Macy’s ha costruito un assistente AI per lo shopping, chi lo usa spende 4,75 volte di più per sessione

A marzo 2026, Macy’s ha lanciato Ask Macy’s, un assistente AI conversazionale per lo shopping basato su Google Gemini, distribuito contemporaneamente su tutti i canali digitali. I test A/B condotti su circa metà dei visitatori del sito hanno rivelato un risultato che i dirigenti hanno annunciato pubblicamente a Shoptalk 2026: i clienti che usano il chatbot spendono 4,75 volte di più per sessione rispetto a chi non lo usa.

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Il contesto conta. Macy’s è una catena di grandi magazzini da 168 anni che aveva trascorso diversi anni a navigare una transizione digitale difficile di fronte alla pressione strutturale dell’e-commerce. Il chief customer and digital officer, Max Magni, ha articolato il quadro strategico con chiarezza: ogni investimento AI doveva “either solve a customer issue or unlock a customer opportunity or unlock better effectiveness”. Quella definizione ha eliminato la novità fine a sé stessa e ha concentrato lo sviluppo su risultati misurabili.

Ask Macy’s è il risultato dell’applicazione di quello standard al problema della discovery, la frizione tra l’intento di un cliente e il catalogo di 800.000+ prodotti che Macy’s gestisce tra abbigliamento, casa, beauty e regali.

L’Overhaul: l’AI come Trasformazione, non come Funzionalità

Ask Macy’s opera come layer conversazionale sul sito e sull’app mobile di Macy’s, alimentato da Google Gemini. I clienti descrivono ciò che cercano in linguaggio naturale, un outfit per un matrimonio estivo, un regalo per una mamma appassionata di cucina, un abito blu sotto i 300 dollari, e l’assistente risponde con raccomandazioni curate e acquistabili.

Accanto ad Ask Macy’s, l’azienda ha lanciato Complete the Look, una funzione di virtual try-on che permette ai clienti di caricare una foto personale e ricevere suggerimenti di outfit personalizzati. Per i clienti che usano questa funzione, la spesa per sessione era circa cinque volte superiore a quella dei non-utenti, un dato comunicato da Magni a metà del 2026.

Le due funzioni rappresentano uno spostamento architetturale deliberato: invece di rendere la ricerca incrementalmente migliore, Macy’s ha ricostruito l’esperienza di discovery attorno all’interazione AI basata sull’intento. L’investimento è stato nel cambiare il modo in cui i clienti si relazionano con il catalogo, non nell’aggiungere un altro filtro o widget di raccomandazione.

I Risultati: Verificati su Scala

Il dato del 4,75x è emerso dai test A/B condotti su circa metà dei visitatori digitali di Macy’s, un campione abbastanza ampio da essere statisticamente significativo per un retailer con centinaia di milioni di sessioni online all’anno. Bloomberg ha riportato i dati il 26 marzo 2026, citando la comunicazione diretta dalla leadership di Macy’s.

Il meccanismo dietro l’incremento è visibile nel design del prodotto. Un cliente che naviga autonomamente gestisce un catalogo ottimizzato per la ricerca, funzionale, ma passivo. Un cliente che interagisce con Ask Macy’s entra in un’esperienza guidata: l’assistente affina l’intento, porta in superficie i prodotti rilevanti ed estende la sessione con suggerimenti complementari. Ogni raccomandazione riuscita aumenta la probabilità della successiva, amplificando il valore della sessione in un modo che i percorsi tradizionali di ricerca non possono replicare.

Per un retailer che gestisce centinaia di migliaia di SKU su più categorie, questo è uno spostamento strutturale nel modo in cui il catalogo genera ricavi, dalla disponibilità passiva alla facilitazione attiva della discovery.

Il Significato per il Retail Tradizionale

Il caso Macy’s porta un segnale specifico per le organizzazioni nel retail, nell’hospitality e in qualsiasi settore dove la sfida centrale è aiutare i clienti a navigare la complessità per trovare ciò che cercano.

Il risultato del 4,75x è stato prodotto da un deployment AI che ha cambiato la relazione del cliente con il catalogo, dalla ricerca alla conversazione. La tecnologia richiesta (large language model con capacità multimodali) è disponibile commercialmente. La decisione architettuale richiesta (ricostruire la discovery attorno all’intento, distribuire su tutti i canali contemporaneamente) era organizzativa e strategica, realizzabile da qualsiasi retailer disposto a trattare l’AI come una trasformazione piuttosto che come un’aggiunta.

Macy’s ha preso quella decisione a 168 anni, in un settore sotto pressione significativa, con un impegno pubblico verso risultati misurabili prima del deployment. Il 4,75x è il risultato misurato di quell’impegno. Per i board che valutano gli investimenti di trasformazione digitale, è anche un benchmark: ciò che la discovery AI può produrre nel retail, con metodologia verificata e organizzazione nominata che comunica il risultato.