I clienti non si fidano dell’AI per gli acquisti

L’86% degli acquirenti verifica altrove le raccomandazioni AI prima di completare l’acquisto

Oltre 250 milioni di clienti hanno utilizzato Rufus, l’assistente acquisti di Amazon, nel corso di quest’anno — con utenti mensili medi in crescita del 149% e interazioni salite del 210% rispetto all’anno precedente. Un’indagine Bain & Company registra che il 72% dei consumatori statunitensi ha già sperimentato l’intelligenza artificiale in qualche forma. Numeri che a una prima lettura dipingono il trionfo dell’AI commerce. Ma basta spostare lo sguardo di pochi gradi per vedere un quadro diverso: l’86% degli acquirenti online che hanno utilizzato l’AI per la ricerca di prodotti ha verificato la raccomandazione tramite un’altra fonte prima di acquistare. E il 42% non si fiderebbe di un suggerimento algoritmico per qualsiasi spesa superiore ai 25 dollari senza prima controllare altrove. Sono i dati emersi da un rapporto pubblicato il 23 giugno scorso, che solleva una domanda scomoda per chi misura il successo degli assistenti acquisti solo in termini di adozione: stiamo celebrando la metrica sbagliata?

L’illusione dell’adozione

I numeri di crescita sono impressionanti e meritano di essere guardati da vicino. Amazon ha diffuso i dati di adozione di Rufus: oltre 250 milioni di clienti hanno già interagito con l’assistente, con un incremento del 149% degli utenti mensili medi e un balzo del 210% delle interazioni nell’ultimo anno. Parallelamente, secondo un’indagine Bain & Company pubblicata a giugno, il 72% dei consumatori statunitensi ha utilizzato l’AI in qualche forma, un tasso di penetrazione che fino a pochi anni fa sarebbe sembrato irrealistico nel contesto del retail digitale.

Il rapporto di product.ai, basato su dati raccolti lo scorso aprile, aggiunge un ulteriore tassello: il 43% degli intervistati ha utilizzato l’AI per la ricerca di prodotti nei 90 giorni precedenti la rilevazione. Siamo di fronte a una curva di adozione ripida, che accelererà ulteriormente con l’integrazione degli assistenti nei marketplace, nei motori di ricerca e nelle app di messaggistica. Eppure, proprio qui si annida il problema: l’adozione — intesa come primo clic, prima interazione, primo utilizzo — è una metrica di vanità se non viene accompagnata da indicatori di fiducia e di comportamento post-raccomandazione.

La fiducia che non c’è

Se l’adozione dipingesse il quadro completo, saremmo di fronte a una rivoluzione compiuta. I dati raccolti lo scorso aprile da product.ai raccontano invece una storia diversa. L’86% degli acquirenti online statunitensi che hanno utilizzato l’AI per la ricerca di prodotti ha verificato la raccomandazione ricevuta tramite un’altra fonte prima di completare l’acquisto. Non si tratta di una verifica occasionale o di un eccesso di scrupolo: è un comportamento sistematico che svuota di significato l’interazione iniziale con l’assistente. Se la quasi totalità degli utenti sente il bisogno di validare esternamente ciò che l’AI suggerisce, il valore della raccomandazione stessa — come segnale autonomo — tende a zero.

La soglia dei 25 dollari è uno spartiacque rivelatore. Il 42% degli acquirenti non accorderebbe fiducia a una raccomandazione AI per acquisti superiori a questa cifra senza una verifica indipendente. Venticinque dollari: non stiamo parlando di elettrodomestici, viaggi o polizze assicurative, ma di acquisti quotidiani. Il Purchase Research Confidence Index (PRCI) misurato sull’ultimo acquisto online di almeno 50 dollari si attesta a 6,95 su 10 — un punteggio che non è basso in assoluto, ma che stride con l’entusiasmo delle metriche di adozione. E quando si chiede agli intervistati di posizionare gli strumenti di AI tra le fonti informative utilizzate per la ricerca di prodotti, il verdetto è netto: su sette fonti, l’AI si classifica al sesto posto con un punteggio di 4,51 su 10, dietro a canali ben più consolidati come le recensioni dei clienti, i siti dei brand e il passaparola.

Il quadro si incupisce ulteriormente allargando l’angolo di osservazione. Già un’analisi del Pew Research Center dello scorso marzo mostrava che la metà degli adulti statunitensi è più preoccupata che entusiasta dell’aumento dell’uso dell’IA nella vita quotidiana. Un sondaggio YouGov, pubblicato nelle settimane successive, ha quantificato la sfiducia verso gli assistenti acquisti AI: il 41% degli americani dichiara di non fidarsi affatto. E il dato Bain sul comfort nell’uso transazionale dell’AI è il più crudo di tutti: solo il 24% dei consumatori statunitensi si sentirebbe a proprio agio nell’usare l’AI per completare un acquisto oggi.

C’è anche un elemento demografico che merita attenzione. L’indagine product.ai mostra che l’adozione dell’AI per la ricerca di prodotti cala sensibilmente tra le coorti 35-44 e 45-54 anni, proprio le fasce con il maggior potere d’acquisto. Questo significa che l’adozione è trainata dalle fasce più giovani — nativi digitali, aperti alla sperimentazione — ma fatica a convincere chi spende di più. Il risultato è una metrica di utilizzo che cresce (i giovani entrano, provano, interagiscono) mentre la metrica di fiducia ristagna o arretra proprio nei segmenti che muovono il valore transazionale.

L’incognita dell’incrementalità

Con un’adozione spinta ma una fiducia fragile, il passo successivo non è più chiedersi “quanti lo usano”, ma “quanto conta davvero”. Ed è qui che entriamo nel territorio più insidioso per chi deve giustificare gli investimenti in AI commerce: l’incrementalità. Se l’86% degli utenti verifica altrove prima di acquistare, qual è il contributo reale dell’assistente AI alla decisione finale? È un canale di scoperta che accelera il funnel o un passaggio ridondante che allunga il percorso di acquisto senza spostare la probabilità di conversione?

Queste domande non trovano risposta nei report attualmente disponibili. Le metriche che circolano — utenti mensili, interazioni, tassi di adozione — misurano l’utilizzo, non l’impatto. Sono metriche da ultimo clic applicate a un’esperienza che per sua natura è assistenziale, non transazionale. Per misurare l’incrementalità servirebbero test geo con holdout, modelli di marketing mix che isolino il contributo dell’AI, analisi di conversion lift che confrontino acquirenti esposti e non esposti alla raccomandazione algoritmica. Strumenti che al momento non vediamo applicati in modo sistematico alla valutazione degli assistenti acquisti, almeno non nella sfera pubblica.

Finché misureremo solo l’uso e non la fiducia o l’incrementalità, il successo degli assistenti acquisti AI resterà un numero gonfiato — un dato che cresce nei comunicati stampa mentre il comportamento reale degli acquirenti racconta una storia molto diversa. La vera sfida per chi lavora con questi strumenti non è dimostrare che le persone cliccano: è capire se comprerebbero comunque, anche senza quel clic.