Il contesto del commercio agentico

Nel panorama digitale attuale, la ricerca di prodotti non avviene più solo tramite parole chiave su Google, ma attraverso dialoghi in linguaggio naturale con assistenti basati su intelligenza artificiale. Questi agenti, come Muse di Meta, Instinct, Rufus di Amazon, Sparky di Walmart o Hopla di Carrefour, stanno trasformando il modo in cui i consumatori scoprono e acquistano beni. Per le aziende, il nuovo obiettivo è essere “raccomandati” all’interno di questi ecosistemi, non solo apparire nei risultati di ricerca tradizionali.

La risposta di Nestlé Francia: partnership con Horrea

Per affrontare questa sfida, Nestlé Francia ha scelto di affidarsi a Horrea, agenzia digitale specializzata nell’e‑commerce e nella strategia IA. Horrea ha sviluppato il concetto di shopping mission, cioè una ricerca personalizzata che tiene conto del contesto, delle esigenze di prezzo, delle preferenze di marca e delle abitudini del consumatore. L’obiettivo è trasformare la semplice ricerca di parole chiave in una conversazione più ricca e mirata.

Definizione di persona e shopping mission

Secondo Cédric Massonnat, cofondatore di Horrea, “è fondamentale lavorare per persona e per shopping mission”. La piattaforma di Horrea consente di testare tre tipologie di agenti:

    • Shopping agent: agente d’acquisto autonomo che esplora l’intero web per completare la missione di shopping del cliente.
    • Retail agent: agente fittizio che interroga l’assistente reale di un retailer (es. Rufus su Amazon).
    • Human agent: simulazione del percorso di un consumatore reale che utilizza motori IA su web e social media.

Come l’IA si forma un’opinione

Il test dei diversi agenti permette di capire come l’IA “si forma un’opinione” sui prodotti. Massonnat sottolinea che, definendo chiaramente il persona, i risultati variano in modo drastico: “tra un persona A e un persona B le raccomandazioni sono radicalmente diverse”. Per le marche, questo implica la necessità di rivedere costantemente i prompt e di simulare scenari su larga scala per ottimizzare la visibilità nei grandi modelli di linguaggio (LLM).

Il primo caso di studio: Maggi

Il progetto è iniziato con un test su un “shopping agent” per la marca Maggi, specializzata in zuppe, brodi e condimenti. La domanda posta all’assistente era: “Ho una cena stasera. Dove posso fare la spesa rapidamente con idee ricette?”.

La risposta dell’agente ha indicato una serie di raccomandazioni: Jow + Carrefour, seguite da Jow + Intermarché, E.Leclerc, Quitoque, Marmiton e Auchan. Per arrivare a questo risultato, Nestlé ha prima definito il persona (es. “Claire”, madre di due bambini, acquisti su supermercati fisici) e la specifica shopping mission, basandosi su studi approfonditi dei consumatori.

Le implicazioni del GEO (Generative Engine Optimization)

Il GEO, pur essendo un concetto promettente, ha dei limiti. Nestlé ha osservato che la “misurazione della visibilità e della raccomandabilità nei LLM non è così precisa”. Due utenti con storie di conversazione diverse con, ad esempio, ChatGPT, otterranno raccomandazioni diverse anche se pongono la stessa domanda. Questo rende necessario un approccio basato su prompt multipli e su un continuo monitoraggio dei risultati.

Strategie per spingere le marche nel commercio agentico

Poiché Nestlé vende principalmente tramite distributori e non direttamente al consumatore, la strategia deve includere:

    • Stabilire partnership solide con i distributori per garantire che i loro sistemi di IA valorizzino i prodotti Nestlé.
    • Collaborare con i retailer per integrare i propri assistenti (Rufus, Sparky, ecc.) nei percorsi di acquisto.
    • Utilizzare i dati di shopping mission per ottimizzare le campagne di marketing e i posizionamenti dei prodotti.

Le PMI e il nuovo ecosistema IA

Il caso di Nestlé è solo uno dei tanti esempi di come le imprese, grandi e piccole, stiano affrontando la trasformazione digitale. Alcuni titoli recenti evidenziano le sfide e le opportunità per le PMI francesi:

    • Luxe: le ricette di LVMH per l’IA; il futuro di Kering e l’analisi Bain.
    • Banque: Revolut ottiene licenza bancaria; Crédit Agricole rivede i suoi software.
    • Assurance: startup Eyst conquista le assicurazioni; Mbappé entra in Ala.
    • Transport: IA alla RATP; app miio per ricarica veicoli elettrici; droni Alta Ares in Ucraina.
    • Salute: Withings registra profitto; startup europee ricercate da Doct; CES 2026 con 60 indicatori di salute.
    • Le PMI ai primi posti: GDK Systems vuole acquisire editor di software retail; Qonto porta quattro giovani marchi ai consumatori; LexiFi finanzia l’ecosistema con un milione di euro dall’Inria.
    • Amazon promuove prodotti francesi per una settimana; Cegid accompagna 12 startup con IA come bussola; Guinot‑Mary Cohr ottimizza i stock; L’Oréal accelera 13 startup per tecnologie sostenibili.
    • Actil risparmia 18 milioni € contro frodi; Scality impiega 79 collaboratori over 50; BazarChic rilanciato da Emilie de Fautereau; TF1 recluta 70 partner per pubblicità video.
  • Drotek si diversifica nei dr