Fare ricerche di mercato con l'AI (con i dati che hai già)

Da qualche parte nella tua azienda ci sono migliaia di feedback dei tuoi clienti: recensioni a caldo, chat con il customer care, ticket di assistenza e note nel CRM. Eppure quasi nessuno li legge, perché farlo a mano richiederebbe settimane di lavoro. Oggi, fare ricerche di mercato con l'AI permette di elaborare questa mole di testi destrutturati in poche ore, per usare le conversazioni come insight strategici per il tuo posizionamento, senza budget da multinazionale.

Il potenziale dei Dark Data in azienda

Secondo il report State of Dark Data condotto da Splunk su oltre 1.300 leader aziendali e IT a livello globale, il 55% dei dati delle organizzazioni è dark, cioè non sfruttato e spesso ignorato. Informazioni di valore che restano sepolte perché mancano il tempo e gli strumenti per decifrarle.

Perché accade? Nel report, Gartner stima che l'80% di questo patrimonio informativo sia non strutturato. Non sono cioè comode righe in una tabella Excel ma testo libero, caotico e frammentato su decine di canali diversi. Fino a qualche tempo fa, chiedere a un team di analizzare e raggruppare migliaia di queste conversazioni era un'impresa impraticabile.

L'intuito e l'osservazione dei competitor non bastano

Un dubbio tipico dei clienti è considerare la ricerca di mercato un'attività proibitiva, che richiede budget da multinazionale e tempi lunghi. Di conseguenza, a guidare le scelte strategiche e di posizionamento restano l'intuito maturato in azienda negli anni e un confronto continuo con quello che fanno i competitor (ma studiare i competitor non basta).

È una dinamica comprensibile quanto rischiosa. Quando le decisioni nascono solo dall'interno o si limitano a cercare di fare un po' meglio della concorrenza, l'azienda si chiude in una bolla autoreferenziale. Il risultato è che si progettano servizi che piacciono solo a chi li ha pensati, si comunica con un gergo tecnico incomprensibile all'esterno e si sprecano energie per risolvere problemi marginali, ignorando le vere frustrazioni di chi acquista.

Per fare ricerca di mercato non serve sempre partire da zero, fare sondaggi complessi o centinaia di interviste: a volte basta valorizzare le risposte che hai già nei tuoi server.

L'AI come motore di sintesi per la User Research

Fino a poco tempo fa, dare un senso a migliaia di testi destrutturati era un'impresa molto impegnativa. Oggi lo scenario è cambiato: usata come motore di sintesi, l'Intelligenza Artificiale è in grado di leggere, categorizzare ed estrarre pattern da grandi quantità di conversazioni in poche ore. L'AI non sostituisce la profondità della ricerca qualitativa, ma ne diventa un acceleratore economico, perché è in grado di trasformare informazioni slegate in una mappa coerente di ciò che accade nel mercato, su cui poi innestare interviste mirate.

Cosa succede quando ascolti i dati: dai report al posizionamento

Quando lavoriamo con i brand su percorsi di ricerca, l'impatto sulla strategia è tangibile. Prendiamo il caso del Gruppo AGSM AIM (oggi MAGIS), multiutility veneta. Abbiamo sfruttato le oltre 13.500 recensioni accumulate su Trustpilot nell’arco di 4 anni per monitorare la percezione del brand nel tempo e far emergere i problemi piú salienti per i clienti. Questa mole di dati, analizzata sistematicamente, ci ha permesso di mappare i pain points (le frustrazioni) e i gain (gli elementi di valore percepiti), e di confrontarli con le recensioni dei competitor per isolare i reali tratti differenzianti dell'azienda.

Inoltre, i dati rivelano anche come le persone pensano: un aspetto critico per creare una relazione di valore con i tuoi clienti.

Nei settori tecnici come quello sanitario, ad esempio con Cooperazione Salute, l'analisi delle risposte raccolte dal customer care ha portato alla luce una profonda discrepanza tra il lessico formalmente corretto usato dall'azienda e i termini con cui le persone cercano e definiscono gli stessi servizi. Avere consapevolezza di questa distanza lessicale è fondamentale per allineare la SEO e la comunicazione al vero modo di pensare del cliente, soprattutto quando non è possibile modificare la terminologia tecnica.

Progettare l'esperienza partendo dai dettagli

La ricerca AI powered può aiutare anche nell’orientare scelte di design e comunicazione visiva. Lavorando al redesign della presenza online del Luxury Hotel Tritone, abbiamo analizzato le recensioni raccolte dalla struttura e quelle spontanee lasciate sulle grandi piattaforme (Google, Booking ecc). Gli obiettivi erano vari: far emergere il percepito dell’hotel oltre la valutazione generale, già estremamente positiva, evidenziando le aree di miglioramento, e individuare gli elementi che definiscono un’esperienza di lusso per il cliente.

Dall'analisi è emerso come l’aspettativa di soggiorno di lusso per il cliente si manifesta nei dettagli, dato che l’esperienza complessiva è già ad un alto livello. Sono stati proprio quei dettagli, suggeriti dai clienti stessi, a guidare la direzione creativa del nuovo shooting fotografico e video, per far emergere fin dalla prima visita al sito i reali plus della struttura, più che gli standard comuni a tutti gli hotel.

Per questo, la presentazione delle suite non si sofferma su commodity percepite come scontate (phon, wifi, ecc.) ma mette in risalto gli elementi salienti e differenzianti. Inoltre, sulla base di quegli stessi dati, l'intera customer experience digitale è stata riprogettata adottando logiche di progressive disclosure, come ad esempio l'invio delle istruzioni sul parcheggio solo nel momento in cui l'utente ne ha reale bisogno. Dettagli che migliorano l’esperienza.

Progettare lo sviluppo futuro partendo dai dati che esistono già

Le decisioni più impattanti, dalla progettazione di un nuovo sito web allo sviluppo di un nuovo servizio, fino al riposizionamento aziendale, non dovrebbero dipendere solo dall'istinto creativo o dalla semplice osservazione dei competitor. Le direzioni per lo sviluppo emergono dalle conversazioni quotidiane con i clienti. In questo contesto, l'Intelligenza artificiale agisce come un catalizzatore, aiutandoci a orientare gli sforzi e gli investimenti di budget.

L’'impatto di questo approccio va ben oltre la pianificazione del marketing, incide direttamente sull'operatività e sui margini aziendali:

• Sblocca l'efficienza interna: anticipare i pain points ricorrenti emersi dai dati (es. richieste di chiarimento prima di un soggiorno, difficoltà di accesso all'area clienti) permette di progettare comunicazioni puntuali e risolvere i dubbi prima che diventino chiamate o email, liberando il personale dalle attività ripetitive;

• Mappa la domanda latente: analizzare le ricerche e i messaggi con l'AI permette di identificare ciò che i clienti cercano ma non trovano ancora nell'offerta dell'azienda. Questo fornisce alla Ricerca & Sviluppo una traccia per creare nuovi servizi a colpo sicuro, riducendo il rischio di lanciare innovazioni irrilevanti;
• Costruisce un vantaggio competitivo difendibile: in mercati iper-competitivi, i concorrenti possono facilmente replicare un prodotto, un listino prezzi o un'interfaccia digitale. L'unica risorsa strutturalmente impossibile da copiare è lo storico delle interazioni e la profonda conoscenza del proprio cliente.

I numeri, del resto, lo confermano: uno studio del MIT Sloan Management Review pubblicato all'inizio del 2026 dimostra che le aziende posizionate nel quartile più alto per la capacità di rendere i dati immediatamente disponibili per le decisioni registrano una crescita dei ricavi e margini netti superiori di oltre il 50% rispetto a quelle ferme nel quartile più basso.

Sfruttare il patrimonio informativo già presente in azienda, oltre che un'assennata ottimizzazione dei costi, è l'asse portante per costruire una cultura aziendale davvero orientata al mercato.