Nel retail, la differenza la fa la continuità dell’esperienza. Il cliente non ragiona per “canali”: si aspetta che e-commerce, app, call center e negozio fisico siano allineati, che le informazioni non cambino a seconda di dove le chiede e che ogni passaggio – dall’acquisto al post-vendita – sia semplice, veloce e coerente. Quando questo non accade, la frizione si vede subito: il cliente ripete gli stessi dettagli più volte, fatica a capire dov’è un ordine, si trova a gestire resi con regole diverse tra online e in-store, riceve promozioni che non hanno nulla a che fare con ciò che ha comprato o con ciò che sta cercando.
Perché l’esperienza si frammenta (anche con molti strumenti)
Molte aziende hanno già investito in strumenti importanti: chatbot, CRM evoluti, piattaforme di loyalty, analytics. Eppure, nella pratica, l’esperienza resta frammentata perché il problema spesso non è “mancanza di tecnologia”, ma mancanza di orchestrazione. Dietro le quinte ci sono processi costruiti a strati nel tempo, applicazioni che non dialogano davvero tra loro e dati che esistono, ma non sono disponibili nel momento in cui servono. Il risultato è che l’operatore del customer service diventa il punto di compensazione: apre più schermate, ricostruisce il contesto manualmente, passa da un sistema all’altro, cerca eccezioni e workaround. Funziona, ma non scala e costa.
Dall’AI conversazionale all’AI che gestisce i casi
È qui che entra in gioco l’Agentic AI. La differenza rispetto all’AI “classica”, soprattutto quella associata ai chatbot, è sostanziale: non si limita a generare una risposta, ma gestisce un caso. Quando arriva una richiesta, un agente AI riconosce l’intento e capisce se sta trattando un reso, un problema di consegna, un reclamo o una semplice informazione su un prodotto. Poi fa ciò che, oggi, in molti contesti fa l’operatore: interroga il catalogo, verifica la disponibilità, controlla l’ordine, incrocia le policy, considera lo storico del cliente e costruisce un percorso coerente. A quel punto può proporre la soluzione più adatta e, se autorizzato, può anche eseguire direttamente i passi necessari: aggiornare il CRM, aprire un ticket logistico, prenotare un ritiro in store, inviare una conferma al cliente, avviare una sostituzione.
Automazione dove serve, persone dove contano
Questo non significa togliere centralità alle persone. Significa usare l’automazione dove è necessario – su volumi alti e regole chiare – e lasciare alle persone i casi che richiedono competenze relazionali e giudizio. Tipicamente, sono situazioni in cui la discrezionalità conta: un cliente ad alto valore, un reclamo con potenziale impatto reputazionale, un’eccezione alle policy, un caso in cui è necessario valutare compensazioni, alternative o mediazioni. In questo modello, l’operatore non viene “messo da parte”: viene messo nelle condizioni di intervenire dove genera più valore.
I momenti del journey con impatto immediato
L’impatto si vede soprattutto in alcuni passaggi del journey che, nel retail, sono veri momenti di verità. In pre-vendita, ad esempio, l’agente può aiutare il cliente a orientarsi tra varianti, taglie o configurazioni, verificare disponibilità su store diversi e proporre alternative compatibili quando il prodotto desiderato non c’è. Nel post-vendita, può gestire in autonomia gran parte delle richieste sullo stato dell’ordine e sulle opzioni di consegna, attivando automaticamente i flussi con magazzino e corrieri: non una risposta generica, ma un aggiornamento utile e contestuale. E poi c’è il tema dei resi, che spesso assorbe una quota importante di contatti e attività interne: l’agente può guidare il cliente passo dopo passo, applicare la policy corretta in base al canale e al tipo di prodotto, predisporre etichette o istruzioni, precompilare le attività interne e ridurre errori e tempi di gestione.
Store operations: beneficio anche per il punto vendita
In molti casi, i benefici non riguardano solo il customer service. Anche il negozio fisico può trarne vantaggio, perché la gestione operativa in store è spesso appesantita da report diversi, sistemi non omogenei e decisioni prese “a sensazione” per mancanza di una vista unica. Un agente può sintetizzare segnali rilevanti – scostamenti tra stock e venduto, anomalie di performance, opportunità di riordino, criticità su determinati prodotti – e tradurli in indicazioni pratiche, senza che il direttore debba passare ore a incrociare dati e strumenti.
Prerequisiti per partire: dati, rete e regole
Per arrivare a questo livello, non serve una rivoluzione istantanea. Serve però essere chiari su alcuni prerequisiti. Il primo è la qualità e l’allineamento dei dati: un agente funziona bene quando può ricostruire una storia unica del cliente e dell’ordine, senza ambiguità tra fonti diverse. Il secondo è l’affidabilità dell’infrastruttura: se l’esperienza dipende da azioni che attraversano store, POS, piattaforme centrali e sistemi logistici, la rete deve essere stabile, osservabile e segmentata, perché l’automazione non può bloccarsi per problemi non visibili. Il terzo è, probabilmente, il più importante: le regole. Bisogna definire con precisione cosa l’agente può fare in autonomia, quando deve chiedere conferma, quali sono le eccezioni e come vengono tracciate decisioni e azioni. Guardrail, audit e responsabilità non sono dettagli, sono parte del progetto.
Dal pilota alla scalabilità: un percorso realistico
Anche per questo, un percorso realistico parte quasi sempre da un pilota concreto. Di solito si sceglie uno o due momenti ad alto volume e con regole abbastanza definite, come i resi o le richieste sullo stato dell’ordine. Si disegna l’agente come supporto al team esistente, non come sostituzione. Si introducono poche metriche essenziali – tempi di risposta, costi di gestione, tasso di risoluzione al primo contatto, soddisfazione cliente, percentuale di escalation all’operatore – e si usa il pilota per tarare policy e guardrail. Quando questo primo perimetro è stabile, estendere ad altri passaggi del journey diventa molto più semplice: l’Agentic AI smette di essere un progetto “di prova” e diventa una leva strutturale per rendere la customer experience più coerente, più veloce e più governabile.