All’edizione di quest’anno di Groceryshop, il ruolo dell’intelligenza artificiale nel rivoluzionare il settore alimentare è stato uno dei temi principali.
In particolare, abbiamo appreso non solo come l’IA continui a trasformare il percorso dell’acquirente, ma anche come i marchi si stiano adeguando a tale trasformazione. I marchi stanno ora contendendosi spazio e attenzione su quattro "scaffali": fisico, digitale, social e agentico. E dal palco dei keynote agli after-party di networking, la rapida diffusione (già oltre il 50%!) dello shopping basato sull’IA è stata un argomento ricorrente di discussione, a sottolineare l’urgenza che molti marchi avvertono nell’adattarsi a questa nuova frontiera alimentata dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Ma ogni sfida porta con sé anche delle opportunità, e lo shopping basato sull’intelligenza artificiale offre un enorme potenziale per i marchi più lungimiranti, pronti a trarre vantaggio da questo entusiasmante sviluppo.
Dati chiave: diffusione degli annunci pubblicitari basati sull'intelligenza artificiale nel settore dello shopping
| 60% | dei consumatori utilizza l'intelligenza artificiale per fare acquisti, almeno occasionalmente |
| 77% | Le reti di retail media stanno investendo in formati pubblicitari basati sull'agentica |
| 96% | tra gli acquirenti che utilizzano l'intelligenza artificiale, molti intendono mantenere o aumentare l'uso nel tempo |
| 50% | cestini più capienti per gli acquirenti che utilizzano l’assistente AI di Instacart |
Come distinguersi sugli scaffali di Agentic
Una selezione generata dall'intelligenza artificiale sostituisce lo spazio tradizionale sugli scaffali
Con lo "shopping agentico", ai clienti vengono ora proposti solo 3-5 articoli consigliati, anziché migliaia di opzioni sugli scaffali fisici o digitali. Accorciando il percorso dall'ispirazione alla conversione, l'intelligenza artificiale sta rendendo lo shopping più veloce e più consapevole, ridefinendo non solo cosa e dove gli acquirenti comprano, ma anche come compongono i propri carrelli.
I dati di addestramento LLM creano lacune nella visibilità
I dati di Euromonitor e Bain mostrano che diversi marchi e rivenditori di prodotti per la cura della pelle hanno una quota di voce (share of voice) ridotta nei modelli di linguaggio (LLM), ma una quota di mercato consistente. Gli LLM attingono ampiamente da Reddit, Wikipedia, YouTube e contenuti social simili; se le affermazioni del marchio non sono in linea con il sentiment della comunità, la visibilità generata dall’IA diminuirà.
Requisiti del marchio per AI Discovery
Per avere successo nello shopping basato sull'intelligenza artificiale, i marchi devono:
- Idoneo per missioni pertinenti
- Leggibile da macchina grazie a dati strutturati e standardizzati
- Selezionato per una rosa di candidati generata dall'intelligenza artificiale
- Realizzabile tramite un percorso di acquisto trasparente e con prodotti disponibili a magazzino
Ricorda: le informazioni sui prodotti devono sempre essere redatte in un linguaggio naturale, collegando i dati oggettivi ai benefici per l'acquirente e fornendo dati accurati sulla disponibilità.
Pacvue consiglia:
- Utilizza dati di prodotto completi, coerenti e leggibili da sistemi automatizzati su tutti i tuoi canali.
- Integrazione con i protocolli più diffusi per gli agenti (ad esempio, ACP per ChatGPT e UCP per Google).
- Rispettare le norme di conformità dei dati specifiche di ciascun rivenditore.
- Creare processi ripetibili per garantire l'accuratezza dei dati relativi a prodotti, prezzi e scorte su tutte le piattaforme.
- Utilizza Pacvue Prism per individuare quali canali di acquisizione generano conversioni e ricavi redditizi
Verifica il livello di preparazione del tuo marchio all’intelligenza artificiale con la nostra scheda di valutazione “agentic commerce ”.
All’avanguardia nel settore alimentare
I risultati sono le nuove categorie
I consumatori scelgono sempre più spesso prodotti che garantiscono il risultato desiderato, non solo l’opzione migliore all’interno di una categoria specifica. I segmenti di mercato competitivi si estendono ormai oltre i confini dei singoli reparti, creando opportunità per marchi come Purely Elizabeth di competere contemporaneamente nei settori dei cereali, dei fiocchi d’avena, degli snack e dei biscotti.
Il vantaggio della ricerca senza marchio
Se appari solo dopo che i consumatori hanno cercato esplicitamente il tuo marchio, è già troppo tardi. Per rimanere competitivi, i marchi devono apparire nei risultati relativi a ricerche basate sulla categoria e sui problemi nelle fasi iniziali del funnel, raggiungendo i consumatori non appena nasce in loro l’ispirazione.
La trasparenza dei prezzi e i programmi fedeltà intensificano la concorrenza nel settore alimentare
Poiché gli strumenti di intelligenza artificiale consentono agli acquirenti di confrontare i costi di interi carrelli tra i vari rivenditori, i negozi di alimentari faranno sempre più affidamento sui programmi fedeltà e sugli sconti per attirare e fidelizzare i clienti. Secondo quanto riportato da “ Instacart ”, i negozi di alimentari che applicano gli stessi prezzi dei negozi fisici hanno registrato una crescita del 10% più rapida, poiché l’impennata dei costi del carburante rende lo shopping online ancora più allettante.
Il divario nella misurazione dei retail media
Solo il 31% dei leader del settore “ retail media network ” ritiene che le proprie reti siano competitive rispetto a quelle dei concorrenti, con un calo del 14% rispetto all’anno precedente, mentre solo il 28% ha fiducia nella propria metodologia di stima delle dimensioni del mercato e ben 7 su 10 ritengono di avere difficoltà a tenere il passo in termini di prezzi e capacità. Le ipotesi alla base della crescita vengono messe in discussione ora più che mai.
Pacvue consiglia:
- Target i consumatori in base agli obiettivi che intendono raggiungere (ad esempio, “pasto ad alto contenuto proteico”), anziché alle categorie che consultano.
- Dedica il 20-30% del tuo budget pubblicitario alle campagne nella parte superiore del funnel, concentrandoti sulle ricerche per categoria, sulle ricerche basate su problemi specifici e sulle piattaforme social (discovery commerce).
- Smettete di analizzare i dati in modo frammentario e iniziate a verificare le prestazioni dei posizionamenti pubblicitari quando abbinati a offerte fedeltà, prezzi scontati o nuove creatività/messaggi.
- Misurate l'incrementality e quotidianamente, non trimestralmente, e modificate il budget o adeguate la strategia pubblicitaria non appena le prestazioni subiscono un calo.
- Colmate il divario tra misurazione e attivazione passando dall'azione all'analisi in un unico flusso di lavoro con l'Pacvue Agent.
Il settore alimentare: come avere successo nel quarto trimestre e oltre
È chiaro che l'adozione dello shopping basato sull'intelligenza artificiale non può che crescere.
E in questo mondo sempre più “post-funnel”, in cui gli acquirenti spesso scoprono, valutano e acquistano nel corso di un’unica sessione, i canali non si inseriscono più chiaramente nelle fasi del funnel. Per acquisire informazioni e metterle in pratica su larga scala su più piattaforme, è necessario ottimizzare il tutto da un’unica interfaccia, anziché da decine di account diversi. È necessaria una piattaforma nativa per il commercio che colleghi i canali mediatici a risultati aziendali concreti.
Scopri di più su Pacvue ,Prism e sulla rete Agentic Commerce .
