Tesco usa una Insight Platform data-driven per guidare prezzi, promo, assortimenti e rete multiformato. Ecco cosa può imparare subito il retail italiano.
Perché il modello Tesco sulla data intelligence ci riguarda da vicino
Nel 2026 Tesco prenderà praticamente tutte le decisioni commerciali passando da un’unica piattaforma di insight: prezzi, assortimenti, promo, sviluppo dei formati. Non è uno slogan, è un cambio di motore del business.
Questo interessa anche al retail italiano per un motivo semplice: chi riesce a usare dati e intelligenza artificiale per prevedere i comportamenti del cliente resiste meglio a inflazione, volatilità della domanda e concorrenza aggressiva. Chi resta sulle “sensazioni” va in sofferenza, soprattutto in un mercato dove discount e quick commerce hanno alzato l’asticella.
In questa puntata della serie “IA nel Retail Italiano: Commercio Intelligente” prendiamo il caso Tesco, raccontato da Sam Harding, director Insight Platform, e lo traduciamo in una guida pratica: cosa stanno facendo davvero, perché funziona e come un’insegna italiana – dalla GDO al retail specializzato – può portare a casa risultati nel 2026.
1. Cos’è davvero la Tesco Insight Platform (e perché non è solo IT)
La Tesco Insight Platform è il cuore data-driven della strategia commerciale del gruppo. Harding la descrive come uno strumento operativo, non come un semplice “magazzino dati”.
In pratica la piattaforma connette e rende utilizzabili in modo unificato:
- dati transazionali di cassa (scontrini, carrelli, margini per riga);
- dati di loyalty e CRM (Clubcard, profili, frequenza, retention);
- touchpoint digitali (e-commerce, app, newsletter, ADV);
- osservazioni in-store (flussi, heatmap, out-of-stock, NPS);
- trend esterni e variabili macroeconomiche (inflazione, reddito, clima, eventi locali).
La chiave non è avere i dati, ma metterli al lavoro. La piattaforma di Tesco fa tre cose che il retail italiano spesso fatica ad attivare:
- Vista unica del cliente: non “clienti volanti” offline vs online, ma un profilo coerente per ciascuna famiglia o individuo.
- Insight azionabili: report e alert pensati per chi decide (buyer, category manager, operations), non solo per il team BI.
- Modelli predittivi integrati: algoritmi che non si limitano a descrivere il passato, ma stimano volumi, elasticitĂ di prezzo, rischio churn, risposta alle promo.
Nel contesto italiano, dove molte insegne hanno CRM, loyalty e dati di cassa ma li tengono “a silos”, il messaggio è chiaro: il valore nasce solo quando colleghi i dati e li metti nelle mani di chi deve decidere ogni settimana.
2. Dati + predittivitĂ : come cambiano pricing, promo e assortimenti
L’uso di modelli predittivi in Tesco ha un obiettivo molto concreto: rendere più precise le leve commerciali. Non stiamo parlando di fantascienza, ma di decisioni quotidiane.
Pricing dinamico ma comprensibile
Con i dati integrati, Tesco può stimare in anticipo:
- come reagiscono i volumi di vendita a un cambio di prezzo per cluster di negozi;
- qual è il prezzo soglia oltre cui il cliente percepisce un brand come “troppo caro” rispetto ai competitor;
- quali referenze sono davvero “traffic builder” e quali invece sono sostituibili.
Per un’insegna italiana questo significa, per esempio:
- differenziare i prezzi tra punti vendita urbani premium e periferici sensibili al prezzo, mantenendo coerenza d’immagine;
- simulare scenari prima di alzare o abbassare il prezzo di un KVI (Key Value Item), evitando errori che bruciano margini per mesi;
- usare l’IA per proporre “pacchetti anti-inflazione” basati su combinazioni di prodotti che massimizzano valore percepito e margine.
Promozioni meno “a calendario” e più “a risposta attesa”
La piattaforma di Tesco usa segnali predittivi per capire quali promozioni genereranno vendite incrementali e quali solo cannibalizzazione o stock di ritorno.
Su un volantino o su promo digitali, un’insegna italiana può usare lo stesso approccio per:
- stimare l’incremento reale di sell-out per SKU e per categoria;
- ottimizzare la durata delle promo in base al ciclo di acquisto delle famiglie;
- misurare subito after promo dip e redditivitĂ per fornitore.
Assortimenti guidati da scenari, non da “si è sempre fatto così”
Tesco utilizza la Insight Platform per leggere micro-tendenze di categoria: nuove abitudini alimentari, spostamenti di mix, crescita di canali alternativi.
Applicato all’Italia, l’uso intelligente dell’IA su assortimenti significa:
- individuare referenze long tail che funzionano solo in alcune aree (es. prodotti etnici in quartieri specifici) e non forzare una copertura nazionale inutile;
- razionalizzare linee doppie o triple di MDD mantenendo la massima copertura di bisogni con il minimo numero di SKU;
- adattare rapidamente l’offerta alle stagioni e agli shock (ondate di caldo, picchi di prezzo di alcune commodity, ecc.).
La logica è chiara: meno assortimenti “politici”, più assortimenti guidati dai dati.
3. Rete multiformato: come i dati guidano lo sviluppo dei negozi
Tesco opera già da anni con una rete fortemente multiformato: iper, super, convenience, online, click&collect. La Insight Platform orienta sia l’evoluzione dei formati, sia le decisioni di micro-localizzazione.
Perché questo è cruciale anche per il retail italiano?
Perché il 2026 sarà l’anno in cui:
- alcuni iper avranno bisogno di essere ripensati come ibridi tra retail e servizi;
- il proximity retail dovrĂ convivere con dark store, locker e pick-up point;
- la cannibalizzazione tra canali sarĂ un rischio concreto se non governata.
Dati che guidano format e layout
Tesco utilizza i dati per:
- capire quali missioni di spesa prevalgono per area (top-up, spesa completa, spesa “da emergenza”);
- decidere metrature e mix reparti per nuovo punto vendita o per un remodeling;
- valutare se introdurre servizi aggiuntivi (ristoro, corner salute, pickup online) in base al potenziale reale dell’area.
Un’insegna italiana può fare lo stesso con l’IA applicata ai dati di:
- bacino d’utenza e mobilità (dati telco, traffico, parcheggi);
- concorrenza (densitĂ di discount, specializzati, e-commerce);
- scontrino medio e frequenza di visita per cluster di negozi.
La rete multiformato non è solo “avere tanti formati”, ma gestirli come un portafoglio, dove ogni formato ha un ruolo chiaro e dati reali guidano le scelte.
4. Cosa può copiare (subito) il retail italiano dal modello Tesco
Molte insegne italiane non hanno i budget o le dimensioni di Tesco. Però possono copiare la logica, adattandola.
4 mosse pratiche per il 2026
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Unificare le fonti dati chiave
Mettere nello stesso “cervello” almeno:- scontrini di cassa;
- dati loyalty/app;
- stock e rotture di stock;
- dati promozionali (meccanica, durata, sconti).
Anche un data mart intermedio è meglio di venti report scollegati.
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Partire da un use case business, non dalla tecnologia
Copiare Tesco non significa comprare la stessa piattaforma, ma definire prioritĂ chiare. Esempi:- ridurre del 20% la perdita promo su una categoria core;
- aumentare del 10% la disponibilitĂ a scaffale dei top 200 articoli;
- migliorare di 3 punti l’indice di convenienza percepita.
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Mettere gli insight nelle mani giuste
Se solo l’ufficio marketing vede i dati, l’IA nel retail resta teoria.- il buyer deve vedere l’impatto delle sue scelte di assortimento;
- lo store manager deve sapere quali leve muovere su stock e facing;
- la direzione deve avere scenari sintetici, non 50 slide di KPI.
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Creare un piccolo team “Insight & AI” vicino al commerciale
Tesco ha un director dedicato alla Insight Platform. In Italia, anche una media insegna può:- nominare un responsabile di data & insight con mandato chiaro;
- affiancarlo ai category manager, non solo all’IT;
- lavorare con partner esterni per i modelli predittivi iniziali.
La realtĂ ? Spesso non servono progetti giganteschi, ma due o tre progetti pilota ben scelti che dimostrino valore in 6-9 mesi.
5. IA nel retail italiano: da “nice to have” a leva di competitivitĂ
Quello che emerge dal caso Tesco è lineare: l’IA non è un progetto isolato, è il nuovo modo di prendere decisioni nel retail.
Per il commercio italiano questo ha alcune implicazioni concrete:
- chi usa dati e modelli predittivi su pricing, assortimenti e rete multiformato avrĂ piĂą margine di manovra su inflazione e volatilitĂ dei costi;
- il cliente percepirà una maggiore coerenza tra negozi fisici, online e app, con un’esperienza più personalizzata e meno frustrazione da out-of-stock;
- i team interni faranno meno “reportistica manuale” e più lavoro di scelta strategica.
Nel 2026, dentro la serie “IA nel Retail Italiano: Commercio Intelligente”, il benchmark Tesco ci dice una cosa chiara:
I dati che non entrano in un processo decisionale quotidiano sono solo costo, non sono un asset.
Il passo successivo sta nelle mani dei retailer italiani: scegliere da dove iniziare – pricing, promo, assortimenti, rete – e costruire la propria “Insight Platform”, con gli strumenti e le scale adatte al contesto locale.
Se c’è un momento per farlo, è adesso, prima che la distanza con chi ha già imboccato la strada del commercio intelligente diventi difficile da colmare.