Come retailer e produttori di beni di consumo ottengono una crescita like-for-like in un contesto di volatilità macroeconomica

Tendenze di mercato: l’incertezza è la nuova normalità 

Nel 2026 il retail è passato dalla gestione dell’incertezza a una nuova normalità fatta di disruption permanente. L’era della produzione globale ottimizzata sui costi è finita, di fronte all’aumento dei dazi. Nella sua scia è emerso un approccio in cui l’agilità supera l’ottimizzazione, costringendo i retailer a diversificare verso hub al di fuori dell’Asia e a ricorrere al nearshoring per mitigare il rischio geopolitico, anche se il 95% dei dirigenti prevede un aumento dei costi operativi.

In questo contesto di vincoli, con i consumatori che percepiscono una pressione crescente sui propri budget, il focus strategico di retailer e brand si è spostato verso il perseguimento disciplinato della crescita dei volumi like-for-like (LFL) attraverso guadagni di produttività, anziché tramite aumenti inflazionistici dei prezzi.

Allo stesso tempo, con il costo del capitale in aumento e gli investimenti interni frenati dall’instabilità geopolitica, retailer e aziende CPG stanno privilegiando la gestione dei margini e la disciplina dei costi rispetto all’espansione speculativa. La crescita si sta disaccoppiando anche dalle assunzioni: gli investitori si aspettano ora guadagni di produttività guidati dalla tecnologia e dalla riprogettazione dei processi, piuttosto che da incrementi dell’organico.

In questo contesto, vincerà chi saprà attraversare la turbolenza legata ai dazi e, al tempo stesso, passare da una crescita trainata dai prezzi a una resilienza trainata dai volumi, consolidando così la quota di mercato.

Implicazioni per i dati: dalla pianificazione statica alla modellazione dinamica

L’agilità operativa è oggi il principale motore della crescita dei volumi like-for-like. Per raggiungerla, i dati devono passare dal reporting periodico a un ciclo di intelligence continuo, capace di colmare il divario tra la sala riunioni, il punto vendita e lo scaffale, sia fisico sia digitale.

Le store operations intelligenti iniziano con una visibilità unificata su POS, flussi di traffico, livelli di inventario, shrinkage e segnali di domanda locale. I modelli di intelligenza artificiale ottimizzano i layout dei punti vendita, i cicli di rifornimento e la prioritizzazione dei task, mentre il rilevamento delle anomalie aiuta a identificare i rischi emergenti prima che impattino sui ricavi.

La produttività della forza lavoro parte da una formazione on-the-job efficace e basata sull’AI. Gli assistenti intelligenti consentono agli utenti aziendali di integrare il supporto decisionale direttamente nei flussi di lavoro. Gli agenti intelligenti, ossia lavoratori digitali autonomi, possono automatizzare i processi di routine mantenendo al contempo la supervisione umana.

In tutta la supply chain, l’analisi predittiva e prescrittiva promuove la resilienza. Mentre le incertezze legate ai dazi stanno ridisegnando le mappe dell’approvvigionamento globali, le previsioni statiche diventano un punto debole. Simulazioni di scenari e stress test consentono ai leader di modellare variazioni di costi inattese o interruzioni delle forniture prima che si verifichino. Ad esempio, il monitoraggio predittivo della catena del freddo aiuta a ridurre il rischio di deterioramento, mentre gli algoritmi di bilanciamento delle scorte migliorano l’allocazione dell’inventario e l’efficienza del capitale circolante. In ultima analisi, le reti di supply chain che si auto-riparano sono progettate per supportare il rilevamento delle interruzioni, simulare alternative e attivare azioni di mitigazione, trasformando la volatilità da minaccia in variabile gestibile.

Tecnologie abilitanti: dati accessibili e intelligence affidabile

Store operations intelligenti

• Store Associate Assist: Gli addetti al punto vendita sono la prima linea del retailer e meritano un’intelligence di prima linea. Gli strumenti mobile-first di tipo «talk-to-X» mettono guida contestuale direttamente nelle mani degli addetti, consentendo loro di porre domande, far emergere risposte e ricevere una riprioritizzazione dinamica dei task in tempo reale. Quando il traffico aumenta improvvisamente o i pattern di domanda cambiano in modo inaspettato, il sistema si ricalibra, permettendo al team di concentrarsi su ciò che conta di più, nel momento in cui conta di più: cioè adesso.
  
  

• Merchandising 360: È sullo scaffale che avvengono le vendite. Collegando il rilevamento dei gap a scaffale all’analisi del planogramma, i retailer possono colmare il divario tra ciò che dovrebbe essere sullo scaffale e ciò che effettivamente c’è. Integra i dati di loyalty per individuare opportunità di personalizzazione nel punto in cui si prendono le decisioni e utilizza l’analisi geospaziale per generare raccomandazioni di rifornimento più intelligenti, portando il prodotto giusto al punto vendita giusto al momento giusto.
  
  

• Manutenzione predittiva: Gli asset phygital del punto vendita, come casse self-checkout, segnaletica smart e unità di refrigerazione, non possono permettersi tempi di inattività. Acquisendo i dati dei sensori IoT e applicando l’analisi predittiva, i retailer possono rilevare meglio il degrado delle apparecchiature prima che si trasformi in un guasto. I ticket e i report di manutenzione vengono generati automaticamente per gli store manager, facendo evolvere il modello operativo dalla riparazione reattiva a un approccio di manutenzione più proattivo.

Produttività della forza lavoro

• Digital trainer: Le procedure operative standard e i manuali di formazione sono utili solo se le persone riescono davvero a trovare ciò di cui hanno bisogno. Acquisendo questi documenti, costruendo knowledge graph e abilitando funzionalità «talk-to-doc», i retailer possono trasformare i contenuti statici in un assistente interattivo per la formazione on-the-job, offrendo ai dipendenti un accesso conversazionale più rapido alle conoscenze necessarie, quando servono.
  
  

• Copilot per le linee di business: Non tutti gli utenti aziendali devono essere data analyst, ma tutti hanno bisogno di dati. I copilot di intelligenza artificiale specifici per dominio portano un supporto decisionale di augmentation direttamente nei flussi di lavoro di merchandiser, planner e operations manager, rendendo i dati accessibili e attuabili senza richiedere una query SQL o un ticket al team di analisi dei dati.
  
  

• Lavoratori digitali agentici: Le operazioni di routine consumano una quantità sproporzionata di tempo e attenzione. Gli agenti di intelligenza artificiale autonomi possono farsi carico di task ripetitivi e basati su regole, come lo scambio di turni, la registrazione della compliance o i processi HR di back-office, ed eseguirli end-to-end con rapidità e coerenza. Il risultato è una forza lavoro umana libera di concentrarsi su attività a maggior valore, che fanno davvero progredire il business.

Supply chain agile e in grado di auto-ripararsi

• Digital twin della supply chain: Un digital twin della supply chain è molto più di una dashboard: è una simulazione viva. Integrando i dati provenienti dall’intero ecosistema e acquisendo feed in tempo reale da sensori IoT, GPS dei camion, sistemi POS e piattaforme di gestione dei magazzini, puoi sviluppare un modello completo del comportamento della tua supply chain. Applica i modelli di intelligenza artificiale per comprendere le regole sottostanti, eseguire scenari what-if e sottoporre il sistema a stress test prima che si verifichi una disruption, non dopo.
  
  

• Monitoraggio della catena del freddo: Per i beni deperibili, ogni minuto conta. La telemetria IoT in tempo reale, combinata con la computer vision, consente un monitoraggio continuo di temperatura, umidità e qualità del prodotto lungo tutta la catena del freddo. Il risultato è una riduzione degli sprechi, una compliance migliore e prodotti più freschi sugli scaffali.
  
  

• Bilanciamento dinamico dell’inventario: La domanda non si distribuisce in modo uniforme, e nemmeno il tuo inventario dovrebbe farlo. Gli agenti di intelligenza artificiale possono ribilanciare continuamente le scorte tra centri di distribuzione e punti vendita, basandosi su picchi di domanda previsti grazie a segnali di marketing first-party e third-party e a interazioni agentiche. In questo modo l’inventario fluisce dove serve, non dove è sempre stato.
  
  

• Reti di approvvigionamento che si auto-riparano: È questo l’obiettivo finale: un ecosistema autonomo in cui gli agenti di intelligenza artificiale rilevano una carenza, individuano fornitori alternativi, negoziano i prezzi ed effettuano gli ordini, il tutto con la supervisione umana nei punti decisionali critici. Non si tratta di togliere le persone dalla supply chain, ma di offrire loro una rete intelligente capace di percepire, rispondere e ripristinarsi in autonomia.

Il punto di vista per i dirigenti

In un contesto di dazi altalenanti e stagnazione dei prezzi, il successo nel retail e nei beni di consumo dipende dalla solidità finanziaria e da una reale crescita like-for-like. I dati diventano sempre più uno strumento di gestione del rischio, mentre l’AI si trasforma in una leva essenziale di efficienza e risparmio nelle operazioni di punto vendita e supply chain, oltre che per la produttività dei dipendenti.

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