Tesco usa dati e IA per guidare prezzi, assortimenti e rete multiformato. Ecco cosa può copiare subito il retail italiano per diventare davvero intelligente.
Perché la strategia dati di Tesco riguarda (molto) il retail italiano
Nel 2026 chi gestisce una catena retail non verrà giudicato solo su vendite e margini, ma su quanto bene sa prevedere cosa succederà in negozio e online nelle prossime settimane. Chi indovina prima gli andamenti, vince su prezzi, stock, promozioni e cliente.
Tesco lo ha capito da anni e sta spingendo forte su questo fronte. Con la sua Insight Platform, raccontata da Sam Harding a un evento Centromarca, il colosso inglese sta trasformando dati, IA predittiva e rete multiformato in un unico motore decisionale.
Perché dovrebbe interessare al retail italiano? Perché molti problemi sono identici: inflazione altalenante, pressione promozionale, concorrenza dei discount, e-commerce che cresce a scatti. E perché l’IA nel retail non è più un progetto “innovazione”, ma il modo concreto per fare commercio intelligente.
In questo articolo vediamo:
- come funziona il modello data-driven di Tesco
- cosa significa, in pratica, “Insight Platform”
- come si collegano predittività, pricing, assortimenti e rete multiformato
- cosa può copiare (subito) un retailer italiano, anche senza i budget di Tesco
1. Dentro la Insight Platform di Tesco: non un database, ma un cervello operativo
La prima cosa da chiarire: la Tesco Insight Platform non è “il solito data warehouse”. Harding lo dice chiaramente: non è un semplice repository informativo, ma un ambiente operativo.
In un retailer maturo, la piattaforma dati non serve solo a “vedere cosa è successo”, ma a decidere cosa fare domani mattina in negozio.
Che dati mette insieme Tesco
Tesco integra in un’unica piattaforma:
- dati transazionali: scontrini, carrelli online, resi
- dati loyalty: storico acquisti per cliente/famiglia, frequenza, spesa media
- touchpoint digitali: sito, app, newsletter, adv digitale, ricerca prodotto
- osservazioni in-store: flussi in corsia, tempi di permanenza, heatmap, out-of-stock
- trend esterni: stagionalità, meteo, calendario, eventi
- variabili macroeconomiche: inflazione, reddito disponibile, tensioni di prezzo nelle categorie
Questo consente di costruire quella che Harding definisce una vista unificata del cliente: non solo chi è, ma come si muove tra canali, categorie, formati di negozio.
Perché è diverso da un classico BI
Molti retailer italiani hanno cruscotti BI decorosi, ma spesso:
- i dati arrivano in ritardo
- i silos (marketing, acquisti, operation) non dialogano
- le decisioni chiave su prezzi, promo, assortimento sono ancora “esperienza + Excel”.
Nel modello Tesco:
- i dati sono connessi in tempo quasi reale
- i modelli predittivi sono incorporati nei processi (es. pianificazione promo, riordini)
- le interfacce sono pensate per chi decide (category, store manager, pricing), non solo per gli analisti.
Per un retailer italiano, l’insegnamento è netto: senza un layer unico di insight, l’IA nel retail rimane un esercizio di stile.
2. Predittività: come Tesco anticipa domanda, promo ed elasticità di prezzo
Il vero salto di qualità non è avere molti dati, ma usare l’IA per prevedere comportamenti e non solo descriverli.
Cosa prevede Tesco (e perché conta)
Un setup maturo di IA predittiva in ambito retail lavora almeno su quattro fronti:
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Previsione della domanda per articolo/negozio/giorno
- per ridurre rotture di stock e overstock
- per calibrare meglio i riordini per formato (iper, super, convenience)
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Predizioni di risposta alle promozioni
- quale promo sposterà più volume
- quale cannibalizzerà altri prodotti o formati
- che impatto avrà su margine e quota categoria
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Stima dell’elasticità di prezzo
- fin dove posso aumentare un prezzo prima che il cliente fugga al discount
- quali prodotti sono veri “price fighter” nella percezione del cliente
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Propensione del cliente a churn o a cambiare insegna
- segnali di abbandono
- cluster di clienti ad alto rischio da trattenere con iniziative mirate.
La Insight Platform, unendo dati di scontrino, loyalty e contesto esterno, alimenta questi modelli in modo continuo.
Cosa può fare un retailer italiano già nel 2026
Non serve replicare Tesco da zero. Si può partire “snello”:
- Progetti pilota di demand forecasting su 2–3 categorie chiave (es. freschissimi, bevande, cura casa) con modelli di previsione giornaliera per punto vendita.
- Analisi di elasticità di prezzo su una short-list di KVI (Key Value Item) per capire dove i clienti sono ipersensibili.
- Test di promozioni guidate dai dati: meno volantini “fotocopia”, più scenari simulati (“se faccio -30% sul prodotto A, cosa succede a B e C?”).
Ho visto catene italiane medio-grandi ottenere risultati concreti solo lavorando su 200–300 referenze chiave, non sull’intero assortimento. Meglio profondo su poco che superficiale su tutto.
3. Rete multiformato: come i dati guidano le decisioni su iper, super, prossimità
La rete di Tesco è notoriamente multiformato: ipermercati, supermercati, convenience, online, click&collect. Senza una regia dati robusta, sarebbe un caos.
La Insight Platform qui agisce come un navigatore.
Decisioni chiave abilitate dai dati
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Dove aprire, chiudere o riconvertire un punto vendita
Incrociando flussi di spesa, bacino di utenza, concorrenza, penetrazione e-commerce, Tesco può capire:- se un iper va “shrunk” in formato più compatto
- se una zona urbana richiede più prossimità che grandi superfici
- se conviene spingere il click&collect in un’area anziché il delivery.
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Che assortimento dare a ogni formato
Non è solo “ridurre” l’assortimento di un convenience. È curvarlo rispetto a:- fascia oraria (pranzo vs spesa settimanale)
- composizione famigliare in zona
- sensibilità al prezzo vs servizio.
- Che ruolo dare all’online dentro l’ecosistema
L’e-commerce non è un canale a parte, ma una estensione della rete fisica. I dati dicono:- da quali negozi conviene evadere gli ordini
- quali categorie sono over-indexed online e sotto-performanti in store
- quali territori preferiscono ritiro vs consegna.
Per l’Italia, dove la rete è già molto densa e gli investimenti sono selettivi, approcciare la rete multiformato guidata dai dati è l’unico modo per evitare errori costosi di apertura/chiusura.
4. IA nel retail italiano: come adattare il modello Tesco alla propria scala
La domanda che molti si fanno è: “Bello, ma noi non siamo Tesco”. Giusto. Però la logica di fondo è scalabile.
Tre pilastri applicabili anche a catene italiane
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Integrare le fonti dati minime vitali
Prima ancora dell’IA, serve un lavoro molto concreto di integrazione:- scontrini + loyalty card
- catalogo prodotti + gerarchie categoria
- dati promozionali storici
- una base di dati di negozio (superficie, formato, bacino, ecc.).
Anche una media catena GDO o un retailer specializzato (brico, elettronica, pharma) può fare questo passo in 6–12 mesi con un progetto ben governato.
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Scegliere 2–3 casi d’uso di IA ad alto impatto
Legati al P&L, non alla “sperimentazione”:- riduzione out-of-stock del 20–30% sui prodotti chiave
- miglioramento del margine promo su poche categorie strategiche
- aumento del tasso di conversione push in app o via SMS su segmenti specifici.
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Portare gli insight nei processi quotidiani
L’errore più frequente: fare bei dashboard che nessuno usa. Invece:- il category manager vede le previsioni domanda mentre pianifica gli ordini
- il pricing manager ha suggerimenti di variazione prezzo con stima dell’impatto su volumi e margini
- lo store manager riceve alert su referenze critiche che rischiano out-of-stock nel suo punto vendita.
Qui entra in gioco il tema centrale della nostra serie “IA nel Retail Italiano: Commercio Intelligente”:
L’IA non è un layer sopra il retail. È il modo con cui il retail prende decisioni ogni giorno.
5. Dal dato alla relazione con il cliente: personalizzazione intelligente, non invadente
Sam Harding insiste su un punto chiave: la vista unificata del cliente serve anche a orientare promozioni e comunicazione.
Cosa cambia con una vista cliente integrata
Con dati loyalty, touchpoint digitali e storico acquisti, un retailer può:
- passare da promo “a pioggia” a offerte personalizzate per cluster
- capire chi compra davvero MDD premium e chi è fedele al discount brand
- modulare frequenza e canale (SMS, email, app) in base alla propensione alla risposta.
Per il cliente italiano, sempre più infastidito da spam generico e volantini infiniti, la personalizzazione diventa un servizio, non un fastidio, se:
- è rilevante (prodotti che ha senso per il suo profilo)
- è contestuale (momento giusto: prima della spesa, non dopo)
- è trasparente (perché ricevo questa offerta, come sono usati i miei dati).
Qui l’IA aiuta a gestire la complessità, ma la governance dei dati e della privacy deve essere impeccabile, sia per il GDPR sia per la fiducia del cliente.
6. Cosa può fare un retailer italiano nei prossimi 12 mesi
Riassumiamo in modo operativo. Se gestisci una catena retail in Italia e vuoi andare verso un modello “tipo Tesco”, nel 2026 ha senso fissare pochi obiettivi concreti.
Roadmap pragmatica
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Mappare i dati esistenti
- Dove stanno oggi (ERP, POS, CRM, piattaforme e-commerce)?
- Con che frequenza vengono aggiornati?
- Chi li usa davvero in azienda?
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Costruire un primo “insight layer”
Non serve la mega piattaforma perfetta. Serve un:- modello dati coerente
- layer di integrazione (anche in cloud)
- 2–3 dashboard decisionali per direzione commerciale, category e operation.
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Attivare un caso d’uso di IA ad impatto rapido
Per esempio:- previsione vendite su un cluster di negozi pilota
- ottimizzazione promo in una categoria ad alto giro (es. latticini, bevande)
- suggerimenti di riassortimento automatico per i top 200 SKU.
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Misurare in euro, non in slide
- quanto si sono ridotte le rotture di stock?
- quanto è migliorato il margine promo?
- quanta vendita addizionale è arrivata da azioni personalizzate?
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Estendere progressivamente a rete e formati
Una volta dimostrato il valore, portare il modello su:- altri formati (prossimità vs iper)
- altre regioni
- altri canali (online, click&collect).
Chi saprà farlo, nel giro di pochi anni avrà una vera rete multiformato intelligente, capace di reagire ai segnali di mercato con settimane di anticipo rispetto ai concorrenti.
Verso un retail italiano davvero “intelligente”
La lezione di Tesco, e del lavoro di Sam Harding sulla Insight Platform, è piuttosto netta:
il vantaggio competitivo nel retail non è più solo “avere dati”, ma saperli trasformare in decisioni predittive che toccano ogni leve commerciale.
Per il contesto italiano, questo significa usare l’IA nel retail per:
- progettare assortimenti e prezzi che riflettano davvero il cliente locale
- evitare investimenti immobiliari sbagliati nella rete multiformato
- trasformare la loyalty da “raccolta punti” a motore di relazione e margine.
Chi guida oggi un’insegna italiana ha una scelta chiara per il 2026: trattare l’IA come un progetto IT o farla diventare il cuore del commercio intelligente. La differenza, tra tre anni, sarà visibile sugli scaffali, nei bilanci e nella fedeltà dei clienti.