermano che gli acquirenti iniziano ora a fare acquisti già a settembre, con la scoperta e la ricerca che avvengono prevalentemente su dispositivi mobili, per poi convergere con le piattaforme facilitate dall'IA quando la stagione raggiunge il picco. I rivenditori e i marchi devono sincronizzare i loro calendari di inventario, prezzi e contenuti con questi cicli frammentati e variabili. L'analisi in tempo reale diventa essenziale: i rivenditori che individuano e capitalizzano sui primi segnali di domanda, o si preparano per picchi di shopping non tradizionali legati a eventi sociali o sportivi, possono ottimizzare la conversione e il margine in modo molto più efficace.
Cambiamenti guidati dalla tecnologia nell'infrastruttura di vendita al dettaglio
Il commercio mobile continua a superare il desktop; i dati di Adobe hanno rilevato che, a partire dal 2025, oltre il 90% della nuova crescita dell'e-commerce delle festività avverrà tramite canali mobili. La scoperta di prodotti guidata dall'IA, inizialmente un fenomeno desktop, si sta rapidamente spostando verso il mobile; il traffico alimentato da LLM dai dispositivi mobili è aumentato dal 18% al 26% delle sessioni totali guidate dall'IA in sei mesi e si prevede che supererà un terzo entro le festività del 2025. L'integrazione di IA e mobile non solo apre la personalizzazione e la scoperta a una fascia demografica più ampia, ma richiede anche che i rivenditori ottimizzino i loro product feed, le immagini e i flussi di checkout mobili per il consumo e la raccomandazione dell'IA in contesti mobile-first.
Implicazioni per la strategia di vendita al dettaglio
I rivenditori che navigano in questo nuovo panorama si trovano di fronte a una serie di imperativi chiari:
- Investire in una robusta gestione dei feed, sfruttando l'automazione per mantenere l'accuratezza in tempo reale su tutti gli attributi dei prodotti e i segnali di inventario.
- Adottare e far rispettare standard di catalogazione universali per garantire un trasferimento di dati coerente e ad alta fedeltà tra i sistemi interni e le superfici di scoperta alimentate dalla GenAI.
- Dare priorità all'ottimizzazione mobile - non solo per l'interfaccia utente, ma anche per la preparazione all'IA, con contenuti strutturati e checkout mobile senza attriti.
- Abilitare operazioni sui contenuti agili e no-code che consentano un rapido caricamento dei prodotti, aggiornamenti e gestione dinamica delle campagne senza ritardi per gli sviluppatori.
- Monitorare attentamente le analisi di mercato per distinguere tra mode effimere e cambiamenti comportamentali sostenuti, utilizzando strumenti come Adobe Digital Insights per adattarsi non solo al ritmo del cambiamento, ma alla sua direzione.
Prospettive
I prossimi mesi, contrassegnati dalle previsioni di vendita per le festività del 2025, sono destinati a convalidare la tesi secondo cui l'analisi basata sui dati e la GenAI continueranno a ridefinire il vantaggio competitivo nella vendita al dettaglio. Coloro che saranno leader nella completezza dei dati, nella standardizzazione del catalogo e nell'agilità dei contenuti in tempo reale acquisiranno una quota sproporzionata, poiché i percorsi di acquisto passeranno sempre più attraverso ambienti alimentati dall'IA e dominati dal mobile. L'infrastruttura di vendita al dettaglio si sta evolvendo da cataloghi statici e sistemi di feed legacy a pipeline intelligenti, dinamiche e altamente automatizzate, in sintonia sia con la domanda dei consumatori che con il ritmo incessante dell'innovazione tecnologica.
Fonti: eMarketer; MetricsCart; Adobe Digital Insights
Le tendenze evidenziate in questa analisi sottolineano l'importanza critica dei dati di prodotto ben strutturati e facilmente accessibili per il successo dell'e-commerce. Poiché gli strumenti GenAI diventano parte integrante del percorso di acquisto, la necessità di informazioni sui prodotti pulite e standardizzate diventa fondamentale. NotPIM consente ai rivenditori di affrontare queste sfide a testa alta automatizzando la conversione, l'arricchimento e la standardizzazione dei product feed, accelerando la capacità di adattarsi alle dinamiche esigenze della scoperta di prodotti guidata dall'IA e delle esperienze di acquisto mobile-first. Questo approccio proattivo garantisce che le aziende possano capitalizzare le opportunità offerte dalla GenAI e mantenere un vantaggio competitivo nel panorama della vendita al dettaglio in rapida evoluzione.