La tua campagna di retail media potrebbe avere buoni risultati. Ma sta davvero contribuendo alla crescita redditizia dell'azienda?
Un ROAS elevato, un CPC basso e tassi di conversione elevati spesso sembrano sinonimo di successo. Ma nel 2026, questi indicatori da soli non saranno più sufficienti. Le campagne possono ancora promuovere articoli a basso margine, stimolare la domanda per prodotti esauriti o attribuire eccessivamente le vendite a clienti che avrebbero comunque effettuato l'acquisto.
Si tratta del divario tra i risultati dei media e quelli aziendali.
Le metriche relative alle prestazioni dei media misurano l'efficienza all'interno di una piattaforma pubblicitaria. Le metriche relative alle prestazioni aziendali misurano l'incremento dei ricavi, il contributo al margine, lo stato di salute dell'inventario e la crescita della quota di mercato a livello aziendale.
Con la maturazione del retail media e l'aumento dei budget fino a diventare investimenti a livello dirigenziale, il divario tra i risultati dei canali e quelli commerciali sta diventando impossibile da ignorare.
Man mano che il retail media matura e i budget raggiungono livelli tali da diventare oggetto di investimenti a livello dirigenziale, questo divario diventa sempre più evidente nel conto economico.
I rivenditori stanno creando ecosistemi basati sull'intelligenza artificiale che coprono l'intero funnel, pensati per integrare media, commercio e misurazione. I marchi che avranno successo non saranno quelli che ottimizzano più rapidamente all'interno delle piattaforme pubblicitarie, ma quelli che allineano le prestazioni dei media ai risultati aziendali.
Ciò richiede il passaggio da un approccio incentrato sull'ottimizzazione dell'efficienza della piattaforma a uno incentrato sulla progettazione finalizzata al raggiungimento di risultati commerciali.
Questa guida copre:
- Perché le aziende stanno passando dalla misurazione del ROAS alla misurazione dei risultati commerciali.
- Gli ultimi sviluppi nel campo dell'intelligenza artificiale agentica, dell'automazione e della tecnologia pubblicitaria che consentono di attuare strategie orientate ai risultati.
- Un quadro operativo per la realizzazione di campagne a tutto funnel in linea con gli obiettivi commerciali.
Che cos’è il retail media orientato ai risultati?
Il retail media orientato ai risultati rappresenta il passaggio dall'ottimizzazione delle campagne in funzione dell'efficienza della piattaforma all'ottimizzazione in funzione delle prestazioni aziendali.
Anziché chiedersi: «Questa campagna ha raggiunto il suo obiettivo di ROAS?», la domanda diventa: «Questa campagna ha generato un aumento dei ricavi, ha salvaguardato i margini e ha migliorato la nostra posizione commerciale?».
Nel 2026, questa distinzione è più importante che mai. I rivenditori stanno ampliando le scorte a tutto il funnel su diversi canali: ricerca, DSP, CTV, social e punti vendita fisici. Quando i budget coprono più rivenditori e canali, l'efficienza a livello di singolo canale non basta a fornire un quadro completo della situazione.
Un approccio orientato ai risultati ottimizza:
- Ricavi incrementali
- Margine di contribuzione
- Impatto complessivo sulle vendite tra i vari rivenditori
- Stato delle scorte e disponibilità
- Crescita della quota di mercato
- Nuovo nell'acquisizione di marchi
- Valore nel corso della vita
- Stabilità del flusso di cassa
Gli indicatori tradizionali dei media nel settore retail continuano ad avere la loro importanza. ROAS, CPC, CTR e impressioni rimangono indicatori fondamentali dell'efficienza.
Tuttavia, presi singolarmente, possono dare un falso senso di successo.
Una campagna può garantire un ottimo ROAS quando:
- Stimolare le vendite degli articoli a basso margine
- Investire ingenti somme in prodotti con scorte limitate
- Cogliere la domanda che si sarebbe concretizzata in modo organico
- Proteggere la ricerca per marchio pur perdendo quote di mercato nella categoria
In un ecosistema commerciale a imbuto completo basato sull'intelligenza artificiale, le prestazioni devono essere valutate alla luce della realtà commerciale, non solo in base alle metriche della piattaforma.
È qui che l’infrastruttura operativa fa la differenza. L’attivazione dei media deve integrarsi con i dati in tempo reale relativi a vendite, disponibilità di stock e margini dei vari rivenditori. Quando l’intelligenza artificiale e l’automazione agiscono su questi dati commerciali, l’ottimizzazione non si limita più all’efficienza della piattaforma, ma si traduce in risultati aziendali concreti.
Cosa sta determinando il cambiamento nella misurazione dei media nel settore retail?
Tre fattori strutturali stanno accelerando la transizione verso i media retail orientati ai risultati nel 2026.
- Il retail media ha raggiunto dimensioni aziendali
Il retail media non è più una fase sperimentale. È ormai un motore fondamentale di crescita per Amazon, Walmart, Instacart, Target e le piattaforme di e-commerce emergenti.
Con l'espansione della spesa pubblicitaria su diversi canali e rivenditori, aumenta l'esposizione finanziaria. Non è più giustificabile limitarsi a ottimizzare solo in base alle metriche pubblicitarie.
I team dirigenziali si aspettano ora che i retail media dimostrino:
- Contributo incrementale al fatturato
- Impatto sulla quota di categoria
- Protezione del margine
- Allineamento con gli obiettivi commerciali
Quando i retail media diventano un investimento a livello di consiglio di amministrazione, la misurazione deve essere direttamente collegata ai risultati aziendali.
- La pressione sui margini sta modificando le previsioni di crescita
Nei settori consolidati e nei mercati sensibili all'inflazione, una crescita del fatturato priva di redditività non costituisce una vera espansione.
La concorrenza per gli spazi pubblicitari sui motori di ricerca e sulla CTV è in aumento. I costi stanno salendo. La volatilità della catena di approvvigionamento e le pressioni sui prezzi riducono i margini.
In questo contesto, la misurazione deve rispondere a una domanda più complessa:
La pubblicità sta generando una crescita redditizia e incrementale o sta semplicemente ridistribuendo la domanda esistente?
L'attenzione si sposta dal ROAS al margine di contribuzione e all'incrementalità.
- La maturità dei dati lo rende fattibile dal punto di vista operativo
Per anni, l'ottimizzazione dei risultati è stata ostacolata dalla frammentazione dei dati.
Nel 2026, i marchi dispongono ora di:
- Connettività API tra le reti di retail media
- Ambienti in camera bianca per i test di incrementabilità
- Pipeline di dati integrate che collegano pubblicità, vendite e inventario
- Funzionalità di modellazione più avanzate
I rivenditori stanno integrandol'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro relativi alla pianificazione e all'attuazione. Gli ambienti di collaborazione sui dati si stanno espandendo.
La vera domanda è se le squadre siano organizzate in modo tale da poter agire di conseguenza.
Dall'ottimizzazione dei canali all'orchestrazione dei media per il raggiungimento degli obiettivi aziendali
L'orchestrazione dei media consiste nella pianificazione, nell'attivazione e nell'ottimizzazione coordinate dei media retail, del commercio e dei segnali operativi, tra i vari rivenditori e canali, al fine di ottenere un risultato aziendale ben definito, non solo migliori indicatori di performance dei media.
Non si tratta di utilizzare più canali. Si tratta piuttosto di allineare i canali alla logica commerciale.
In un modello orchestrato, i media rispondono in modo dinamico a:
- Soglie di magazzino
- Possesso della Buy Box
- Margine di contribuzione per SKU
- Prezzi competitivi e promozioni
- Nuovi dati sui tassi di acquisizione del marchio
- Risultati in termini di incrementabilità
I progressi nell'intelligenza artificiale e nell'automazione rendono l'orchestrazione scalabile. I dati interconnessi la rendono misurabile. Ciò che la rende operativa è unsistema operativo di commercio unificatoche collega questi segnali all'attivazione dei media in tempo reale.
In che modo il retail media contribuisce direttamente al raggiungimento degli obiettivi commerciali
Disponibilità e garanzia di disponibilità
Collegare la logica di offerta alle disponibilità di magazzino riduce la spesa quando le scorte si riducono.
Risultato: tutela dei margini e riduzione della domanda sprecata.
Scoperta e quota di voce
Reindirizzare il budget verso un approccio basato sulla scoperta per categoria e missione consente di ampliare la portata oltre la domanda esistente.
Risultato: crescita misurabile dei nuovi clienti e aumento della quota di mercato.
Efficienza di conversione
Allineare i contenuti creativi con quelli del PDP e le recensioni migliora la preparazione alla conversione.
Risultato: maggiore efficienza e maggiore impatto sulle vendite complessive.
Incrementalità
La misurazione dell'iROAS permette di distinguere la crescita incrementale dai ricavi attribuibili.
Risultato: un impatto commerciale dimostrabile.
Per attuarle in modo coerente su larga scala sono necessari un'automazione basata sull'intelligenza artificiale e segnali integrati.
In che modo l'intelligenza artificiale e l'intelligenza artificiale agentica stanno rivoluzionando la gestione dei media
L'intelligenza artificiale sta trasformando la gestione dei media, passando da un approccio del tipo «aiutami a pensare» a uno del tipo «aiutami a fare». L'intelligenza artificiale agentica sta andando oltre i dashboard e i consigli per arrivare a un'esecuzione controllata. L'automazione non si limita più a migliorare l'efficienza, ma sta ridefinendo il modo in cui operano i team di retail media.
Come abbiamo approfondito nella nostra analisi su come l’automazione basata sull’intelligenza artificiale (IA) migliori l’efficacia dei retail media, l’IA crea valore solo quando collega i segnali all’azione e lega l’attuazione arisultati misurabili.
Nel 2026 si delineano tre cambiamenti strutturali.
- L'intelligenza artificiale sta passando dall'analisi all'attuazione
L'intelligenza artificiale non si limita più a fornire informazioni sulle prestazioni. Sta iniziando a svolgere compiti entro limiti prestabiliti.
Gli annunciAmazonal CES 2026hanno posto l'accento sulla generazione di contenuti creativi basata sull'intelligenza artificiale, sulla semplificazione della configurazione delle campagne a tutto funnel e sull'automazione tra DSP e Sponsored Ads.
Queste funzionalità riducono gli attriti tra la fase di pianificazione e quella di attuazione, consentendo ai marchi di passare più rapidamente dalla strategia all'esecuzione, pur mantenendo il controllo umano.
Walmart di Walmart , gli assistenti IA conversazionali comeMartye gli agenti a contatto con i clienti come Sparky stanno ridefinendo sia i flussi di lavoro degli inserzionisti sia i percorsi di scoperta dei clienti.
Le implicazioni sono significative. L'intelligenza artificiale sta influenzando non solo il modo in cui vengono ottimizzate le campagne, ma anche il modo in cui si forma la domanda. Se gli agenti di shopping guidano la scoperta nelle prime fasi del percorso, i budget storicamente concentrati sulla ricerca potrebbero dover essere spostati a monte verso la CTV, i social media e i formati di scoperta.
L'IA agenziale riduce il tempo che intercorre tra il segnale e l'azione. Tale rapidità è sempre più fondamentale in contesti in cui le scorte, i prezzi e le condizioni competitive cambiano quotidianamente.
- L'acquisto di spazi pubblicitari e la CTV stanno diventando processi automatizzati tramite l'intelligenza artificiale
L'attuazione delle campagne DSP e CTV viene sempre più gestita tramite algoritmi anziché tramite impostazioni manuali.
La strategiaPerformance PlusAmazonriduce gli ostacoli all'attivazione dei DSP automatizzando la creazione del pubblico, la gestione dei ritmi e l'ottimizzazione delle offerte su tutti i formati, compreso Prime Video.
L'espansione Walmartnel settore della CTV attraverso Vizio e The Trade Desk dimostra che i contenuti video premium non sono più solo una strategia di sensibilizzazione, ma fanno parte di una strategia orientata ai risultati.
Le iniziative di collaborazione sui dati e le integrazioni "clean room" di Instacart puntano a segnali di acquisto pronti per l'attivazione, che alimentano le decisioni relative ai media esterni.
In pratica, ciò significa:
- Meno gestione manuale delle offerte
- Maggiore flessibilità di bilancio tra le scorte in sede e fuori sede
- Assegnazione algoritmica legata a soglie di rendimento
- Reazione più rapida all'aumento graduale del volume d'affari o alle pressioni sui margini
La differenza fondamentale nel 2026 è che l'automazione è sempre più orientata al commercio. I meccanismi di controllo, le regole e l'integrazione dei segnali determinano se l'intelligenza artificiale favorisce l'efficienza o aumenta gli sprechi.
- Consolidamento e piattaforme unificate
I rivenditori stanno integrando l'intelligenza artificiale direttamente nei propri ecosistemi. Stanno creando esperienze di pianificazione unificate che abbracciano le scorte in loco, fuori sede e in negozio. Le "clean room" e gli hub di dati sono progettati per supportare l'attivazione e la misurazione, non solo la rendicontazione.
Ma i rivenditori operano all'interno dei propri «giardini recintati». I marchi, invece, operano su più piattaforme.
Man mano che l'intelligenza artificiale viene integrata a livello dei rivenditori, la complessità per i marchi aumenta. Ogni rete si ottimizza all'interno del proprio ambiente. Ciò di cui i marchi hanno bisogno è un livello di coordinamento trasversale ai rivenditori che colleghi tali ambienti agli obiettivi di performance aziendali.
Le soluzioni puntuali che modificano le offerte su un unico canale non sono più sufficienti.
Il vantaggio sta nel collegarsi:
- Attivazione dei media
- Segnali commerciali
- Misurazione dell'incrementalità
- Visibilità dei margini
in un unico livello operativo che copre tutti i rivenditori.
È proprio qui che un sistema operativo di commercio unificato assume un ruolo fondamentale. Si colloca a un livello superiore rispetto alle singole reti di retail media, armonizza i segnali e garantisce che le decisioni basate sull'intelligenza artificiale siano in linea con i risultati aziendali dell'intero portafoglio, non solo all'interno di una singola piattaforma.
È proprio questo che rende possibile lo sviluppo su larga scala dei media retail orientati ai risultati.
L'evoluzione del DSP: da strumento di acquisto pubblicitario a livello di esecuzione
Il DSP è andato oltre la fase iniziale di sensibilizzazione.
L'espansione del DSP Amazonsu Prime Video, l'integrazione degli annunci sponsorizzati e il recente ampliamento dell'inventario dei retail media riflettono un cambiamento strutturale più ampio. Il DSP non è più un sistema di acquisto programmatico isolato, ma fa parte di un sistema di attivazione unificato che abbraccia video, ricerca e inventario off-site.
Come illustrato nella nostra guida all'utilizzodelnuovoinventario di retail mediaAmazonnel 2026, Amazon ampliando le superfici e i formati in modi che richiedono una pianificazione coordinata piuttosto che un'attivazione a compartimenti stagni.
Nel 2026, la distinzione tra DSP, annunci sponsorizzati e video premium assume sempre più un carattere operativo piuttosto che strategico. L'ecosistema sta convergendo.
Ma il DSP ottimizza solo i segnali che riceve.
Se tali indicatori si limitano al CTR, al tasso di visualizzazione o al ROAS combinato, il DSP rimane uno strumento di acquisto di spazi pubblicitari.
Quando è collegato a prese di corrente commerciali quali:
- Prestazioni a livello di SKU
- Margine di contribuzione
- Soglie di magazzino
- Nuovo nell'acquisizione di marchi
- Risultati in termini di incrementabilità
- Il DSP diventa un livello di esecuzione commerciale.
È qui che l'architettura della piattaforma fa la differenza.
Quando il DSP è integrato in unsistema operativo di commercio unificato, opera all'interno di flussi di lavoro condivisi anziché in team dedicati ai singoli canali. Ciò consente di:
- Flussi di lavoro unificati tra annunci sponsorizzati e DSP
- Controllo del budget trasversale tra ricerca, video e siti esterni
- Assegnazione basata sull'incrementalità anziché sull'attribuzione
Anziché gestire i budget separatamente per canale, i team possono riallocare il capitale in modo flessibile sulla base degli indicatori di performance aziendale. Gli investimenti nella parte superiore del funnel possono aumentare quando diminuisce l'acquisizione di nuovi clienti. La spesa può essere ridotta quando vengono superate le soglie di margine. Gli investimenti nella fase di scoperta possono essere incrementati quando l'incrementalità si rafforza.
Amazon su Amazon , l'implementazionedei DSP, supportata da flussi di lavoro strutturati, dalla gestione del pubblico e dall'integrazione dei segnali commerciali, consente ai marchi di allineare gli investimenti nella parte superiore del funnel alle prestazioni a valle.
In questo modello, il DSP collega i media retail, Prime Video, la CTV e l'inventario del web aperto ai dati commerciali. Se integrato con gli annunci sponsorizzati e la misurazione dell'incrementalità, il focus si sposta dall'ottimizzazione delle impressioni all'ottimizzazione del contributo.
Questa è l'evoluzione strutturale del DSP nel 2026.
Il quadro operativo per i media retail orientato ai risultati
Una strategia orientata ai risultati richiede ben più che semplici dashboard migliorati. Richiede un modello di esecuzione strutturato.
1. Definire l'obiettivo commerciale
Parti dai vincoli aziendali o dalle priorità di crescita. L'obiettivo diventa il punto di riferimento per l'ottimizzazione su tutti i canali.
Tra gli obiettivi comuni figurano:
- Proteggere il margine di contribuzione
- Aumentare la quota di mercato della categoria
- Accelerare lo smaltimento delle referenze con scorte elevate
- Ampliare l'acquisizione di nuovi clienti
La chiarezza in questa fase impedisce che l'ottimizzazione dei canali si allontani dagli obiettivi commerciali.
2. Allineare i segnali giusti
L'attuazione deve basarsi sulle indicazioni aziendali, non solo sui dati relativi alla campagna.
Tra i principali segnali commerciali possono figurare:
- Margine di contribuzione per SKU
- Livello delle scorte e copertura in settimane
- Possesso della Buy Box
- Percentuale di nuovi clienti
- Aumento incrementale delle vendite
- Contributo complessivo del marketplace
Quando questi segnali vengono integrati nella logica di attivazione, l'intelligenza artificiale è in grado di ottimizzare continuamente le prestazioni al variare delle condizioni.
L'ottimizzazione si adatta alla realtà, non a parametri di riferimento statici relativi ai media.
3. Attivare l'intero funnel con la logica commerciale
L'attuazione a tutto il funnel è ormai la norma. Ciò che fa la differenza è il modo in cui i budget rispondono ai segnali del mercato.
Anziché gestire separatamente la ricerca, il DSP, la CTV e i social, le prestazioni dovrebbero adattarsi dinamicamente in base agli input commerciali.
Ad esempio:
- Aumentare gli investimenti nella fase iniziale del funnel quando il ritmo di acquisizione di nuovi clienti diminuisce
- Ridurre la spesa per l'acquisizione di nuovi clienti quando le scorte si riducono
- Concentrare il budget sugli articoli con scorte adeguate e margini soddisfacenti
- Ampliare il retargeting quando l'incrementalità migliora
In questo modello, l'allocazione segue la logica aziendale piuttosto che le prestazioni dei singoli canali.
4. Integrare l'automazione del budget e l'allocazione dinamica
Gli ambienti di retail media evolvono a un ritmo troppo veloce perché i flussi di lavoro manuali possano stare al passo.
L'automazione consente di:
- Riduzione della spesa quando le scorte scendono al di sotto delle soglie
- Adeguamenti delle offerte legati alla volatilità della Buy Box
- Riassegnazione del budget per SKU, canale o rivenditore
- Cambiamenti di strategia quando gli obiettivi di incremento non vengono raggiunti
È qui che l'intelligenza artificiale passa dal ruolo di assistente a quello di motore operativo.
5. Monitorare i risultati commerciali
Le misurazioni devono giustificare la spesa in base all'impatto sul business.
Le prestazioni dovrebbero essere valutate in base a:
- Incremento e iROAS
- Margine di contribuzione
- Crescita per categoria e quota di mercato
- Rendimento della conversione
- Impatto complessivo sulle vendite tra i vari rivenditori
La visibilità a livello di risultati consente di prendere decisioni proattive anziché limitarsi a una rendicontazione reattiva.
In che modo le piattaforme di e-commerce rendono possibile un retail media orientato ai risultati
Per implementare questo modello non bastano dei dashboard più efficaci. È necessario un livello operativo trasversale a tutti i rivenditori che standardizzi i segnali, i flussi di lavoro e la misurazione.
Il successo dipende dalla capacità di creare legami:
- Segnali per gli scaffali digitali
- Dati relativi alle vendite e alle scorte
- Annunci sponsorizzati e DSP
- Misurazione dell'incrementalità
Le piattaforme di e-commerce si collocano al di sopra delle singole reti pubblicitarie e coordinano le attività tra i vari rivenditori.
Questa standardizzazione trasversale tra i vari operatori è fondamentale. Ogni rete di retail media opera all’interno del proprio ambiente, con una logica di reporting, strumenti di ottimizzazione e un modello di attribuzione propri. Senza un livello di armonizzazione, i marchi sono costretti a gestire le prestazioni in modo frammentario.
Un sistema operativo di commercio unificato consente di:
- Indicatori chiave di prestazione (KPI) standardizzati tra i vari rivenditori
- Gestione condivisa del budget tra i diversi formati
- Regole di automazione legate ai segnali relativi al margine, alle scorte e alla Buy Box
- Allocazione del capitale basata sull'incrementalità
- Confronto dell'iROAS tra canali e reti
Anziché ottimizzare le operazioni all'interno di console isolate, i team operano all'interno di un unico sistema che traduce i segnali multimediali in decisioni relative alle prestazioni aziendali.
L'automazione è strettamente legata agli input commerciali.
- Le offerte si adeguano al variare delle soglie di margine.
- I bilanci vengono riassegnati quando aumenta l'incrementalità.
- Utilizzare i contratti quando le scorte si riducono.
- Gli investimenti nella fase iniziale del funnel aumentano quando diminuisce l'acquisizione di nuovi clienti.
È così che l'automazione diventa orientata al profitto anziché incentrata sull'efficienza.
Ed è così che il retail media passa dall'ottimizzazione dei canali alla disciplina dell'allocazione del capitale aziendale.
Come le squadre dovrebbero prepararsi per il 2026
Prima di aumentare i budget destinati ai retail media, i vertici aziendali dovrebbero valutare se il proprio modello operativo sia in grado di garantire il raggiungimento degli obiettivi.
Chiedi:
- Stiamo ottimizzando i canali o i risultati commerciali?
- I nostri sistemi sono in grado di reagire ai segnali relativi alle scorte e ai margini in tempo reale?
- Il DSP è integrato nel nostro quadro generale di esecuzione?
- Stiamo misurando l'incrementalità insieme al ROAS?
Tre passi concreti da compiere:
- Individuare le discrepanze nei segnali relativi a media, vendite e inventario
- Coordinare i flussi di lavoro tra i vari rivenditori e i diversi formati
- Individuare in quali ambiti l'automazione possa sostituire i processi decisionali manuali
Le squadre che riescono a coordinare strategia e azione saranno in grado di crescere in modo efficiente. I modelli frammentati faranno fatica a mantenere la redditività.
Risultati ingegneristici: il nuovo standard per le prestazioni dei media nel settore retail
Il 2026 segna una svolta strutturale.
I rivenditori stanno creando ecosistemi basati sull'intelligenza artificiale che coprono l'intero funnel. La misurazione sta andando oltre il ROAS per concentrarsi sull'incrementalità e sulla rendicontazione dei margini. La scoperta dei contenuti si sta espandendo oltre la ricerca, raggiungendo la CTV, i social media e le piattaforme conversazionali.
I marchi vincenti non si limiteranno a ottimizzare più rapidamente; saranno in grado di determinare i risultati.
Allineando le piattaforme di IA, DSP, automazione e commercio agli obiettivi di margine, inventario e incrementabilità, i team possono andare oltre l'efficienza dei media e generare una crescita commerciale misurabile su larga scala.
Se vuoi scoprire come funziona questo modello nella pratica, rivolgiti a uno dei nostriesperti.
