Nell’attuale contesto competitivo del commercio al dettaglio, i negozi tradizionali adottano di frequente tecnologie innovative rivolte a clienti o dipendenti per rimanere al passo con la concorrenza. La tecnologia smart è, dunque, integrata negli spazi della vendita in negozio, fondendo perfettamente il mondo fisico e quello digitale attraverso dispositivi interconnessi.
In questo contesto, le soluzioni che sfruttano la personalizzazione basata su dati svolgono un ruolo fondamentale nel trasformare le esperienze in-store. Nello specifico, tali approcci si fondano su dispositivi tecnici utilizzati dai dipendenti in prima linea o su sistemi che operano in modo autonomo.
Personalizzazione in-store 2×2
La personalizzazione è definita come l’impegno di un’azienda nel fornire contenuti su misura per il singolo cliente attraverso una strategia di marketing mirata a livello individuale. L’obiettivo principale è, quindi, la pertinenza, ossia la capacità di adattarsi ad interessi ed esigenze dei consumatori.
In linea con la spinta manageriale all’impiego di tecnologie di smart retail e al perfezionamento dello shopping dal vivo, i ricercatori si stanno concentrando sempre più sul futuro dei negozi offline.
Il presente lavoro, pubblicato sul Journal of Business Research, propone una tipologia di tecnologia di personalizzazione in-store 2 (autonomia della tecnologia: autonoma vs guidata dal dipendente) × 2 (tipo di raccolta dati: esplicita vs implicita).
Nello specifico, gli autori hanno analizzato le manifestazioni del mondo reale e stabilito così lo stato dell’arte delle pratiche di personalizzazione in-store per lo smart retail.
Confrontando le odierne conoscenze accademiche con lo status quo della pratica manageriale, lo studio propone un programma per ulteriori approfondimenti sulla personalizzazione nello smart retail.
Smart retail: opportunità e sfide future
L’uso di tecnologie parzialmente o completamente autonome (ad esempio riconoscimento facciale, scanner e schermi immersivi) sta rimodellando radicalmente la personalizzazione in negozio e ridefinendo i ruoli di clienti e dipendenti.
Nonostante i diversi framework disponibili, la ricerca sulla personalizzazione nel commercio al dettaglio smart rimane frammentata e priva di un approccio unificato.
Lo studio soprariportato consolida le analisi precedenti su smart retail e metodi di personalizzazione all’avanguardia, rispondendo direttamente alle richieste di esplorare questi sistemi e l’importanza delle tecnologie smart nel retail offline.
Data la posizione nuova e di primo piano, la personalizzazione nello smart retail necessita di una migliore comprensione dell’interazione tra consumatori, dipendenti e tecnologia.
Mentre l’articolo si concentra sui quattro quadranti della personalizzazione in-store, con particolare attenzione all’evoluzione delle funzioni di dipendenti e acquirenti nell’interazione con le tecnologie smart in negozio, un’altra promettente strada consiste nel considerare la decisione del rivenditore in merito agli investimenti in tecnologie smart nei quattro quadranti.
In altre parole, le valutazioni future potrebbero guidare i rivenditori nella scelta dell’approccio da privilegiare o nell’individuazione di sinergie o compromessi, nel tentativo di massimizzare i guadagni.
Un’area che vale la pena indagare è la crescente consapevolezza da parte dei clienti degli algoritmi che sfruttano dati sia storici che in tempo reale. Anche l’integrazione di fonti di dati offline e online per una personalizzazione su più canali potrebbe fare la differenza.
In conclusione, il tipo e il programma di ricerca proposti in questo articolo costituiscono un quadro di riferimento cruciale per chiarire e categorizzare le strategie di personalizzazione, fornendo un punto di partenza per future analisi sul progresso delle tecnologie dello smart retail in tal senso.
Katrin Merfeld, Jan F. Klein, Anouk de Regt, Anne-Sophie Baltin (née Riegger), Sven Henkel, In-store technology personalization: A typology and research agenda based on type of automation and data collection, Journal of Business Research, Volume 191, 2025, 115236, ISSN 0148-2963, https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2025.115236
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