Natale 2025 conferma la forza della marca nel largo consumo. Ecco come usare i dati e l’IA nel retail italiano per trasformare questa fedeltà in vendite.
Natale 2025: cosa ci dicono davvero i dati Centromarca
Tre italiani su quattro a Natale cercano un regalo di marca, e se non trovano il prodotto giusto, sette su dieci vanno altrove pur di restare fedeli al brand. In un periodo in cui si parla solo di budget che si assottigliano, questo è un segnale forte per chi lavora nel retail e nel largo consumo.
Questo scenario non è solo una curiosità statistica: è una bussola per chi deve decidere assortimenti, pricing, promozioni e investimenti in IA nel retail italiano. Perché se è vero che la marca vince, è altrettanto vero che a vincere davvero saranno le insegne e le industrie che sapranno usare i dati e l’intelligenza artificiale per trasformare questa fedeltà in fatturato e marginalità.
In questo articolo mettiamo insieme i numeri della ricerca Swg per Centromarca con una chiave molto concreta: come usare l’IA per gestire al meglio il Natale in GDO, retail specializzato e eCommerce, dentro la serie “IA nel Retail Italiano: Commercio Intelligente”.
1. Cosa raccontano i dati: Natale è ancora il regno della marca
La ricerca Swg per Centromarca fotografa con chiarezza un punto: a Natale la marca conta più che mai.
Le priorità dei consumatori
Secondo lo studio:
- 3 italiani su 4 privilegiano la marca per gli acquisti natalizi.
- Il budget medio destinato ai regali è di 176,7 euro.
- Le categorie più acquistate sono:
- 37% generi alimentari e bevande
- 36% cura della persona
- 34% libri e hobbistica
- 33% abbigliamento
- 25% prodotti per la casa
Il valore percepito della marca si costruisce su alcuni driver molto chiari:
- 58% qualità
- 52% rapporto qualità/prezzo
- 29% reputazione
- 24% storia e tradizione
- 20% innovazione
- 16% etica e sostenibilità
- 10% comunicazione
E c’è un dato che per il retail è fondamentale:
Se il prodotto di marca non si trova a scaffale, 7 italiani su 10 cercano la marca altrove.
Tradotto: l’out-of-stock su brand chiave, sotto Natale, non è solo una vendita persa. È traffico perso e potenzialmente cliente perso.
Chi è più fedele alla marca
La ricerca evidenzia che la fedeltà più alta è tra:
- Millennial: 77% non rinuncia alla marca
- Gen X: 74%
Parliamo delle fasce con maggiore capacità di spesa familiare e forte propensione all’acquisto online. Sono anche quelle più esposte a contenuti digitali, adv personalizzata e suggerimenti algoritmici. Qui l’IA può fare la differenza.
2. Largo consumo: perché l’industria di marca resta centrale
Centromarca, elaborando i dati Niq, prevede per il largo consumo confezionato nel 2026 una crescita a valore del +2,6%, in linea con il 2025. Dentro questo quadro, l’industria di marca mantiene una posizione di forza:
- Quota di mercato omnicanale: 68,1%, tra le più alte in Europa.
- Quota su iper, super e libero servizio: 76,6%.
Non è solo inerzia. Come sottolinea Francesco Mutti, presidente di Centromarca, la leadership della marca italiana si fonda su:
- selezione delle materie prime;
- innovazione di prodotto e di processo;
- focus su sviluppo sostenibile.
Secondo una ricerca Caliber, il largo consumo italiano è l’unico settore con reputazione in crescita, con 77 punti contro una media nazionale di 72. Questo si riflette direttamente sulla disponibilità a pagare del consumatore, soprattutto a Natale, quando qualità e prestigio diventano criteri chiave.
Per il retail questo significa una cosa molto semplice: puntare sulla marca è ancora una strategia vincente, ma va orchestrata con più intelligenza, e qui entra in gioco l’IA.
3. Budget sotto pressione: il ruolo dell’IA tra prezzo e valore
I consumatori italiani arrivano al Natale 2025 con un atteggiamento prudente:
- 2 su 5 prevedono di ridurre il budget regali fino a oltre il 50%.
- 47% pensa di spendere come nel 2024.
- 13% aumenterà la spesa, anche oltre il 50%.
Le stime di spesa per le festività sono:
- 130 euro per pranzi e cene.
- 176,7 euro per regali.
- 53,9 euro per donazioni.
- 80,1 euro per altre attività.
Quindi la marca vince, ma dentro vincoli di spesa stringenti. Qui la differenza non la fa solo l’assortimento, ma come viene presentato e prezzato.
Come l’IA aiuta a gestire questo trade-off
Nel contesto di “IA nel Retail Italiano: Commercio Intelligente”, ci sono almeno tre aree in cui l’intelligenza artificiale porta valore concreto a Natale:
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Prezzi dinamici intelligenti
Algoritmi di pricing possono:- modulare lo sconto su brand leader e marche proprie in base a elasticità locale e concorrenza;
- proteggere i margini sulle referenze di forte richiamo, proponendo promozioni mirate solo a cluster di clienti ad alta sensibilità al prezzo;
- gestire promo “a scalare” negli ultimi giorni pre-Natale per ridurre stock residui senza erodere inutilmente valore.
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Pacchetti e bundle ottimizzati
L’IA può analizzare lo storico carrelli e:- proporre confezioni regalo combinate (es. food + bevande, beauty + cura persona) con percezione di alto valore a prezzo accessibile;
- suggerire abbinamenti tra marca e private label che migliorano lo scontrino medio ma mantengono un ticket percepito accettabile.
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Segmentazione avanzata per il Natale
Modelli di machine learning consentono di distinguere tra:- clienti “premium brand lovers” (sensibili alla marca, meno al prezzo),
- clienti “value seeker” (rapporto qualità/prezzo al centro),
- clienti “last minute” (decisioni rapide, guidate dalla visibilità e dalla disponibilità a scaffale).
Su ognuno si possono costruire offerte dedicate, sia online sia via app/CRM, evitando promozioni generiche e dispendiose.
4. IA, assortimento e scaffale: evitare il cliente perso
Il dato forse più “duro” della ricerca Swg/Centromarca è il seguente: se la marca cercata non c’è, il 70% dei clienti la cerca altrove. Questo è un problema di disponibilità e visibilità, non di comunicazione.
Previsioni di domanda e gestione stock
Qui l’IA può diventare il miglior alleato dei category manager.
Un sistema di previsione della domanda basato su machine learning può:
- incorporare dati storici di Natale, meteo, calendario (ponti, weekend lunghi), iniziative promozionali e andamento sell-out in tempo reale;
- individuare i codici di marca critici per ciascun punto vendita (quelli che, se mancano, generano più abbandoni o reclami);
- suggerire riordini automatici o alert operativi su referenze ad altissimo rischio di rottura di stock.
Su categorie centrali nelle festività – food & beverage, dolci stagionali, beauty – questo tipo di intelligenza può letteralmente fare la differenza tra Natale in crescita e Natale di occasioni perse.
Visualizzazione intelligente a scaffale e online
Non è solo una questione di “avere” il prodotto, ma anche di come lo si rende visibile:
- In negozio fisico, modelli di space allocation ottimizzati dall’IA possono decidere quanti fronti dare ai brand più cercati in funzione del flusso reale dei clienti e dei dati di vendita.
- Online, l’algoritmo di ranking dei prodotti dovrebbe:
- riconoscere il valore della marca come driver di conversione,
- bilanciarlo con marginalità e disponibilità stock,
- suggerire alternative coerenti di marca quando una referenza è esaurita, per ridurre il rischio di abbandono del carrello.
Chi gestisce retail omnicanale ha un vantaggio enorme se collega queste logiche: la ricerca di marca online può guidare le priorità di esposizione a scaffale e viceversa.
5. Reputazione, sostenibilità e storytelling assistiti dall’IA
La ricerca evidenzia anche l’importanza di elementi “soft” nella scelta della marca:
- 29% reputazione
- 24% storia e tradizione
- 16% etica e sostenibilità
A Natale, questi fattori pesano ancora di più, perché il regalo porta con sé un significato simbolico. Non stai solo acquistando un prodotto: stai regalando un’idea di qualità, di cura, di valori.
Come l’IA può valorizzare questi aspetti
L’intelligenza artificiale, lato retail e industria, può intervenire in diversi modi:
- Content automation intelligente: generare descrizioni prodotto, schede regalo, contenuti per newsletter che mettano in risalto la storia della marca, gli aspetti di sostenibilità, i plus di qualità, adattandoli ai diversi segmenti di pubblico.
- Raccomandazioni personalizzate valoriali: non solo “chi ha comprato X ha comprato anche Y”, ma suggerimenti basati su preferenze etiche (bio, filiera corta, made in Italy, cruelty free), identificabili dai comportamenti d’acquisto.
- Analisi del sentiment su recensioni e social: capire rapidamente come sta evolvendo la percezione di un brand o di una categoria e reagire con iniziative mirate (bundle, promo, contenuti educativi, posizionamento a scaffale).
Qui la tecnologia serve a una cosa molto semplice: far emergere, dentro l’assortimento, quelle marche che per un certo tipo di cliente valgono più del loro prezzo.
6. Da dati a strategia: cosa fare subito per il Natale nel retail
Mettere insieme i numeri Centromarca e le possibilità dell’IA significa avere un’agenda di lavoro piuttosto chiara, soprattutto guardando al Natale 2025 e al 2026.
Per i retailer (fisici e online)
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Mappare le “marche irrinunciabili” per cluster di negozio
Usare i dati di vendita e, dove disponibile, modelli predittivi per capire:- quali brand generano più traffico;
- quali causano più abbandono in caso di out-of-stock;
- quali hanno il mix migliore tra attrattività e margine.
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Attivare modelli di previsione della domanda per il periodo festivo
Anche soluzioni IA relativamente semplici possono ridurre drasticamente le rotture di stock sulle top referenze. -
Integrare IA nel motore promozionale
Non tutte le marche hanno bisogno dello stesso sconto. Lavorare con logiche data-driven consente di:- proteggere i margini;
- concentrare gli investimenti promozionali dove c’è vera elasticità al prezzo.
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Personalizzare l’esperienza cliente
Usare dati di loyalty, app e online per proporre regali di marca diversi a famiglie, single, giovani adulti, senior, segmentando per categoria e sensibilità al prezzo.
Per l’industria di marca
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Condividere dati e insight con la distribuzione
Programmi di collaboration data-driven (sempre nel rispetto delle norme) aiutano ad allineare produzione, promozioni e logistica. -
Sfruttare l’IA per ottimizzare il mix a scaffale
Comprendere quali formati, pack e varianti funzionano meglio nelle settimane chiave e in quali canali. -
Rafforzare storytelling e reputazione tramite contenuti generati con IA
Non per automatizzare tutto, ma per scalare la comunicazione puntando su qualità, tradizione, sostenibilità, innovazione: esattamente i driver che i dati Swg mettono in cima alle motivazioni d’acquisto.
Conclusione: un Natale più intelligente, non solo più ricco di marca
Natale 2025 conferma che la marca resta il vero riferimento per gli italiani, soprattutto nel largo consumo. Ma il contesto di budget sotto pressione, concorrenza omnicanale e clienti sempre più informati obbliga retailer e industria a fare un salto di qualità: non basta avere buone marche a scaffale, serve gestirle in modo intelligente.
Qui l’IA nel retail italiano non è un vezzo tecnologico, è uno strumento operativo per:
- garantire disponibilità dei prodotti giusti, nel posto giusto, al momento giusto;
- calibrare prezzi e promozioni senza massacrare i margini;
- offrire esperienze d’acquisto e di regalo coerenti con i valori dei clienti.
Chi inizierà ora a usare seriamente dati e intelligenza artificiale per orchestrare marca, assortimento e pricing, arriverà al prossimo Natale non solo con vendite più alte, ma con clienti più fedeli. E nel commercio italiano, oggi, la vera differenza la fa chi sa tenersi stretto il cliente anche quando spegne le luci dell’albero.