Classifica o risonanza: il duplice imperativo del marketing nella mod

Mentre le aziende si affannano a comprendere l’intelligenza artificiale e il commercio basato sull’azione, i professionisti del marketing nel settore della moda si trovano ad affrontare un problema senza precedenti. I tradizionali funnel di vendita, stravolti per la prima volta dalla Generazione Z, si sono di fatto divisi in due: una metà appartiene alle macchine, l’altra alle emozioni umane.

Viviamo in una sorta di era Matrix del marketing della moda, dove gli algoritmi decidono cosa viene mostrato, ma in definitiva sono le persone a decidere cosa conta davvero. I brand ora devono parlare fluentemente entrambe le lingue.

L’interazione non è scoperta

Se c’è un comportamento del consumatore che riassume la direzione in cui si sta muovendo il marketing della moda, è quando un acquirente decide di volere una borsa specifica senza passare attraverso il consueto processo di ricerca. Conosce il marchio, lo stile e la fascia di prezzo approssimativa.

Quello che non sanno è se il prezzo indicato sia ragionevole, se l’oggetto sia autentico o quale sia la sua storia. Quindi, aprono ChatGPT, Claude o Gemini e fanno domande. A questo punto, però, la fase di scoperta è già avvenuta e ciò che segue è la verifica.

Il marchio ha conquistato l’attenzione del consumatore e l’intelligenza artificiale funge essenzialmente da intermediario, colmando il divario tra desiderio e fiducia.

È qui che i professionisti del marketing, e più in generale i brand, devono comprendere la distinzione cruciale tra l’IA come strumento di ricerca e l’IA come canale di scoperta.

Il report “The State of Fashion 2026” di McKinsey illustra come l’intelligenza artificiale sia ormai integrata nel percorso d’acquisto in generale:

• Le ricerche relative allo shopping sulle piattaforme di intelligenza artificiale generativa sono aumentate del 4.700% tra il 2024 e il 2025.
• Più della metà dei consumatori statunitensi che hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per le ricerche nel secondo trimestre del 2025 l’hanno utilizzata anche per fare acquisti.
• Nei primi sette mesi del 2025, i ricavi per visita generati dall’intelligenza artificiale sui siti di vendita al dettaglio statunitensi sono cresciuti dell’84%.

Questi dati confermano la trasformazione del canale da novità a comportamento di consumo sempre più consolidato. Tuttavia, non descrivono dove si trovassero questi consumatori prima di interagire con il chatbot. In molti casi, l’intelligenza artificiale non rappresenta la prima interazione per il consumatore.

Il desiderio viene solitamente coltivato altrove. Siti come ChatGPT, Claude e Gemini sono i luoghi in cui le persone si recano per analizzare, convalidare o dare seguito al loro desiderio di acquistare un articolo.

C’è anche l’elemento fiducia. Circa il 41% dei consumatori afferma di fidarsi maggiormente dei risultati di ricerca generativi basati sull’intelligenza artificiale rispetto alla pubblicità tradizionale. Che questa fiducia sia ben riposta o meno è quasi irrilevante, perché la percezione esiste comunque. Questi dati hanno portato alcuni a supporre che l’IA sia ormai il canale di scoperta predefinito. Non è così.

In cosa eccelle davvero l’intelligenza artificiale?

I modelli linguistici su larga scala – la tecnologia che la maggior parte delle persone chiama “intelligenza artificiale” – sono incredibilmente bravi a sintetizzare informazioni e a rispondere a domande in linguaggio naturale. Ad esempio, si potrebbe chiedere a un modello linguistico su larga scala informazioni sulla storia di un marchio, sul suo rapporto qualità-prezzo o sulla sua reputazione, e questo sarebbe in grado di ricostruire un quadro piuttosto preciso di ciò che si trova sull’azienda sul web.

Questo rende i modelli lineari di prodotto (LLM) strumenti potenti per la valutazione e il confronto nel percorso del consumatore, ovvero nella fase precisa in cui un acquirente interessato inizia a porsi domande più specifiche.

Per soddisfare le domande dei consumatori e, soprattutto, per garantire che il proprio marchio venga visualizzato nei risultati di LLM, le aziende di moda devono iniziare a lavorare sull’ottimizzazione per i motori di ricerca (GEO). I contenuti devono essere facilmente leggibili, contestualizzati e considerati credibili dal modello per poter essere visualizzati.

Descrizioni vaghe dei prodotti, storie del marchio superficiali e narrazioni nascoste nelle didascalie delle immagini non sono sufficienti. I motori di ricerca non recupereranno questo tipo di informazioni perché non sono facilmente leggibili, credibili o anche solo vagamente contestualizzate rispetto alla query iniziale dell’utente.

Ecco perché i pionieri del settore, come Estée Lauder, L’Oréal e Mejuri, hanno già iniziato a definire in pratica come si presentano i contenuti semanticamente ricchi e accessibili tramite API. Date le capacità di attirare l’attenzione dei media e degli agenti di intelligenza artificiale, questo non è certo un lavoro appariscente.

Ma è fondamentale per il successo a lungo termine.

Guardando più in là nel futuro, è probabile che assisteremo a notevoli sviluppi nell’ambito dell’intelligenza artificiale agentiva e del commercio agentivo. Oltre alle partnership di OpenAI con Shopify ed Etsy, anche Amazon ha lanciato “Buy for Me”, che consente agli acquirenti di acquistare da siti di terze parti senza uscire dall’app.

Potrebbero trattarsi di esperimenti preliminari, ma l’architettura che rappresentano è significativa. Quando i confronti sono algoritmici e istantanei, la proposta di valore di un marchio diventa la materia prima che un agente di intelligenza artificiale legge e classifica.

Tempi di consegna, prezzo e assortimento sono tutte dimensioni che un agente valuta senza alcun coinvolgimento emotivo. La narrazione che plasma la domanda non si traduce facilmente in dati strutturati, il che significa che i marchi che puntano tutto sulla narrazione si trovano in una posizione di netto svantaggio.

Tuttavia, è vero anche il contrario. I marchi che si concentrano freneticamente sull’ottimizzazione per le macchine e ignorano ciò che la moda rappresenta veramente – le persone – si troveranno ugualmente in una posizione di notevole svantaggio.

Questo perché l’ottimizzazione delle macchine rappresenta solo metà del lavoro. L’altra metà è meno tecnica, meno misurabile e considerevolmente più difficile da realizzare su larga scala.

La scoperta è ancora fondamentalmente umana

L’intelligenza artificiale è un canale importante per la valutazione e, a volte, per la scoperta, ma gran parte di quest’ultima deve ancora avvenire tramite un’interazione diretta tra una persona e un marchio. I dati attuali suggeriscono che le persone si stanno allontanando dallo scorrimento automatico mediato dagli algoritmi per orientarsi verso un’esperienza più lenta e consapevole.

Il settore della moda ha trascorso gran parte di un decennio a riorganizzare il proprio motore di marketing attorno alle piattaforme social. La logica era ineccepibile, dato che gli algoritmi premiano la velocità, lo spettacolo e la novità. I ​​microtrend emergevano e scomparivano nel giro di poche settimane, i ritmi di produzione si accorciavano e il numero di influencer si espandeva. Quasi tutto era ottimizzato per la velocità.

Il problema è che le persone per cui quel motore era stato costruito si sono stancate di esso.

Ha ancora la sua utilità, ma la stessa ricerca di McKinsey mostra anche che i consumatori sono attratti da contenuti più lunghi con una narrazione più approfondita e da marchi che rispecchiano la loro identità, non solo i loro feed.

Quasi nove consumatori su dieci affermano che far parte di una community di marca rafforza il loro legame più di qualsiasi altra strategia di coinvolgimento. La linea 24/7 di Represent ne è un buon esempio. È commercializzata per gli amanti del fitness e il marchio organizza regolarmente eventi per la community.

In tema di benessere, questo è ormai una priorità assoluta per molti consumatori (84% negli Stati Uniti, 94% in Cina). Tuttavia, i valori ad esso associati non sono quelli per cui è stato concepito il marketing basato sulla dopamina.

I brand che hanno costruito i loro motori di crescita sulla velocità di inseguimento delle tendenze si ritrovano ora con un’infrastruttura inadeguata al momento. Gli strumenti, i KPI e le cadenze dei contenuti erano configurati per la portata e la velocità. Riconfigurare il motore per la profondità e l’appartenenza non è un vero e proprio cambio di rotta, ma essenzialmente una ricostruzione.

Altri marchi che hanno saputo gestire bene questa transizione includono Dior, con le sue spa a marchio proprio; Lululemon, con i suoi centri yoga; e Missoma, con i suoi club di corsa con sede a Londra. Non si tratta però di canali di marketing tradizionali. Sono la conseguenza di un’autentica visione e della costruzione di qualcosa attorno ad essa per attrarre persone con la stessa mentalità.

Questi punti di contatto più esperienziali si traducono in un coinvolgimento più efficace rispetto ai canali a pagamento. I consumatori che scoprono i brand attraverso la community spesso si avvicinano al marchio con maggiore fiducia, affinità di identità e tolleranza al prezzo rispetto a coloro che vengono acquisiti tramite una campagna promozionale.

(Basta guardare il successo riscosso dalle vendite On rispetto a Nike, soprattutto a prezzo pieno.)

Ma niente di tutto ciò è rapido o economico. I programmi di community building non possono essere sottoposti a test A/B e i loro risultati non saranno mai visibili in un report settimanale, motivo per cui molte aziende li ignorano.

I programmi a favore della comunità richiedono un impegno totale da parte del marchio e il coraggio di mantenerlo, ed è per questo che così pochi riescono a farlo bene, e che quelli che ci riescono ottengono risultati significativi.

Naturalmente, non tutti i marchi desiderano o hanno bisogno di intraprendere iniziative di questo tipo. Il fast fashion, ad esempio, non riuscirà mai a costruire una community come quelle descritte sopra ed è più efficace sfruttare le microtendenze e adattarsi costantemente a ciò che le persone desiderano nel presente.

L’obiettivo è piuttosto quello di mostrare quanto sia diventato complesso il panorama del marketing della moda e perché né la geolocalizzazione né le relazioni umane da sole possano garantire il successo nel mercato odierno.

La moda ha un duplice imperativo di marketing da soddisfare

Oggi i team di marketing hanno il compito non solo di ottimizzare siti web, schede prodotto e articoli per i network marketing, ma anche di creare un legame emotivo con il pubblico. Entrambe le attività richiedono competenze diverse.

La maggior parte delle organizzazioni non dispone della struttura, del budget o del consenso interno necessari per gestire entrambi gli aspetti in parallelo. Né necessariamente comprendono che ciascun imperativo ha una funzione diversa.

Le pagine prodotto ottimizzate per la visibilità su piattaforme LLM hanno obiettivi e KPI diversi rispetto a un annuncio video o a uno spot pubblicitario progettato per favorire un legame emotivo con il consumatore finale.

Ciascuno di essi può rappresentare un punto di contatto cruciale nel percorso del cliente, ma uno ha lo scopo di intercettare la domanda, mentre l’altro è necessario per crearla in primo luogo.

Considerarli intercambiabili è il modo in cui si finisce per avere contenuti tecnicamente completi ma emotivamente inerti, oppure ricchi di sentimento ma invisibili ai LLM.

I brand che comprendono questa distinzione smetteranno di cercare di risolvere entrambi i problemi con un’unica strategia di contenuti e inizieranno invece a riflettere attentamente su ciò che ogni singolo contenuto deve raggiungere.

Ad esempio, i contenuti ottimizzati per LLM non sono qualcosa che giustificherebbe mai un aumento di prezzo o modificherebbe la percezione del valore di un marchio da parte del consumatore.

I marchi che si riposizionano sul mercato di fascia alta – dai brand value che si ritirano dalle fasce di prezzo più basse, ai brand di fascia media che inseguono lo spazio lasciato libero dall’inflazione dei prezzi nel settore del lusso – non possono farlo solo con la struttura dei prezzi. Hanno bisogno di una narrazione che supporti il ​​riposizionamento, come sta facendo Slazenger.

Il marchio sta subendo un importante rebranding guidato dai creator, in particolare dal ventiduenne Alexei Hamblin, creatore di contenuti su TikTok. Hamblin ha presentato la sua visione per rilanciare il marchio sui social media, mostrando il dietro le quinte del processo di rebranding. Slazenger gli ha quindi concesso il pieno controllo creativo e commerciale.

Resta da vedere se il rebranding avrà successo, ma, cosa importante, molte persone ora credono nel tentativo di Alexei di trasformare un marchio storico di abbigliamento sportivo in un brand di streetwear e lifestyle moderno e alla moda.

Sì, TikTok è una piattaforma di contenuti multimediali di breve formato, ma non si tratta di una microtendenza; è un vero e proprio rebranding che viene documentato in tempo reale e raccontato in un arco temporale più ampio.

Non si tratta della solita strategia di marketing ordinaria. È audace, interessante per i consumatori più giovani e rappresenta quel tipo di riposizionamento basato sullo storytelling che il 47% dei consumatori indica come fattore chiave nella percezione di un marchio di fascia alta: qualcosa che i contenuti ottimizzati per il marketing a lungo termine non potrebbero mai raggiungere.

Se c’è una cosa da imparare da questi esempi, è che sia la geolocalizzazione che la risonanza emotiva sono ugualmente importanti per avere successo in questa nuova era del marketing della moda. Entrambe si rivolgono a momenti diversi, ma cruciali, del percorso che i consumatori intraprendono oggi attraverso strade diverse.