---
title: "blog/post-single"
canonical_url: "https://www.laioutr.com/it/blog/ai-customer-journey"
locale: it
---
# La customer journey mediata dall'AI: cosa devono fare subito i team di e-commerce
Indice
1. [1.Perché il funnel tradizionale non descrive più la realtà](#perch-il-funnel-tradizionale-non-descrive-pi-la-realt)
2. [2.Cosa valutano davvero i sistemi AI](#cosa-valutano-davvero-i-sistemi-ai)
3. 3.Il vantaggio Composable nella prontezza all'AI
4. 4.Quando gli acquirenti arrivano dall'AI: il problema dell'esperienza on-site
5. [5.Ricostruire la visibilità: priorità pratiche](#ricostruire-la-visibilit-priorit-pratiche)
6. [6.Il layer umano conta ancora](#il-layer-umano-conta-ancora)
7. [7.Misurare ciò che non puoi vedere direttamente](#misurare-ci-che-non-puoi-vedere-direttamente)
1. [1.Perché il funnel tradizionale non descrive più la realtà](#perch-il-funnel-tradizionale-non-descrive-pi-la-realt)
2. [2.Cosa valutano davvero i sistemi AI](#cosa-valutano-davvero-i-sistemi-ai)
3. 3.Il vantaggio Composable nella prontezza all'AI
4. 4.Quando gli acquirenti arrivano dall'AI: il problema dell'esperienza on-site
5. [5.Ricostruire la visibilità: priorità pratiche](#ricostruire-la-visibilit-priorit-pratiche)
6. [6.Il layer umano conta ancora](#il-layer-umano-conta-ancora)
7. [7.Misurare ciò che non puoi vedere direttamente](#misurare-ci-che-non-puoi-vedere-direttamente)
Qualcosa di significativo è cambiato nel modo in cui i clienti trovano i prodotti, e la maggior parte dei team di e-commerce non ne ha ancora preso pienamente atto. Il cambiamento non è incrementale. È strutturale.
Per anni, la customer journey iniziava con un motore di ricerca. L'utente digitava qualcosa in una casella, vedeva un elenco di link e ci cliccava per valutare le opzioni. Il tuo compito come operatore e-commerce era essere in quell'elenco, avere un risultato convincente e convertire una volta arrivato l'utente. L'intera disciplina della search engine optimization è nata attorno a quel modello.
Quel modello sta venendo sostituito, non da un'altra interfaccia di ricerca ma da qualcosa di radicalmente diverso: sistemi AI che sintetizzano risposte invece di elencare opzioni. Quando un cliente chiede a un assistente AI qual è la migliore scarpa da running per l'iperpronazione, non ottiene dieci link blu. Ottiene una risposta diretta con una raccomandazione. Quella risposta è stata costruita da una macchina che ha effettuato il crawling, il parsing e la valutazione di contenuti provenienti da tutto il web. Il tuo store può aver contribuito o meno a quella risposta, e quasi certamente non hai alcuna visibilità sul fatto che lo abbia fatto.
Questa è la customer journey mediata dall'AI. E comprenderla sta rapidamente diventando una delle capacità più importanti che un team di e-commerce possa sviluppare.
## Perché il funnel tradizionale non descrive più la realtà
Il funnel di marketing è stato per decenni una finzione utile. In realtà, le customer journey sono sempre state più disordinate di quanto suggerisca qualsiasi diagramma a funnel. Ma il funnel era grossomodo accurato in un aspetto chiave: la scoperta avveniva in ambienti in cui i brand potevano partecipare, misurare e ottimizzare. Compravi keyword, costruivi posizionamenti organici, lanciavi social ads. L'ambiente di scoperta era visibile.
La scoperta mediata dall'AI rompe quella visibilità. I sistemi che i clienti usano sempre più per la ricerca di prodotti, ChatGPT, Gemini, Perplexity e i layer AI aggiunti ai motori di ricerca tradizionali, non trasmettono i dati di referral in alcun modo significativo. Il traffico che ha origine da una raccomandazione generata dall'AI tende a comparire negli analytics come traffico diretto o ricerca branded. La fonte è invisibile.
È ciò che alcuni ricercatori hanno iniziato a chiamare l'AI dark funnel. Gli acquirenti fanno ricerca, valutano e formano forti preferenze ancor prima di visitare il tuo store. Quando si presentano, una parte significativa della decisione potrebbe essere già presa, influenzata da contenuti che il tuo team non ha mai visto emergere e da conversazioni di cui non facevi parte.
Per i team di e-commerce, le implicazioni sono concrete. I tassi di conversione sul traffico branded possono sembrare solidi mentre la reach totale raggiungibile si restringe silenziosamente. Le campagne ottimizzate per l'attribuzione last-click sembrano efficienti mentre il layer di awareness si erode. I visitatori ad alta intenzione arrivano con opinioni forti formate altrove e abbandonano rapidamente quando l'esperienza on-site non riesce a confermare quelle opinioni.
## Cosa valutano davvero i sistemi AI
Per essere visibili nella scoperta mediata dall'AI, aiuta capire cosa fanno realmente questi sistemi quando valutano i tuoi contenuti e i tuoi prodotti.
I modelli linguistici AI e i sistemi costruiti su di essi non eseguono il tradizionale keyword matching. Fanno qualcosa di più vicino alla comprensione semantica. Analizzano il significato dei tuoi contenuti, ne valutano la struttura, li confrontano con altre fonti e formano un quadro probabilistico di ciò che il tuo prodotto o brand rappresenta.
Questo comporta diverse conseguenze su come devono essere strutturati i tuoi contenuti.
L'ambiguità viene penalizzata. Se le descrizioni dei tuoi prodotti sono vaghe, incoerenti o prive di attributi specifici, i sistemi AI faranno fatica a rappresentare i tuoi prodotti in modo accurato. Una scarpa da running descritta come «versatile e comoda» offre a un sistema AI ben poco su cui lavorare quando un utente chiede del supporto per l'iperpronazione. Un prodotto che include specifiche dettagliate, descrizioni dei casi d'uso e dati di attributo strutturati fornisce al sistema ciò che gli serve per formulare una raccomandazione sicura.
La coerenza tra le fonti conta. I sistemi AI valutano i contenuti su molteplici touchpoint. Se i dati di prodotto sul tuo storefront contraddicono ciò che appare su un sito di recensioni, o se la descrizione del tuo brand varia in modo significativo tra i canali, i segnali che un sistema AI riceve diventano rumorosi. I brand autorevoli mantengono un'identità di prodotto coerente su ogni superficie in cui quell'identità appare.
I dati strutturati aiutano le macchine a capire il contesto. Schema markup, product feed e HTML semantico non sono solo dettagli di igiene tecnica. Nel contesto della scoperta mediata dall'AI, sono segnali che aiutano le macchine a capire cosa sono i tuoi prodotti, a quale categoria appartengono, quali attributi hanno e quali problemi dei clienti risolvono. I brand che investono oggi in dati di prodotto strutturati stanno costruendo un'infrastruttura per la visibilità AI che i loro concorrenti non riusciranno a replicare rapidamente.
## Il vantaggio Composable nella prontezza all'AI
Esiste una correlazione significativa tra come uno storefront è strutturato dal punto di vista architetturale e quanto è pronto per il mondo mediato dall'AI.
Le architetture di storefront monolitiche tendono a trattare i dati di prodotto e i contenuti come questioni del presentation layer. Le informazioni vengono incorporate nei template, renderizzate in HTML in fase di build e strutturate principalmente per il consumo visivo. Queste architetture sono state progettate per un'epoca in cui il consumatore principale dei tuoi contenuti era un browser umano.
Le architetture Composable e headless separano il contenuto dalla presentazione. I dati di prodotto risiedono in repository strutturati con API pulite. Il contenuto è modellato con attributi e relazioni semantiche, non semplicemente formattato per la visualizzazione. Questa separazione strutturale era originariamente guidata dal desiderio di offrire esperienze coerenti su molteplici canali. Ma si rivela avere un beneficio secondario che oggi conta enormemente: il contenuto strutturato per il consumo tramite API è anche più leggibile per le macchine.
Quando uno stack di headless commerce espone i dati di prodotto attraverso API ben progettate con strutture di attributi pulite, quelle stesse API possono servire integrazioni AI, ottimizzazioni dei product feed e generazione di dati strutturati con un lavoro aggiuntivo minimo. L'architettura costruita per la distribuzione omnicanale diventa, quasi per caso, un'architettura meglio preparata per la scoperta mediata dall'AI.
Questo non significa che l'architettura Composable sia un percorso garantito verso la visibilità AI. La qualità dei dati conta ancora enormemente. Ma significa che i team che lavorano con stack headless e Composable affrontano meno barriere strutturali quando cercano di ottimizzare per la leggibilità da parte delle macchine.
## Quando gli acquirenti arrivano dall'AI: il problema dell'esperienza on-site
Essere visibili nella scoperta mediata dall'AI è solo metà della sfida. L'altra metà è ciò che accade quando un acquirente che ha formato le proprie opinioni attraverso un processo di ricerca con l'AI arriva effettivamente al tuo store.
Questi visitatori hanno caratteristiche specifiche. Tendono ad arrivare con un'idea più chiara di ciò che vogliono. Spesso hanno già valutato le alternative attraverso l'interfaccia AI. Cercano di confermare che il tuo prodotto corrisponda alla descrizione fornita dall'AI e che l'esperienza d'acquisto giustifichi la loro decisione di procedere.
L'attrito che spezza queste journey è quasi sempre di natura informativa. L'AI ha descritto una funzionalità o una specifica precisa, ma quell'attributo è nascosto o assente nella pagina di dettaglio del tuo prodotto. L'acquirente vuole confermare la compatibilità con qualcosa che possiede già, ma i tuoi contenuti non affrontano direttamente quella domanda. La riprova sociale che cerca richiede troppi clic per essere trovata.
Questo crea un nuovo standard per la qualità delle pagine prodotto. Non è più sufficiente avere buone fotografie e un titolo accattivante. Le pagine prodotto devono essere risorse informative davvero complete. Devono rispondere alle domande che pongono gli acquirenti motivati, non solo a quelle dei visitatori occasionali. Devono far emergere specifiche, confronti, casi d'uso e informazioni di compatibilità in modi che siano leggibili dagli esseri umani e interpretabili dalle macchine.
Per i team Composable, si tratta tanto di una sfida di content modeling quanto di scrittura dei contenuti. La domanda non è solo quali informazioni debbano comparire su una pagina prodotto. La domanda è come quelle informazioni debbano essere strutturate nel tuo content model affinché possano essere gestite in modo efficiente, aggiornate con precisione tra i canali e renderizzate in modo appropriato per contesti diversi, incluse le integrazioni AI.
## Ricostruire la visibilità: priorità pratiche
La domanda naturale a questo punto è da dove iniziare. La customer journey mediata dall'AI è un cambiamento ampio, che tocca tutto, dalla content strategy all'architettura dei dati agli analytics. Cercare di affrontare tutto in una volta non è realistico. Ma ci sono alcune aree ad alta leva in cui l'investimento ripaga rapidamente.
La prima è la qualità e la struttura dei dati di prodotto. È il fattore più importante in assoluto per la visibilità mediata dall'AI nell'e-commerce. Esamina il tuo catalogo prodotti tenendo a mente la domanda: se un sistema AI cercasse di raccomandare i miei prodotti in modo accurato, cosa avrebbe bisogno di sapere, e riesce a trovare quelle informazioni strutturate in modo pulito nei miei dati? La maggior parte dei cataloghi presenta lacune significative. La copertura degli attributi è incoerente. Le descrizioni sono scritte per il marketing anziché per la comprensione. Colmare queste lacune in modo sistematico è l'investimento più diretto che puoi fare nella prontezza all'AI.
La seconda è lo schema markup e i dati strutturati. Product schema, review schema, FAQ schema e breadcrumb schema aiutano tutti i sistemi AI a comprendere il contesto e l'autorevolezza dei tuoi contenuti. È una tecnologia consolidata, parte della pratica del SEO tecnico da anni, ma la sua importanza è amplificata nel mondo mediato dall'AI. Ogni contenuto non strutturato è un contenuto su cui le macchine devono tirare a indovinare.
La terza sono i contenuti che affrontano direttamente le domande di confronto e valutazione. Ai sistemi AI viene chiesto costantemente di confrontare prodotti. Se il tuo brand e i tuoi prodotti non fanno parte dei dati di training e recupero per quei confronti, perdi il confronto per impostazione predefinita. Pubblicare contenuti di confronto approfonditi e accurati, non elogi di facciata ma informazioni davvero utili su dove i tuoi prodotti eccellono e dove no, costruisce quel tipo di segnale autorevole che i sistemi AI imparano a considerare affidabile.
## Il layer umano conta ancora
Uno dei fraintendimenti persistenti sulla journey mediata dall'AI è che sostituisca del tutto il giudizio umano. Non è così. Ciò che sostituisce è la raccolta di informazioni nelle prime fasi, che avveniva attraverso i motori di ricerca e la navigazione dei contenuti.
Per gli acquisti ad alta considerazione, le fasi finali della journey coinvolgono ancora la valutazione umana, la riprova sociale e spesso una qualche forma di coinvolgimento diretto. Un acquirente che ha usato un'AI per restringere le opzioni di scarpe da running a due finaliste leggerà comunque le recensioni, guarderà le foto e magari porrà una domanda in live chat prima di decidere.
Questo significa che il layer di engagement umano della tua esperienza e-commerce resta di importanza cruciale, anche mentre il layer di scoperta si sposta verso la mediazione dell'AI. Ciò che cambia è dove conta di più. L'investimento in informazioni di prodotto complete e dati strutturati gestisce la fase di scoperta mediata dall'AI. L'investimento in un engagement on-site reattivo e consapevole del contesto gestisce la fase di conferma umana.
Le architetture Composable sono ben adatte a questo doppio requisito perché permettono di ottimizzare il layer dei dati e dei contenuti indipendentemente dal layer di interazione. La qualità dei dati di prodotto può essere migliorata senza toccare il flusso di checkout. Le funzionalità di live chat ed engagement possono essere aggiunte o aggiornate senza ricostruire l'infrastruttura del catalogo prodotti. Ogni layer può evolvere al proprio ritmo, che è esattamente il tipo di flessibilità richiesto da un panorama di scoperta in rapido cambiamento.
## Misurare ciò che non puoi vedere direttamente
L'AI dark funnel crea una vera sfida di misurazione. Se una parte significativa delle tue customer journey inizia ora in ambienti che non puoi tracciare, allora le metriche che presuppongono una piena visibilità della journey sottostimeranno l'influenza che i tuoi contenuti stanno effettivamente avendo.
Adattarsi a questo richiede la volontà di investire in indicatori anticipatori invece di affidarsi esclusivamente all'attribuzione last-click. Osserva nel tempo i trend del volume di ricerca branded. La ricerca branded che appare senza una chiara campagna precedente è spesso una firma della scoperta mediata dall'AI. Traccia gli indicatori di qualità del traffico in arrivo, non solo il volume. I clienti che arrivano già convinti dalla ricerca con l'AI tendono ad avere segnali di intenzione più elevati, anche se sono più difficili da attribuire. Monitora la completezza dei tuoi dati di prodotto e la copertura dei dati strutturati come metriche operative, trattandole con lo stesso rigore che applicheresti al tasso di conversione o alla velocità delle pagine.
Nessuna di queste misure ti darà una visibilità perfetta sull'AI dark funnel. Ma ti daranno segnali direzionali che ti permettono di capire se i tuoi investimenti nella prontezza all'AI stanno funzionando e dove si trovano le lacune rimanenti.
I team che costruiscono ora quella capacità di misurazione avranno un vantaggio significativo mentre la journey mediata dall'AI continua a evolvere. Quelli che continuano a ottimizzare esclusivamente per il traffico visibile e attribuibile si ritroveranno sempre più ciechi rispetto alle forze che stanno davvero plasmando il loro business.
### **Approfondimenti correlati**
- [L'European Accessibility Act è ora vincolante: cosa devono fare subito i team di e-commerce](https://www.laioutr.com/en/blog/european-accessibility-act-ecommerce "The European Accessibility Act Is Now Enforceable: What Ecommerce Teams Need to Do Now")
- [Composable Commerce su SFCC: cosa sta pianificando in questo momento il 60 percento dei merchant Salesforce](https://www.laioutr.com/en/blog/composable-on-sfcc-state "Composable Commerce on SFCC: What 60 Percent of Salesforce Merchants Are Planning Right Now")
### **Altro dalla piattaforma Laioutr**
- [Agentic Frontend Management Platform](https://www.laioutr.com/en/agentic-frontend-management-platform)
- [SEO and GEO](https://www.laioutr.com/en/product/seo-and-geo)
- [Composable Digital Experience Platform](https://www.laioutr.com/en/composable-digital-experience-platform)
---
Condividi questo articolo
[Condividi su Facebook](https://www.facebook.com/sharer/sharer.php?u=https%3A%2F%2Fwww.laioutr.com%2Fit%2Fblog%2Fai-customer-journey) [Condividi su X](https://x.com/intent/post?url=https%3A%2F%2Fwww.laioutr.com%2Fit%2Fblog%2Fai-customer-journey&text=) [Condividi su LinkedIn](https://www.linkedin.com/sharing/share-offsite/?url=https%3A%2F%2Fwww.laioutr.com%2Fit%2Fblog%2Fai-customer-journey) [Condividi su Pinterest](https://pinterest.com/pin/create/button/?url=https%3A%2F%2Fwww.laioutr.com%2Fit%2Fblog%2Fai-customer-journey&description=) [Condividi via e-mail](mailto:?subject=&body=%0A%0Ahttps%3A%2F%2Fwww.laioutr.com%2Fit%2Fblog%2Fai-customer-journey)
## Altri articoli interessanti
Conoscenza pratica su sviluppo frontend, agenti intelligenti e headless
[Al blog](https://www.laioutr.com/it/blogs)
[iPhone Duo and Ecommerce: What Merchants Need to Know Now
iPhone Duo goes on sale on October 23, 2026. Online stores don't need a dedicated app or a custo…](https://www.laioutr.com/it/blog/iphone-duo-ecommerce-foldable-storefront)
[Dati prodotto strutturati: dove si vedono davvero nello storefront
Dati prodotto strutturati significa che ogni informazione sul prodotto vive in un attributo tipizzat…](https://www.laioutr.com/it/blog/structured-product-data-pim-frontend-2026)
[44% decide con trial o PoC: il PoC dello storefront per la DACH
Nella regione DACH le decisioni sul software si prendono sempre più spesso sul campo: nello studio &…](https://www.laioutr.com/it/blog/storefront-proof-of-concept-dach-buyers-2026)
[Confronto FMP: come scegliere la Frontend Management Platform giusta
Scegliere una Frontend Management Platform (FMP) non significa confrontare liste di funzionalità, ma…](https://www.laioutr.com/it/blog/frontend-management-platform-comparison-how-to-choose-2026)
[DAM, PIM e CMS convergono: cosa significa per il tuo frontend
I fornitori di DAM, PIM e CMS stanno entrando l'uno nel territorio dell'altro, e sempre più …](https://www.laioutr.com/it/blog/dam-pim-cms-convergence-content-hub-storefront-2026)
[Contentful Live Preview: cosa deve garantire il tuo frontend
Con Contentful Live Preview i redattori vedono una bozza accanto all'editor della entry e seguon…](https://www.laioutr.com/it/blog/contentful-live-preview-frontend-perspective-2026)
[Content governance su larga scala: contenuti prodotto e brand asset
Content governance su larga scala significa definire una volta sola ruoli, approvazioni, regole di b…](https://www.laioutr.com/it/blog/content-governance-product-content-brand-assets-frontend-2026)
[Agenti AI come operatori del frontend: architettura e controllo
Un agente AI diventa un operatore del frontend quando osserva lo storefront in produzione, individua…](https://www.laioutr.com/it/blog/ai-agents-as-frontend-operators-2026)
[Agenti di acquisto e feed: cosa cambia con l'Agentic Commerce
L'Agentic Commerce aggiunge un nuovo lettore ai tuoi dati prodotto: gli agenti di acquisto in Ch…](https://www.laioutr.com/it/blog/shopping-agents-product-feeds-agentic-data-distribution-2026)
[Server-side tracking nell'e-commerce: la misurazione torna completa
Il server-side tracking sposta l'inoltro degli eventi di analytics e di conversione dal browser …](https://www.laioutr.com/it/blog/server-side-tracking-ecommerce-complete-measurement-2026)
[Immagini prodotto via deeplink, non via ZIP: asset sempre aggiornati
Se invii ancora le immagini prodotto a rivenditori, marketplace e stampa come file ZIP, ogni pacchet…](https://www.laioutr.com/it/blog/product-image-deeplinks-asset-distribution-2026)
[Da PrestaShop 8 a 9 senza replatforming: prima disaccoppia il frontend
Puoi togliere gran parte del rischio dall'aggiornamento di PrestaShop da 8 a 9 staccando la stor…](https://www.laioutr.com/it/blog/prestashop-8-to-9-upgrade-without-replatforming-2026)
[Order management con un OMS come fulfillmenttools: la vista frontend
Un order management system efficiente decide quale sede evade un ordine, quanto stock è davvero disp…](https://www.laioutr.com/it/blog/order-management-fulfillmenttools-oms-frontend-2026)
[Niente budget di replatforming nel 2026? Il frontend viene approvato
Se nel tuo budget 2026 non c'è spazio per un progetto di replatforming, non sei l'unico, e n…](https://www.laioutr.com/it/blog/no-replatforming-budget-frontend-project-approval-2026)
[Order management nel garden retail: cosa deve mostrare lo storefront
Nel retail per giardino e fai da te, lo stesso carrello può contenere un articolo spedito in pacco, …](https://www.laioutr.com/it/blog/garden-retail-order-management-seasonal-frontend-2026)
[](https://www.laioutr.com/it/apps/shopify)
Laioutr
[Shopify](https://www.laioutr.com/it/apps/shopify)
Shopify è una piattaforma di commerce per vendere online e nei negozi fisici.
[](https://www.laioutr.com/it/apps/shopware)
Laioutr
[Shopware](https://www.laioutr.com/it/apps/shopware)
Shopware è una piattaforma e-commerce europea e flessibile per cataloghi prodotto e commerce omnicanale.
[](https://www.laioutr.com/it/apps/adobe-commerce)
Laioutr
[Adobe Commerce](https://www.laioutr.com/it/apps/adobe-commerce)
Adobe Commerce è una piattaforma di enterprise commerce per scenari B2C e B2B complessi e globali.
Planned
[](https://www.laioutr.com/it/apps/b2b-sellers)
Laioutr
[B2Bsellers](https://www.laioutr.com/it/apps/b2b-sellers)
Suite B2B per Shopware che trasforma lo shop online in una piattaforma professionale di commerce B2B.
Planned
[](https://www.laioutr.com/it/apps/commerce-layer)
Laioutr
[Commerce Layer](https://www.laioutr.com/it/apps/commerce-layer)
Commerce Layer è una piattaforma di headless commerce per rendere disponibili online inventari e cataloghi.
[](https://www.laioutr.com/it/apps/commercetools)
Laioutr
[Commercetools](https://www.laioutr.com/it/apps/commercetools)
Commercetools è una piattaforma e-commerce headless basata su SaaS e utilizzata in tutto il mondo.
[](https://www.laioutr.com/it/apps/emporix)
Laioutr
[Emporix](https://www.laioutr.com/it/apps/emporix)
Emporix è una piattaforma di commerce composable e API-first per scenari B2B e B2C scalabili.
Planned
[](https://www.laioutr.com/it/apps/hcl-software)
Laioutr
[HCL Software](https://www.laioutr.com/it/apps/hcl-software)
Suite enterprise per commerce ed esperienze digitali, altamente configurabile.
Planned
[](https://www.laioutr.com/it/apps/intershop)
Laioutr
[Intershop](https://www.laioutr.com/it/apps/intershop)
Piattaforma di enterprise commerce per modelli di business B2B e B2C complessi.
Planned
[](https://www.laioutr.com/it/apps/magento-2)
Laioutr
[Magento 2](https://www.laioutr.com/it/apps/magento-2)
Piattaforma di commerce estendibile e molto diffusa per scenari B2C e B2B.
[](https://www.laioutr.com/it/apps/oxid-eshop)
Laioutr
[OXID eShop](https://www.laioutr.com/it/apps/oxid-eshop)
OXID eShop è una piattaforma di commerce estendibile per requisiti B2B e B2C complessi.
Planned
[](https://www.laioutr.com/it/apps/patchworks)
Laioutr
[Patchworks](https://www.laioutr.com/it/apps/patchworks)
Patchworks è un iPaaS low-code che collega e-commerce, ERP, WMS, 3PL e marketplace.
Planned
[](https://www.laioutr.com/it/apps/PrestaShop)
Laioutr
[Prestashop](https://www.laioutr.com/it/apps/PrestaShop)
Piattaforma di commerce open source per merchant piccoli e medi in Europa e oltre.
Planned
[](https://www.laioutr.com/it/apps/saleor)
Laioutr
[Saleor](https://www.laioutr.com/it/apps/saleor)
Piattaforma di commerce open source e API-first basata su GraphQL per storefront personalizzati.
Planned
[](https://www.laioutr.com/it/apps/salesforce-commerce-cloud)
Laioutr
[Salesforce Commerce Cloud](https://www.laioutr.com/it/apps/salesforce-commerce-cloud)
Salesforce Commerce Cloud è una piattaforma di enterprise commerce basata su cloud per aziende di ogni dimensione.
Planned
[](https://www.laioutr.com/it/apps/sap-commerce-cloud)
Laioutr
[SAP Commerce Cloud](https://www.laioutr.com/it/apps/sap-commerce-cloud)
Piattaforma di enterprise commerce per cataloghi complessi, modelli di prezzo e journey omnicanale.
Planned
[](https://www.laioutr.com/it/apps/scayle)
Laioutr
[Scayle](https://www.laioutr.com/it/apps/scayle)
SCAYLE è un commerce engine con cui brand e retailer fanno scalare il proprio business.
Planned
[](https://www.laioutr.com/it/apps/spryker)
Laioutr
[Spryker](https://www.laioutr.com/it/apps/spryker)
Piattaforma di commerce composable per modelli di business B2B e B2C esigenti.
[](https://www.laioutr.com/it/apps/sylius)
Laioutr
[Sylius](https://www.laioutr.com/it/apps/sylius)
Sylius è un framework e-commerce developer-friendly per esperienze di shopping B2C e B2B.
Planned
[](https://www.laioutr.com/it/apps/vendure)
Laioutr
[Vendure](https://www.laioutr.com/it/apps/vendure)
Vendure è una piattaforma di headless commerce per aziende con requisiti complessi.
Coming Soon
[](https://www.laioutr.com/it/apps/vtex)
Laioutr
[VTEX](https://www.laioutr.com/it/apps/vtex)
Piattaforma di commerce cloud-native e composable per B2B e B2C su larga scala.
Planned
[](https://www.laioutr.com/it/apps/websale)
Laioutr
[Websale](https://www.laioutr.com/it/apps/websale)
Backend di commerce stabile e adatto all'enterprise per ambienti retail complessi.
Colloquio strategico
## Pronti a trasformare il vostro frontend in un livello di controllo?
Mostrateci il vostro stack, la vostra roadmap, il vostro scenario di replatforming: vi mostriamo come si integra Laioutr, quanto costa e quanto velocemente andrete live.
*"Dopo 30 minuti abbiamo capito che Laioutr rende fattibile il nostro replatforming." - Daniel B., CEO,* [*hygibox.de*](https://hygibox.de)
[Prenota una demo](https://www.laioutr.com/it/contact)
## Structured Data
```json
{
"@context": "https://schema.org",
"@graph": [
{
"@type": "Organization",
"@id": "https://www.laioutr.com/#identity",
"name": "Laioutr",
"legalName": "Laioutr GmbH",
"url": "https://www.laioutr.com/",
"logo": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://www.laioutr.com/laioutr-logo.png",
"width": 400,
"height": 400
},
"email": "info@laioutr.com",
"telephone": "+49 30 75435715",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "Münchweilersteig 5",
"postalCode": "12559",
"addressLocality": "Berlin",
"addressCountry": "DE"
},
"vatID": "DE450905846",
"sameAs": [
"https://www.linkedin.com/company/laioutr",
"https://www.youtube.com/@Laioutr",
"https://x.com/laioutr"
]
},
{
"@type": "WebSite",
"@id": "https://www.laioutr.com/it/#website",
"url": "https://www.laioutr.com/it/",
"name": "Laioutr",
"inLanguage": "it",
"publisher": {
"@id": "https://www.laioutr.com/#identity"
}
},
{
"@type": "BlogPosting",
"@id": "https://www.laioutr.com/it/blog/ai-customer-journey#article",
"headline": "La customer journey mediata dall'AI: cosa devono fare subito i team di e-commerce",
"image": [
"https://eu-west-2.graphassets.com/cmii2mlqi0dux06l5543v7nkc/cmol1glf7jmmt06mi987ymxe9"
],
"datePublished": "2026-08-03T02:25:11.481831+00:00",
"dateModified": "2026-08-03T02:25:11.142805+00:00",
"inLanguage": "it",
"articleSection": "Insights",
"keywords": "Agentic Storefronts, Salesforce Commerce Cloud",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Marcel Thiesies",
"jobTitle": "Co-founder e CEO, Laioutr",
"image": "https://eu-west-2.graphassets.com/cmii2mlqi0dux06l5543v7nkc/cmj01b962364n07lb0iguvts5"
},
"publisher": {
"@id": "https://www.laioutr.com/#identity"
},
"mainEntityOfPage": {
"@id": "https://www.laioutr.com/it/blog/ai-customer-journey#webpage"
},
"isPartOf": {
"@id": "https://www.laioutr.com/it/#website"
}
},
{
"@type": "WebPage",
"@id": "https://www.laioutr.com/it/blog/ai-customer-journey#webpage",
"url": "https://www.laioutr.com/it/blog/ai-customer-journey",
"name": "La customer journey mediata dall'AI: cosa devono fare subito i team di e-commerce",
"inLanguage": "it",
"isPartOf": {
"@id": "https://www.laioutr.com/it/#website"
},
"breadcrumb": {
"@id": "https://www.laioutr.com/it/blog/ai-customer-journey#breadcrumb"
},
"primaryImageOfPage": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://eu-west-2.graphassets.com/cmii2mlqi0dux06l5543v7nkc/cmol1glf7jmmt06mi987ymxe9"
},
"datePublished": "2026-08-03T02:25:11.481831+00:00",
"dateModified": "2026-08-03T02:25:11.142805+00:00",
"mainEntity": {
"@id": "https://www.laioutr.com/it/blog/ai-customer-journey#article"
}
},
{
"@type": "BreadcrumbList",
"@id": "https://www.laioutr.com/it/blog/ai-customer-journey#breadcrumb",
"itemListElement": [
{
"@type": "ListItem",
"position": 1,
"name": "Laioutr",
"item": "https://www.laioutr.com/it/"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 2,
"name": "Insights",
"item": "https://www.laioutr.com/it/blogs/insights"
},
{
"@type": "ListItem",
"position": 3,
"name": "La customer journey mediata dall'AI: cosa devono fare subito i team di e-commerce"
}
]
}
]
}
```