Nicoline van Enter e il dato mancante
Il 23 febbraio 2026, sul palco di MICAM Next — l’area talk e innovazione di MICAM Milano organizzata in collaborazione con Wired — Nicoline van Enter, footwear technology forecaster e fondatrice di Footwearology, ha aperto il panel “Calzature Next-Level” con una provocazione: le aziende calzaturiere sanno cosa vendono, ma non sanno perché. Un paradosso che, nell’era dell’intelligenza artificiale e dell’analisi predittiva, non è più sostenibile.
Il problema dei dati mancanti
Ecco Van Enter: «Se qualcosa vende molto bene, i brand sanno che vende bene, ma non sanno perché vende bene». L’industria della calzatura, per quanto avanzata sul piano manifatturiero e creativo, spesso si muove ancora per assunti. “Il nostro consumatore è così”, ma quella certezza raramente poggia su evidenze raccolte in modo sistematico. Il risultato è un settore che guarda al proprio prodotto attraverso una lente che si fonda sulla professionalità, ma che rischia di distorcere i motivi per cui il consumatore finale sceglie, acquista e usa una scarpa.
La soluzione a questo limite non è necessariamente spettacolare. Van Enter cita l’esempio di un brand indiano di calzature per bambini che raccoglie il numero di telefono a ogni acquisto — online e offline — e richiama i clienti per chiedere un feedback diretto. Un approccio non esportabile così com’è in Europa, dove le normative sulla privacy impongono il consenso esplicito per l’utilizzo dei dati personali, ma che indica una direzione precisa: «È necessario chiedere davvero ai consumatori cosa pensano del tuo brand rispetto agli altri. Potrebbe rivelarsi illuminante».
Dove entra in gioco l’IA
È qui che van Enter introduce il tema dell’intelligenza artificiale — non come strumento di generazione di assets visivi, ma come motore di analisi. «Se l’IA può fare una cosa, è lavorare sui dati, analizzare i dati. Ma abbiamo i dati?». La domanda è retorica solo in apparenza. I dati, in molti casi, esistono: sono nei sistemi gestionali, nelle macchine di produzione, nei resi, nei comportamenti d’acquisto. Il nodo è che restano in silos separati, difficilmente comunicanti tra loro. «La sfida non è raccogliere dati — spiega van Enter — è combinare i dati interni dell’azienda con quelli esterni e capire come si influenzano a vicenda. Questo è qualcosa che l’IA può fare diecimila volte meglio di noi».
La stessa criticità vale per le previsioni di tendenza. Van Enter lavora da anni sulla connessione tra segnali sociali, economici e tecnologici per costruire forecast affidabili. La sua frustrazione verso le agenzie che si limitano a raschiare idee dai social media — «Fanno scraping (consultazione automatizzata di un sito o un social) di Instagram dieci volte al giorno per vedere cosa sta succedendo» — nasce dalla consapevolezza che un trend non cade dal cielo: è il riflesso di trasformazioni più profonde nella società, nell’economia, nella tecnologia. Solo intrecciando questi flussi di dati si ottiene una lettura davvero utile.
Conoscere il proprio consumatore non è un esercizio di marketing: è la condizione preliminare per progettare prodotti che abbiano senso, per ridurre il ‘rischio di collezione’, per usare l’IA in modo non superficiale.
Nel video scopriamo cosa pensa Nicoline van Enter della stagionalità. Anche cosa perderemo e cosa sarà importante preservare a seguito dell’adozione dell’Intelligenza Artificiale.
Nella seconda parte del suo intervento Nicoline van Enter analizzerà le prospettive di una ‘manifattura modulare’. Scopriremo settimana prossima di cosa si tratta.