L'IA sta cambiando il modo in cui le persone acquistano
Il percorso del cliente non è mai stato lineare o semplice. Ma, man mano che sempre più persone usano l'AI per scoprire prodotti, ciò che spesso iniziava con una semplice query di ricerca ora comincia come una conversazione con un LLM.
Il 60% dei consumatori globali interagisce con l’AI almeno una volta a settimana, secondo l’ AI Consumer Trends Report 2026 di Klaviyo. Che si tratti di prendere decisioni personali, trovare ispirazione o pianificare attività, almeno 1 consumatore su 5 inizia la propria ricerca con gli LLM.
Ma il percorso del cliente basato sull’IA va oltre la scoperta dei prodotti. L’IA sta anche cambiando cosa sanno i consumatori prima di arrivare sul tuo sito web e cosa si aspettano dall’esperienza cliente quando ci arrivano.
Il percorso del cliente presenta nuovi punti di attrito e nuovi "aha" moment, e questo significa nuove opportunità per il tuo brand di acquisire nuovi clienti e fidelizzare quelli esistenti che sono arrivati sul tuo sito web tramite l'IA.
Ecco cosa devi sapere sul percorso del cliente con l’IA, così il tuo brand può vedere i vantaggi dello shopping con l’IA.
Contenuti della guida:
- Ricerca e ricerca collassate
- Fase di considerazione estesa
- Risposte in tempo reale per la conversione
- Segnali di fiducia per Personalization
- IA scadente e fiducia nel brand
- Entrate dal servizio clienti
Cambiamento 1: l'IA ha compresso le fasi di scoperta e ricerca
Prima dello shopping basato sull’IA, la maggior parte della scoperta di prodotti B2C avveniva tramite la ricerca organica tradizionale o i social media. Quando il cliente entrava nella fase di ricerca, con ogni probabilità passava da diversi siti web o account social per confrontare i prodotti.
Ora l’IA sta comprimendo questo processo. Con le conversazioni con l’IA, i consumatori stanno scoprendo e confrontando nuovi prodotti all’interno della stessa interfaccia di chat. In alcuni casi, possono persino acquistare un prodotto senza uscire dalla conversazione con l’IA.
Il 43% dei consumatori ha usato l’IA quando ha acquistato prodotti non essenziali negli ultimi 6 mesi, secondo la nostra ricerca sulle tendenze dei consumatori sull’IA. Il 39% ha anche acquistato un prodotto consigliato dall'IA in quel periodo.
Quando effettuano ricerche con l’IA, i consumatori usano anche prompt più lunghi e dettagliati per trovare ciò che stanno cercando. Secondo il nostro report AI Consumer Trends, il 30% dei consumatori usa più di 8 parole chiave per una query di ricerca con l’IA e il 78% afferma di includere almeno qualche volta un contesto emotivo o personale.
Con questo contesto, gli LLM possono consigliare inserzioni di prodotto, generare confronti e riassumere le recensioni dei clienti, invece di mostrare un elenco di siti web di brand. Questo significa che chi acquista non deve aprire un’altra scheda per passare alla fase di ricerca del proprio percorso del cliente.
Gli LLM possono anche proseguire con domande di chiarimento, come: "Vuoi che ti proponga opzioni di spedizione gratuita o ritiro in negozio?" oppure "C'è un colore o uno stile specifico che preferisci?" È questo che rende possibile per il cliente scoprire e approfondire i prodotti all'interno della stessa conversazione.
Come adattarsi
- Struttura i contenuti in modo che corrispondano alle abitudini di ricerca dell’AI. Il copy del prodotto ottimizzato per le parole chiave, da solo, non porterà alla scoperta del prodotto tramite l’AI. Organizza le descrizioni dei prodotti e i metadati in base a casi d’uso, confronti, scenari e risultati, non solo categorie e specifiche.
- Raccogli recensioni dei clienti più dettagliate. Secondo una ricerca di Search Atlas, i LLM stanno iniziando a citare siti web di recensioni dei clienti di terze parti come principali fonti di informazione quando propongono consigli sui prodotti. Sviluppa una strategia più ponderata per raccogliere e incentivare un gran numero di nuove recensioni dettagliate, così i crawler di AI hanno sempre a disposizione recensioni aggiornate da cui attingere.
Shift 2: la fase di considerazione è più lunga
L’IA può selezionare consigli sui prodotti e creare tabelle di confronto in pochi secondi. Il paradosso è che, con così tante informazioni disponibili all’istante, i consumatori dedicano più tempo a valutare le opzioni.
Il 2025 è stato l’anno del “browsing boom [EN]” per i brand di e-commerce. Le visualizzazioni dei prodotti sui siti di e-commerce sono aumentate del 37% su base annua prima del BFCM (Black Friday e Cyber Monday), mentre la crescita degli ordini è salita del 14%—un divario in aumento che segnala che chi acquista si prende il tempo necessario per confrontare, informarsi e valutare prima di acquistare.
Questo aumento non si può spiegare interamente con lo shopping tramite IA, soprattutto perché sempre più persone visualizzano le schede prodotto nelle piattaforme di IA, non sul sito. Ma altre ricerche mostrano una correlazione tra l’IA e la considerazione: in un sondaggio del 2026 di Gartner, ad esempio, il 31% delle persone consumatrici ha dichiarato che le panoramiche dell’IA le portano a prendere in considerazione più opzioni di prodotto.
L'IA è una scorciatoia per trovare i prodotti migliori in base alle esigenze contestuali. Ma prima di fare il passo successivo, chi acquista impiega comunque tempo per assimilare i dettagli e, nel frattempo, potrebbe anche avere conversazioni più approfondite con gli LLM.
Questo significa che chi acquista potrebbe essere più informatə e avere aspettative più elevate quando arriva sul tuo sito web per approfondire ancora di più. Se l’esperienza sul sito non corrisponde a queste aspettative, rischi di perdere una persona in visita con alta intenzione d’acquisto.
Come adattarsi
- Configura l’attribuzione AI. I dati di Shopify e Klaviyo [EN] usano i parametri UTM per aiutarti a vedere chi ha avviato il check-out, effettuato un ordine o navigato senza acquistare tramite una ricerca AI. Puoi usare questi dati per attivare flussi personalizzati per l’abbandono e post-vendita con informazioni sui prodotti più dettagliate, dato che puoi ragionevolmente presumere che le persone che acquistano tramite AI le vogliano.
- Investi nella raccolta di dati zero-party [EN] dettagliati e contestuali. Scopri il più possibile sul tuo pubblico proveniente dal traffico AI, così puoi costruire un Buono rapporto con loro e, idealmente, accorciare la loro fase di valutazione. Usa quiz o moduli per raccogliere dati più approfonditi su preferenze o stile di vita, in modo che i flussi di abbandono della navigazione e del carrello soddisfino le loro esigenze contestuali.
Cambiamento 3: la conversione richiede risposte in tempo reale
Come Amazon ha creato nuove aspettative sulla consegna rapida, l’IA sta creando nuove aspettative sull’accesso istantaneo e approfondito alle informazioni.
Le persone non mettono da parte queste aspettative quando arrivano sul tuo sito web. Infatti, secondo la ricerca alla base dell’ AI Shopping Index 2025 di Klaviyo, il 75% dei consumatori ha abbandonato un acquisto perché non riusciva a ottenere risposte immediate.
I Customer Agent lato brand stanno diventando un requisito per il percorso del cliente basato sull’IA. Ma queste interazioni devono offrire lo stesso valore a cui le persone sono abituate con gli LLM, e questo significa che devono essere personalizzate.
Un Customer Agent basato sull'IA dovrebbe essere in grado di:
- Consiglia prodotti in base ai dati cliente in tempo reale, inclusi comportamento di navigazione passato, acquisti e preferenze dichiarate.
- Suggerisci prodotti che si abbinano bene agli articoli già nel carrello di qualcun*.
- Rispondi a domande dettagliate su ciascun prodotto nel tuo inventario, incluso di cosa sono fatti, da dove provengono o quando si prevede che siano nuovamente disponibili.
Come adattarsi
- Addestra il tuo Customer Agent AI con i dati su clienti e prodotti. Il tuo agente AI non sarà in grado di offrire risposte di alta qualità e personalizzate alle domande se non sa nulla dei tuoi clienti o dei tuoi prodotti. Un servizio personalizzato significa che il tuo agente AI ha sempre una conoscenza dinamica e in continua crescita dei tuoi clienti e dei tuoi prodotti.
- Rendi semplice inoltrare le richieste complesse a una persona. Ci saranno sempre alcune domande che anche l’agente IA più capace non riuscirà a risolvere da solo. Usa un helpdesk condiviso in cui i tuoi agenti IA e le persone del team abbiano accesso agli stessi dati e allo stesso contesto, così il passaggio di consegne non crea attrito per la clientela.
Cambio 4: Personalization può rafforzare o compromettere la fiducia
Secondo il Future of Consumer Marketing Report 2025 di Klaviyo, il 74% dei consumatori si aspetta esperienze più personalizzate dai brand.
Questo era vero prima che lo shopping con l’AI diventasse più comune, ma la personalizzazione tramite AI sta anche iniziando a determinare la fiducia tra brand e consumatori: più della metà (55%) dei consumatori ha avuto un momento di "aha" in cui l’AI li ha colpiti per accuratezza o personalizzazione, secondo la nostra ricerca sui trend dei consumatori sull’AI.
Quando la personalizzazione fallisce, le conseguenze si amplificano. La stessa ricerca ha rilevato che la principale reazione dei consumatori quando ricevono contenuti personalizzati male è che sono meno propensi ad aprire messaggi futuri da quel brand.
Come adattarsi
- Unifica i dati dei tuoi clienti. La tua strategia di personalizzazione è forte solo quanto i dati dei tuoi clienti. Se i profili dei tuoi clienti sono incompleti o frammentati su più piattaforme, questo è il momento di valutare il consolidamento. Una vista condivisa e in tempo reale di ogni cliente semplifica la creazione di una personalizzazione coerente e accurata in ogni punto di contatto di marketing e del servizio clienti.
- Investi nell’analisi predittiva. Usa l’analisi predittiva per andare oltre la personalizzazione basata su regole. Invece, personalizza i messaggi in base a tempistiche, canale e preferenze di prodotto individuali. Ad esempio, potresti inviare sconti al momento giusto con consigli sui prodotti personalizzati ai clienti ad alto rischio, combinando il loro comportamento di navigazione, la preferenza di canale, l’ora di invio preferita e il potenziale rischio di churn (tasso di abbandono).
Cambio 5: i brand possono perdere la fiducia quando implementano male l’IA
Solo il 13% dei consumatori si fida completamente dell’IA, secondo il nostro report sulle tendenze dei consumatori sull’IA. Questo costringe i brand a operare in una zona grigia: mentre chi acquista si abitua all’IA e si fa un’opinione su come usarla, l’IA può essere un vantaggio e un peso.
La stessa ricerca ha rilevato che quasi la metà (47%) dei consumatori ritiene che l’IA abbia migliorato la qualità delle raccomandazioni di prodotto che riceve. Il 43% afferma che sta trasformando in meglio il servizio clienti dei brand.
Ma un consiglio fuori bersaglio, un’interazione di assistenza robotica o contenuti di IA generici possono allontanare rapidamente le persone: secondo la nostra ricerca, quasi 1 consumatore su 5 perde fiducia nelle pratiche sui dati di un brand dopo un’esperienza poco personalizzata e il 41% afferma che le chat con il servizio clienti che non sembrano umane sono le interazioni con il brand percepite come "troppo automatizzate".
Come adattarsi
- Tieni le persone nel loop. Ogni consumatore si trova in una fase diversa con l'AI, quindi non imporre la tecnologia a chi è scettico. Quando offri esperienze con l'AI, spiega chiaramente come gli acquirenti possono cambiare o passare la conversazione a una persona.
- Non sacrificare lo stile del tuo brand. Allena la tua IA sulle linee guida distintive di voce e tono [EN] del tuo brand, per evitare che le interazioni dell’IA risultino fredde o generiche.
- Monitora i segnali di fiducia specifici dell'IA. Tieni d'occhio dove l'IA sta danneggiando l'esperienza cliente. Monitora metriche come il tasso di annullamento dell'iscrizione dopo i messaggi di marketing generati dall'IA, le risposte ai sondaggi dopo le interazioni con l'agente IA e il sentiment durante le conversazioni con il Customer Agent IA.
Fase 6: il servizio clienti genera entrate
L’IA sta trasformando il servizio clienti post-vendita: da una funzione di gestione dei resi e degli ordini a un motore proattivo di ricavi e fidelizzazione. Quando gli agenti di IA sono disponibili 24/7, ogni interazione dopo una vendita iniziale è un’opportunità per rafforzare la relazione con la clientela e generare ricavi ricorrenti.
Gli agenti di IA che hanno accesso ai dati cliente in tempo reale possono offrire un’esperienza white glove. Per esempio:
- L’agente di IA di un brand alberghiero potrebbe offrire in modo proattivo consigli sui ristoranti locali o aiutare con i piani di trasporto dopo che un ospite ha prenotato il soggiorno.
- Un rivenditore di articoli per bambini potrebbe configurare un agente AI per analizzare le informazioni dei clienti nelle liste nascita e suggerire articoli adatti all’età, in base all’età o alla taglia previste del bambino.
Come adattarsi
- Sincronizza i dati di assistenza e marketing. Ogni interazione con il cliente genera dati che possono personalizzare i touchpoint di fidelizzazione. I tuoi dati di marketing e di assistenza clienti dovrebbero essere accessibili dallo stesso posto, così l’IA e gli operatori umani possono adattare le conversazioni in base alle preferenze condivise in precedenza e alle domande sui prodotti.
- Crea un’esperienza post-vendita 1:1. Configura un Customer Hub self-service in cui chi acquista può fare più che tracciare gli ordini. Offri feed dei prodotti personalizzati, agenti IA che rispondono alle domande e consigliano prodotti e un luogo in cui i clienti possono riscattare punti fedeltà.
- Anticipa le esigenze dei clienti prima ancora che lo chiedano. Trasforma la cronologia degli acquisti in comunicazioni con i clienti più proattive e pertinenti. Usa l’AI per prevedere i prossimi prodotti migliori che un cliente potrebbe desiderare in base agli ordini precedenti, ad esempio, e integra questi consigli nelle e-mail post-vendita o in Customer Hub.
Come Klaviyo supporta il percorso del cliente con l'IA
Il percorso del cliente include ancora le fasi di consapevolezza, considerazione, conversione, evasione e fidelizzazione. Ciò che è cambiato è l’infrastruttura sottostante.
L’AI ha reso la scoperta più rapida, la valutazione più approfondita, le aspettative più alte e il costo degli attriti più elevato.
Ecco come Klaviyo può aiutarti ad adattare il tuo marketing e il tuo servizio per il percorso del cliente basato sull’AI:
- Nurture: Composer pianifica e avvia il marketing in autonomia, sulla base di un semplice prompt o di un’idea e delle linee guida del tuo brand. Mantieni il controllo strategico completo: nulla viene pubblicato senza la tua approvazione finale.
- conversione: K:AI Customer Agent attinge ai dati dei tuoi clienti, al catalogo prodotti, alle policy e al tone of voice del brand per offrire assistenza personalizzata allo shopping 24/7, rispondere alle domande ed escalare i problemi a persone, mantenendo intatto tutto il contesto.
- Personalization: funzionalità come analisi predittiva, affinità di canale e test A/B personalizzati offrono una personalizzazione 1:1 senza segmentazione manuale.
- post-vendita: Customer Hub crea un unico spazio personalizzato in cui i clienti possono gestire la relazione con il tuo brand, dalle opzioni self-service ai consigli sui prodotti e al riscatto dei premi.