eCommerce fashion multibrand: come salvarlo con l’IA

Il multibrand fashion è sotto attacco. Ma non è (solo) una crisi

Nel 2025 l’annuncio degli oltre 200 esuberi in Yoox ha fatto rumore. Non perché “fallisca l’online”, ma perché mostra in diretta la fatica del modello eCommerce fashion multibrand.

Luisaviaroma in difficoltà, Farfetch passata in mani coreane, department store internazionali sotto pressione: il segnale è chiaro. Il vecchio modello “compro stock di brand, faccio margine sul traffico web” non regge più.

La realtà? È meno drammatica e più tecnica di quanto sembri:

• i brand D2C hanno imparato a fare eCommerce (e bene)
• il social commerce ha spostato l’acquisto di impulso fuori dai siti
• i costi operativi di chi non ha negozi fisici sono esplosi
• l’IA nel retail sta ridisegnando esperienza cliente e marginalità

In questa cornice, il tema della nostra serie “IA nel Retail Italiano: Commercio Intelligente” diventa centrale: o il multibrand usa l’intelligenza artificiale per ripensare il proprio ruolo, oppure scivola ai margini.

In questo articolo vediamo:

• perché il modello multibrand è saltato
• come stanno vincendo player come Zalando
• dove l’intelligenza artificiale per il retail fashion fa davvero la differenza
• quali mosse concrete può fare oggi un merchant multibrand italiano

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1. Perché l’eCommerce multibrand fashion non funziona più come prima

L’eCommerce multibrand è nato in un mondo semplice: pochi brand online, poca concorrenza, traffico web “a basso costo”, acquisto di impulso sul sito. Oggi siamo all’opposto.

1.1. L’effetto D2C: i brand si riprendono il cliente

Secondo la ricerca “Luxury in Transition 2024” di Bain e Fondazione Altagamma, la pressione sui canali multibrand è aumentata mentre:

• gli outlet vincono sul full price
• l’online si stabilizza dopo l’exploit Covid
• i multi-brand fisici e digitali faticano a riprendersi

Il motivo principale è la crescita del Direct-to-Consumer (D2C):

• i brand di moda vendono direttamente, online e nei propri negozi
• costruiscono relazioni dirette: CRM, loyalty, community
• usano l’online come estensione omnicanale del retail fisico

Come spiega Andrea Boscaro (The Vortex), Luisaviaroma e Yoox sono nati in una fase in cui i grandi marchi non erano pronti all’eCommerce. Quando i brand hanno aperto i propri canali digitali, il vantaggio competitivo del multibrand si è dissolto.

1.2. Il tallone d’Achille operativo: logistica e servizio

Chi ha una rete fisica parte avanti:

• può usare i negozi come magazzini diffusi
• offre ritiro in store, resi in store, cambi immediati
• ottimizza spedizioni e reverse logistics con più flessibilità

Un multibrand solo online, invece:

• ha costi logistici più alti per unità
• gestisce resi più complessi e costosi
• fatica a mantenere SLA di consegna e servizio allo stesso livello dei grandi brand omnicanale

In un contesto di margini compressi, questi costi operativi fanno male. E qui l’IA nel retail è già uno spartiacque: chi la usa per previsione domanda, ottimizzazione stock, instradamento resi, ha un costo per ordine sensibilmente inferiore.

1.3. Dal web al social commerce: l’impulso si è spostato

Il multibrand online viveva di acquisto di impulso sul sito. Oggi l’impulso è altrove:

• TikTok Shop porta il carrello dentro il contenuto
• i creator mostrano capi sul proprio body shape, aumentando la conversione
• gli utenti scoprono prodotti in un flusso continuo, non andando a cercarli su un sito

Il risultato è netto: il multibrand è stato “preso a tenaglia” tra:

• brand store D2C (relazione diretta + omnicanalità)
• marketplace e social commerce (massa critica + coinvolgimento)

Chi rimane nel mezzo, senza una proposta chiara e senza tecnologia, viene schiacciato.

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2. Dove l’IA può rimettere in partita il multibrand

Un merchant multibrand non può battere i colossi sul budget. Può però usare l’intelligenza artificiale nel retail per fare tre cose meglio della media: conoscere il cliente, ottimizzare margini, ridurre sprechi.

2.1. Intelligenza artificiale per la personalizzazione fashion

L’esempio più immediato è il virtual try-on di Google Shopping: vedi come cade un capo su diversi tipi di corpo, con resa realistica. Non è solo “wow effect”, è riduzione dei resi e aumento della fiducia.

Un multibrand può:

• usare algoritmi di raccomandazione basati su stile, brand preferiti, storico resi
• proporre look completi, non singoli prodotti (outfit recommendation)
• adattare la vetrina in tempo reale a:
  • meteo locale
  • calendario (saldi, festività, eventi)
  • comportamento precedente dell’utente

L’obiettivo non è “mettere l’IA ovunque”, ma usare pochi modelli mirati per rispondere a una domanda precisa: come faccio a far sentire il cliente capito meglio di quanto faccia un brand singolo?

2.2. IA per retail e margini: prezzi, stock, promozioni

Nella nostra serie su Commercio Intelligente lo ripetiamo spesso: il fashion brucia margini sul magazzino sbagliato.

Qui l’IA è pratica, non teorica:

• previsione della domanda per taglia, colore, brand e paese
• ottimizzazione prezzi dinamici per liberare stock senza distruggere il posizionamento
• suggerimento di bundle intelligenti (es. abito + cintura + scarpe con sconto mirato)
• identificazione di segmenti ad alta sensibilità promozionale vs clienti che comprano anche a prezzo pieno

Un multibrand che usa questi strumenti può ridurre:

• stock invenduto
• dipendenza estrema dai saldi generalizzati
• sconti a pioggia che erodono la percezione del valore

2.3. IA contro la contraffazione e per la fiducia cross-border

La contraffazione online colpisce proprio dove il multibrand vorrebbe crescere: l’export.

L’IA può supportare su tre fronti chiave:

• image recognition per rilevare inserzioni sospette e prodotti fake
• controllo coerenza prezzi per individuare anomalie di mercato
• sistemi di tracciabilità e certificazione digitale integrati con i marketplace

Chi vende in mercati come Cina, Medio Oriente o USA ha bisogno di differenziarsi anche su questo: "qui trovi solo originale, garantito da controlli tecnologici".

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3. Marketplace, export e IA: cosa deve decidere un multibrand

Molti merchant pensano: “esco dai confini, vado sui marketplace e mi salvo”. È più complicato di così.

3.1. Il bivio: vendere al marketplace o tramite marketplace

Quando si entra in un marketplace, ci sono due strade operative:

1. Vendere al marketplace (modello wholesale)

   • il marketplace compra la merce
   • gestisce pricing, marketing, cliente finale
   • il multibrand cede margine ma guadagna in semplicità

2. Vendere sul marketplace (modello marketplace puro)

   • il multibrand mantiene proprietà del prodotto e pricing
   • gestisce descrizioni, immagini, promozioni, in molti casi anche logistica
   • colleziona dati, ma ha più complessità operativa

L’IA nel retail può aiutare in entrambi i casi, ma in modo diverso:

• nel modello wholesale serve per decidere cosa vendere, a chi, dove e quando (assortimento, forecast)
• nel modello marketplace serve per gestire a scala contenuti, stock, pricing multi-paese, advertising interno (retail media)

3.2. Export intelligente: non solo tradurre il sito

Fare cross-border in modo sano significa adattare almeno quattro elementi:

• assortimento (non tutti i brand funzionano in tutti i mercati)
• pricing (livello di spesa, tasse, dazi, concorrenti locali)
• logistica (tempi, resi, modalità preferite)
• comunicazione (stile, stagionalità, contenuti)

L’IA aiuta con:

• analisi dati marketplace per capire dove c’è domanda reale
• clustering dei Paesi per comportamento d’acquisto
• traduzioni e localizzazioni intelligenti con adattamento del tono
• simulazioni di margine netto per paese, tenendo conto dei costi nascosti

Chi non fa questo lavoro rischia di “vendere all’estero” aumentando ricavi ma riducendo il margine complessivo.

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4. Perché Zalando regge (e cosa possiamo copiarle davvero)

Non tutti i multibrand stanno male. Zalando tiene la posizione, e questo dice molte cose.

4.1. Il vero asset: la customer base, non il catalogo

Zalando ha lavorato fin dall’inizio come se fosse un brand, non solo un marketplace.

Ha costruito:

• una base di “acquirenti di prima parte” fidelizzati a Zalando, non solo ai marchi
• un sistema di direct marketing forte: email, app, notifiche, raccomandazioni
• una proposta di valore chiara: resi semplici, servizio, ampiezza scelta

Molti multibrand italiani hanno fatto l’opposto:

• focus sul catalogo, poco sul proprio brand
• CRM debole o assente
• poca differenziazione percepita rispetto agli altri siti

La lezione è netta: se il cliente non ricorda il tuo nome, sei intercambiabile. E se sei intercambiabile, nel fashion 2025 non duri.

4.2. Logistica + IA: la macchina organizzativa

Zalando ha:

• massa critica enorme
• capacità logistiche in grado di competere con chiunque
• investimento costante in intelligenza artificiale per supply chain e personalizzazione

Cosa può fare un multibrand medio, realisticamente?

• allearsi con operatori logistici specializzati fashion
• usare soluzioni SaaS con moduli IA già pronti (forecast, suggerimento riordini, ottimizzazione stock)
• integrare il dato logistico nel CRM (es. prevenire clienti “serial returner”, migliorare la resa della taglia proposta)

Qui il punto non è copiare Zalando uno a uno, ma prendere l’approccio data-driven e scalarlo alla propria dimensione.

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5. Le 7 mosse concrete per un multibrand fashion italiano nel 2026

Chiudiamo con un framework pratico, pensato per il contesto italiano e in linea con il percorso “IA nel Retail Italiano: Commercio Intelligente”.

1. Chiarisci la tua posizione nel mercato

• Sei “tutto per tutti” o hai una tribù precisa (streetwear, lusso emergente, sustainable, pre-loved)?
• L’IA serve solo se parte da una strategia chiara, non la sostituisce.

2. Costruisci il tuo brand, non solo il catalogo

• investi in tono di voce, visual, community
• usa l’IA per analizzare sentiment, contenuti performanti, domande ricorrenti

3. Metti l’IA a lavorare sui dati che hai già

• storico ordini
• resi per taglia/modello
• comportamento onsite
• inizia con progetti piccoli: raccomandazioni prodotto, cluster clienti, email automation intelligente.

4. Ripensa il rapporto con i marketplace

• scegli pochi marketplace strategici
• usa strumenti di IA per gestire pricing, contenuti e adv a scala
• sfrutta le aree editoriali e il retail media per differenziarti

5. Usa il social commerce in modo attivo

• collabora con creator coerenti con il tuo posizionamento
• integra feed prodotto, promozioni e storytelling
• analizza i dati social con strumenti intelligenti per capire cosa genera veramente vendite, non solo like.

6. Rafforza la logistica con AI-driven planning

• forecast domanda per ridurre stock morto
• regole intelligenti sui resi (es. soglie diverse per clienti con storico positivo o problematico)
• test di modelli di consegna alternativi (pick-up point, locker, relazioni con negozi fisici se presenti)

7. Comunica la tecnologia come valore per il cliente

• virtual try-on, suggerimenti taglia, filtri per body shape
• certificazioni antifake e tracciabilità
• messaggi chiari: "usiamo l’IA per consigliarti meglio, non per venderti a caso".

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E adesso?

Il caso Yoox non è la fine dell’eCommerce fashion multibrand. È il promemoria che il “vecchio multibrand web-centrico” è arrivato a fine corsa.

C’è spazio per nuovi multibrand italiani che:

• scelgono un posizionamento forte
• trattano i dati come un asset, non come un fastidio
• usano l’intelligenza artificiale nel retail per fare cose molto concrete: meno resi, stock più sano, proposte più rilevanti.

La domanda vera, oggi, non è “l’online fashion è in crisi?”. La domanda è: quale ruolo vuoi giocare tu nella filiera digitale della moda italiana nel 2026 – e quali pezzi di IA ti servono davvero per arrivarci?