Tesco usa dati e IA per pricing, assortimenti e rete multiformato. Ecco cosa può copiare il retail italiano entro il 2026 per diventare davvero data-driven.
Tesco 2026: cosa insegna al retail italiano l’IA sui dati
Nel 2026 Tesco prende ogni decisione commerciale passando da un’unica porta: la Insight Platform. Prezzi, promo, layout, sviluppo dei formati, persino le scelte immobiliari: tutto viene filtrato da un motore di dati e modelli predittivi.
La realtà è che molti retailer italiani stanno ancora lavorando con report Excel, dati a silos e riunioni “a sensazione”. E mentre si discute se l’intelligenza artificiale sia “già matura” o “ancora presto”, player come Tesco usano l’IA per fare meglio tre cose molto concrete: capire i clienti, prevedere la domanda, orchestrare una rete multiformato.
In questa puntata della serie “IA nel Retail Italiano: Commercio Intelligente” prendo il caso Tesco raccontato da Sam Harding, director Insight Platform, come modello pratico: non per copiarlo, ma per capire quali pezzi servono davvero a un’insegna italiana – dalla GDO al retail specializzato – per diventare data-driven in modo serio, entro il 2026.
1. Tesco Insight Platform: molto piĂą di un data warehouse
Il punto di partenza è semplice: una piattaforma unica che integra tutti i dati rilevanti per il business, non un “magazzino di report”.
La Tesco Insight Platform è un ambiente operativo che collega dati transazionali, loyalty, touchpoint digitali, osservazioni in-store, trend esterni e variabili macroeconomiche.
Harding lo dice chiaramente: non è un repository, ma un motore decisionale.
Cosa integra davvero Tesco
Tesco mette nello stesso ecosistema:
- Scontrini e transazioni (store e online)
- Dati loyalty (Clubcard: frequenza, valore cliente, sensibilitĂ al prezzo)
- Dati digitali (app, e-commerce, newsletter, adv)
- Osservazioni in-store (flussi, heatmap, out-of-stock, tempi in coda)
- Trend esterni (stagionalitĂ , meteo, eventi locali, calendario)
- Indicatori macroeconomici (inflazione, potere d’acquisto, variazioni prezzi fornitore)
Questo mix permette di costruire una vista unificata del cliente e del punto vendita, che alimenta i modelli di predittività su vendite, comportamento d’acquisto e performance dei formati.
Perché questo modello serve anche al retail italiano
Molte catene in Italia hanno giĂ tutti questi dati, ma:
- stanno in piattaforme diverse (CRM, ERP, BI, provider esterni)
- non dialogano in tempo reale
- non alimentano in modo sistematico modelli di IA o machine learning.
L’insegnamento di Tesco per chi gestisce retail in Italia è netto:
- Step 1: unificare le fonti (anche con un livello minimo di data lake)
- Step 2: definire use case di business chiari (prezzi, promo, stock, formati)
- Step 3: portare i risultati direttamente nei processi operativi (non solo in dashboard per “analisti”).
Senza questo, parlare di “IA nel retail” resta solo marketing.
2. Dalla descrizione alla predittivitĂ : come cambiano le decisioni
La vera differenza tra Tesco e un retailer tradizionale non è la quantità di dati, ma il passaggio dall’analisi descrittiva alla predittiva.
L’obiettivo di Harding è chiaro: usare l’Insight Platform per anticipare i comportamenti dei clienti e rendere più precise le leve commerciali, in particolare:
- pricing
- assortimento
- promozioni
- sviluppo formati e rete.
Esempi concreti di uso dei modelli predittivi
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Prezzi dinamici “ordinari” (non da e-commerce):
- prevedere l’elasticità al prezzo per cluster di clienti (es. famiglie, senior, giovani single)
- simulare scenari di aumento/riduzione prezzo su margini e volumi
- adeguare la strategia in base a inflazione e mosse dei competitor.
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Assortimento mirato per cluster di store:
- modelli che stimano il rischio di rottura di stock per ogni SKU
- suggerimenti automatici di SKU da inserire o tagliare per ogni formato
- calcolo dell’impatto sul fatturato di ogni cambiamento di gamma.
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Promozioni con IA:
- previsione vendite promo per articolo, canale e periodo
- identificazione delle promo che cannibalizzano margine senza portare traffico
- raccomandazioni per il mix promo per target (es. clienti Clubcard ad alta fedeltĂ vs cacciatori di offerta).
Questo è esattamente il tipo di intelligenza applicata che serve anche al retail italiano nel 2026: meno volantini “a volume”, più promo targettizzate e misurabili, meno assortimenti “storici”, più gamma guidata dai dati.
Cosa può fare oggi un’insegna italiana (anche media)
Non serve avere la scala di Tesco per partire. Alcuni passi realistici:
- usare l’IA per forecast di vendita a livello SKU-store, migliorando ordini e riducendo stock morti
- creare un modello di elasticitĂ al prezzo almeno per le categorie ad alta rotazione
- misurare in modo rigoroso l’uplift reale delle promozioni, distinguendo clienti fedeli da occasionali
- costruire semplici segmentazioni basate sui dati loyalty e testare promo personalizzate.
La chiave è passare da report statici (“com’è andato il mese scorso”) a motori che suggeriscono cosa fare domani.
3. Rete multiformato: come la predittivitĂ guida gli investimenti
Tesco non usa la Insight Platform solo per l’operatività quotidiana, ma anche per l’evoluzione della rete multiformato: iper, super, convenience, online, quick commerce.
In pratica, i dati e i modelli aiutano a rispondere a domande che ogni retailer in Italia si sta facendo nel 2025–2026:
- dove ha ancora senso un ipermercato e dove no?
- in quali quartieri serve un prossimità “puro prezzo” e dove invece funziona un format premium di servizio?
- quanto e come spingere sull’omnicanalità (click&collect, consegna, locker)?
Il ruolo dell’IA nella pianificazione dei formati
Qui la combinazione di dati è potente:
- comportamenti clienti (frequenza di visita, canale preferito, mix spesa)
- dati territoriali (densitĂ abitativa, reddito medio, concorrenza)
- performance storica dei formati simili nello stesso contesto.
I modelli predittivi stimano:
- fatturato potenziale di un nuovo punto vendita
- cannibalizzazione sugli store esistenti
- mix ideale di metratura, categorie, servizi (es. cucina pronta, drive, spazi non food).
Per un’insegna italiana, questo significa ridurre il rischio immobiliare e prendere decisioni sui formati non solo “per sensazione” ma con simulazioni numeriche.
Come adattare il modello Tesco al contesto italiano
In Italia la rete è già molto densa e frammentata, ma proprio per questo l’IA può fare la differenza:
- nella razionalizzazione della rete (chiudere, trasformare, ridisegnare spazi)
- nella definizione di micro-format locali (es. format montagna, città d’arte, zone universitarie)
- nella scelta tra espansione fisica e investimento su canali digitali.
Un passo pratico è iniziare con mappe di potenziale integrate (vendite, reddito, concorrenza, traffico) e usare modelli previsionali per supportare piani di sviluppo a 3–5 anni.
4. IA nel retail italiano: da “progetto IT” a abilitatore di strategia
C’è un punto del racconto di Harding che spesso passa sotto traccia: la Insight Platform non è “un progetto del dipartimento dati”, è uno dei principali abilitatori della strategia commerciale del gruppo.
Questo cambio di prospettiva è fondamentale anche per il retail italiano:
- l’IA non è un gadget, è un modo diverso di prendere decisioni
- i progetti non vanno misurati in “modelli sviluppati”, ma in margine, vendite, rotazione, NPS.
Cosa serve a livello organizzativo
Per rendere l’IA davvero utile nel retail servono almeno tre cose:
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Data governance chiara: chi è responsabile della qualità e dell’uso dei dati? Senza sponsor di business forti, la piattaforma resta un esercizio tecnico.
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Product owner “ibridi” (business + data): figure che capiscono sia P&L che modelli analitici e che guidano use case come pricing, promo, space allocation.
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Change management sul campo: store manager e buyer devono fidarsi dei suggerimenti dell’IA. Questo passa da:
- spiegabilità dei modelli (perché il sistema mi propone questo?)
- test controllati (piloti con gruppi di negozi)
- obiettivi condivisi (es. ridurre out-of-stock del 30% su una categoria).
Da dove può partire un retailer italiano nel 2025–2026
Se il tuo obiettivo è portare l’IA nel retail in modo concreto, una roadmap minima può essere:
- Use case “eroe”: scegline uno con impatto misurabile (es. previsione vendite e riordini automatici su 2–3 categorie chiave).
- Squadra ridotta ma focalizzata: 1 business owner, 1–2 data scientist/analyst, 1 IT/data engineer.
- Iterazioni brevi: rilasci ogni 6–8 settimane, con KPI chiari (stock, margine, rotture).
- ScalabilitĂ : se il pilota funziona, porta il modello su altre categorie/store e integralo nei processi standard.
In questo modo l’IA smette di essere un “tema di convegno” e diventa una routine di lavoro.
5. Perché il modello Tesco è una bussola per il 2026 italiano
Il caso Tesco, e il lavoro di Sam Harding sulla Insight Platform, mostrano una cosa semplice: l’IA nel retail funziona quando è integrata nelle decisioni quotidiane e nella strategia di rete.
Per il contesto italiano, nel pieno di un 2025–2026 segnato da inflazione, pressione competitiva e consumatori sempre più polarizzati sul prezzo, questo approccio data-driven può determinare chi cresce e chi sopravvive a fatica.
Questo percorso nella nostra serie “IA nel Retail Italiano: Commercio Intelligente” punta proprio qui: passare da sperimentazioni sparse a un modello strutturato fatto di:
- piattaforme integrate di insight, non solo BI
- modelli predittivi applicati a pricing, assortimenti e promozioni
- gestione intelligente della rete multiformato
- organizzazioni capaci di usare davvero i dati.
Se stai lavorando su questi temi, il momento giusto per accelerare è ora: le decisioni preparate nel 2025 determineranno quanto il tuo retail sarà competitivo nel 2026.
La domanda da farsi è diretta: quante delle decisioni che prenderai il prossimo trimestre saranno guidate da IA e insight predittivi, e quante ancora dall’abitudine?