Digital commerce: sfide, strategie e competenze per potenziare il business digitale

Il digital commerce attraversa oggi una fase di profonda trasformazione caratterizzata da una crescente complessità tecnologica, architetturale e operativa. Le organizzazioni che operano in questo settore si trovano di fronte alla necessità di integrare soluzioni tecnologiche avanzate con strategie di business orientate alla marginalità e al ritorno dell’investimento, un equilibrio delicato che richiede partner tecnologici capaci di comprendere sia le dinamiche IT sia quelle commerciali e finanziarie dell’impresa moderna.

In questo articolo dunque esploreremo:

• Le sfide del digital commerce, dalla gestione dei dati alla complessità operativa.
• Le strategie per ottimizzare processi, infrastrutture e costi, incluse pratiche di FinOps.
• Le tecnologie chiave, dal cloud all’intelligenza artificiale predittiva e generativa.
• Cosa considerare per implementare un digital commerce efficace, dalle piattaforme agli strumenti di automazione, fino alla gestione dei dati e all’ottimizzazione della customer experience.

L’e-commerce rappresenta oggi una delle modalità più diffuse e consolidate per la vendita online di prodotti e servizi attraverso piattaforme digitali. Questo canale di vendita sta vivendo una fase di crescita straordinaria che sta trasformando profondamente le dinamiche del mercato e il comportamento dei consumatori. L’importanza strategica di questo approccio è testimoniata dai numeri del mercato italiano: l’e-commerce è destinato a superare i 61 miliardi di euro entro il 2028, partendo da un fatturato di oltre 47,1 miliardi nel 2024, mentre i pagamenti digitali hanno già superato i 223 miliardi di euro nella prima metà del 2024, con una crescita annua superiore all’8,6%.

Questa espansione richiede alle aziende di ripensare il concetto di vendita digitale in modo più ampio e strategico: non più come una semplice transazione online, ma come un sistema integrato che governa ogni punto di contatto con il cliente. In questo scenario nasce il concetto di digital commerce, un approccio che guida le organizzazioni nella progettazione e nella gestione di un’esperienza digitale completa, coerente e orientata al valore.

Per digital commerce si intende l’insieme di strategie, piattaforme e tecnologie che consentono alle organizzazioni di gestire in modo integrato e continuo l’intero ciclo di vendita digitale, dalla presentazione del prodotto alla finalizzazione della transazione, fino alle attività di post-vendita e fidelizzazione del cliente. Non si tratta, dunque, di un semplice canale di vendita online, ma di un modello operativo che combina processi, dati e infrastrutture tecnologiche con l’obiettivo di ottimizzare l’efficienza interna e migliorare l’esperienza d’acquisto.

Il digital commerce adotta una visione più ampia e strategica rispetto al tradizionale e-commerce, includendo tutti i processi digitali che supportano e potenziano l’esperienza pre e post acquisto:

• integrazione con CRM e sistemi gestionali aziendali;
• gestione automatizzata dei dati di prodotto;
• integrazione tra negozio fisico e online (phygital);
• marketing automation e campagne omnicanale.

Proprio perché la gestione integrata dell’intero ciclo di vendita digitale implica l’orchestrazione di flussi complessi di dati e processi, richiede lo sviluppo di soluzioni complesse, con particolare attenzione a:

• gestione dei dati, per garantire coerenza, qualità e disponibilità in tempo reale delle informazioni su prodotti, ordini e clienti;
• architetture scalabili e composable, in grado di adattarsi a picchi di traffico e a nuove esigenze funzionali senza compromettere le performance;
• cloud governance e FinOps, per ottimizzare i costi operativi, monitorare l’uso delle risorse e garantire la sostenibilità economica delle infrastrutture digitali.

Nel contesto del retail e del wholesale, molte organizzazioni stanno attraversando un percorso di trasformazione che porta i processi di vendita, storicamente basati su canali offline, telefonate ed email, verso ecosistemi digitali più strutturati. Le piattaforme e-commerce B2B moderne, infatti, introducono logiche di automazione, integrazione e omnichanalità, che permettono alle aziende di operare in modo più efficiente e strategico.

Nel contesto B2C spesso per effettuare queste operazioni è sufficiente utilizzare piattaforme SaaS, cioè software già pronti all’uso che permettono di creare un e-commerce online senza sviluppi complessi. Queste piattaforme gestiscono automaticamente cataloghi prodotti, carrelli della spesa, pagamenti online e altri flussi di vendita tipici del commercio al dettaglio, come gestione degli ordini, scontistiche standard e aggiornamenti dei prezzi. Un esempio è Shopify, che offre un software in abbonamento per permettere a chiunque di creare un negozio online e vendere i propri prodotti. Negli ultimi anni sta inoltre evolvendo per supportare in modo crescente anche realtà di dimensioni medio-grandi, grazie a funzionalità più avanzate e strumenti scalabili.

Il settore B2B richiede invece soluzioni personalizzate in grado di gestire processi di vendita articolati, non lineari e caratterizzati da elevati livelli di complessità operativa, in particolare per quanto riguarda:

• i flussi di approvazione interna aziendale
• i sistemi di pagamento diversificati (bonifici bancari, lettere di credito)
• condizioni commerciali specifiche negoziate cliente per cliente
• la necessità di integrare cataloghi con listini personalizzati e scontistiche

Storicamente, il settore del digital commerce è caratterizzato da fluttuazioni cicliche nella domanda e nel comportamento dei consumatori, strettamente legate a eventi stagionali, festività e promozioni. In questo contesto, l’infrastruttura cloud assume un ruolo che va ben oltre quello di semplice abilitatore tecnico, diventando un elemento fondamentale per la competitività e la crescita del business digitale.

La crescente complessità degli ambienti cloud e l’espansione costante dei servizi utilizzati hanno reso evidente la necessità di un approccio strutturato alla gestione economica dell’infrastruttura. È in questo scenario che le pratiche di FinOps (Financial Operations) e ottimizzazione cloud, pone particolare attenzione alla sostenibilità economica delle soluzioni tecnologiche, adottando metodologie e strumenti che trasformano la gestione dei costi IT da attività puramente amministrativa a leva di governance strategica capace di generare valore economico tangibile. L’ottimizzazione dei costi del cloud da questo punto di vista non si limita alla semplice valutazione delle tariffe applicate dai provider di servizi, ma si estende a un’analisi strategica che correla le scelte architetturali con i trend di vendita previsionali, le esigenze operative dell’organizzazione e gli obiettivi di business in termini di marginalità e ritorno dell’investimento. Questo approccio consente agli e-commerce di dimensionare le infrastrutture in modo elastico e intelligente, allocando le risorse in funzione dei picchi di traffico attesi, delle variazioni stagionali della domanda e delle caratteristiche specifiche dei carichi di lavoro.

Facciamo un esempio: un e-commerce di moda ha bisogno di server dimensionati per gestire il traffico quotidiano, ma durante i saldi o il Black Friday il numero di visitatori aumenta drasticamente e le risorse cloud di cui dispone non sono più sufficienti. Una strategia FinOps fa sì che l’infrastruttura possa adattarsi a queste variazioni, con una capacità di base del cloud sempre attiva e una serie di risorse aggiuntive che si attivano solo nei momenti di picco, evitando sprechi di risorse quando non necessario e garantendo una continuità operativa anche quando il sistema è sopposto a carichi di lavoro straordinari. Quando l’infrastruttura cloud non è adeguatamente dimensionata e il sistema va in sovraccarico, le conseguenze vanno ben oltre la semplice perdita di transazioni immediate: ogni minuto di downtime durante un evento promozionale si traduce non solo in mancati ricavi diretti, ma anche in un danno reputazionale difficilmente quantificabile.

Ancora prima dell’avvento dell’AI Generativa, il machine learning è stato uno strumento strategico per l’ottimizzazione dei processi aziendali, in particolare per attività di tipo predittivo che consentono di anticipare trend, ottimizzare operazioni e prendere decisioni basate su evidenze quantitative piuttosto che su intuizioni.

Le tecnologie di predictive analytics integrate con l’intelligenza artificiale stanno diventando un elemento strategico per migliorare l’efficienza operativa e supportare le decisioni nel settore della logistica, della gestione del magazzino e del dynamic pricing. Applicata a questo ambito, l’analisi predittiva integrata con l’intelligenza artificiale consente di anticipare le dinamiche di vendita attraverso l’elaborazione di dati storici, trend stagionali, o fattori esterni come eventi promozionali o variabili di mercato che influenzano la domanda, permettendo di ottimizzare il processo di movimentazione dei pacchi all’interno del magazzino, il caricamento dei mezzi di trasporto in funzione delle rotte di consegna previste e la disposizione delle merci.

L’AI abilita anche strategie di dynamic pricing attraverso algoritmi che analizzano in tempo reale un ampio spettro di variabili tra cui:

La capacità di suggerire strategie di prezzo ottimali che massimizzano i ricavi mantenendo la competitività sul mercato rappresenta un elemento particolarmente prezioso in contesti caratterizzati da elevata volatilità della domanda e pressione competitiva, dove la rigidità nelle politiche di prezzo può tradursi rapidamente in perdita di quote di mercato o erosione della marginalità.

Successivamente allo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale predittiva, la diffusione di strumenti di AI generativa sta diventando centrale nei processi di marketing e nelle attività legate al digital commerce. La possibilità di creare immagini con l’intelligenza artificiale consente alle aziende di generare contenuti visuali coerenti con l’identità del brand, personalizzati per diversi segmenti di clientela e scalabili senza i vincoli temporali degli shooting tradizionali. L’impiego dell’AI Gen nella realizzazione dei cataloghi di prodotto può accelerare significativamente il time-to-market delle nuove collezioni e permette di ottimizzare i tempi di realizzazione dei contenuti di marketing anche in presenza di volumi elevati di asset da produrre.

Come abbiamo visto, la riuscita di una buona strategia di digital commerce dipende strettamente dalla capacità dell’infrastruttura tecnologica sottostante di garantire prestazioni elevate, disponibilità continua e scalabilità per far fronte a variazioni anche significative del carico transazionale. Le piattaforme e-commerce devono per esempio essere in grado di gestire picchi di traffico durante eventi promozionali, lanci di prodotto o periodi stagionali di alta domanda, mantenendo tempi di risposta rapidi e un’esperienza utente fluida anche in presenza di volumi di transazioni che possono essere molto più alti rispetto ai normali valori medi.

Lo sviluppo di soluzioni di digital commerce efficaci richiede team specializzati che coprono tutte le competenze necessarie per progettare, sviluppare e gestire soluzioni digitali complete: