Come Kering usa l'IA: clienteling nel lusso e commercio conversazionale

Kering usa l'IA soprattutto per supportare le persone che vendono ai clienti e li assistono: i client service advisor di Gucci sono stati i primi utenti pilota dell'IA generativa di Salesforce nel 2023, lo stesso anno Kering ha testato un assistente di shopping basato su ChatGPT chiamato Madeline e ad aprile 2026 il gruppo ha annunciato una base clienti unificata basata sull'IA nell'ambito della sua strategia ReconKering. Il filo conduttore è il clienteling, la relazione personale tra una maison del lusso e i suoi clienti.

Che cosa ha sviluppato Kering?

L'attività pubblica di Kering in materia di IA si articola in tre fasi:

Secondo VentureBeat, a novembre 2021 una delegazione italiana di Gucci ha incontrato i vertici dell'IA di Salesforce per discutere di un supporto basato sull'IA per il servizio clienti. Gucci voleva un supporto “molto personalizzato e molto accurato” per i suoi advisor e non voleva un chatbot. Quando Einstein GPT è stato lanciato a marzo 2023, Gucci è diventata il suo primo cliente pilota.

Madeline è stata presentata ad aprile 2023 su KNXT, una piattaforma Kering che combinava un assistente di IA con NFT e pagamenti in criptovaluta. The Interline riferiva che l'assistente era derivato da ChatGPT e addestrato sui dati di prodotto Kering di maison come Gucci, Bottega Veneta e Balenciaga.

Perché Kering ha investito nell'IA?

Nel lusso, la relazione con il cliente è il prodotto tanto quanto l'articolo. Gli advisor hanno bisogno di una conoscenza approfondita dei prodotti e di una voce del brand coerente, e i clienti più importanti si aspettano un servizio personale in negozio, al telefono e sui canali digitali. L'interesse di Gucci per l'IA è nato da un problema pratico: durante la pandemia i suoi team del servizio clienti lavoravano da remoto ed erano sotto organico, secondo VentureBeat, e serviva un modo per supportare gli advisor senza mesi di formazione sui prodotti.

La strategia 2026 estende questa logica all'intero gruppo. Nel comunicato del Capital Markets Day del 16 aprile 2026, intitolato “ReconKering: True Luxury. Next Luxury.”, Kering ha dichiarato di stare “sviluppando la piattaforma di client intelligence più avanzata del settore del lusso” e di “consolidare dati proprietari ed esterni in una base clienti unificata, basata sull'IA, per orientare le decisioni a monte, dalla creazione alla pianificazione di vendite e operations, e a valle su media, attivazione e clienteling”.

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Come funziona (dati, modelli, processo)?

Kering ha reso nota la struttura più che la tecnologia. Il piano 2026 organizza il gruppo in hub, tra cui Industry, Client e Technology. L'hub Technology è descritto come “una base tecnologica moderna e scalabile, basata su sistemi cloud-native, IA agentica e digital twin di nuova generazione”. Luxury Tribune riferiva che le maison mantengono la responsabilità di creatività, desiderabilità e gestione delle relazioni con i clienti, per cui la piattaforma centrale fornisce dati e strumenti mentre gli advisor di ciascuna maison restano il volto rivolto al cliente.

Per il pilota di Gucci nel servizio clienti, VentureBeat riferiva che l'IA andava oltre il colmare le carenze di personale: guidava i rappresentanti affinché potessero “generare ricavi” e diventare “narratori del brand” senza mesi di formazione sui prodotti. Analisi: un sistema di client intelligence di questo tipo richiede in genere:

• Dati necessari: profili dei clienti e storico degli acquisti in tutte le maison, informazioni di prodotto, storico del servizio e registrazioni dei consensi.
• Ruolo umano: gli advisor esaminano e utilizzano i suggerimenti dell'IA; il pilota del 2023 ha esplicitamente evitato un chatbot autonomo.
• Governance: una base clienti centrale deve rispettare il brand di ciascuna maison e le norme sulla privacy di ciascun mercato.

Quali risultati ha comunicato Kering?

Kering non ha reso noti risultati a livello di gruppo per l'IA nel clienteling o nel commercio conversazionale. L'unico dato quantificato sul pilota di Gucci proviene dal lato del fornitore: Salesforce Ben, un sito della community Salesforce che descrive il programma pilota di Salesforce, riferiva che l'efficienza nella gestione delle pratiche per gli utenti dello strumento di IA generativa era superiore del 30 percento rispetto a chi non lo utilizzava. Si tratta di una metrica pilota comunicata dal fornitore, che non va letta come un risultato di business certificato. Per Madeline non sono stati pubblicati dati di utilizzo o di vendita, e la base clienti unificata è stata annunciata nel 2026 come piano, per cui i risultati non sono ancora valutabili.

Quali sono i limiti e le questioni aperte?

La prima questione è la privacy. Unire in un'unica base basata sull'IA i dati dei clienti di più maison e di fonti esterne è un'operazione ambiziosa ai sensi della normativa europea sulla protezione dei dati, in cui limitazione della finalità e consenso sono fondamentali. La seconda è l'integrità del brand: gli strumenti generativi che scrivono per gli advisor devono avere la voce di Gucci o di Bottega Veneta, non quella di un assistente generico. La terza è il focus. Nel 2023 KNXT combinava IA, NFT e pagamenti in criptovaluta, e Kering non ha riferito pubblicamente sul suo esito, il che mostra quanto rapidamente i formati sperimentali possano perdere rilevanza. Analisi: il piano 2026 colloca l'IA nelle operations di base anziché in progetti vetrina, una posizione più duratura ma anche più difficile da realizzare.

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Che cosa possono imparare le altre aziende della moda?

Analisi: il percorso di Kering, da un pilota circoscritto per gli advisor a una piattaforma clienti a livello di gruppo, offre lezioni per qualsiasi brand che venda attraverso relazioni personali, inclusi i team wholesale e quelli dedicati ai clienti privati:

1. Potenziare prima gli advisor. La scelta di Gucci di supportare le persone anziché introdurre un chatbot si addice alla vendita ad alto contatto, in cui la fiducia conta più dell'automazione.
2. Unificare i dati dei clienti prima di scalare l'IA. Il piano 2026 di Kering parte da una base clienti consolidata, perché l'IA per il clienteling vale quanto il profilo su cui si basa.
3. Mantenere le relazioni a livello locale. Le piattaforme centrali possono fornire insight mentre brand o team di vendita gestiscono il dialogo con il cliente.
4. Trattare con cautela le metriche dei fornitori. I dati pilota pubblicati dai fornitori di tecnologia sono segnali utili, ma non la prova di un impatto sul business.