### L'imperativo dei dati nel retail
Il retail si trova in un momento cruciale in cui i dati affidabili dei clienti emergono come il vantaggio competitivo per eccellenza. Uno studio di Stibo Systems su 500 leader aziendali statunitensi rivela che il 91% considera la gestione dei dati dei clienti fondamentale, ma solo il 31% si fida pienamente dei propri dati, con conseguenti perdite di entrate per oltre la metà e danni alla reputazione per quasi un terzo. Questo divario ostacola la personalizzazione, rallenta l'adozione dell'IA e frammenta le operazioni in mezzo alle crescenti aspettative degli acquirenti e alla complessità multicanale.
La frammentazione dei dati persiste come una barriera fondamentale, con gli esperti che prevedono che degraderà le prestazioni dell'IA nel 2026, anche quando la tecnologia si espanderà. L'IA nel retail potrebbe sbloccare un valore tra i 240 e i 390 miliardi di dollari, con il 91% dei leader che investono e i primi ad adottarla che ottengono risultati sei volte più velocemente, potenzialmente catturando tre quarti del mercato da 164 miliardi di dollari entro il 2030. Coloro che collegano i dati tra negozi, interazioni con i clienti, inventario e ordini ottengono la più chiara visibilità operativa.
### Impatto sui feed di prodotti e sugli standard di catalogo
La scarsa qualità dei dati mina direttamente i feed di prodotti, l'asse portante della scoperta e delle vendite nell'e-commerce. Dati frammentati dei clienti e dell'inventario si traducono in feed incoerenti, in cui i livelli di stock appaiono disponibili anche dopo la vendita, causando overselling e frustrazione dei clienti. L'elaborazione dei dati in tempo reale risolve questo problema consentendo aggiornamenti istantanei, prevenendo mancate vendite e supportando i prezzi dinamici in base alla domanda e alle tendenze.
Gli standard di catalogo soffrono senza una governance: il 57% delle organizzazioni non ha politiche, creando incoerenze di sistema che indeboliscono la visibilità multicanale. I dati affidabili impongono standard di qualità uniformi, garantendo che i feed si integrino perfettamente con i sistemi di merchandising e commercio. Entro il 2026, i retail media si evolveranno in un unico sistema operativo, facendo crollare la frammentazione in modo che i dati dei media, dei prezzi e delle vendite si allineino per una precisa scoperta e promozione dei prodotti. Le sfide nella gestione dei **feed di prodotti** sono ulteriormente affrontate nel nostro blog post.
### Migliorare la qualità delle schede prodotto e la velocità di assortimento
La qualità delle schede prodotto, ovvero la completezza e la pertinenza dei dettagli dei prodotti, dipende dall'integrazione di dati puliti. Fonti frammentate producono profili incompleti, generando raccomandazioni irrilevanti che erodono la fiducia. Le Customer Data Platform (CDP) unificano i dati provenienti da POS, piattaforme online e canali social in viste a 360 gradi, incorporando la risoluzione dell'identità, la segmentazione basata sull'IA e l'arricchimento del profilo per schede più complete e accurate. Comprendere l'importanza di descrizioni dei prodotti di qualità può migliorare notevolmente la **qualità delle schede prodotto**, che viene discussa in maggiori dettagli nel nostro blog.
Questa unificazione accelera la velocità di assortimento, ovvero la velocità di onboarding e aggiornamento dei prodotti. Gli strumenti no-code e l'IA prosperano sui dati affidabili, automatizzando la catalogazione per promuovere la personalizzazione in tempo reale e i display auto-riparanti. Senza di essa, le iniziative di IA falliscono: il 28% dei leader segnala difficoltà nell'implementazione a causa dei dati non pronti, limitando i contenuti dinamici e l'engagement.
### No-Code, IA e il percorso verso la scalabilità
Le piattaforme no-code amplificano il potere dei dati democratizzando l'accesso, consentendo rapide modifiche dei feed e la creazione di cataloghi senza una profonda codifica. L'IA eleva questo: i dati collegati consentono previsioni predittive, raccomandazioni personalizzate e decisioni operative, spostando l'IA da supporto a motore primario nel commercio e nell'esperienza. Se vuoi capire come puoi utilizzare l'intelligenza artificiale, abbiamo scritto un articolo sull'**Intelligenza Artificiale per le aziende - NotPIM**. L'edge computing aumenta ulteriormente la velocità, gestendo grandi flussi per una scalabilità agile rispetto alla rigida dipendenza dal cloud.
I retailer che privilegiano la governance, definendo proprietà e standard, trasformano i dati in resilienza. L'attivazione in tempo reale tramite le CDP innesca offerte, notifiche e prezzi precisi, favorendo l'engagement. Man mano che le normative si inaspriscono e le richieste di trasparenza aumentano, questa base garantisce la precisione dell'IA, prevenendo la confusione da informazioni non corrispondenti e posizionando le operazioni data-ready in vantaggio. Per qualsiasi attività di e-commerce, una corretta implementazione di un **feed di prodotti** è essenziale.
*Retail Customer Experience*
*Retail Dive*
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Come evidenziato dai risultati, il futuro dell'e-commerce dipende dalla capacità di gestire e sfruttare efficacemente i dati dei prodotti. Questo passaggio verso operazioni data-driven sottolinea l'importanza di soluzioni come NotPIM. La nostra piattaforma affronta direttamente le sfide della frammentazione dei dati e della scarsa qualità attraverso la trasformazione automatizzata dei feed di prodotti, l'arricchimento e la gestione del catalogo, fornendo ai retailer gli strumenti di cui hanno bisogno per capitalizzare le opportunità offerte dall'IA e dalla personalizzazione.