Sempre più persone si rivolgono all’IA per fare acquisti e farsi guidare nel prossimo acquisto, proprio come farebbero con Google e TikTok.
Come brand B2C, è probabile che tu possa dare per scontato che alcuni dei tuoi clienti stiano scoprendo i tuoi prodotti tramite LLM come ChatGPT e Gemini. Infatti, secondo l’AI Consumer Trends Report 2026 di Klaviyo, il 39% dei consumatori ha acquistato un prodotto consigliato dall’IA negli ultimi 6 mesi, secondo il AI Consumer Trends Report 2026 di Klaviyo.
La ricerca, che ha raggruppato 8.000 consumatori intervistati in 4 acquirenti tipo in base all’utilizzo e alla fiducia nell’IA, ha rilevato che l’85% degli appassionati di IA (il 26% del totale degli intervistati) ha usato l’IA durante lo shopping nello stesso arco di tempo.
Ciò che è particolarmente interessante è che l’IA per lo shopping si sta diffondendo su tutti i canali: quelli posseduti dai brand e quelli che non lo sono. Da un lato, i consumatori usano LLM come ChatGPT, Google Gemini e Perplexity per fare ricerche, confrontare e fare clic per completare l’acquisto. Dall’altro lato, i brand stanno integrando l’IA in tutta l’esperienza cliente.
Oggi i brand B2C usano l’IA per lo shopping per:
- Porta su scala 1:1 la personalizzazione nel marketing e nell’assistenza.
- Guida chi acquista verso l’acquisto con assistenti IA.
- Offri assistenza più rapidamente con un supporto basato sull’IA.
Ecco com’è l’IA per lo shopping nella pratica e come i brand B2C la stanno adottando per aumentare le vendite e rafforzare la fidelizzazione dei clienti.
Che cos’è l’IA per lo shopping?
IA per lo shopping [EN] è il processo con cui i consumatori utilizzano LLM e altri agenti di IA per scoprire, confrontare e acquistare prodotti.
L’esperienza di shopping con l’IA ha alcune caratteristiche distintive rispetto alla ricerca tradizionale:
- Fare shopping è conversazionale e contestuale. Invece di cercare un prodotto e passare da un sito all’altro per fare ricerche, le persone consumatrici stanno conversando con agenti di AI come farebbero con un personal shopper. Ricevono consigli in linea con le ricerche precedenti e rispondono alle domande di follow-up dell’AI per trovare esattamente ciò di cui hanno bisogno.
- I consumatori usano un linguaggio più descrittivo ed emotivo con gli LLM. Secondo il nostro report AI Consumer Trends, il 30% delle ricerche con l'IA contiene 8+ parole e il 78% dei consumatori include un contesto emotivo o personale almeno in alcuni casi. Ad esempio, una persona potrebbe cercare: "Sto cercando accessori per il mio ufficio che risultino caldi e accoglienti. Nel mio ufficio fa troppo freddo e preferirei che il mio spazio fosse più confortevole, così mi piace sedermi a lavorare."
- Scoperta prodotto, confronto e acquisto possono avvenire in un unico luogo. Con i Customer Agent di AI lato brand e gli assistenti allo shopping, le persone consumatrici possono trovare nuovi prodotti, confrontare opzioni e persino completare l’acquisto in un’unica interazione, invece di cercare su siti web e marketplace. Presto potrebbe valere anche per gli LLM.
Cosa vogliono i consumatori dalle esperienze di shopping con l’IA?
L’IA può fare di più per la scoperta e il confronto dei prodotti in meno passaggi. Ma quando i clienti usano l’IA per fare acquisti, vogliono più della sola velocità.
I consumatori cercano nelle esperienze di acquisto basate sull’IA:
- Personalization: secondo la ricerca alla base del nostro AI Consumer Trends Report, il 55% dei consumatori ha vissuto almeno un momento “aha” quando l’IA li ha colpiti per accuratezza o personalizzazione. L’IA può offrire una personalizzazione più approfondita e contestuale, in un modo che la ricerca tradizionale e gli algoritmi dei social media non riescono a eguagliare.
- Semplificazione: secondo la nostra ricerca, il momento “aha” più comune per i consumatori si è verificato quando l’IA ha spiegato con chiarezza un concetto complesso in termini semplici. Gli LLM e gli agenti di IA lato brand possono offrire a chi acquista un contesto prezioso su acquisti nuovi o costosi, consolidando molte informazioni in un’unica risposta rapida.
- Efficienza: secondo la ricerca alla base dell’ Online Shopping Report [EN] 2025 di Klaviyo, il 62% dei consumatori preferirebbe che l’IA ricordasse le proprie preferenze, invece di doverle rispiegare a un Customer Agent umano. Per far risparmiare ai clienti tempo e fatica, i brand possono addestrare i Customer Agent basati su IA a fare riferimento ai dati dei clienti e, quando necessario, a trasferire le conversazioni alle persone mantenendo tutto il contesto.
In che modo i consumatori usano l'IA per fare acquisti?
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. Più spesso, usano l’IA per cercare prodotti in elettronica o tecnologia, viaggi o hotel e salute o bellezza.
La nostra ricerca ha anche rilevato che il 70% dei consumatori ha usato l’IA più volte per trovare il prodotto o l’offerta migliore e che il 69% l’ha usata più volte per consigli generici sui prodotti.
Ma anche se molti acquirenti sperimentano con l’IA, non tutti sono pronti ad affidarle l’intero processo di acquisto. L’85% dei consumatori ripone almeno una certa fiducia nell’IA affinché fornisca consigli di acquisto accurati e personalizzati, ma solo il 27% si fida completamente dell’IA per farlo.
Nel 2025, il 65% dei consumatori si aspettava che il 2026 fosse l’anno in cui gli assistenti IA sarebbero diventati una parte normale dello shopping online, secondo la ricerca alla base dell’ AI Shopping Index 2025 di Klaviyo.
Dove si inceppano le esperienze di shopping con l’IA?
Nonostante l’aumento dell’uso dell’IA da parte dei consumatori, i brand devono ancora affrontare una curva di apprendimento. I risultati che ottieni dall’IA dipendono da molti fattori: la qualità dei dati, il modo in cui sono integrati nel tuo stack tecnologico e i vincoli di sicurezza che li governano.
I consumatori riconoscono un'IA inadeguata quando la vedono. E quando la vedono nella loro esperienza di acquisto, questo si traduce in mancati ricavi per il tuo brand.
Ecco i principali campanelli d’allarme per le persone consumatrici quando usano l’AI per fare shopping:
- Risposte in ritardo: secondo la nostra ricerca dell’indice di shopping con l’IA, il 75% dei consumatori ha abbandonato un acquisto perché non riusciva a ottenere risposte immediate. Strutturare il catalogo prodotti per la reperibilità e la formazione degli LLM e addestrare i tuoi Customer Agent IA a rispondere alle FAQ sono i nuovi requisiti per convertire i clienti.
- Personalizzazione inadeguata: dopo aver ricevuto contenuti poco personalizzati, il 21% dei consumatori è meno propenso ad aprire i messaggi di un brand, secondo la nostra ricerca AI sui trend dei consumatori. Questo sottolinea l’importanza di consigli sui prodotti basati sull’IA che attingano ai dati dei clienti in tempo reale, così che i tuoi messaggi riflettano il contesto reale dal lato del cliente.
- Assistenza distaccata: secondo la nostra ricerca sui trend dell’AI tra le persone consumatrici, meno della metà (43%) afferma che l’AI ha migliorato la qualità del servizio clienti e il 42% si sente neutrale al riguardo. La preoccupazione N. 1 delle persone consumatrici sull’AI nelle esperienze con i brand riguarda interazioni con il servizio clienti che le fanno sentire come se stessero parlando con un robot. Addestra i tuoi agenti di AI sui dati dei clienti e dei prodotti, così l’assistenza non risulta generica.
- Disinformazione: secondo la nostra ricerca sulle tendenze dei consumatori sull’IA, il 27% dei consumatori si sente più a disagio con l’IA quando condivide risposte imprecise, fuorvianti o di bassa qualità. Risposte imprecise sui tuoi prodotti possono danneggiare la reputazione del tuo brand, sia che la disinformazione provenga da un LLM sia che provenga da un Customer Agent di IA lato brand.
Com’è l’esperienza di shopping con IA per i consumatori?
L’esperienza di acquisto con l’IA per i consumatori varia tra gli LLM e i siti web dei brand. Ma, visto il recente lancio di due standard aperti per il check-out agentico, Agentic Commerce Protocol e Universal Commerce Protocol, nel prossimo futuro potrebbe esserci maggiore coesione.
Vediamo alcuni esempi dell’esperienza di shopping con l’IA oggi:
Perplexity
Ecco un esempio di un consumatore che usa Perplexity AI per acquistare un piegaciglia.
L’utente cerca: "trovami un piegaciglia con buone recensioni e che costi meno di 20 $." Nella scheda Risposta, Perplexity trova alcune opzioni, crea una tabella di confronto e inserisce link a dove il consumatore può effettuare un acquisto.
Nella scheda Shopping, Perplexity mostra schede prodotto più approfondite per le scelte migliori. Queste schede prodotto includono valutazioni a stelle, riepiloghi delle recensioni dei clienti e più link su dove acquistare l’articolo. Ogni scheda prodotto cita anche fonti specifiche delle recensioni, che spesso includono il sito web del brand, thread di Reddit, post di TikTok e siti di recensioni di terze parti.
Nel 2025, Perplexity ha fatto partner con PayPal e Venmo per lanciare Instant Buy [EN], un’opzione di check-out agentica per gli utenti negli Stati Uniti.
In questo esempio di Google AI Search, la persona che acquista chiede informazioni su un paio di Reebok alla moda e buone per correre e fare sollevamento pesi. Google fornisce una tabella di confronto, poi fa una domanda di follow-up per aiutare a restringere le opzioni disponibili.
Nel 2025, Google ha lanciato il check-out agentico in Google AI Search e Gemini con una selezione di rivenditori, in modo che i consumatori possano trovare ed eventualmente acquistare ciò che cercano dalla stessa interfaccia.
Customer Agent dei brand basati sull’IA
I Customer Agent basati su IA lato brand sono agenti IA con cui i clienti possono interagire sul sito web del brand. Anche se molti brand usano gli agenti IA soprattutto per l’assistenza clienti, possono anche supportare gli acquirenti durante la fase di ricerca, nello stesso modo in cui lo fanno gli LLM.
Ecco un esempio di assistente IA del brand beauty Half Magic. L’esperienza di chat conversazionale invita i consumatori a chiedere consigli sui prodotti, controllare lo stato degli ordini, condividere suggerimenti sull’uso dei prodotti e altro ancora.
In questo scambio, l’acquirente chiede all’assistente di trovare opzioni di trucco viso adatte alla pelle sensibile. L’assistente prosegue con un tono divertente e amichevole, fornendo un consiglio iniziale che rimanda a una pagina di elenco prodotti.
4 esempi di come i brand usano l’AI per lo shopping per aumentare i ricavi
Secondo la ricerca “future of consumer marketing” 2026 di Klaviyo, la principale priorità dello stack tecnologico dei marketer B2C per il 2026 è ampliare l’adozione dell’IA. Se ti ci ritrovi, ecco un po’ di ispirazione da 4 brand reali che stanno già conquistando i clienti con esperienze di acquisto basate sull’IA:
1. Il Customer Agent basato su IA di Happy Wax è una scorciatoia per la ricerca di prodotti
In vista della frenetica stagione delle feste 2025, il brand di profumi per la casa Happy Wax ha lanciato un Customer Agent di IA sul proprio sito web. Attingendo ai dati dei clienti e dei prodotti, l’assistente IA personalizzato lavora 24 ore su 24, 7 giorni su 7 per risolvere problemi, rispondere alle domande e consigliare prodotti.
In un periodo di 90 giorni, oltre il 50% delle conversazioni [EN] gestite dal Customer Agent è stato risolto completamente senza alcun intervento da parte del team di assistenza. "Gli acquirenti ottengono risposte immediate e il nostro team ha più margine per occuparsi dei casi che richiedono un'attenzione particolare", afferma Rachel Fagan, VP of marketing di Happy Wax.
2. Il Customer Agent di AI di Harney & Sons risolve le richieste di consigli sui prodotti
Il brand di tè a conduzione familiare Harney & Sons utilizza un Customer Agent di IA insieme a un portale clienti self-service e a un helpdesk condiviso, in cui agenti umani e agenti di IA possono gestire le richieste dei clienti su più canali.
Il Customer Agent basato su IA lavora 24/7 per rispondere in autonomia alle richieste di assistenza e di consigli. Se la conversazione richiede una persona, l’agente IA la inoltra all’helpdesk del team di assistenza clienti umano con tutto il contesto. Ma in 60 giorni, l’agente IA ha risolto da solo il 77% delle richieste di consigli sui prodotti [EN].
3. Il Customer Agent di IA di Folk Clothing gestisce l’assistenza semplice
Per anni, il team del brand di moda londinese Folk Clothing ha faticato con la logistica dell’assistenza clienti, che si basava su una semplice casella e-mail e su una linea telefonica che veniva facilmente sopraffatta. Quindi il brand ha implementato un Customer Agent basato su IA in grado di fornire risposte istantanee alle domande più comuni dei clienti, senza alcun input da parte del team.
In 90 giorni, il Customer Agent IA di Folk Clothing ha risolto il 53% delle conversazioni di assistenza. «Ha già fatto una differenza evidente sul mio carico di lavoro», afferma Hayley Scott, coordinatrice e-commerce di Folk Clothing. «Ho tirato un sospiro di sollievo vedendo che anche i nostri clienti più fedeli, abituati a un servizio molto personalizzato, non hanno notato alcun calo nella qualità».
4. Svenfish mostra ai clienti quello di cui hanno bisogno prima ancora che sappiano di averne bisogno
Il brand di pesce fresco Svenfish usa l’IA dietro le quinte: per supportare una strategia di campagne altamente mirata e a volume elevato. Prima inviavano sconti a tutta la lista, ma ora li offrono solo ai clienti disingaggiati che non acquistano da oltre 3 mesi.
Svenfish usa anche l’analisi predittiva per premiare i clienti di alto valore il cui valore del ciclo di vita del cliente (CLV) previsto è superiore a 200 $. Questo non solo li ha aiutati a ridurre il segmento di riattivazione clienti e a migliorare i margini. Ha anche stimolato acquisti e conversioni reali dal loro pubblico: Svenfish ha generato l’82% dei ricavi Klaviyo YTD [EN] usando una o più funzionalità di IA.
Come Klaviyo posiziona il tuo brand per avere successo con l’AI per lo shopping
Lo shopping con l’AI non è il futuro. È già qui. Se non l’hai ancora fatto, è il momento di pianificare come integrare l’IA nell’intera esperienza di acquisto dei tuoi clienti.
Klaviyo è il CRM B2C autonomo che unifica i dati dei clienti, marketing, assistenza, analisi e IA agentica in un'unica piattaforma. Valuta come Klaviyo può aiutarti a sfruttare le opportunità dello shopping con IA in ogni fase del percorso del cliente:
- Scoperta: ottimizza i tuoi contenuti per la visibilità sugli LLM con catalogo prodotti ben strutturati e una solida strategia di recensioni dei clienti. Lancia le campagne più velocemente con un agente di marketing AI come Klaviyo Composer e aumenta il coinvolgimento degli utenti con un targeting più preciso e contenuti freschi.
- Coltiva: usa l’AI per sviluppare più relazioni 1:1 con i clienti. Con Klaviyo puoi inviare messaggi nel momento che ogni acquirente preferisce [EN], sui canali preferiti. Crea guardrail per voce e tono [EN] per tutti i contenuti generati dall’AI, così ogni interazione risulta coerente con il brand e umana.
- Conversione: usa un assistente allo shopping con AI come K:AI Customer Agent per rispondere alle domande pre-acquisto, condividere consigli personalizzati e trovare offerte pertinenti.
- Fidelizzazione: aumenta la fedeltà dei clienti con messaggi di fidelizzazione basati su quando acquistano i clienti, ciò che li interessa e il loro valore del ciclo di vita. Usa l’ analisi predittiva di Klaviyo per identificare i clienti a rischio prima che vadano in churn (tasso di abbandono) e attivare flussi di riattivazione clienti personalizzati.
- Analytics: usa l’ app Klaviyo per ChatGPT [EN] o il connettore con Claude [EN] per accedere alle tue analytics tramite semplici prompt testuali. Affidati ai tuoi assistenti di AI per acquisire dati zero-party che possono arricchire i profili dei clienti e migliorare la personalizzazione futura.
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