Da decenni il funnel rappresenta il modello di riferimento per spiegare il percorso che porta dal primo contatto con un brand all’acquisto. Funziona come un imbuto: la parte alta raccoglie un pubblico ampio nella fase di attrazione, mentre la parte bassa stringe il campo fino all’acquisto e fidelizzazione.
Pur restando una valida rappresentazione generale della customer journey, questa rigidità oggi mostra i suoi limiti. L’intelligenza artificiale introduce infatti una visione molto più granulare e fluida, in grado di tracciare le continue oscillazioni di attenzione, motivazione e fiducia che precedono ogni azione dell’utente. Questo passaggio sposta il marketing dalla semplice persuasione alla modellazione comportamentale: un processo bilaterale e continuo in cui il brand analizza i dati e adatta la strategia sul momento.
L’IA raccoglie i comportamenti, li interpreta con modelli predittivi e restituisce uno stimolo tarato sul presunto stato psicologico dell’utente (Kravets et al., 2025). Per seguire questa dinamica, il marketing moderno adotta il modello AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue), dove non si ragiona più per fasi rigide legate a bisogni fissi, ma si agisce proattivamente per anticipare, facilitare o persino innescare il comportamento desiderato.
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Il framework AARRR: una mappa del comportamento, non solo delle vendite
L’acronimo AARRR sintetizza il percorso dell’utente in cinque fasi: Acquisition, Activation, Retention, Revenue e Referral (acquisizione, attivazione, fidelizzazione, monetizzazione e passaparola) e descrive una sequenza di stati interni che precedono azioni osservabili. Dietro ogni fase c’è l’esperienza dell’utente: l’acquisizione è il momento in cui uno stimolo cattura l’attenzione e crea un’aspettativa; l’attivazione coincide con l’aha moment, l’istante in cui si percepisce il valore reale del prodotto; la retention segna la trasformazione di un’azione isolata in un’abitudine quotidiana (Smuk, 2025).
Riletto attraverso l’intelligenza artificiale, questo modello trasforma ogni fase da semplice casella statistica a potenziale intervento di design comportamentale. Il passaggio è cruciale: l’AARRR non viene più gestito con campagne pianificate a priori, ma attraverso un sistema che osserva, interpreta e risponde in tempo reale al comportamento dell’utente.
A livello operativo, motori di personalizzazione basati su IA e strumenti di analisi comportamentale tracciano le interazioni degli utenti e ne rilevano gli attriti in tempo reale. Questi insight si traducono immediatamente in azioni di marketing calibrate sul momento di maggiore ricettività della persona.
La vera novità è che questo processo opera in modo ricorsivo e adattivo: rileva continuamente le variazioni di motivazione, capacità e predisposizione dell’utente per rispondere con uno stimolo mirato. Ogni reazione rialimenta il ciclo, trasformando il funnel da imbuto lineare ad anello dinamico (Palmucci et al., 2025).
Growth hacking e habit formation
Se l’AARRR fornisce la mappa, il growth hacking è il metodo per percorrerla, con una velocità sconosciuta al marketing tradizionale. La crescita non è il frutto solamente di una buona campagna pubblicitaria o di un ottimo prodotto, ma il risultato di un ciclo continuo in quattro tempi: ipotesi, esperimento, analisi e decisione se scalare o scartare la soluzione (Smuk, 2025). È l’applicazione del metodo scientifico al comportamento umano su scala di massa, dove l’utente non risponde a un questionario, ma lascia continue tracce digitali.
La velocità di questo ciclo è ciò che lo distingue dalla ricerca di mercato classica. Piuttosto che pianificare a lungo termine, il growth hacking richiede una propensione costante al cambiamento e la capacità di ridurre da mesi a giorni il tempo tra un’idea e la sua verifica (Smuk, 2025). L’implicazione è chiara: l’ipotesi su cosa motivi un utente non viene più definita una volta per tutte in fase di progettazione, ma viene continuamente verificata sui dati comportamentali reali.
La granularità del framework AARRR permette di testare interventi mirati lungo tutto il percorso dell’utente. È proprio questa precisione a rendere possibile l’innesto dei growth loop: non più campagne di marketing isolate che richiedono continui investimenti per attrarre traffico, ma processi a circuito chiuso in cui l’azione di un utente genera un risultato (un contenuto, un invito, un’interazione) che attira automaticamente nuovi utenti o riattiva quelli esistenti, alimentando la crescita in modo ricorsivo (Smuk, 2025).
Impatto, criticità e prospettive di un modello ancora in costruzione
A questo punto è lecito chiedersi quanto tutto questo sia davvero efficace. Una valida risposta arriva da una recente analisi peer-reviewed sull’uso dell’intelligenza artificiale nella previsione del comportamento dei clienti (Pinky, 2026). In ben il 73% degli studi analizzati si rileva un miglioramento delle performance dovuto all’uso dell’intelligenza artificiale.
Quello che sposta però realmente l’ago della bilancia è usare una sola fonte di dati o, invece, integrare diverse fonti (ad esempio CRM, tracciamento web, pubblicità): in questo secondo caso l’impatto positivo sale all’85%. Ciò conferma che raccogliere segnali comportamentali da più canali permette di stimare lo stato psicologico dell’utente in modo più stabile rispetto all’osservazione da una singola fonte.
Da questi dati emergono le tre condizioni per rendere davvero efficace un sistema di loop comportamentali basato sull’IA. In primis ricchezza e coerenza dei dati: osservare solo un frammento del comportamento rischia di far scambiare un’intenzione preesistente per un effetto del marketing; a seguire la traduzione operativa, ovvero convertire le stime dell’IA in azioni concrete e osservabili (come targeting, scelta dei contenuti, frequenza dei messaggi), elementi che registrano il massimo supporto quando sono ben documentati; infine la misurazione incrementale dato che occorre isolare l’impatto reale dell’intervento da ciò che si sarebbe verificato comunque, senza il quale qualsiasi stima rimane una semplice correlazione.
Dal funnel al modello circolare: la psicologia come motore dei dati
L’analisi del comportamento dell’utente è lo strato interpretativo necessario per capire cosa i modelli computazionali stiano davvero stimando. Un algoritmo che classifica un utente ad alta probabilità di conversione produce una stima di uno stato psicologico latente, tanto più affidabile quanto più il sistema è progettato considerando come motivazione, attenzione e fiducia si modificano nel tempo.
Le teorie psicologiche non funzionano per caso: descrivono i meccanismi reali con cui le persone decidono, applicandoli su scala di milioni di interazioni (Palmucci et al., 2025). In altre parole, l’intelligenza artificiale può essere molto brava a prevedere chi comprerà, ma prevedere non equivale a spiegare perché, ed è proprio su questo confine che si gioca la differenza tra un sistema che sfrutta bias cognitivi preesistenti e uno che genuinamente modifica il comportamento.
Il quadro complessivo suggerisce che siamo di fronte a un cambiamento ancora in fase di consolidamento, non a un modello già maturo e stabile (Kravets et al., 2025; Pinky, 2026). La direzione, tuttavia, è chiara: il funnel lineare lascia il posto a un sistema circolare in cui osservazione e intervento quasi coincidono, e dove la psicologia del comportamento non è un complemento del marketing, ma la sua infrastruttura teorica portante.
Bibliografia
Kravets, O., Korolova, U., Nosachenko, O., Vasiltsova, O., & Koberniuk, S. (2025). AI-Powered digital marketing: Enhancing customer behaviour predictions. European Journal of Sustainable Development, 14(2), 84-84.
Palmucci, D. N., Jabeen, F., & Santoro, G. (2025). From funnels to feedback loops: rethinking customer-centric digital marketing with AI and behavioural psychology in new ventures. EuroMed Journal of Business, 1-14.
Pinky, K. N. (2026). AI-Driven Customer Behavior Modeling for Performance-Based Digital Marketing Systems. International Journal of Scientific Interdisciplinary Research, 7(1), 453-492.
Smuk, I. (2025). Growth hacking as a driver of innovative development of start-ups: Between marketing and product. Economics of Development, Vol. 24, No. 4.
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