McKinsey afferma che l’AI potrebbe aggiungere 320 miliardi di euro al retail europeo

L’intelligenza artificiale potrebbe generare tra 240 miliardi e 320 miliardi di euro di valore economico per il retail europeo nei prossimi cinque anni, secondo un nuovo rapporto di McKinsey & Company ed EuroCommerce, un dato che ha implicazioni dirette per il modo in cui vino, birra e spirits vengono scoperti, promossi e venduti in tutta la regione.

Il rapporto, “Rewiring Retail in Europe: The AI Imperative,” afferma che la tecnologia sta passando dalla sperimentazione a una più ampia ristrutturazione dei modelli di business del retail, dei sistemi operativi, delle esigenze di personale e dell’esperienza del cliente. Aggiunge inoltre che la maggior parte dei retailer non ha ancora trasformato la spesa in AI in guadagni finanziari misurabili, anche se i dirigenti vedono sempre più questa tecnologia come necessaria per restare competitivi.

Questa tensione è centrale nel messaggio del rapporto. I retailer non stanno più discutendo se adottare l’AI, affermano gli autori. La domanda ora è se riusciranno a implementarla su larga scala abbastanza rapidamente da evitare di perdere rilevanza mentre i consumatori cambiano il modo in cui cercano e confrontano i prodotti.

Per le bevande alcoliche, questo cambiamento conta perché la scoperta dei prodotti è stata a lungo legata alla collocazione sugli scaffali, al packaging, ai cartellini prezzo, alle raccomandazioni del personale di negozio e alla riconoscibilità del marchio. Il rapporto afferma che il 61% dei consumatori europei usa già l’AI per scoprire o valutare i prodotti. Nelle categorie beverage in cui gli acquirenti cercano spesso indicazioni su gusto, abbinamento con il cibo, fascia di prezzo, origine o occasione, ciò significa che motori di raccomandazione, assistenti allo shopping e strumenti di ricerca automatizzata potrebbero influenzare sempre più ciò che finisce nel carrello.

Il cambiamento potrebbe essere particolarmente significativo per vino, birra artigianale, spirits premium e liquori di nicchia, dove la scelta del consumatore è ampia e le informazioni sui prodotti possono essere complesse. Un acquirente alla ricerca di una bottiglia per cena, di un whiskey da regalo entro un budget prestabilito o di un gin adatto ai cocktail potrebbe affidarsi meno alla navigazione tra gli scaffali e più ai suggerimenti generati dall’AI. Questo conferisce a retailer e piattaforme digitali maggiore influenza su quali etichette ottengono visibilità.

Il rapporto individua 10 cambiamenti destinati a definire il ruolo dell’AI nel retail europeo nei prossimi anni. Tra questi c’è quello che descrive come “agentic commerce”, che potrebbe diventare il più grande cambiamento strutturale dai tempi dell’e-commerce. Lo shopping completamente autonomo resta limitato, ma il rapporto sostiene che l’uso dell’AI da parte dei consumatori per la scoperta dei prodotti segnala già un cambiamento più profondo nel modo in cui la domanda viene creata e intercettata.

Aggiunge inoltre che una trasformazione completa basata sull’AI potrebbe incrementare l’utile operativo tra quattro e dieci punti percentuali attraverso crescita dei ricavi, miglioramento dei margini e guadagni di produttività. Eppure solo il 15% dei retailer concentra gli investimenti sulle aree commerciali in cui il rapporto vede il valore più alto, tra cui pricing, promozioni, ottimizzazione dell’assortimento e negoziazioni con i fornitori.

Si tratta di ambiti con conseguenze immediate per produttori e distributori di alcolici. Nel vino, nella birra e negli spirits, prezzi promozionali, campagne stagionali, sconti sui volumi e negoziazioni con le catene della grande distribuzione sono parti centrali del business. Se i retailer usano l’AI in modo più efficace per prevedere la domanda, testare la sensibilità al prezzo e affinare gli assortimenti per punto vendita o canale, i fornitori potrebbero trovarsi ad affrontare negoziazioni più dure e decisioni più guidate dai dati su quali prodotti restano sugli scaffali o compaiono nelle raccomandazioni digitali.

Il rapporto afferma che la trasformazione AI richiede in genere investimenti continui di capitale e spesa operativa pari all’1,5% - 5% del fatturato, a seconda delle dimensioni dell’azienda, della maturità e delle ambizioni. Anche così, otto dirigenti retail su dieci intervistati hanno detto che è ancora troppo presto per determinare l’impatto dell’AI sull’EBITDA. McKinsey ed EuroCommerce descrivono questo dato come prova di un ampio divario tra ambizione ed esecuzione.

Holger Harreis, senior partner di McKinsey e co-responsabile delle sue iniziative globali sui dati, ha affermato che il retail europeo ha un’opportunità AI da 240 miliardi a 320 miliardi di euro ma che la maggior parte delle aziende fatica ancora a trasformare gli investimenti in risultati misurabili. Ha aggiunto che il comportamento dei consumatori sta già cambiando più rapidamente di quanto molte organizzazioni si stiano adattando.

“La tecnologia non è più l’ostacolo,” ha detto Harreis in una dichiarazione diffusa insieme al rapporto. “La domanda è se i retailer riusciranno a riorganizzare abbastanza rapidamente le proprie strutture da scalare l’AI e catturarne il valore prima che il mercato li superi.”

Christel Delberghe, direttrice generale di EuroCommerce, ha detto che i retailer in tutta Europa stanno già investendo in innovazione e implementazione. Ha affermato che le aziende stanno adottando tecnologie avanzate lungo tutta la catena del valore, dalla scoperta dei prodotti alle supply chain, con l’obiettivo di migliorare efficienza ed esperienza del cliente. La sfida ora, ha aggiunto, è trasformare questo slancio in un impatto coerente e misurabile scalando l’AI in tutte le operazioni.

Per le aziende beverage, una conseguenza pratica è che i dati sui prodotti potrebbero diventare più importanti che mai. Per essere intercettate dai sistemi AI, le bottiglie potrebbero aver bisogno di qualcosa in più rispetto a una semplice scheda nel catalogo di un retailer. Informazioni chiare su stile, profilo aromatico, origine, gradazione alcolica, formato, abbinamenti gastronomici, claim sulla sostenibilità, premi vinti, disponibilità e prezzo potrebbero determinare sempre più se un prodotto appare nei risultati di ricerca o nei feed di raccomandazione.

Questo potrebbe creare sia opportunità sia rischi per i produttori più piccoli. Cantine indipendenti, birrifici artigianali e distillerie artigianali potrebbero beneficiarne se gli strumenti AI abbinano i loro prodotti ai consumatori le cui preferenze corrispondono a quelle offerte. Allo stesso tempo, gli algoritmi potrebbero favorire i prodotti con storici di vendita più solidi, migliore disponibilità a magazzino, set di dati più ricchi o legami commerciali più stretti con i grandi retailer. In pratica, la competizione per lo spazio sugli scaffali potrebbe estendersi alla competizione per il posizionamento algoritmico.

Il rapporto afferma inoltre che i maggiori ostacoli a una distribuzione efficace dell’AI sono organizzativi più che tecnici. Una gestione del cambiamento carente, flussi di lavoro legacy, dati frammentati e carenze di talenti restano ostacoli importanti. I retailer con le migliori performance non sono necessariamente quelli con il maggior numero di progetti pilota. Piuttosto, dice il rapporto, concentrano gli investimenti su un numero minore di aree aziendali ad alto valore mentre ridisegnano flussi di lavoro, competenze, governance e modelli operativi attorno all’adozione su scala aziendale.

Questo punto è rilevante per i fornitori beverage perché suggerisce che i retailer si aspetteranno sempre più dai partner una condivisione dei dati più strutturata e prove più chiare della performance commerciale. Il patrimonio del marchio o la qualità percepita da soli potrebbero pesare meno se gli acquirenti possono confrontare tassi di conversione, acquisti ripetuti, margini e performance specifiche per canale con maggiore precisione.

Il rapporto afferma inoltre che fino al 75% dei posti di lavoro nel retail potrebbe cambiare man mano che l’AI si diffonde nelle organizzazioni. Il lavoro umano si sposterebbe maggiormente verso supervisione, coordinamento, giudizio e decisioni ad alto valore aggiunto. Nel retail beverage ciò potrebbe incidere sui category manager, sui team e-commerce, sugli specialisti pricing e sul personale di negozio che oggi svolge un ruolo importante nell’indirizzare gli acquisti.

L’impatto probabilmente andrà oltre i supermercati. Enoteche online, catene convenience store , duty-free shop , app per le consegne e marketplace operano tutti in categorie in cui le raccomandazioni hanno un ruolo sproporzionato. I consumatori spesso pongono domande semplici ma specifiche quando acquistano alcolici: quale vino va bene con il pesce; quale birra si abbina al cibo piccante; quale bourbon è un buon regalo; quale spumante rientra in un certo budget. Sono esattamente il tipo di quesiti a cui i sistemi AI sono progettati per rispondere rapidamente.

C’è anche una dimensione regolatoria per l’alcol che non si applica nello stesso modo a molte altre categorie retail. Raccomandazioni più personalizzate potrebbero aiutare i retailer a fornire informazioni più chiare sul contenuto alcolico o a mettere in evidenza opzioni a bassa gradazione. Ma la promozione automatizzata in una categoria regolamentata solleva anche interrogativi sulle pratiche di targeting , sul consumo responsabile e sui limiti etici dei sistemi di raccomandazione.

McKinsey ed EuroCommerce affermano che i retailer dovrebbero ora concentrarsi su cinque priorità: definire una chiara mappa del valore dell’AI; prepararsi allo shopping basato su agenti; ridisegnare i modelli operativi attorno all’AI; adottare un approccio disciplinato agli investimenti; preparare i lavoratori a un futuro nativo AI.

Per il settore degli alcolici europeo , queste priorità indicano uno spostamento più ampio degli equilibri all’interno del retail. Man mano che l’AI diventa sempre più integrata nei sistemi di pricing , nelle vetrine digitali e negli strumenti di raccomandazione , potrebbe svolgere un ruolo maggiore nel decidere quali vini , birre e spirits i consumatori vedono per primi , confrontano con maggiore facilità e acquistano infine.