L'intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo crescente anche nel processo di acquisto dei prodotti alimentari. Oggi viene utilizzata soprattutto per cercare informazioni, confrontare prodotti, individuare prezzi e pianificare la spesa, mentre lo sviluppo degli agenti AI potrebbe portare progressivamente ad affidare all'intelligenza artificiale anche una parte delle decisioni d'acquisto.
Per brand e retailer, questo scenario porta a chiedersi come possa cambiare la fedeltà quando una parte delle scelte viene affidata a un agente AI. Secondo FMI - The Food Industry Association, un elemento da osservare potrebbe essere quello delle cosiddette "protected preferences", cioè preferenze che il consumatore decide di mantenere fisse e di non lasciare alla scelta dell'algoritmo.
L'AI è già presente nel processo di acquisto alimentare
L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nella spesa alimentare è già iniziato. Secondo lo studio State of Grocery Retail Europe 2026 di McKinsey, circa il 12% dei consumatori intervistati ha già utilizzato strumenti di AI durante il processo di acquisto di prodotti alimentari.
Tra questi primi utilizzatori, il 40% usa l'AI per creare piani alimentari, il 37% per cercare informazioni su prodotti specifici e il 36% per individuare i prezzi migliori o ricette compatibili con le proprie preferenze alimentari.
Per il momento l'AI interviene soprattutto nelle fasi di ricerca, confronto e preparazione all'acquisto. McKinsey osserva però che gli agenti potrebbero in futuro assumere un ruolo maggiore, fino a costruire carrelli pronti per l'acquisto o eseguire direttamente ordini sulla base delle preferenze indicate dal consumatore.
Dalla frequenza d'acquisto alle "protected preferences"
Se una parte delle decisioni d'acquisto viene affidata a un agente AI, anche il modo di interpretare la fedeltà può cambiare. FMI - The Food Industry Association introduce a questo proposito il concetto di "protected preferences". Quando una parte delle decisioni viene delegata a un agente AI, il consumatore può scegliere di mantenere il controllo su alcuni elementi del carrello attraverso preferenze permanenti o particolarmente rigide.
Potrebbe, ad esempio, chiedere all'agente di acquistare sempre una determinata marca di caffè, di non sostituire uno specifico yogurt, di scegliere esclusivamente prodotti certificati biologici oppure di iniziare sempre la ricerca da un retailer preferito.
La frequenza di riacquisto potrebbe quindi non essere più l'unico indicatore della fedeltà. Diventerebbe rilevante anche capire quali prodotti, caratteristiche o punto vendita il consumatore decide di proteggere dalle alternative proposte dall'algoritmo.
Quando un prodotto può orientare l'intero carrello
Una preferenza protetta può avere effetti che vanno oltre l'acquisto della singola referenza. FMI osserva infatti che alcuni prodotti possono diventare una sorta di elemento guida nella composizione del carrello, influenzando anche la scelta del retailer presso il quale acquistare gli altri articoli.
La dinamica cambia a seconda che la preferenza riguardi un brand industriale o una private label. Nel primo caso, l'agente può continuare a scegliere tra diversi retailer che vendono quel prodotto. Se invece il consumatore indica come preferita una referenza private label, la scelta del prodotto porta direttamente anche alla selezione del retailer che la commercializza.
Lo stesso principio può riguardare prodotti biologici, specialty food, prodotti freschi, preparazioni esclusive o altre referenze difficilmente sostituibili. Anche un prodotto che rappresenta una quota limitata della spesa può quindi contribuire a orientare la composizione del resto del carrello e, in alcuni casi, la scelta del punto vendita.
Riacquisto e fedeltà non sono sempre la stessa cosa
Uno degli aspetti più interessanti riguarda la distinzione tra preferenza reale e comportamento abituale. Oggi retailer e produttori misurano spesso la loyalty attraverso frequenza e riacquisto. Ma una parte di questi comportamenti può dipendere anche da comodità, disponibilità o abitudine.
Un agente AI in grado di confrontare rapidamente alternative, prezzi e punti vendita potrebbe ridurre il costo pratico del cambiamento. Alcune abitudini continueranno, mentre altre potrebbero scomparire quando scegliere un'alternativa non richiederà più tempo o ricerca da parte del consumatore.
In questa prospettiva, sapere che un prodotto viene acquistato frequentemente potrebbe non essere sufficiente. Diventerà più interessante capire se il consumatore considera quella scelta sostituibile oppure se vuole mantenerla anche quando l'algoritmo individua altre opzioni.
Brand e retailer possono avere obiettivi diversi
La logica delle preferenze protette mette in evidenza anche una possibile differenza di interessi. Per un produttore, l'obiettivo ideale potrebbe essere che il consumatore chieda all'agente di acquistare una determinata referenza indipendentemente dal punto vendita. Per il retailer, invece, può essere più importante diventare la scelta prioritaria del consumatore, prima ancora dei singoli prodotti.
La combinazione più forte si verifica quando entrambe le preferenze coincidono: il consumatore vuole acquistare uno specifico prodotto presso il proprio retailer di riferimento. Quando nessuna delle due scelte è protetta, l'agente ha invece maggiore libertà di ottimizzare la decisione in base a prezzo, caratteristiche nutrizionali, convenienza o altre priorità impostate dall'utente.
Le promozioni non indicano sempre una preferenza stabile
La stessa logica può modificare il modo in cui vengono valutate le promozioni. Un consumatore potrebbe, ad esempio, autorizzare l'agente ad acquistare una determinata marca soltanto al di sotto di una certa soglia di prezzo.
In questo caso, una promozione efficace nel breve periodo non indica necessariamente che il prodotto abbia conquistato una preferenza stabile. FMI suggerisce quindi di guardare oltre il risultato immediato della campagna e valutare se il cliente continui ad acquistare il prodotto anche senza offerta, se la referenza diventi una scelta esplicita e se la relazione con il brand o il retailer si rafforzi nel tempo.
La visibilità dei prodotti passa anche dagli agenti AI
Il cambiamento sta iniziando a interessare anche gli strumenti di misurazione. Di recente, NIQ e Similarweb hanno annunciato lo sviluppo di nuove metriche dedicate all'agentic commerce, con l'obiettivo di collegare le raccomandazioni generate dall'AI al traffico, alle conversioni e agli acquisti effettivi.
Tra gli indicatori previsti compare l'Agentic Shelf Visibility, che misura quali prodotti vengono mostrati quando un assistente AI propone opzioni di acquisto e come la loro presenza si confronta con quella dei concorrenti. Un altro elemento riguarda la qualità e la struttura dei dati prodotto, necessari affinché l'AI possa identificare, comprendere e raccomandare correttamente una referenza.
Per brand, retailer e distributori questo introduce una nuova dimensione della visibilità commerciale. Accanto allo scaffale fisico, ai risultati dell'e-commerce e alla digital shelf, potrebbe diventare necessario capire se e in quali condizioni un prodotto entra nelle alternative considerate dall'agente AI.
Una nuova chiave di lettura per brand e retailer
Lo shopping affidato agli agenti AI è ancora in una fase iniziale e non è possibile prevedere quanto rapidamente i consumatori arriveranno a delegare decisioni d'acquisto più complesse. Il report State of Grocery Retail Europe 2026 di McKinsey sottolinea inoltre alcune caratteristiche specifiche della spesa alimentare, tra cui l'elevata frequenza degli acquisti, la varietà dei prodotti presenti nel carrello, il gran numero di referenze a basso prezzo e le complessità legate alla consegna degli ordini al cliente finale.
Questa evoluzione offre però già una nuova chiave di lettura della fedeltà. Per produttori e retailer, l'attenzione potrebbe progressivamente spostarsi da "quante volte il cliente ha riacquistato questo prodotto?" a "quali scelte considera abbastanza importanti da non voler delegare all'algoritmo?".
