L’intelligenza artificiale sta riscrivendo le regole del customer journey nell’e-commerce italiano. Secondo la ricerca Netcomm NetRetail 2026, presentata al Netcomm Forum lo scorso maggio, oltre il 13% degli acquirenti online in Italia usa già chatbot e strumenti AI nella fase di pre-acquisto, con tassi di utilità percepita tra i più alti dell’intero percorso d’acquisto. Un segnale che cambia il modo in cui le aziende devono pensare alla scoperta del prodotto, alla raccomandazione e alla relazione con il cliente digitale.
Un mercato maturo che cambia pelle
Gli acquirenti online in Italia raggiungono quota 35 milioni nel 2026, dato stabile rispetto all’anno precedente ma più che raddoppiato rispetto al 2014 (+119%). L’età media si attesta a 48 anni, allineata alla popolazione generale, e per la prima volta le donne rappresentano la maggioranza degli acquirenti digitali: il 50,6% contro il 49,4% degli uomini. La distribuzione geografica si fa più omogenea: la concentrazione nei grandi centri urbani scende dal 37% al 23%, a riprova di una penetrazione capillare nel tessuto economico del Paese.
Prima di acquistare, i consumatori attivano in media 4 touchpoint. Tra questi, AI e chatbot si collocano già tra i canali più efficaci per categorie come elettronica, home e alimentari, superando in rilevanza percepita anche i motori di ricerca tradizionali in diversi segmenti. Il sito del brand e le recensioni guidano invece le scelte nel fashion, mentre il punto vendita fisico mantiene un ruolo di orientamento nel pharma e nella salute.
Scoperta del prodotto: l’AI come primo interlocutore
Quando l’acquirente non sa ancora esattamente cosa cercare, l’intelligenza artificiale generativa si sta posizionando come interfaccia di prima istanza. Il 67% di chi usa strumenti AI durante il processo d’acquisto lo fa per comparare prezzi e prodotti, il 66,8% per ricevere suggerimenti personalizzati e il 61,2% per sintetizzare recensioni e ridurre la complessità informativa. Settori come l’elettronica e l’arredamento – per natura tecnici e articolati – registrano i tassi di adozione più elevati, dove il sistema non si limita a rispondere ma orienta attivamente la scelta verso prodotti coerenti con le esigenze dichiarate.
Questo cambia la logica della product discovery. L’utente non parte più da una keyword su un motore di ricerca tradizionale: formula una domanda in linguaggio naturale, descrive un bisogno, chiede un confronto. Le aziende che non strutturano catalogo e contenuti prodotto per essere compresi e restituiti correttamente da questi sistemi rischiano di uscire dal perimetro della scelta prima ancora che l’utente arrivi sul loro sito.
Recommendation e trust: i due lati della personalizzazione
I sistemi di raccomandazione guadagnano terreno, ma con una condizione precisa: la fiducia. Circa un terzo degli acquirenti sceglie già di affidarsi a motori di recommendation, una quota che sale al 50% tra la Generazione Z, con un incremento del 16% rispetto alla media. Quattro acquirenti su dieci dichiarano di accettare il tracciamento delle proprie abitudini digitali, a patto di ricevere in cambio un risparmio economico tangibile.
Il trust diventa quindi la variabile che determina se la personalizzazione viene vissuta come un servizio o come una sorveglianza. Le aziende che comunicano con trasparenza come usano i dati, che offrono raccomandazioni pertinenti e mantengono coerenza tra ciò che promettono e ciò che consegnano costruiscono un vantaggio competitivo difficile da erodere. Le altre rischiano di vedere la personalizzazione trasformarsi in un elemento di attrito piuttosto che di conversione.
Conversational commerce e Agentic Commerce: dove si va
Il passo successivo alla recommendation automatizzata è già in corso. Netcomm lo chiama Agentic Commerce: la delega di fasi del processo decisionale a sistemi intelligenti che agiscono per conto dell’utente. Il 17,5% degli acquirenti usa già assistenti vocali o sistemi di riordino automatico, dato trainato dai Millennials tra i 25 e i 44 anni. Il 15,4% si affida a sistemi evoluti per la selezione del prodotto più adatto alle proprie esigenze, mentre il 14,2% si dice pronto a lasciare che un software completi l’acquisto in autonomia.
Il conversational commerce – ovvero la gestione dell’intero funnel attraverso interfacce conversazionali, dai chatbot agli assistenti AI integrati nelle app – smette di essere un esperimento e diventa un canale con logiche proprie. Per i soggiorni di viaggio, l’utilizzo di AI e chatbot nel pre-acquisto è già doppio rispetto alla media dei beni digitali. Per gli alimentari e i biglietti di viaggio, dove l’adozione è ancora contenuta, la percezione di utilità da parte di chi lo usa risulta comunque molto alta, il che suggerisce un potenziale di crescita rilevante.
Per le aziende, tutto questo si traduce in una domanda operativa concreta: i propri sistemi – dal catalogo prodotti al CRM, dalle schede tecniche ai flussi post-vendita – sono strutturati per dialogare con agenti AI? Per la maggior parte delle PMI italiane, la risposta è ancora no. Il divario tra chi si attrezza oggi e chi aspetta si misurerà presto in quota di mercato.
Strutturare oggi i propri sistemi per dialogare con l’AI generativa richiede una visione strategica prima ancora che tecnologica. Scrivici per un confronto.
