25/03/2026

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Stimoliamo la business community ad applicare il Success Engineering per tramutare i dati e gli insight in azioni

Sono tante le sfide che aziende e distribuzione, nei diversi settori, sono chiamate ad affrontare. Ma per far crescere il mercato nel medio e lungo periodo occorre trasformare le sfide in opportunità, anche attraverso il Success Engineering. E migliorare la fedeltà. Ne abbiamo parlato con Enzo Frasio, Amministratore Delegato NIQ Italia, nel corso dell'incontro "NIQ Insight Summit Italy 2026: oltre le medie per leggere il cambiamento", tenutosi recentemente a Milano.
Qual è lo stato di salute della GDO nel 2026 in Italia?

I primi dati che stiamo monitorando parlano di uno stato di salute ancora positivo. Quindi non siamo di fronte a tendenze negative, anche guardando al largo consumo, e ampliando lo spettro anche ad altre categorie di prodotto. Quindi in questo momento rileviamo delle tendenze positive. Devo dire che ci sono abbiamo stiamo monitorando tante sfide che aspettano la distribuzione in Italia. C'è una sfida di ammodernamento dei punti di vendita c'è una sfida di assortimento, c'è una sfida di promozione, c'è una sfida di loyalty, che possiamo interpretare come vere sfide ma anche come grandi opportunità, nel senso che lavorando su queste la grande distribuzione può continuare a crescere anche nel medio e lungo periodo, nonostante l'incertezza che caratterizza i mercati in questo momento.

Tra tensioni geopolitiche, economiche, pressioni inflazionistiche e continui cambiamenti nei bisogni dei consumatori, il vantaggio competitivo nasce dalla capacità di ampliare lo sguardo: integrare dati convenzionali e non convenzionali, superare le medie e intercettare segnali capaci di anticipare il cambiamento. 

Dati convenzionali e non convenzionali. Cosa comporta questa distinzione?

È al giorno d'oggi, nel 2026 non possiamo più guardare dati e insight singolarmente, presi in maniera individuale. Dobbiamo assolutamente connetterli. Quindi le metriche che nascono dalla connessione di due fonti diverse sono quelle che chiamiamo dati non convenzionali. Questa è una prima forma. Una seconda forma di dati non convenzionali è quello cui abbiamo accennato per le catene del food and beverage, dove ovviamente guardano la pedonalità, guardano i flussi di popolazione all'interno delle vie, all'interno delle città, ma guardano anche le ore di sole che coprono un punto di vendita. Quelli sono dati non convenzionali perché fino a pochi anni fa non erano presi in considerazione. Oggi fanno tutte parte di una scatoletta degli attrezzi per un buon imprenditore o per una buona catena per poi aprire un negozio. quindi questo intendiamo per non convenzionali.

Cosa intendete per Success Engineering?

È quello che stimoliamo di fare a tutta la business community, che è l'applicazione proprio del nome. Quindi un'ingegnerizzazione di successo. Vuol dire non lavorare più di pancia, come magari si poteva fare una volta: la famosa frase abbiamo sempre fatto così, di grandi imprenditori illuminati che sapevano prima cosa sarebbe accaduto dopo. Non dico che non ci siano anche adesso, ma oggi bisogna mettere a fattor comune diverse cose, diversi fattori, tra cui i dati. Dai dati arriviamo agli insight, dagli insight arriviamo alle azioni. Tutta questa catena deve essere presa in considerazione e ingegnerizzata per lanciare un nuovo prodotto, progettare un nuovo punto di vendita o soddisfare un bisogno latente che oggi non si è ancora dimostrato sul mercato ma che a breve ci sarà. Quindi va ingegnerizzato il successo. NIQ analizza circa 700 miliardi di euro di spesa, pari a quasi un terzo del PIL nazionale: un patrimonio informativo unico che consente ai partner di trasformare insight connessi in decisioni più rapide, informate e orientate alla crescita. È questo il nostro approccio al Success Engineering: progettare il successo attraverso una lettura interconnessa, più ampia e più profonda dei mercati e dei consumatori.

Qual è la vostra mission a 360 gradi? Qual è il vostro rapporto con le aziende?

La nostra mission è essere a supporto delle aziende, aiutarle a prendere decisioni e abbassare il rischio delle decisioni che andranno a prendere. Quindi trasferire la Consumer Intelligence che caratterizza la nostra azienda, in base a tutte le fonti informative che abbiamo, e aiutare i nostri clienti e partner, industrie e distribuzione di tanti settori, di tanti comparti a prendere decisioni. In più action driven, rispetto a, come dicevamo prima, le decisioni di pancia basate su degli scenari che vengono comunque pensati da imprenditori o anche grandi manager.
Action driver o data driven?

Entrambi. Non è un lapsus freudiano, perché spesso e volentieri, e oggi abbiamo cercato di dimostrarlo, i dati vengono letti, vengono presi, vengono interpretati, poi si chiude il libro e si va oltre. Quello che noi stimoliamo a fare con il Success Engineering è tramutarli in azioni e infatti oggi abbiamo proposto 15 azioni alla business community da prendere nei prossimi mesi in base a quello che noi abbiamo studiato del mercato. Quindi che non sia un semplice studio filosofico di come vanno le cose, ma che sia tramutato in azione pratica.

La fedeltà nel consumatore è un fattore ormai scarso. Come si può rimediare a tutto questo?

L'abbassamento della fedeltà, sia per le Marche sia per le insegne della distribuzione, caratterizza il mercato italiano, ma caratterizza anche tanti altri mercati, come quello tedesco, quello inglese, quello francese, quello spagnolo. E' frutto e figlio dei tempi che percorriamo, dei tempi in cui viviamo, in cui le capacità di spesa delle famiglie a livello europeo si è molto abbassata e quindi si cerca "convenience". Si cerca il prezzo, si cerca la promozione. Quindi siamo di fronte a dei consumatori meno fedeli che vanno di punto vendita in punto di vendita a cercare il prezzo.

Ora, come lavorare a questo tema e farlo diventare invece che un problema, una sfida, un'opportunità? Applicando il Success Engineering. E cosa vuol dire? Lavorare sugli assortimenti e sulle promozioni sono le due cose che come azioni suggeriamo a tutta la business community. Oggi più della metà degli assortimenti non ruota correttamente. È un dato, è un fatto, non è un'idea. Questo fatto deve essere preso in considerazione, studiato; così come vanno ristudiati e messi in pratica gli assortimenti a scaffale, diversi da quelli che abbiamo oggi, perché se no ci si perdono soldi, sia l'industria sia la distribuzione.
Lato Promozione: abbiamo dimostrato che più della metà delle promozioni non portano valore aggiunto, non portano uplift, non portano vendite aggiuntive perché vengono fatte in modalità flat su tutti i prodotti.

Solo lavorando su queste due fattori - quindi garantendo un punto prezzo corretto al consumatore e garantendo un assortimento che risponde ai suoi bisogni - potrebbero aumentare la fedeltà per la marca e per l'insegna.
Quanto di tutto questo è permeato dall'intelligenza artificiale? E soprattutto possiamo considerare l'AI ormai un partner a tutti gli effetti di una qualsiasi azienda?

La risposta è sì, e deve essere vista come un ente abilitatore. Tanti degli studi che oggi come Nielsen facciamo, ma anche delle collaborazioni con l'industria distribuzione, sono basati su piattaforme di intelligenza artificiale, semplicemente per la capacità di calcolo. Noi processiamo trilioni di dati alla settimana non riusciremmo con la tecnologia di cinque anni o dieci anni fa. Ci serve più tecnologia, ci servono assistenti, servono assistenti digitali che ci permettano di preparare la base del ragionamento.

Poi c'è la parte umana, la Human Intelligence, che prende tutti questi dati, tutte queste fonti informative ben processate in maniera molto veloce dall'intelligenza artificiale e ci permette di andare oltre.
Un altro esempio è la collaborazione industria-retail, che è l'altra cosa che stiamo spingendo come Nielsen: oggi industria e distribuzione devono collaborare di più. E l'intelligenza artificiale, la piattaforma che fornisce, rappresenta un'opportunità di dialogo tecnologico mai vista prima che invece era una delle barriere all'ingresso negli anni precedenti.