Come usa Saks gli agenti IA nel servizio clienti e nel personal shopping?

Saks ha presentato gli agenti IA come un modo per alleggerire il proprio personale dal lavoro di routine, non per sostituire il suo modello di personal shopping. Il piano del 2024, sviluppato con Salesforce, prevedeva un agente autonomo per semplici attività di servizio come aggiornare un indirizzo di spedizione o verificare un ordine, mentre un profilo cliente unificato avrebbe consentito all'IA di suggerire raccomandazioni agli operatori del servizio clienti e, in seguito, agli style advisor. Le informazioni pubbliche sui risultati sono limitate, e da allora il gruppo ha attraversato una profonda ristrutturazione.

Che cosa ha annunciato Saks sugli agenti IA?

Secondo Retail Insight Network, il 18 settembre 2024 Saks Fifth Avenue ha ampliato la propria partnership con Salesforce. Il retailer stava implementando la Salesforce Platform, comprese le applicazioni Customer 360, a cui sarebbero seguiti Data Cloud e Agentforce, la piattaforma di agenti IA di Salesforce. Commerce Cloud avrebbe supportato il monitoraggio delle vendite, l'elaborazione degli ordini, la gestione delle scorte e l'evasione, mentre Slack AI era già usato per riassumere i thread e rispondere a domande interne.

Sono stati descritti due casi d'uso degli agenti:

• Servizio clienti: i clienti avrebbero potuto usare un Agentforce Service Agent autonomo per compiti semplici come l'aggiornamento degli indirizzi di spedizione, liberando gli operatori umani per le richieste più complesse.
• Supporto ai consulenti: Data Cloud avrebbe riunito i dati di diversi sistemi in un profilo cliente unificato, e gli agenti lo avrebbero usato per offrire raccomandazioni e azioni basate sull'IA agli operatori del servizio clienti e, in prospettiva, agli style advisor, sulla base dello storico del cliente tra vendite, assistenza e commercio.

La customer story di Salesforce su Saks, aggiornata l'ultima volta nell'agosto 2025, aggiunge lo stato degli ordini e i resi come esempi di richieste di routine che gli agenti dovrebbero gestire, e descrive l'uso di dati proprietari e IA per personalizzare lo shopping sui canali digitali, mobile e in negozio. Li presenta come piani e non riporta risultati misurati.

Come descrive Saks il ruolo dei consulenti umani?

I dirigenti di Saks Global hanno sempre ribadito che gli agenti supportano il personale. L'allora CEO Marc Metrick ha dichiarato: "Agentforce permetterà alle nostre persone di lavorare in modo diverso con i nostri clienti", aggiungendo che li avrebbe potenziati anziché sostituirli. Il chief technology officer Mike Hite ha affermato: "Agentforce sta davvero permettendo alle nostre persone di avere un'interazione più profonda e incisiva con i nostri clienti" e, in un'intervista a Retail Insider, che avrebbe "migliorato la nostra efficacia in tutti i punti di contatto con i clienti, dando più strumenti ai nostri dipendenti".

Questa impostazione riflette il modo in cui i department store del lusso generano profitti. Personal shopper e style advisor costruiscono nel corso degli anni relazioni con clienti ad alta capacità di spesa. Un agente che risponde a qualsiasi ora alla domanda "dov'è il mio ordine" protegge il tempo del consulente; un agente che cercasse di sostituirlo metterebbe a rischio la relazione.

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Di quali dati hanno bisogno gli agenti IA per il personal shopping?

Il piano di Saks rende esplicita la dipendenza: le raccomandazioni degli agenti si basano su un profilo unificato che combina lo storico di vendite, assistenza e commercio. In pratica ciò significa ricondurre a un'unica identità lo stesso cliente tra account online, acquisti in negozio e contatti con l'assistenza; disporre del consenso sull'uso di quei dati; e mantenere aggiornati i dati di prodotto e di magazzino, così che i suggerimenti riguardino articoli effettivamente acquistabili. Senza tutto questo, un agente al servizio dei consulenti produce suggerimenti generici che i consulenti esperti ignoreranno.

Ci sono anche rischi operativi che qualsiasi retailer che voglia replicare questo modello deve mettere in conto. Un agente di servizio che indica in modo errato una policy di reso o una data di consegna genera un reclamo anziché risolverlo, per cui le risposte devono provenire dai sistemi in tempo reale e non dalle conoscenze generali di un modello. Il passaggio a una persona deve essere rapido e portare con sé lo storico della conversazione, così che il cliente non debba ripetersi. E nel lusso il tono conta: le risposte di un agente vanno verificate rispetto agli standard di servizio della maison prima del lancio e monitorate in seguito, perché una risposta brusca o generica può vanificare anni di relazione costruita da un consulente.

In che modo la ristrutturazione di Saks Global ha cambiato il quadro?

I piani sull'IA sono stati presentati prima di un periodo di forte pressione finanziaria. Saks Global, che riunisce Saks Fifth Avenue, Neiman Marcus e Bergdorf Goodman, è passata attraverso una procedura di chapter 11 nella prima metà del 2026. Il 26 giugno 2026 ha annunciato di esserne uscita con una nuova proprietà come Exemplar Luxury Group, citando una riduzione del debito di quasi il 75% e con Geoffroy van Raemdonck come amministratore delegato. Il comunicato sull'uscita dalla procedura parla di "sfruttare approfondite conoscenze sui clienti per curare assortimenti di prodotto distintivi e offrire esperienze personalizzate" e cita servizi di vendita a distanza, ma non menziona l'IA né piattaforme specifiche.

Per gli osservatori è un promemoria del fatto che gli annunci tecnologici e la realtà operativa possono divergere. Né Saks né Salesforce hanno pubblicato dati su quante interazioni gestiscano gli agenti, sui tassi di risoluzione o sugli effetti sulle vendite, e il management che aveva annunciato il programma è cambiato.

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Che cosa possono imparare i retailer dall'approccio di Saks?

1. Avviare gli agenti su compiti circoscritti come stato degli ordini, resi e cambi di indirizzo, dove le risposte provengono dai sistemi di riferimento.
2. Prevedere un passaggio chiaro al personale per le interazioni complesse o di alto valore.
3. Costruire prima il profilo unificato: le raccomandazioni ai consulenti valgono quanto i dati integrati su cui si basano.
4. Presentare gli agenti al personale come strumenti che ne proteggono il tempo e coinvolgere i consulenti nel test dei suggerimenti.
5. Misurare fin dal primo giorno: tasso di contenimento, risoluzione, soddisfazione e adozione da parte dei consulenti, così che il programma possa superare le verifiche di budget.