Dallo scaffale all'AI: come cambia la scoperta prodotto nel retail

Nel retail, la scoperta prodotto passa da diversi punti di contatto. Il punto vendita continua a contare, ma oggi il cliente entra in contatto con un prodotto anche attraverso ricerca online, social media, promozioni digitali, suggerimenti automatici e, sempre più spesso, strumenti di intelligenza artificiale. Per distributori e catene retail questo significa che oltre a presidiare bene lo scaffale, bisogna rendere il prodotto visibile, comprensibile e convincente lungo un percorso di scoperta molto più ampio.

Il cambiamento, quindi, riguarda il modo in cui il consumatore scopre, confronta e seleziona i prodotti. Per le insegne e per i distributori, la sfida è capire come far funzionare insieme esposizione fisica, promozione, contenuti prodotto e nuovi strumenti di raccomandazione (in modo particolare i sistemi basati su IA generativa e agentica).

Al di là dei dati attuali (che possono differire a seconda di chi, dove e come effettua i sondaggi) sembra inevitabile che l'utilizzo dell'IA per gli acquisti coinvolgerà un pubblico sempre più grande nei prossimi anni.

In particolare, nel settore del cibo e bevande, l'IA può incidere in modo determinante su diversi aspetti legati alla spesa abituale, rafforzandone l'adozione da parte dei consumatori: praticità e risparmio di tempo, convenienza economica, esigenze dietetiche, scelte legate alla salute e al benessere, gusti personali, abitudini di consumo, oltre alla scoperta di novità e alternative coerenti con le preferenze individuali.

Lo scaffale resta centrale, ma non è più autosufficiente

I dati più recenti mostrano che il negozio fisico mantiene ancora un ruolo molto forte nella scoperta dei brand e dei prodotti. Tra i principali canali di brand discovery compaiono advertising e display in-store, entrambi al 45%, seguiti da promozioni, sconti e coupon al 35%, campioni gratuiti al 27% e dimostrazioni in-store al 24% (Dati EY, Consumer & Retail Outlook, marzo 2026).

Allo stesso tempo, però, i canali digitali si avvicinano rapidamente: la ricerca online pesa per il 34%, il social media advertising per il 31%, gli influencer per il 31%, le raccomandazioni online per il 17% e il livestream commerce per l'8%. Il quadro che emerge è coerente con il punto vendita fisico che resta decisivo, ma la scoperta prodotto è già diventata ibrida.

Per il retail, questo cambia il modo di leggere l'efficacia commerciale. Fino a poco tempo fa la visibilità dipendeva soprattutto da posizionamento, esposizione e materiali promozionali sul punto vendita. Oggi, invece, il cliente può notare un prodotto a scaffale, approfondirlo online, ritrovarlo sui social, confrontarlo tramite un assistente AI e decidere l'acquisto in un secondo momento. In altre parole, il percorso di scoperta non è più lineare e non si esaurisce nello spazio fisico del negozio.

L'AI entra nella fase di ricerca e raccomandazione

La novità più interessante è il fatto che l'intelligenza artificiale stia entrando direttamente nella fase di ricerca, selezione e raccomandazione. Una quota crescente di consumatori usa già l'AI per identificare, ricercare o farsi suggerire prodotti da acquistare. Non si tratta più, quindi, di uno strumento marginale o sperimentale, ma comincia a diventare un'abitudine consolidata e trasversale tra diverse tipologie di consumatore.

Secondo il sondaggio di EY, il 21% dei consumatori usa già l'AI per individuare o ricevere raccomandazioni di prodotto, il 19% la utilizza per cercare sconti e il 15% dichiara di aver acquistato articoli sulla base di suggerimenti generati dall'AI. Sono dati significativi, perché mostrano che l'AI - oltre ad essere un supporto informativo - comincia a incidere in modo concreto sulla visibilità commerciale dei prodotti.

Considerando questi fattori, cambia anche il valore e funzione della scheda prodotto. Se il consumatore scopre un articolo attraverso strumenti AI o motori di ricerca basati su assistenti virtuali, diventano ancora più importanti descrizioni chiare, attributi leggibili, dati coerenti e informazioni facilmente interpretabili (sia dal lettore umano che dalla macchina). Questo vale sia per i retailer sia per i fornitori. Un prodotto con contenuti deboli o poco strutturati rischia infatti di essere meno competitivo non solo nella ricerca tradizionale, ma anche nei nuovi percorsi di scoperta mediati dall'AI.

Dalla raccomandazione all'azione: gli agenti AI cominciano a comprare

Il salto più rilevante è sull'utilizzo degli agenti intelligenti: l'AI non si limita più a suggerire, ma inizia anche ad agire. EY rileva che l'84% degli intervistati ha usato AI negli ultimi sei mesi e il 16% dichiara di aver già utilizzato sistemi AI che operano senza intervento umano diretto.

Ancora più interessante per il retail è il fatto che il 10% abbia già usato agenti AI per acquistare prodotti per proprio conto, l'11% li utilizzi per il refill automatico del carrello o per acquisti ricorrenti, inoltre il 36% si dichiara favorevole a lasciare all'AI il compito di applicare automaticamente al checkout lo sconto o la promozione più conveniente disponibile (senza che il cliente debba cercare manualmente coupon, codici promo o offerte applicabili).

Per distributori e insegne, questo apre una fase nuova. Se una quota crescente di consumatori delegherà all'AI parti del processo di acquisto, la competizione non riguarderà più soltanto il prezzo a scaffale o la qualità del visual merchandising, ma anche la capacità di essere selezionati da sistemi automatici. Ciò rende ancora più importante la qualità dei dati del prodotto, la chiarezza delle promozioni, la coerenza delle informazioni e la disponibilità di contenuti adatti ad una lettura semantica.

Come cambia l'interazione tra consumatore e AI nella scoperta prodotto

Il recente report Deloitte (Emerging Retail and Consumer Trends, Q1 2026) aiuta ad interpretare il cambiamento non solo dal punto di vista strategico, ma anche attraverso alcuni numeri che mostrano come l'interazione tra consumatore e intelligenza artificiale stia già entrando nelle pratiche di acquisto.

Il primo passaggio riguarda la fase di scoperta: il 23% dei consumatori usa già la generative AI per cercare prodotti durante lo shopping e, tra questi, il 35% la utilizza per velocizzare il processo di acquisto. In questo senso, l'AI inizia a diventare uno strumento concreto di orientamento e selezione, non solo un supporto informativo.

Un secondo elemento riguarda i canali proprietari del retailer. Deloitte richiama il fatto che l'80% dei clienti preferisce acquistare da retailer che offrono esperienze di ricerca e shopping personalizzate. Questo dato rafforza l'importanza degli assistenti AI integrati nel sito web o in app, capaci di trasformare la navigazione in un'interazione più guidata, più rilevante e più coerente con l'assortimento disponibile.

La trasformazione emerge anche fuori dai touchpoint controllati dai brand. Secondo il report Deloitte, durante la holiday season 2025 i tool di generative AI hanno generato un aumento del 693% del traffico verso i siti web degli operatori retail rispetto all'anno precedente. È un segnale molto forte: la scoperta prodotto inizia a passare sempre più da interfacce AI che fanno da filtro, da comparatore e da guida verso il retailer.

Il passaggio successivo riguarda la conversione. Gli acquirenti assistiti dall'AI risultano 9 volte più propensi a convertire rispetto a chi utilizza canali tradizionali, mentre il 24% dei consumatori prevede di rendere l'AI shopping la modalità predefinita nel 2026. Sono dati che suggeriscono come l'AI possa iniziare a ridisegnare in profondità anche il percorso che porta all'acquisto.

Resta però un limite importante: la fiducia. Deloitte evidenzia infatti che solo il 14% degli americani si fida oggi dell'AI al punto da lasciarle effettuare ordini per proprio conto. Questo significa che la relazione consumatore-AI è già concreta, ma ancora in evoluzione. Per retailer e distributori, il punto è capire come prepararsi ad un contesto in cui scoperta prodotto, raccomandazione e conversione saranno sempre più mediate da strumenti intelligenti.

Strumenti esterni e strumenti proprietari: come evolve l'interazione con l'AI

Per capire come stia cambiando davvero la scoperta prodotto, è utile distinguere tra due famiglie di strumenti già accessibili su larga scala: da una parte le piattaforme AI generaliste, esterne ai brand, che aiutano il consumatore a cercare, confrontare e orientarsi; dall'altra gli strumenti proprietari messi a disposizione da retailer e marketplace nei propri siti web e nelle proprie app.

1. Strumenti esterni ai brand: AI generaliste, motori conversazionali e agentici

Le piattaforme generaliste stanno diventando un punto d'accesso sempre più rilevante per la scoperta prodotto. In questo caso, conviene distinguere tra AI conversazionale (basata su chat, già ampiamente usata) e IA agentica (con capacità di azione autonoma, un settore ancora non propriamente maturo ma in rapida evoluzione, con conseguenze sia sullo shopping fisico che online): 

• AI conversazionale: conversa, interpreta il bisogno, confronta alternative, sintetizza recensioni e suggerisce opzioni. In questo caso aiuta il consumatore a decidere, non esegue direttamente l'acquisto ma può portare direttamente dalla chat ad una pagina prodotto o ad una pagina di ordine e pagamento. Ad esempio, OpenAI ha appena rafforzato le funzioni shopping in ChatGPT, che oggi permette di esplorare prodotti in chat, affinare i risultati in conversazione, confrontare opzioni affiancate e caricare immagini per trovare articoli simili. 
• Agente AI: oltre a consigliare, può compiere azioni o avvicinarsi molto all'azione. Ad esempio, OpenAI sta sviluppando e diffondendo in modo graduale l'Agentic Commerce Protocol proprio per rendere più strutturato il collegamento tra scoperta prodotto e percorsi d'acquisto. Inoltre, stanno prendendo piede anche strumenti di AI agentica generalista capaci di usare browser, PC e telefono per eseguire attività più operative. Tra gli esempi più noti ci sono OpenAI Operator, che può navigare il web, compilare moduli ed eseguire attività come fare la spesa online; Claude, che nella funzione computer use può controllare browser, mouse, tastiera e schermo e ricevere task anche dal telefono tramite Dispatch; e Project Mariner di Google DeepMind, pensato per automatizzare attività nel browser come ricerca, data entry e shopping assistito. Si tratta però di strumenti ancora in fase iniziale o di ricerca, con limiti evidenti sul piano di affidabilità e sicurezza: per questo, nel prossimo futuro è ragionevole aspettarsi soluzioni più mature, più controllabili e meglio integrate con i sistemi di pagamento e con i processi dei retailer.

2. Strumenti proprietari: AI integrate in siti, app e marketplace

Accanto alle piattaforme generaliste, stanno crescendo gli strumenti AI proprietari, cioè integrati direttamente nei touchpoint controllati dal retailer o dal marketplace. Qui l'obiettivo è quello di guidare meglio la navigazione, personalizzare la ricerca e, in alcuni casi, accompagnare l'utente fino all'acquisto o al riordino. Si tratta del cosiddetto "controlled channel", cioè il vantaggio competitivo di chi riesce a gestire la scoperta prodotto dentro il proprio ecosistema digitale.

• Assistente conversazionale proprietario: aiuta a trovare e confrontare prodotti, costruire liste e ricevere raccomandazioni personalizzate - all'interno dell'offerta di un determinato operatore retail. Ad esempio, Walmart presenta Sparky come assistente AI integrato nella propria app, capace di aiutare i clienti in vari modi: ricerca prodotti, suggerimenti, liste ordinate per corsia e strumenti per trovare gli articoli nel punto vendita.
• Agente AI proprietario: può compiere passi operativi, con una maggiore autonomia. Ad esempio, Amazon descrive Rufus come un assistente capace non solo di rispondere a domande e confrontare prodotti, ma anche di aggiungere articoli al carrello, trovare offerte, monitorare il prezzo, attivare alert e utilizzare la funzione Auto Buy per acquistare automaticamente quando un prodotto raggiunge il prezzo impostato. L'AI agentica proprietaria non riguarda solo il retail online: sta iniziando a trovare applicazione anche nelle catene con punti vendita fisici, soprattutto come strumento di supporto alla ricerca prodotto, alla pianificazione della spesa e all'integrazione tra app, store e servizi di ritiro o consegna. Per ora, però, i casi più concreti restano quelli in cui l'AI assiste e accelera il percorso d'acquisto, più che sostituirlo in piena autonomia.

Per brand, distributori e catene retail, questa distinzione è importante perché cambia la logica della visibilità commerciale. Con gli strumenti esterni ai brand, il prodotto deve essere abbastanza chiaro, completo e coerente da emergere dentro una conversazione generale. Con gli strumenti proprietari, invece, la sfida è usare l'AI per migliorare ricerca, personalizzazione, conversione e riacquisto dentro il proprio ecosistema.

Un altro segnale importante riguarda la personalizzazione. Il report Deloitte richiama studi recenti secondo cui l'80% dei clienti preferisce retailer che offrono esperienze di ricerca e shopping personalizzate. È un dato rilevante perché aiuta a capire perché gli assistenti AI integrati nei siti e nelle app dei retailer stiano assumendo un ruolo sempre più importante: non solo come strumenti di assistenza, ma come interfacce capaci di guidare la scoperta prodotto in modo più mirato e coerente con il profilo del cliente.

Prezzo, promozioni e private label restano decisivi

Il fatto che la scoperta prodotto si stia evolvendo non significa che le leve tradizionali abbiano perso peso. Anzi, continuano a contare moltissimo. Uno studio della piattaforma Zappi mostra che il 70% dei consumatori considera prezzo o valore il primo driver di scelta quando acquista food e beverage. Il 46% usa coupon o promozioni, il 40% passa alle private label per motivazioni legate alla percezione del rapporto qualità/prezzo, il 38% compra solo l'essenziale e il 34% acquista meno articoli per compensare i rincari (Fonte: Zappi, CPG-Mega Trends Report, marzo 2026).

Inoltre, chi compra esclusivamente brand industriali è sceso dal 21% al 10%, mentre il 66% oggi acquista un mix di brand e private label. La scoperta prodotto continua a essere filtrata da convenienza percepita, chiarezza del prezzo e credibilità dell'assortimento, a prescindere dal canale (fisico, digitale o misto) o dall'utilizzo di strumenti IA.

In pratica, l'AI può ampliare i canali di scoperta, ma non cancella la centralità del "value for money" (il rapporto qualità/prezzo percepito dal cliente). Questo è particolarmente rilevante per distributori e catene che stanno lavorando su private label, riorganizzazione dell'assortimento e politica promozionale. L'obiettivo è comunicare il valore dei prodotti e giustificarne il prezzo (sia per i prodotti premium che per i prodotti più convenzionali).

Non solo convenienza: funzionano anche gratificazione, wellness e innovazione

Sul fronte wellness, Circana stima che i consumatori con un approccio coerente a salute e qualità della dieta rappresentino circa il 40% delle vendite complessive tra retail e foodservice negli Stati Uniti.

Anche l'innovazione continua a pesare. In Europa, per esempio, Innova Market Insights segnala una crescita del 52% dei nuovi lanci food & beverage con claim legati alla salute digestiva tra il 2024 e il 2025, mentre a livello globale i lanci con claim di idratazione mostrano una crescita del 18% su base annua.

Non meno importante è la componente legata alla gratificazione. Secondo Innova, il 60% dei consumatori a livello globale preferisce esplorare qualcosa di nuovo quando cerca un momento di gratificazione o piacere personale, mentre il 74% ricorre a cibi e bevande per migliorare l'umore quando affronta situazioni di stress.

Nel complesso, questi dati mostrano che la crescita retail non è sostenuta solo dalla convenienza economica, ma anche da motivazioni d'acquisto legate a benessere, funzionalità, gratificazione, esperienza e identità.

In questo scenario, l'AI può rafforzare la scoperta prodotto proprio perché è in grado di tenere conto di motivazioni d'acquisto diverse e di tradurle in suggerimenti più pertinenti e personalizzati.

In termini commerciali, questo significa che la scoperta prodotto più efficace si gioca su due piani: da una parte convenienza e leggibilità del valore, dall'altra capacità di intercettare motivazioni d'acquisto più emotive o aspirazionali.

Un cambio di prospettiva

Messi insieme, questi dati suggeriscono un cambio di prospettiva. La scoperta prodotto dipende sempre più da come un articolo viene descritto, promosso, raccomandato e ritrovato nei diversi ambienti (fisici e digitali) in cui oggi si muove il consumatore.

Diversi elementi convivono nel determinare il percorso che va dalla scelta/scoperta all'acquisto: il layout dello scaffale e le strategie "in store" (promozioni, programmi fedeltà, iniziative di marketing), accanto alla qualità delle schede prodotto e la presenza sui canali digitali, inclusa la preparazione dei dati per i nuovi percorsi di ricerca e selezione mediati dall'AI.