In un tempo non lontano lo shopping online coincideva con aprire un browser e digitare parole chiave; oggi quel processo si sta trasformando grazie all’adozione di modelli generativi e assistenti conversazionali che rispondono a richieste in linguaggio naturale. Le aziende che analizzano il traffico online segnalano che la fonte generative AI verso siti retail è aumentata del 4.700% anno su anno entro luglio 2025 nel mercato USA. In parallelo, un sondaggio su oltre cinquemila consumatori indica che il 38% di chi ha fatto shopping online dichiara di aver utilizzato strumenti di AI lungo il proprio percorso. I motori di tale cambiamento sono molteplici: la velocità di ricerca, la personalizzazione delle proposte, la riduzione dell’attrito tra scoperta e acquisto.
Quando si parla di 1 persona su 10 che utilizza l’AI per acquistare, il dato diventa un modo semplice per illustrare che una soglia è stata superata: infatti, mentre la conversione finale tramite AI resta meno diffusa, l’utilizzo dell’AI nelle fasi di ricerca, comparazione e ispirazione è molto più elevato. Ad esempio, il rapporto mostra che il 53% degli utenti che hanno usato AI lo ha fatto per la ricerca del prodotto, il 40% per raccomandazioni, il 36% per trovare offerte.
Il mercato globale dell’AI nel retail è stimato raggiungere circa 14,24 miliardi di dollari nel 2025, con una crescita annua composta (CAGR) prevista intorno al 46,5% fino al 2030. Questa dinamica conferma che l’adozione non è un fenomeno isolato ma parte di un cambiamento strutturale nelle modalità di acquisto, che vede l’AI come elemento centrale del processo e non più solo ausiliario.
Come gli utenti impiegano l’AI nello shopping
L’uso dell’AI nello shopping assume forme diverse a seconda della fase del funnel in cui si trova l’utente. In primo luogo, vi è la fase di scoperta: gli utenti digitano frasi tipo qual è la migliore scarpa running per pronazione leggera e ottengono risposte sintetiche e personalizzate da agenti AI. In secondo luogo, nella fase di considerazione, l’AI suggerisce alternative, valuta budget, mette in evidenza compatibilità o requisiti tecnici. E infine, nella fase di acquisto, alcuni retailer integrano l’assistente AI nel flusso del checkout conversazionale, consentendo all’utente di completare la transazione direttamente dalla chat o dal motore AI.
I dati indicano che chi arriva su un sito retail tramite un traffico generato da AI è più coinvolto: le visite durano in media il 32% in più, le pagine visitate sono circa il 10% in più, e il tasso di abbandono (bounce rate) è inferiore del 27% rispetto al traffico non-AI. Il tasso di conversione – ossia la quota di visite che si trasformano in acquisto tramite canale AI – resta inferiore rispetto a quello dei canali tradizionali, anche se il divario si sta riducendo: nel luglio 2025 la conversione da traffico AI era solo il 27% in meno rispetto al traffico non-AI, un miglioramento rispetto ad aprile 2025.
Differenze per canali e generazioni
La diffusione dell’AI nello shopping non è uniforme: i dispositivi mobili stanno assumendo un ruolo crescente nel traffico AI-driven, con una quota del 26% del traffico retail AI su mobile a luglio 2025, in crescita rispetto al 18% di sei mesi prima.
Le generazioni più giovani (Gen Z e Millennials) mostrano una maggiore propensione a sperimentare strumenti AI, sia per la ricerca, sia per la comparazione, e sono spesso quelle che fanno da early adopter. Inoltre, le categorie merceologiche che prediligono l’AI includono l’elettronica, la moda, la casa/arredamento, dove la complessità di scelta e la variabilità del prodotto stimolano maggiormente l’uso dell’AI.
I retailer devono rilevare che l’impiego dell’AI per lo shopping non è solo un esperimento tecnologico, ma un cambiamento di paradigma nel modo in cui i clienti scoprono, valutano e acquistano prodotti. Si impone pertanto una strategia che affronti tre dimensioni: la qualità dei dati di prodotto, la personalizzazione e conversazione integrata, e la misurazione degli impatti in termini di coinvolgimento e conversione. Secondo analisi recenti, solo l’11% dei leader del retail sta sviluppando soluzioni AI personalizzate, mentre la maggior parte utilizza modelli generici o soluzioni pre-costruite.
Dal lato dei brand emerge la necessità di garantire che l’AI sia alimentata da informazioni affidabili, che le raccomandazioni siano trasparenti, e che i sistemi siano etici e privi di bias. Le ricerche accademiche sottolineano che i consumatori mostrano elevata preoccupazione per la gestione dei dati personali, per la trasparenza degli algoritmi e per l’equità delle decisioni automatizzate.
