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AI per il B2B Commerce: adozione ed evoluzione

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Il commercio B2B sta attraversando una trasformazione che ridefinisce non solo gli strumenti, ma l'intero paradigma di relazione tra fornitori e acquirenti.  

L'intelligenza artificiale non si configura più tanto come una tecnologia emergente da esplorare, quanto come un fattore competitivo concreto che sta cambiando il modo in cui i buyer cercano prodotti, valutano fornitori e prendono decisioni d'acquisto. 

Mattia Foscaro, Senior Commerce Manager di Tinext Experience, ha recentemente approfondito questi temi durante l'ultimo Focus B2B di Netcomm nonchè nel nostro webinar “AI per il B2B commerce: più efficienza negli ordini, più valore per i clienti” (replay disponibile qui), delineando un quadro chiaro delle opportunità e delle sfide che le aziende devono affrontare per rimanere competitive in questo nuovo scenario. 

Il nuovo customer journey B2B: da data-driven e AI-driven

Il primo dato significativo riguarda il cambiamento nei comportamenti di ricerca e d’acquisto: il 61% dei buyer B2B cerca oggi esperienze di acquisto dirette, simili a quelle del B2C. Non si vuole più passare esclusivamente attraverso la relazione con un agente di vendita o processi di negoziazione tradizionali, ma si preferisce informarsi autonomamente, confrontando soluzioni e prendendo decisioni informate prima ancora di entrare in contatto con un venditore. 

Ancora più rilevante: oltre il 90% di chi utilizza l'AI nel contesto B2B la impiega per cercare prodotti e fornitori. Questo significa che gli strumenti di ricerca tradizionali, come Google Search classico, marketplace o cataloghi statici, stanno lasciando spazio a motori conversazionali basati su intelligenza artificiale che restituiscono risposte contestualizzate, confronti automatici e raccomandazioni personalizzate. 

Il calo del traffico tradizionale e l'urgenza di nuovi canali

Un trend cui prestare attenzione, che emerge dal mercato statunitense ma si sta rapidamente estendendo anche all’Europa, riguarda il calo generalizzato del traffico sui canali tradizionali. Oltre il 76% delle aziende B2B americane ha già attivato un canale marketplace nel 2025, ma molte stanno registrando una diminuzione del traffico organico, sia da Google sia dai marketplace stessi, Amazon incluso. 

Questo fenomeno non è temporaneo: i buyer – e tutti gli utenti, in generale - stanno modificando strutturalmente il modo in cui cercano informazioni e fornitori. Se prima il percorso d'acquisto partiva da una ricerca Google seguita dalla navigazione su siti e-commerce o marketplace, oggi sempre più utenti si affidano a chatbot AI, assistenti virtuali e piattaforme conversazionali per ottenere risposte immediate e personalizzate. 

Per le aziende B2B questo significa una cosa chiara: investire nelle feature AI come nuovo canale di acquisizione non è più opzionale, ma essenziale per non perdere visibilità e opportunità commerciali. 

Agentic Commerce: dall'automazione all'orchestrazione intelligente

Mentre molte aziende vedono ancora l'AI principalmente come strumento di automazione per attività ripetitive, l'evoluzione più recente punta verso lo shopping agentico: sistemi AI in grado non solo di assistere nella ricerca, ma di completare autonomamente transazioni commerciali sulla base di criteri predefiniti dall'utente. 

Questo approccio sta già trovando applicazione concreta in diversi contesti, sia B2C che B2B. Molte aziende B2B si stanno dotando e-commerce aperti, accessibili senza login obbligatorio, dove i prodotti sono visibili con descrizioni dettagliate anche se i prezzi non sono sempre pubblici. Questa apertura li rende ideali per avviare conversazioni con sistemi AI, coprendo use case che vanno dalla lead generation automatica fino all'automazione dell'ordine. 

Vero è che, per sfruttare efficacemente questo potenziale, le aziende devono lavorare sulla qualità dei contenuti: migliorare descrizioni prodotto, arricchire informazioni tecniche e strutturare i dati in modo che i motori AI possano interpretarli correttamente e restituirli nei contesti di ricerca appropriati. 

Oltre il CRM tradizionale: il profilo vettoriale e l'orchestrazione dei dati

Ci si potrebbe, quindi, chiedere quale sia la differenza tra un CRM avanzato e l'Agentic Commerce abilitato dall'AI. La risposta sta nel modo in cui i dati vengono trattati e utilizzati. 

Il CRM tradizionale lavora su dati strutturati: nominativi, e-mail, storico delle transazioni e attività commerciali. L'azienda raccoglie informazioni attraverso diversi touchpoint e le consolida in un database che diventa, di fatto, un enorme file Excel da interrogare per trovare contatti, segmentare liste o tracciare opportunità. 

L'AI introduce, invece, il concetto di profilo vettoriale: un'analisi numerica multidimensionale che rappresenta ogni cliente non solo attraverso dati anagrafici e transazionali, ma come insieme di comportamenti, preferenze, interazioni e pattern. Questo approccio permette all'AI di essere interrogata in modo naturale per generare insight predittivi, identificare profili simili, arricchire automaticamente i dati con informazioni dedotte e orchestrare azioni su più sistemi. 

Ad esempio, se un utente con determinate caratteristiche sociodemografiche acquista un certo tipo di prodotti, l'AI può identificare automaticamente altri prospect con profili analoghi, suggerire strategie di engagement personalizzate e persino attivare campagne mirate di upselling e cross-selling senza intervento umano. L'AI non sostituisce il CRM, ma lo orchestra e lo potenzia, integrandolo con altri sistemi aziendali (e-commerce, ERP, marketing automation) per creare un ecosistema intelligente, attivo e reattivo. 

Ecco perché le aziende devono ripensare la propria infrastruttura tecnologica in chiave AI-ready: non si tratta di aggiungere uno strumento, ma di ridisegnare il modo in cui i dati fluiscono, vengono arricchiti e vengono utilizzati per generare valore. 

Livello di maturità delle aziende italiane: siamo pronti?

L'adozione dell'e-commerce B2B ha richiesto anni per consolidarsi in Italia. L'AI, invece, sta accelerando drammaticamente i tempi: ciò che con l'e-commerce è maturato in decenni, con l'AI si sta concretizzando in mesi. 

Proprio in virtù di questa accelerazione, molte aziende si trovano di fronte a una domanda non da poco: ha senso per noi usare l'AI e come? C'è ancora poca chiarezza e difficoltà nell'individuare use case di applicazione reale che vadano oltre esperimenti superficiali o casi d'uso "superati", come chatbot di primo livello che rispondono solo a FAQ predefinite. 

Lo snodo chiave è la maturità digitale dell’azienda: non si può pensare di fare un salto tecnologico all'intelligenza artificiale in una realtà ancora poco digitalizzata, con processi manuali frammentati e dati dispersi in silos o sistemi non integrati. 

L'AI richiede fondamenta solide: logiche di business chiare, forma mentis orientata ai dati nelle persone, governance strutturata delle informazioni e sistemi capaci di dialogare tra loro. Senza queste basi, l'AI rischia di amplificare inefficienze anziché risolverle. 

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