Retail Media e IA: dal punto vendita al nuovo profitto

Retail Media e IA: dal punto vendita al nuovo profitto

Nel largo consumo italiano c’è un dato che fa riflettere: nei programmi loyalty più evoluti oltre l’80% degli scontrini è associato a un cliente identificato. Quel dato, oggi, vale più dello scaffale. E con il Retail Media e l’intelligenza artificiale sta diventando un nuovo centro di profitto, non solo un costo di CRM.

Questo interessa direttamente chi lavora nel retail italiano: direttori marketing, responsabili CRM, category, trade e digital. Perché il Retail Media non è un “formato pubblicitario in più”, ma un modello che può arrivare a pesare fino al 30% dell’Ebit entro il 2029 per le insegne più avanzate. E chi non si muove rischia di restare intrappolato nella guerra dei prezzi mentre altri monetizzano dati, spazi e relazione con il cliente.

In questa puntata della serie “IA nel Retail Italiano: Commercio Intelligente” vediamo come il Retail Media, spinto dall’AI, sta passando dall’hype alla realtà, quali errori evitare e quali passi concreti fare già tra fine 2025 e l’inizio del 2026.

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Che cos’è davvero il Retail Media (e perché in Italia è ancora frenato)

Il Retail Media è un modello di business in cui il retailer diventa un vero e proprio media owner: vende spazi e dati ai brand, on-line e in-store, con la capacità di collegare l’esposizione all’acquisto effettivo.

In pratica significa tre cose molto concrete:

• Spazi media proprietari

  • On-site digital: annunci prodotto sponsorizzato, banner e formati nativi su sito e app eCommerce, newsletter, notifiche push.
  • In-store: schermi digitali, etichette elettroniche, totem, schermi in cassa, audio in-store.
  • Off-site: campagne sui social o su siti terzi, ma con targeting basato sui dati di prima parte del retailer.

• Dati di prima parte come vantaggio competitivo

  • Dati di acquisto reali, con profondità di storico.
  • Segmenti dinamici creati con algoritmi di AI e machine learning.
  • Misurazione dell’impatto sulla vendita, non solo sulle impression.

• Valore per entrambe le parti

  • Per il retailer: nuovi ricavi ad alto margine da spazi già esistenti (sito, app, corsie, casse, volantino digitale).
  • Per l’industria: comunicazione vicina al momento di acquisto, dati di performance concreti (vendite incremental, share of wallet, redemption promo).

In Italia però l’adozione è ancora lenta rispetto a mercati come USA o UK. Le principali barriere che vedo ogni giorno nei progetti sono:

• confusione terminologica (trade marketing? volantino? digital adv?)
• metriche non allineate tra industria e distribuzione
• modelli organizzativi non pronti: media, CRM, category e IT lavorano spesso a silos
• timore di “commercializzare troppo” la relazione con il cliente

La realtà è che non è una moda passeggera: è la terza grande ondata del digital advertising dopo Search e Social, e mette il retail al centro.

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Come l’IA potenzia il Retail Media nel commercio italiano

L’IA è il motore silenzioso che rende il Retail Media davvero interessante per il retail italiano: senza AI avremmo solo più formati pubblicitari; con l’AI abbiamo personalizzazione, efficienza e misurabilità.

1. Segmentazione e targeting predittivo

Con i dati loyalty, l’AI può andare oltre i segmenti statici tipo “famiglie con figli” o “heavy user di promozioni”. Può ad esempio:

• prevedere la probabilità di acquisto di una categoria nelle prossime 2–3 settimane
• identificare chi è in rischio abbandono (churn) e attivare campagne in-store e digital mirate
• calcolare il valore potenziale futuro (CLV) di un cliente e differenziare pressioni media e incentivi

Un caso d’uso tipico:

«Mostra sullo schermo di corsia promozioni di marca X solo ai clienti con alta propensione alla categoria e margine sufficiente, e sostieni la stessa linea con annunci sponsorizzati su app e sito nelle 48 ore successive».

2. Orchestrazione omnicanale “phygital”

Il percorso d’acquisto medio oggi tocca tranquillamente 5 o più touchpoint: ricerca online, volantino digitale, visita in store, app, e magari social.

L’IA consente di:

• riconoscere il cliente tra questi touchpoint (quando loggato o identificato loyalty)
• sequenziare i messaggi: awareness a casa, reminder in prossimità del pdv, call to action alla corsia
• ottimizzare la pressione per evitare overload: meno messaggi, più rilevanti

Così il Retail Media smette di essere una collezione di “schermi e banner” e diventa un sistema coordinato che parla in modo coerente al cliente.

3. Ottimizzazione in tempo reale e test & learn

Con l’AI, il Retail Media può funzionare come una piattaforma performance:

• ottimizzazione automatica dei posizionamenti (homepage, carrello, pagine categoria, schermi in zone ad alta rotazione)
• A/B test continui su creatività, messaggi, promozioni
• allocazione dinamica del budget tra formati e canali in funzione del ROI per categoria e per brand

Questo tipo di gestione è ancora rara in Italia, ma gli esempi internazionali mostrano dove stiamo andando:

• Target – Roundel: quasi 2 miliardi di dollari di valore nel 2024 tra ricavi adv e contributi ai costi.
• Walmart Connect: oltre 4,4 miliardi di dollari di ricavi pubblicitari nel 2024, con AI al centro del targeting.

Il contesto italiano è diverso, più frammentato, ma la direzione è la stessa. La sfida è adattare questi modelli alle nostre dimensioni e strutture.

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L’infrastruttura che serve: dati, tecnologia e governance

Per fare sul serio Retail Media con l’IA, non basta “comprare qualche schermo”. Serve un’infrastruttura solida su tre piani: dati, tecnologia e regole del gioco.

Dati: dalla loyalty all’asset strategico

Nei retailer più evoluti:

• oltre l’80% delle vendite è collegato a una card o a un ID cliente
• i dati vengono integrati tra punto cassa, eCommerce, app, CRM, sistemi promo

Per trasformare questi dati in valore Retail Media occorre:

1. Qualità e continuità del dato: no buchi, no duplicati, no card “familiari” senza criteri.
2. Modello di consenso chiaro: cosa posso usare per personalizzare offerte e adv, con quali limiti.
3. Modelli AI addestrati sui dati proprietari del retailer, non solo su logiche generiche di settore.

Tecnologia: piattaforme retail media e phygital

L’esempio di Selex Media è molto interessante per il mercato italiano:

• piattaforma proprietaria end-to-end per gestire campagne retail media
• integrazione fisico + digitale
• obiettivo di 350 punti vendita attivi e oltre 5.000 schermi entro fine 2025

La direzione è chiara: il punto vendita diventa una piattaforma media ibrida dove:

• schermi, etichette elettroniche, QR code, app e casse parlano la stessa lingua
• i formati in-store sono pianificati e misurati come i formati digital
• l’AI aiuta a decidere dove mostrare cosa e a chi.

Governance: misurazione e fiducia

Se non si cambia il modo di misurare, il Retail Media resta percepito come un canale tattico.

Per costruire fiducia tra industria e retailer servono kpi che mettano insieme linguaggio media e linguaggio retail:

• vendite incremental (non solo venduto promo)
• share of wallet nella categoria
• frequenza visita e carrello medio
• tasso di redemption e impatto sulla fedeltà

E soprattutto serve una governance chiara: chi decide cosa, con quali priorità, come si condividono i dati e come si gestiscono i conflitti tra obiettivi di margine, visibilità e servizio al cliente.

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Dalla contrattazione alla partnership: cosa devono cambiare industria e retailer

Il punto chiave del Retail Media non è tecnico, è relazionale.

Finché la logica di fondo resta:

“tu retailer mi vendi un po’ di spazi, io brand li compro a fine anno per chiudere la trattativa”,

non stiamo facendo Retail Media, stiamo facendo solo un’altra forma di barter o di visibilità tipo volantino.

Tre cambi di passo necessari

Nei prossimi 2–3 anni, chi vuole giocare davvero dovrà:

1. Condividere metriche
   • partecipare a tavoli comuni industria–distribuzione per allineare definizioni, standard e kpi.
2. Costruire una cultura del dato
   • uscire dalla logica “solo promo” e iniziare a ragionare in termini di valore cliente nel tempo.
3. Integrare media, CRM, trade e vendite
   • smettere di trattare il Retail Media come un progettino digital
   • creare squadre cross-funzionali che parlino sia la lingua del marketing che quella della gdo.

Chi ci sta riuscendo, in Italia, è spesso chi ha avuto il coraggio di:

• creare una business unit dedicata al Retail Media, con P&L proprio
• introdurre figure ibride (es. “Retail Media Manager”, “Data & Media Partnership Lead”)
• usare l’IA non come buzzword ma come strumento operativo per segmentare, misurare e ottimizzare.

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Italia come laboratorio: da dove partire in modo pragmatico

Il mercato italiano oggi è un laboratorio aperto: alcune insegne stanno accelerando (Selex, player della gdo e dell’elettronica), altre stanno osservando, molti brand stanno sperimentando ma chiedono più chiarezza.

Se dovessi indicare un percorso pratico per un retailer italiano medio, sarebbe questo:

1. Mappare gli asset già disponibili

• canali digitali: sito, app, newsletter, volantino digitale
• touchpoint in-store: schermi, etichette elettroniche, casse, ingressi
• dati: loyalty, scontrini anonimi, dati promozionali, ricerche interne

Spesso si scopre che il 70% di ciò che serve è già in casa, solo non è gestito in modo integrato.

2. Definire un test di Retail Media guidato da AI

• scegliere 1–2 categorie strategiche (es. cura casa, cura persona, pet)
• identificare 2–3 brand partner disponibili a co-sviluppare il progetto
• impostare una campagna che combini:
  • formati on-site (prodotti sponsorizzati, banner)
  • formati in-store (schermi, messaggi audio)
  • targeting basato su segmenti AI (propensione acquisto, fedeltà marca)
• definire da subito kpi di business, non solo di visibilità.

3. Industrializzare ciò che funziona

Se il test dimostra un impatto chiaro su vendite incremental e marginalità, il passo successivo è:

• standardizzare il processo (brief, segmentazione, pianificazione, misurazione)
• definire un listino Retail Media chiaro per i brand
• investire gradualmente in tecnologia dedicata (piattaforme retail media, data clean room, sistemi di ottimizzazione AI)

Il vantaggio del mercato italiano è che possiamo imparare molto dagli esempi esteri (Target, Walmart, Best Buy, CVS) adattando il modello alle nostre specificità, invece di copiarlo in modo rigido.

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Perché il Retail Media è il vero test di maturità dell’AI nel retail

Il Retail Media è il banco di prova perfetto per capire se un’insegna sta usando l’intelligenza artificiale nel retail in modo serio o solo come slogan.

Se l’AI aiuta a:

• dare senso ai dati loyalty
• personalizzare l’esperienza cliente tra fisico e digitale
• misurare il valore generato per retailer e industria

allora siamo davanti a un Commercio Intelligente nel senso pieno del termine: il punto vendita diventa teatro di una comunicazione rilevante, misurabile, sostenibile nel tempo.

Per i retailer italiani, i prossimi 24–36 mesi saranno decisivi:

• chi costruirà un ecosistema Retail Media guidato dall’IA potrà generare nuovi flussi di ricavi e rafforzare la relazione con le marche e con i clienti.
• chi resterà ancorato a logiche di pura negoziazione spot e volantini promozionali perderà margine, potere contrattuale e capacità di innovazione.

Se lavorate in un’insegna o in un’azienda di marca e state cercando dove iniziare, il passo più utile è spesso uno: mettere allo stesso tavolo dati, marketing, trade e IT e chiedersi non “quanti schermi possiamo installare”, ma:

«Quale valore concreto vogliamo creare per il cliente e per i brand usando i nostri dati e i nostri spazi, con l’aiuto dell’IA?»

Da lì il Retail Media smette di essere hype e diventa realtà.