Ci sono parole che il 14 febbraio sembrano appartenere solo alla sfera privata. Amore. Dedizione. Passione. Eppure, chi vive davvero il mondo LFM sa che queste parole non restano fuori dall’ufficio. Si ritrovano ogni giorno sul territorio, nei punti vendita, dietro le quinte di un evento, in una dashboard di business intelligence o in una strategia marketing costruita con cura. Perché in LFM la passione non è un concetto astratto. È un modo concreto di lavorare. Dove la strategia incontra le persone Ogni progetto nasce da una visione, ma prende vita solo quando qualcuno la porta sul campo. È lì che la differenza si vede davvero. Succede quando un team retail ascolta un cliente e sa trasformare quell’interazione in valore per il brand. Succede quando chi lavora negli eventi orchestra ogni dettaglio perché l’esperienza sia memorabile. Succede nel travel, dove la cura diventa quasi invisibile ma fondamentale, e nel marketing, dove intuizione e metodo devono convivere ogni giorno. E poi c’è la business intelligence, che lavora spesso lontano dai riflettori ma è decisiva: perché leggere bene i dati significa prendere decisioni migliori, più rapide, più consapevoli. Contesti diversi, competenze diverse. Una stessa energia di fondo. I numeri raccontano una comunità in movimento Guardando LFM dall’alto, si vede un’organizzazione solida e in crescita. Oggi l’azienda conta circa 1000 dipendenti, con un’età media di 35 anni. Una squadra giovane ma già molto strutturata, in cui il 61% delle persone sono donne e convivono 26 nazionalità diverse. La presenza internazionale si articola in quattro sedi nel mondo, supportate da una rete operativa fatta di 20 centri logistici e una flotta attiva di 95 mezzi che in un anno percorrono oltre 5 milioni di chilometri. Sono numeri importanti, certo. Ma in LFM non sono mai solo numeri. Sono persone in movimento, competenze che crescono, energie che si incontrano ogni giorno sul campo. People first, davvero Molte aziende parlano di centralità delle persone. In LFM questa centralità si vede nei fatti. commenta la co founder Jasmine Ferraris. Si vede negli investimenti continui in formazione, nella nascita della LFM University, nella volontà di far evolvere non solo le competenze tecniche ma anche il mindset delle persone. Si vede nella fiducia data ai team sul territorio, che sono messi nelle condizioni di agire, decidere, migliorare. aggiunge il co-founder Giuliano Ferraris. Chi lavora in LFM spesso lo racconta così: sentirsi parte di qualcosa che conta davvero. Non solo eseguire, ma contribuire. Ed è proprio qui che la passione smette di essere retorica e diventa leva concreta di performance. In un settore dove velocità, precisione e affidabilità sono fondamentali, la competenza è necessaria ma non sempre sufficiente. Ciò che spesso crea il vero scarto competitivo è l’energia che le persone mettono in ciò che fanno. È quella cura in più prima di un evento. È quell’attenzione in più nel presidio retail. È quell’analisi in più nei dati. È, in fondo, una forma molto professionale di passione. Un San Valentino che parla di lavoro (ma non solo) Questo San Valentino in LFM è l’occasione per riconoscere proprio questo: la passione quotidiana delle persone che, in divisioni diverse e con ruoli diversi, contribuiscono ogni giorno a costruire valore per clienti e partner. Perché quando le persone credono davvero in quello che fanno, si vede. Nei risultati. Nelle relazioni. Nella qualità dell’esecuzione. E soprattutto si sente. In LFM la passione non è una ricorrenza sul calendario. È un’abitudine quotidiana che continua a muovere tutto il resto.
Nel 2026, l’intelligenza artificiale non è più una promessa: è parte integrante del modo in cui lavoriamo, apprendiamo, esploriamo informazioni e prendiamo decisioni quotidianamente. Tra tutte le tecnologie di AI generativa, ChatGPT resta tra le protagoniste indiscusse: non solo per il numero di utenti, ma per la quantità e la natura delle novità introdotte negli ultimi mesi. Se fino a pochi anni fa ChatGPT veniva visto come uno strumento di supporto per rispondere a domande o generare testi, ora la sua evoluzione rappresenta una svolta epocale: dall’essere un semplice chatbot a diventare un compagno di lavoro cognitivo, in grado di agire come assistente intelligente, agente autonomo e persino sistema che integra dati reali per risposte più contestuali e personalizzate. Questo percorso di evoluzione ha portato a innovazioni concrete che ridefiniscono l’esperienza d’uso — e che meritano un’analisi attenta, soprattutto per professionisti, aziende e chiunque desideri sfruttare l’AI in modo strategico. 1. L’era post-legacy: l’addio ai modelli storici di ChatGPT e l'evoluzione dal prompt all'intento Una delle decisioni più importanti di OpenAI nel 2026 è stata quella di ritirare i modelli legacy di ChatGPT a partire dal 13 febbraio. Tra questi figurano GPT-4o, GPT-4.1, o4-mini e diverse varianti della serie GPT-5 anteriori a GPT-5.2. Il messaggio è chiaro: GPT-5.2 è oggi il modello predefinito e principale per l’esperienza standard di ChatGPT, sia per utenti Free che per quelli a pagamento. Questa scelta non è puramente tecnologica, ma riflette un’evoluzione nella qualità delle risposte e nella personalizzazione dell’esperienza, che ora è più naturale, conversazionale e utile per compiti complessi. GPT-5.2 è stato sviluppato con un design che punta non solo alla capacità tecnica, ma anche alla capacità di comprensione delle intenzioni dell’utente, riducendo la necessità di prompt sofisticati e rendendo l’esperienza più fluida ed efficace in scenari reali di lavoro e apprendimento. Quando si dice che GPT-5.2 è stato progettato per comprendere meglio le intenzioni dell’utente, non si sta parlando di una formula di marketing, ma di un cambio reale nel modo in cui il modello interpreta e gestisce le richieste. Nelle generazioni precedenti, l’interazione con l’AI era fortemente prompt-centrica: la qualità dell’output dipendeva quasi interamente dalla precisione con cui l’utente riusciva a descrivere cosa voleva ottenere. Più il prompt era lungo, strutturato e dettagliato, più aumentavano le probabilità di ricevere una risposta utile. Questo approccio, però, funzionava bene solo in contesti sperimentali o per utenti molto esperti, e diventava rapidamente inefficiente nella vita lavorativa reale.GPT-5.2 nasce proprio per superare questo limite. Il modello è stato addestrato e ottimizzato per ricostruire l’intento sottostante, non solo per eseguire un’istruzione letterale. In pratica, non si limita più a rispondere a “cosa hai scritto”, ma cerca di capire “cosa stai cercando di fare”. Questo significa distinguere, ad esempio, se una richiesta ha uno scopo esplorativo, decisionale, operativo, creativo o di validazione, anche quando il testo digitato è breve, impreciso o incompleto. Dal punto di vista del design, questo comporta tre conseguenze chiave. La prima è la riduzione della dipendenza dal prompt sofisticato. L’utente non è più costretto a spiegare ogni passaggio, a definire ogni vincolo o a specificare il formato finale in modo ossessivo. GPT-5.2 è in grado di proporre autonomamente una struttura, fare assunzioni ragionevoli, chiedere chiarimenti solo quando servono davvero e adattare il livello di dettaglio al contesto della conversazione. La seconda riguarda la fluidità dell’esperienza. In scenari reali di lavoro — come preparare un report, analizzare un documento complesso, impostare una strategia o apprendere un nuovo argomento — le persone non pensano in forma di prompt perfetti. Pensano per approssimazioni, aggiustamenti progressivi, intuizioni. GPT-5.2 accompagna questo processo in modo più naturale, permettendo di iterare, correggere la rotta e approfondire senza dover “ripartire da zero” a ogni messaggio. La terza conseguenza è forse la più rilevante: l’AI si adatta al contesto cognitivo dell’utente. In ambito professionale, questo significa che lo stesso strumento può supportare un manager che sta prendendo una decisione strategica, un team che sta esplorando alternative e uno studente che sta cercando di comprendere un concetto complesso, senza richiedere tre modalità d’uso completamente diverse. Il modello modula linguaggio, profondità e struttura in base al tipo di obiettivo implicito. In termini pratici, tutto questo rende GPT-5.2 molto più efficace nei contesti di lavoro e apprendimento reali, dove il tempo è limitato, le richieste sono spesso incomplete e il valore non sta nella perfezione formale della domanda, ma nella capacità di arrivare rapidamente a insight utili e decisionabili. È per questo che si può dire che GPT-5.2 non è solo più potente dal punto di vista tecnico, ma più maturo come sistema cognitivo: sposta il carico dalla precisione dell’utente alla capacità interpretativa dell’AI, rendendo l’interazione meno artificiale e più vicina a una collaborazione reale. 2. GPT-5.2: più intelligente, più personale, più utile Il cuore della trasformazione di ChatGPT nel 2026 è il modello GPT-5.2, che combina: risposte più naturali e conversazionali; controlli di personalizzazione (tono, stile, entusiasmo); prestazioni migliorate per ricerche approfondite, traduzioni, scrittura tecnica e guide pratiche. Una delle innovazioni più interessanti è la personalizzazione fine dell’esperienza: oltre a poter scegliere tra toni amichevoli o professionali, gli utenti possono anche impostare parametri di cordialsità e livello di dettaglio, rendendo la comunicazione più allineata con il contesto professionale o personale. In pratica, non si tratta più di formulare il “prompt perfetto”, ma di coltivare un dialogo significativo con l’AI, che si adatta alla tua voce e al tuo modo di pensare. Questo è un cambio di paradigma: il modello non risponde soltanto alle parole che digiti, ma ai tuoi obiettivi cognitivi. Uno degli aspetti più citati — e al tempo stesso più fraintesi — dell’evoluzione di ChatGPT nel 2026 riguarda il tema della personalizzazione. Si parla spesso di toni, stili, livelli di dettaglio, come se esistesse un pannello di controllo pieno di manopole da regolare. In realtà, la trasformazione introdotta con GPT-5.2 è molto più profonda e meno visibile. Il cuore del cambiamento non sta tanto nelle impostazioni esplicite a disposizione dell’utente (che ci sono e che vi riportiamo qui sotto), quanto nel design cognitivo del modello. Esiste certamente un primo livello di personalizzazione dichiarata: attraverso le istruzioni personalizzate, l’utente può indicare il proprio ruolo, il contesto professionale, il tipo di linguaggio desiderato. Questo permette a ChatGPT di allinearsi, ad esempio, a un registro più strategico, più operativo o più divulgativo. Ma questo livello, da solo, non spiega la sensazione diffusa che l’AI “capisca meglio” cosa stiamo cercando di fare. Il vero salto avviene nel modo in cui GPT-5.2 interpreta la conversazione nel suo insieme. A differenza dei modelli precedenti, che rispondevano prevalentemente alla forma letterale del prompt, GPT-5.2 è progettato per ricostruire l’intento sottostante. Non si limita a elaborare una richiesta isolata, ma osserva come l’utente formula le domande, come corregge le risposte, che tipo di approfondimenti chiede e con quale frequenza cambia direzione. Da questi segnali, il modello deduce se l’utente sta esplorando un tema, prendendo una decisione, cercando una sintesi esecutiva o costruendo un ragionamento più ampio. Questo approccio riduce in modo significativo la dipendenza dal cosiddetto “prompt perfetto”. Nella pratica quotidiana, le persone non pensano in forma di istruzioni complete e impeccabili: ragionano per tentativi, aggiustamenti successivi, intuizioni parziali. GPT-5.2 è stato progettato per accompagnare questo processo, adattandosi progressivamente invece di richiedere ogni volta una ridefinizione totale della richiesta. È qui che la personalizzazione diventa implicita e dinamica. Il modello modula automaticamente il livello di dettaglio, il grado di formalità, la struttura della risposta e persino il tipo di esempi utilizzati, senza che l’utente debba specificarlo esplicitamente a ogni passaggio. In altre parole, ChatGPT non risponde più solo a ciò che viene digitato, ma a ciò che emerge come obiettivo cognitivo nel corso della conversazione. Questo design rende l’esperienza molto più fluida ed efficace negli scenari reali di lavoro e apprendimento. In un contesto professionale, dove il tempo è limitato e le richieste sono spesso incomplete o in evoluzione, l’AI diventa un interlocutore che segue il ragionamento invece di interromperlo. In un contesto formativo, supporta la comprensione progressiva invece di limitarsi a fornire risposte puntuali. Il risultato è un cambiamento di paradigma: non si tratta più di “imparare a parlare all’AI”, ma di dialogare con un sistema che impara a leggere il nostro modo di pensare. GPT-5.2 sposta il peso dell’interazione dalla precisione formale del prompt alla qualità dell’intento, avvicinando l’esperienza a una collaborazione reale piuttosto che a un semplice scambio di comandi. È questo, più di qualsiasi singola feature, che segna la maturità del modello e spiega perché ChatGPT nel 2026 venga sempre più percepito non come uno strumento, ma come un vero partner cognitivo. 3. GPT-5.3-Codex: l’AI che esegue, non solo risponde Negli ultimi mesi, con il lancio di GPT-5.3-Codex, OpenAI ha compiuto un passaggio che segna una discontinuità netta rispetto al passato. Non si tratta di un semplice upgrade della capacità di scrivere codice, ma dell’introduzione di un modello progettato esplicitamente per agire come un agente software autonomo, capace di operare all’interno di flussi di lavoro complessi e prolungati. Per capire perché GPT-5.3-Codex rappresenti un punto di svolta, è utile chiarire cosa lo differenzia dai precedenti modelli “code-centric”. Primo cambio: Dal codice come output al codice come processo Storicamente, i modelli Codex — e più in generale le AI per la programmazione — funzionavano secondo una logica piuttosto lineare: dato un input, il modello produceva uno snippet di codice. L’utente restava responsabile di tutto il resto: integrazione, test, debugging, iterazione, manutenzione.GPT-5.3-Codex rompe questa linearità. Il modello è stato progettato per ragionare sul processo di sviluppo, non solo sul singolo output. Questo significa che è in grado di: comprendere un obiettivo tecnico complesso (“costruire questa funzionalità”, “risolvere questo bug sistemico”); scomporlo in sotto-task; eseguire questi task in sequenza; verificare l’esito delle proprie azioni; correggere autonomamente errori o incoerenze. In altre parole, non produce solo codice: gestisce un ciclo di lavoro. Come funziona l’approccio agentico di GPT-5.3-Codex Il concetto chiave è quello di AI agentica. Un agente, a differenza di un semplice assistente, non si limita a rispondere a una richiesta puntuale, ma: mantiene uno stato interno; conserva memoria del contesto; prende decisioni intermedie; utilizza strumenti esterni; valuta se l’obiettivo è stato raggiunto. GPT-5.3-Codex opera esattamente in questo modo. Quando gli viene assegnato un compito tecnico, il modello: interpreta l’obiettivo finale (non solo l’istruzione immediata); costruisce un piano operativo; utilizza strumenti di sviluppo (ambienti di test, file, repository, debugger); esegue il codice; analizza i risultati; itera fino a raggiungere una soluzione funzionale. Questo ciclo può avvenire senza supervisione continua, con interventi umani solo nei momenti decisionali o di validazione. Gestione del contesto su scala progettuale Un’altra differenza cruciale rispetto ai modelli precedenti è la capacità di mantenere il contesto su più file, moduli e componenti. GPT-5.3-Codex non ragiona più su singole funzioni isolate, ma: comprende architetture software; riconosce dipendenze tra moduli; tiene conto di vincoli pre-esistenti; rispetta convenzioni di progetto. Questo lo rende adatto non solo a piccoli script o prototipi, ma a progetti reali, con una complessità paragonabile a quella affrontata quotidianamente da team di sviluppo professionali. Dalla risposta alla responsabilità operativa Uno degli aspetti più innovativi — e culturalmente rilevanti — di GPT-5.3-Codex è il passaggio dalla logica della risposta a quella della responsabilità operativa. Il modello non si limita a suggerire cosa fare, ma: esegue; verifica; corregge; documenta. Questo avvicina il suo comportamento a quello di un collaboratore umano junior-to-mid level, con la differenza che: opera a velocità molto superiori; non si stanca; può gestire più contesti in parallelo; mantiene una coerenza logica costante. Non è un “copilota che suggerisce”, ma un collaboratore che lavora. Implicazioni per sviluppatori Per gli sviluppatori, questo cambia radicalmente il ruolo quotidiano. Il valore non sta più nel far scrivere codice all’AI, ma nel: definire correttamente gli obiettivi; supervisionare l’architettura; prendere decisioni critiche; validare scelte tecniche. Lo sviluppatore diventa sempre più un orchestratore, meno un esecutore di singole righe di codice. Il tempo si sposta dalla produzione manuale alla progettazione, revisione e governance. Implicazioni per product manager Per i product manager, GPT-5.3-Codex apre scenari ancora più interessanti. Diventa possibile: prototipare funzionalità end-to-end senza team completi; validare ipotesi di prodotto in tempi molto più rapidi; testare alternative tecniche prima di impegnare risorse significative; dialogare direttamente con l’AI su trade-off tecnici e implementativi. Il confine tra product e sviluppo si assottiglia, rendendo il product manager una figura sempre più tech-literate e decision-driven. Implicazioni per data scientist e team AI Anche per data scientist e team di machine learning, GPT-5.3-Codex rappresenta un moltiplicatore di capacità. Il modello può: implementare pipeline di preprocessing; scrivere e testare modelli; eseguire esperimenti; analizzare risultati; documentare insight. Questo accelera enormemente la fase di sperimentazione e riduce il costo cognitivo delle iterazioni, permettendo ai team di concentrarsi sulla qualità dei dati e sull’interpretazione dei risultati. Un passo verso organizzazioni AI-native A livello sistemico, GPT-5.3-Codex è un tassello fondamentale verso organizzazioni AI-native, in cui l’AI non è un tool aggiuntivo, ma una componente strutturale dei processi. Non stiamo parlando di automazione di singoli task, ma di: ridefinizione dei ruoli; ripensamento dei flussi di lavoro; nuove forme di collaborazione uomo-macchina. In questo scenario, la competenza chiave non è “saper programmare con l’AI”, ma saper governare sistemi agentici: definire obiettivi, controllare rischi, garantire qualità e responsabilità. 4. La pubblicità e il nuovo piano Go: democratizzare l’accesso Nel quadro delle novità del 2026, OpenAI ha annunciato l’introduzione della pubblicità nell’interfaccia di ChatGPT come parte dei test iniziali, in particolare negli Stati Uniti. Questa decisione accompagna il lancio del nuovo piano ChatGPT Go, pensato per offrire accesso a GPT-5.2 Instant con limiti ampliati ma con inserzioni visive integrate. L’obiettivo dichiarato è bilanciare sostenibilità economica dello sviluppo AI con accessibilità per una base d’utenza più ampia. Per chi desidera un’esperienza senza pubblicità, restano disponibili piani Plus e Pro. Questa novità dimostra come l’AI stia entrando sempre più nell’ecosistema mainstream. La pubblicità non è vista come un intruso, ma come un modello di finanziamento per mantenere un’AI potente e accessibile. 5. Salute e benessere: ChatGPT Health come nuovo spazio dedicato Una delle innovazioni più concrete e interessanti del 2026 è ChatGPT Health, una funzionalità progettata per integrare in modo sicuro i dati sanitari personali (come cartelle cliniche elettroniche e app di benessere) con le capacità di ChatGPT. Questo spazio dedicato permette agli utenti di ottenere risposte contestualizzate in base ai propri dati sanitari reali, come interpretare risultati di esami, prepararsi a visite mediche o gestire routine di salute quotidiana. È importante sottolineare che Health non sostituisce i professionisti medici, ma funge da strumento per orientarsi nel sistema sanitario con più consapevolezza. Dal punto di vista tecnico, Health utilizza livelli avanzati di privacy e sicurezza dei dati, separando le conversazioni sanitarie dal resto dell’esperienza ChatGPT e impedendo che queste informazioni vengano usate per addestrare il modello generico. 6. Protezione dei minori e modalità adulti: equilibrio tra sicurezza e profondità Nel 2026 OpenAI sta anche introducendo un sistema di predizione dell’età per identificare automaticamente utenti minorenni e applicare filtri protettivi appropriati. Per gli adulti, è prevista una modalità dedicata (“adult mode”) che consentirà conversazioni più approfondite e aperte su argomenti delicati, creativi o di natura professionale, con un accesso opt-in per garantire controllo e sicurezza. Questa evoluzione risponde all’esigenza di bilanciare libertà di esplorazione cognitiva con responsabilità, soprattutto in contesti educativi, professionali o di ricerca. 7. Risposte più visive e leggibili: l’esperienza utente ridefinita Accanto alle innovazioni funzionali, OpenAI ha lavorato anche sull’interfaccia delle risposte, introducendo elementi più visivi e strutturati: pannelli laterali con fatti chiave; evidenziazione inline di persone, luoghi e concetti importanti; una struttura che permette di scannerizzare rapidamente il contenuto invece di leggere lunghi blocchi di testo. Questo cambiamento è significativo perché sposta l’esperienza da una lettura lineare a una esplorazione guidata delle informazioni, rendendo ChatGPT più efficace per ricerche complesse e decisioni rapide. 8. L’incredibile orizzonte dei dispositivi AI dedicati Una delle novità più affascinanti annunciate per la seconda metà del 2026 è il possibile arrivo del primo dispositivo hardware progettato da OpenAI, pensato per interazioni contestuali basate su voce e percezione ambientale, senza dipendere da schermi o tastiere. Questo concept rappresenta un cambio radicale nel rapporto tra umani e AI: non più uno strumento digitale che usiamo, ma un ecosistema ambientale e conversazionale che ci accompagna. Se c’è un messaggio chiaro che emerge dalle novità del 2026, è che l’AI non è più vista come un gadget emergente, ma come infrastruttura strategica al pari del cloud computing o dell’automazione IT. ChatGPT non è semplicemente uno strumento che risponde alle domande. Sta diventando un partner cognitivo che comprende intenzioni, collabora nei progetti, integra dati reali e si adatta al modo in cui pensiamo e agiamo. Per professionisti, team e organizzazioni, questo significa ripensare il modo in cui lavoriamo con l’AI: non come passo aggiuntivo, ma come elemento centrale delle operazioni, della creatività e delle decisioni strategiche. Se il 2025 è stato l’anno della promessa, il 2026 è quello della realizzazione operativa. L’AI non è più un’opzione. È un fattore competitivo fondamentale.
Madrid si è trasformata per un giorno nel palcoscenico dell’audio del futuro con il lancio ufficiale europeo delle nuove HUAWEI FreeClip 2, gli auricolari smart open-ear dal design innovativo e dall’esperienza d’ascolto naturale. L’evento ha attirato l’attenzione di media, creator e influencer da tutta Europa, pronti a scoprire in anteprima le potenzialità di un prodotto che unisce tecnologia, stile e comfort in modo unico. FreeClip 2: comfort, stile e tecnologia Gli Huawei FreeClip 2 rappresentano una nuova generazione di auricolari open-ear: leggeri, con un design C-bridge studiato per essere indossato tutto il giorno e un’esperienza audio che mantiene consapevolezza dell’ambiente circostante senza isolare l’utente dal mondo. Questo evento non è stato solo una presentazione prodotto: è stato il momento in cui Huawei ha voluto consolidare l’audio come accessorio lifestyle, integrando tecnologia e moda in un’esperienza che va oltre il semplice utilizzo quotidiano. LFM e l’ospitalità VIP: creare un’esperienza memorabile per creator e influencer Per un evento di questa portata, offrire un’accoglienza impeccabile era fondamentale e qui siamo entrati in gioco noi, come partner strategico dell’evento della country italiana, curando tutta la VIP accommodation dedicata ai content creator, ai media internazionali e agli influencer presenti a Madrid. Coordinazione dell’alloggio e dell’ospitalità Abbiamo curato ogni dettaglio logistico dell’accoglienza VIP: Ricerca e selezione di sistemazioni di alto livello, in linea con l’immagine premium del brand e le esigenze dei partecipanti. Gestione personalizzata delle prenotazioni, includendo servizi su misura per creator e talent, garantendo comfort e privacy. Supporto operativo durante tutto l’evento, con assistenza dedicata agli ospiti per qualsiasi esigenza legata al soggiorno. Questa attenzione all’ospitalità ha consentito ai creator di concentrarsi sulla creazione di contenuti di alta qualità, documentando l’evento e condividendo l’esperienza in tempo reale con le proprie community. Nel mondo tech di oggi, il lancio di un prodotto non si limita all’annuncio ufficiale o alla scheda tecnica: è fondamentale che la nostalgia dell’esperienza sia memorabile, coinvolgendo chi produce contenuti social e opinion leader. Offrire un’accoglienza confortevole e servizi dedicati è parte integrante di questa strategia. Risultati: contenuti che parlano da soli I creator, accolti da LFM con un’esperienza tailor-made, hanno generato contenuti che hanno amplificato la visibilità del lancio sui canali social e sulle piattaforme media di riferimento: video, reels, recensioni on site e storie dal backstage che hanno catturato l’attenzione del pubblico tech e lifestyle. L’evento di Madrid non è stato solo un lancio prodotto, ma un’esperienza condivisa capace di unire tecnologia e contenuti emozionali. Se non hai ancora un partner per i media e VIP trip, contattaci a info@lfmspa.it
Negli ultimi anni l’Intelligenza Artificiale ha smesso di essere un concetto astratto o futuristico ed è entrata in modo concreto nella nostra vita quotidiana. La formazione è uno degli ambiti in cui questo cambiamento è più evidente e, allo stesso tempo, più profondo. Non si tratta semplicemente di usare nuovi strumenti digitali, ma di ripensare radicalmente il modo in cui le persone apprendono, sviluppano competenze e crescono nel tempo. Scuole, università, business school e aziende stanno vivendo una transizione strutturale: dalla formazione standardizzata, uguale per tutti, a un apprendimento più flessibile, personalizzato e continuo. In questo scenario, l’AI non è un fine, ma un abilitatore. Una tecnologia che, se progettata correttamente, può rendere la formazione più efficace, inclusiva e centrata sull’essere umano. L’apprendimento personalizzato come nuovo standard Per decenni la formazione si è basata su un modello unico: stessi contenuti, stessi tempi, stessi metodi per tutti. Un approccio che ha funzionato fino a quando i contesti erano relativamente stabili, ma che oggi mostra tutti i suoi limiti. Le persone apprendono in modo diverso, hanno background differenti, obiettivi professionali specifici e livelli di partenza eterogenei. L’Intelligenza Artificiale consente di superare questo modello grazie a sistemi in grado di analizzare il comportamento degli studenti, monitorarne i progressi e adattare dinamicamente il percorso formativo. I contenuti diventano così più pertinenti, il ritmo più sostenibile e l’esperienza di apprendimento più coinvolgente. Il risultato è un passaggio fondamentale: la formazione smette di essere un percorso imposto e diventa un’esperienza costruita attorno alla persona, simile a quella che offrirebbe un tutor dedicato, ma scalabile su larga scala. Tutor virtuali e assistenti intelligenti: imparare quando serve davvero Una delle applicazioni più diffuse dell’AI nella formazione è rappresentata dai tutor virtuali e dagli assistenti conversazionali. Questi sistemi non si limitano a fornire risposte predefinite, ma sono in grado di comprendere il contesto, adattare il linguaggio e guidare lo studente nel ragionamento. La loro forza sta soprattutto nella disponibilità continua. Lo studente non è più vincolato agli orari delle lezioni o alla presenza fisica di un docente, ma può approfondire un concetto, chiarire un dubbio o ripassare un argomento nel momento in cui ne ha realmente bisogno. Nel contesto aziendale, questi assistenti evolvono ulteriormente diventando veri e propri coach digitali. Supportano l’apprendimento sul campo, accompagnano le persone nei momenti decisionali e favoriscono il trasferimento immediato delle competenze nella pratica lavorativa. Contenuti formativi dinamici e sempre aggiornati Uno dei grandi limiti della formazione tradizionale è la staticità dei contenuti. Manuali, slide e materiali didattici rischiano di diventare rapidamente obsoleti, soprattutto in settori caratterizzati da un’evoluzione veloce. L’AI interviene rendendo i contenuti più dinamici e adattabili. È possibile sintetizzare testi complessi, trasformare documenti lunghi in moduli brevi e mirati, adattare il livello di approfondimento in base al profilo dell’utente e aggiornare i materiali in tempo reale. Questo approccio non solo riduce i tempi e i costi di produzione, ma rende la formazione più aderente alla realtà, capace di evolvere insieme al contesto in cui viene applicata. Micro-learning e apprendimento continuo nel flusso di lavoro Nel mondo contemporaneo le competenze hanno un ciclo di vita sempre più breve. Per questo motivo la formazione non può più essere concentrata in momenti isolati, ma deve diventare un processo continuo, integrato nella quotidianità. L’AI abilita il micro-learning, ovvero la fruizione di contenuti brevi, specifici e contestuali. Grazie all’analisi dei dati, i sistemi intelligenti sono in grado di suggerire il contenuto giusto nel momento più opportuno, in linea con il ruolo, gli obiettivi e le esigenze della persona. In questo modo l’apprendimento smette di essere percepito come un’interruzione del lavoro e diventa parte integrante del flusso operativo, aumentando l’efficacia e la motivazione. Simulazioni e apprendimento esperienziale Uno degli ambiti più interessanti dell’Intelligenza Artificiale applicata alla formazione è quello delle simulazioni. Grazie a modelli avanzati, è possibile creare scenari realistici in cui le persone possono sperimentare, prendere decisioni, commettere errori e ricevere feedback immediato. Questo tipo di apprendimento è particolarmente efficace in contesti complessi come la leadership, le vendite, la negoziazione o la gestione del cambiamento. L’AI può adattare lo scenario alle scelte dell’utente, interpretare diversi ruoli e offrire analisi approfondite delle performance. Imparare facendo diventa così non solo possibile, ma strutturato e misurabile. Valutazione intelligente: oltre il test finale Anche il modo di valutare l’apprendimento sta cambiando profondamente. L’AI consente di andare oltre il semplice test finale, introducendo una valutazione continua e più aderente alla realtà. I sistemi intelligenti possono osservare il processo di apprendimento, analizzare i comportamenti, individuare pattern e fornire una visione più completa delle competenze sviluppate. Questo approccio è particolarmente rilevante per le competenze trasversali, come il problem solving, il pensiero critico o la capacità decisionale. La valutazione diventa così uno strumento di crescita e orientamento, non solo di misurazione. Il ruolo dell’AI a supporto di docenti e formatori Contrariamente a molte narrazioni allarmistiche, l’Intelligenza Artificiale non sostituisce il ruolo del docente, ma lo rafforza. Liberando tempo dalle attività ripetitive e amministrative, l’AI permette a insegnanti e formatori di concentrarsi sugli aspetti più umani della formazione. La progettazione didattica, il mentoring, la relazione e l’ispirazione rimangono centrali. L’AI diventa un alleato che supporta l’efficacia del lavoro educativo, senza snaturarne il valore. Formazione aziendale, upskilling e reskilling Nel contesto aziendale l’AI rappresenta una leva strategica per affrontare le sfide dell’upskilling e del reskilling. Le organizzazioni possono mappare le competenze interne, anticipare quelle necessarie in futuro e costruire percorsi formativi realmente allineati agli obiettivi di business. La formazione smette così di essere un costo e diventa un investimento misurabile, capace di generare valore nel medio e lungo periodo. Etica, responsabilità e centralità dell’essere umano Accanto alle opportunità emergono anche nuove responsabilità. L’uso dell’AI nella formazione solleva temi cruciali legati alla privacy dei dati, alla trasparenza degli algoritmi e al rischio di bias. Per questo motivo è fondamentale adottare un approccio etico e human-centered, in cui la tecnologia sia progettata per amplificare il potenziale umano, non per sostituirlo o controllarlo. Verso una formazione aumentata L’Intelligenza Artificiale sta ridefinendo il futuro della formazione, rendendola più personalizzata, continua ed efficace. La vera sfida non è tecnologica, ma culturale: saper integrare l’AI in modo consapevole, progettuale e responsabile. Il futuro dell’apprendimento non sarà né solo umano né solo artificiale, ma il risultato di una collaborazione intelligente tra persone e tecnologia. In LFM la formazione è un elemento fondamentale e da mesi abbiamo intrapreso un percorso per integrare l'intelligenza artificiale nei nostri strumenti. Se ti abbiamo incuriosito contattaci a info@lfmspa.it
Il 2026 non è “un altro anno di innovazione”. È l’anno in cui molte trasformazioni iniziate nel biennio precedente diventano standard operativo: l’AI smette di essere un progetto “pilota”, la ricerca online cambia forma, le competenze richieste ai team si spostano verso l’ibrido (umano + digitale) e la sostenibilità entra nei processi come vincolo misurabile, non come messaggio di comunicazione. In questo scenario, parlare di “trend” ha senso solo se li traduciamo in decisioni pratiche: dove investire, cosa sperimentare, quali skill costruire e come misurare l’impatto. Qui sotto trovi i macro-trend chiave del 2026, con i segnali più forti e cosa significano per aziende e brand. Trend 1: AI Everywhere: da “tool” a infrastruttura del business Il primo macro-trend è semplice: l’AI non è più un reparto, un software o un esperimento. Diventa infrastruttura, come lo sono stati cloud e mobile. McKinsey stima che l’AI generativa possa generare tra 2,6 e 4,4 trilioni di dollari l’anno di valore economico potenziale attraverso use case aziendali, soprattutto in ambiti come customer operations, marketing & sales, software engineering e R&D. Esempio concreto: nel marketing, l’impatto non è solo “scrivere testi più velocemente”, ma ripensare l’intero ciclo: insight → concept → creatività → produzione multicanale → ottimizzazione. McKinsey evidenzia che l’AI generativa può aumentare la produttività del marketing con un valore stimato tra 5% e 15% della spesa marketing (in base ai processi e all’adozione). Cosa fare nel 2026 Passare da “tool adoption” a process adoption (dove l’AI entra in workflow reali). Definire governance, sicurezza e qualità dati come prerequisiti, non come post-it a fine progetto. Trend 2: AI Agentica: dagli assistenti agli “agenti” che agiscono Il salto più interessante del 2026 è l’evoluzione verso AI agentica: sistemi che non si limitano a rispondere, ma pianificano e compiono azioni per raggiungere obiettivi. Gartner ha messo “Agentic AI” tra i trend strategici: descrive sistemi capaci di pianificare e agire autonomamente e prevede che entro il 2028 almeno il 15% delle decisioni quotidiane di lavoro sarà preso in modo autonomo tramite agentic AI (da ~0% nel 2024). Questo sposta la discussione da “efficienza” a responsabilità: chi controlla? chi valida? come si traccia ciò che un agente ha fatto? Il tema sicurezza cresce in parallelo: anche perché, se l’azienda usa agenti per operare su sistemi sensibili (CRM, procurement, HR, finance), l’attacco informatico cambia bersaglio. Un segnale “di mercato”: stanno crescendo investimenti e prodotti dedicati proprio a sicurezza e governance degli agenti AI. Esempio concreto: agenti che gestiscono ticket di assistenza, generano offerte, aggiornano sistemi, orchestrano campagne, monitorano anomalie o gestiscono micro-processi di supply chain. Il valore è enorme, ma richiede regole: audit, log, permessi, escalation. Cosa fare nel 2026 Disegnare “human-in-the-loop”: dove l’agente decide e dove l’umano approva. Mettere in piedi controlli: accessi, tracciabilità, policy, valutazione rischi. Trend 3: Future of Work: competenze ibride e “pensiero critico” come vantaggio Il lavoro nel 2026 non cambia solo per automazione. Cambia perché diventano centrali skill che integrano tecnologia, contesto e judgment. Il World Economic Forum, nel Future of Jobs Report 2025, fotografa come aziende e settori stiano ripensando ruoli e competenze nel periodo 2025-2030, basandosi sulle risposte di oltre 1.000 datori di lavoro (14+ milioni di lavoratori rappresentati). Il punto chiave: le aziende non cercano solo “prompting”. Cercano persone che sappiano: usare l’AI in modo pratico, validare output, ragionare per scenari, tradurre dati in decisioni, mantenere etica e qualità. Esempio concreto: un team marketing “AI-enabled” non è un team che usa ChatGPT. È un team che ha: un processo di briefing e validazione, standard per brand voice e fact-checking, asset library e governance, KPI che misurano efficienza + qualità. Cosa fare nel 2026 Upskilling “a pacchetti”: AI literacy + critical thinking + data storytelling + governance. Formazione “progettuale”: casi reali, output concreti, playbook riusabili. Trend 4: Marketing AI-first e la rivoluzione della discovery: dalla SEO alla “search experience” Nel 2026 si consolida un cambio di paradigma: molte persone incontrano i brand non passando dai “10 link blu”, ma attraverso risposte sintetiche generate dall’AI. Deloitte (TMT Predictions 2026) prevede che entro il 2026 l’uso quotidiano dell’AI dentro la search sarà 3 volte quello delle app AI standalone; e che circa 29% degli adulti nei Paesi sviluppati vedrà almeno una “AI-generated search summary” al giorno, mentre solo il 10% userà quotidianamente app AI standalone. Cosa significa? Che la scoperta diventa “answer-driven”: se non sei compreso/interpretato dalle macchine, rischi di sparire dal nuovo funnel. Esempio concreto: una pagina prodotto non deve solo “posizionarsi”. Deve essere: strutturata, citabile, chiara, verificabile, utile in modalità snippet/answer. Questo porta al passaggio da SEO a una combinazione di SEO + AEO (Answer) + GEO (Generative). Il naming cambia spesso, ma la sostanza è: non basta essere in pagina 1, bisogna essere “riassumibili e affidabili”. Cosa fare nel 2026 Contenuti “machine-readable”: schema, FAQ, fonti, autorialità, aggiornamenti. Strategy: presidiare query informative ad alta intenzione e creare asset che i modelli possano citare. Trend 5: ESG e sostenibilità “operativa”: dai messaggi ai sistemi Nel 2026 la sostenibilità accelera su due assi: reporting più strutturato e uso di AI/dati per rendere ESG misurabile dentro processi reali (procurement, logistica, supply chain). IDC, nel perimetro FutureScape 2026, posiziona l’AI (anche agentica) come abilitatore dei trend ESG: ad esempio, prevede che entro il 2030 oltre il 65% delle aziende userà software ESG basati su AI agentica per procurement sostenibile, riducendo emissioni e aumentando efficienza/resilienza. Sul fronte logistico, Reuters riporta che il freight logistics pesa circa 7–8% delle emissioni globali e che strumenti AI potrebbero ridurle del 10–15% attraverso ottimizzazioni (routing, load planning, manutenzione predittiva, smart warehousing). Esempio concreto: ottimizzazione dei trasporti e dei magazzini con AI può ridurre consumo carburante, sprechi e tempi; ma richiede dati affidabili e collaborazione tra sistemi e partner (tema spesso sottovalutato). Cosa fare nel 2026 ESG “by design”: integrare metriche nei processi, non solo nel report. Progetti pilota ad alto impatto (logistica, energia, procurement) con KPI chiari. Trend 6: Consumatore 2026: stress, semplicità, identità e “wellness pro” Nel 2026 il consumatore cerca controllo e senso, anche perché vive una realtà di pressione economica e informativa. Non basta promettere: bisogna essere coerenti e utili. Euromonitor, nei Global Consumer Trends 2026, evidenzia quattro direzioni forti: bisogno di comfort e semplicità, autenticità e self-expression, “wellness” che diventa più professionale e scientifico, influenza crescente di brand e modelli asiatici digital-first. Due dati molto utili per marketing e posizionamento: 58% dei consumatori dichiara stress moderato-estremo quotidiano (“Comfort Zone”). 49% sarebbe disposto a pagare 10% o più per prodotti beauty premium con formulazione scientifica (“Rewired Wellness”). Esempio concreto: non è più “wellness = yoga e tisane”. È: wearable, routine validate, ingredienti scientifici, claim misurabili, servizi “pro-grade”. E, allo stesso tempo, cresce l’esigenza di semplicità: meno frizione, più chiarezza, meno overload. Cosa fare nel 2026 Proposte che riducono ansia e complessità: UX semplice, messaggi chiari, proof. Iper-segmentazione: prodotti e contenuti che riflettono identità e bisogni specifici. Trend 7: Contesto macroeconomico: crescita “subdued” e pressione su produttività Il contesto economico è il terreno su cui tutto si muove. E il 2026 viene descritto come anno di crescita globale stabile ma contenuta, con incertezza elevata. L’ONU (World Economic Situation and Prospects 2026) prevede una crescita dell’output globale intorno al 2,7% nel 2026, sotto la media pre-pandemia (circa 3,2%). In parallelo, la World Bank (Global Economic Prospects) segnala un outlook attorno al 2,6% per il 2026 e avverte che la crescita resta troppo debole per ridurre rapidamente povertà estrema, con forti divergenze tra aree. In un mondo così, la priorità per aziende e organizzazioni diventa: fare di più con meno, ma senza bruciare persone e brand. Qui l’AI torna protagonista non come moda, ma come leva di produttività—purché governata bene. Cosa fare nel 2026 Investire su efficienza intelligente: automazione + qualità + benessere. Ridurre sprechi operativi: process mining, workflow, knowledge management. So what? Nel 2026 vince chi “traduce” i trend in capability Se dovessimo sintetizzare: il 2026 premia chi trasforma questi trend in capabilities (competenze + processi + governance), non chi colleziona tool. AI come infrastruttura → serve integrazione nei processi. AI agentica → servono regole, audit, sicurezza e responsabilità. Future of work → servono skill ibride e training progettuale. Discovery AI-driven → serve contenuto citabile, strutturato, affidabile. ESG operativo → servono dati e KPI embedded. Consumatore stressato e identitario → serve semplicità + autenticità + proof. Economia “subdued” → serve produttività sostenibile. I macro-trend non creano valore da soli: serve una strategia, competenze reali e un metodo che trasformi l’innovazione in impatto operativo. In LFM progettiamo Master AI, percorsi di upskilling, workshop strategici e programmi di trasformazione su misura per aziende e team che vogliono governare – non subire – il cambiamento. Dalla definizione dei casi d’uso alla messa a terra dei processi, fino alla misurazione dei risultati, accompagniamo le organizzazioni a costruire competenze, efficienza e vantaggio competitivo nel nuovo scenario 2026. 👉 Contattaci per una consulenza o per progettare un Master AI personalizzato per la tua azienda. Il futuro si costruisce oggi.
Capodanno è un momento di passaggio. Non solo un bilancio, ma una presa di posizione: su chi siamo, su come lavoriamo e su dove vogliamo andare. In LFM ogni nuovo anno rappresenta l’occasione per rafforzare una visione chiara: crescere in modo strutturato, consapevole e sostenibile, senza mai perdere di vista ciò che per noi conta davvero — le persone. Strategia significa metodo, non improvvisazione L’anno che si chiude ci ha insegnato ancora una volta che i risultati migliori nascono dall’equilibrio tra visione e metodo. Per questo stiamo continuando a investire nel Metodo LFM, un approccio che mette al centro le persone — clienti, team, promoter e partner — e costruisce intorno a loro processi, competenze e strumenti capaci di generare valore reale. La strategia, per noi, non è solo pianificazione: è la capacità di leggere il contesto, adattarsi rapidamente e prendere decisioni consapevoli. Persone al centro, tecnologia come abilitatore Crediamo fortemente che la tecnologia non sostituisca il fattore umano, ma lo potenzi. Per questo stiamo integrando scelte tecnologiche sempre più avanzate nei nostri processi: in ultimo l'LFM order lab, e insieme ad esso altri strumenti che migliorano l’efficienza, la selezione, la formazione e la qualità delle esperienze, senza mai perdere empatia, relazione e spirito critico. Innovare significa dare alle persone gli strumenti giusti per esprimere il loro massimo potenziale. Uno sguardo deciso verso il 2026 Il nuovo anno è solo l’inizio. Stiamo lavorando su più fronti, rafforzando competenze, modelli operativi e visione strategica, con un obiettivo chiaro: arrivare al 2026 più forti, più strutturati e ancora più distintivi. Nuovi progetti, nuove soluzioni e un’evoluzione costante del nostro metodo sono già in movimento. È un percorso che costruiremo, come sempre, passo dopo passo — insieme. A clienti, partner e a tutta la squadra LFM auguriamo un anno ricco di energia, visione e crescita condivisa. Il meglio deve ancora venire. Buon Anno da tutta la famiglia LFM.
Il Natale è quel momento speciale dell’anno in cui il tempo sembra rallentare, le luci diventano più calde e ci concediamo il lusso più prezioso di tutti: fermarci a guardare il percorso fatto. In LFM questo momento ha un significato ancora più profondo, perché ogni traguardo raggiunto è il risultato di persone, relazioni e impegno condiviso. Giuliano Ferraris co-founder LFM Jasmine Ferraris co-founder LFM Grazie a chi cammina con noi ogni giorno Vogliamo dedicare un grazie sincero a tutti i nostri clienti, che anche quest’anno hanno scelto di fidarsi di noi, dei nostri team e della nostra visione. Ogni progetto, evento, attivazione e sfida affrontata insieme è stata un’occasione per crescere, migliorare e alzare costantemente l’asticella. Un grazie speciale va anche a tutto lo staff LFM: una squadra fatta di professionisti, ma soprattutto di persone. Persone che mettono passione, energia, spirito critico e voglia di fare la differenza in ogni attività, anche nei momenti più complessi. È grazie a voi se LFM non è solo un’azienda, ma una vera famiglia. Un anno di sfide, crescita e consapevolezza Il 2025 è stato un anno intenso, fatto di obiettivi raggiunti, nuove consapevolezze e di quella sana capacità di fermarsi, analizzare e ripartire ancora più forti. Abbiamo celebrato i successi, ma non abbiamo mai smesso di farci domande, perché crediamo che il miglioramento nasca proprio da lì. Guardando al futuro, insieme Il nuovo anno ci aspetta con nuove opportunità, nuove idee e nuove sfide da affrontare con lo stesso approccio che ci contraddistingue: professionalità, spirito di squadra e visione critica, e allo stesso tempo quel sorriso che da sempre ci accompagna. Continueremo a crescere insieme, mettendo sempre le persone al centro e costruendo valore reale, giorno dopo giorno. A tutti voi, clienti, partner e membri della famiglia LFM, auguriamo un Natale pieno di serenità e un Nuovo Anno ricco di energia, soddisfazioni e nuove partenze. Buone feste da tutto il team LFM.
Il gioco è iniziato Dicembre è arrivato e con esso prende forma la nuova sfida LFM: CHRISTMAS IMPACT. Obiettivo? Creare il miglior allestimento natalizio in store, capace di trasformare ogni punto vendita in un palco visivo e sensoriale – dove il cliente possa vivere l’atmosfera del Natale prima ancora di scegliere un prodotto. I KPI su cui misuriamo il successo sono chiari: originalità dell’allestimento, impatto visivo, engagement del cliente. Nell’era del retail esperienziale, servono idee, rapidità, creatività — e la determinazione di chi sa trasformare scaffali e corner in un racconto capace di emozionare. La sfida del mese: diventare il “Master” del Natale in store Immagina: vetrine illuminate, packaging festivi in evidenza, corner evocativi, percorsi sensoriali, dettagli curati… ogni elemento conta. Ma la vera sfida non è solo “essere natalizi”: è farsi ricordare. Vince chi riesce non solo a decorare, ma a far vivere un’esperienza — chi trasforma la semplice visita in store in un momento memorabile, fatto di emozione, brand identity e desiderio d’acquisto. Qui non si tratta solo di addobbi: è l’occasione per dimostrare che LFM sa orchestrare retail, visual design, customer journey e storytelling con stile e coerenza. Obiettivo & KPI Obiettivo: Creare il miglior allestimento natalizio nel punto vendita, capace di generare un’esperienza immersiva. KPI principali: Originalità dell’allestimento (design, mood, creatività) Impatto visivo (attrattività, arredo, visibilità prodotti) Engagement del cliente (coinvolgimento, tempo di permanenza, interazioni) Questi indicatori diventano la misura concreta dell’abilità del team di valorizzare il brand, stimolare l’attenzione e trasformare l’atmosfera in conversioni reali. Strategie vincenti per “Christmas Impact” Concept creativo & moodboarding Prima di tutto, un’idea distintiva: un concept natalizio coerente col brand (colore, materiali, storytelling). Il moodboard è la bussola: serve ad allineare estetica e identità. Allestimento su misura Ogni store ha i suoi spazi, i suoi prodotti, la sua clientela. L’allestimento deve essere modulare: corner focali, angoli suggestivi, percorsi logici — sempre pensati per valorizzare la gamma e invogliare all’interazione. Storytelling visivo ed emozionale Natale non è solo luci: è atmosfera, calore, evocazione. Foto, packaging, display, dettagli: tutto racconta una storia. L’obiettivo? Far sentire il cliente parte di un’esperienza, non solo di un acquisto. Coinvolgimento attivo del cliente Degustazioni (se applicabile), demo prodotto, gift-wrapping, piccoli doni oppure soft activation: strategie che invogliano la permanenza in store e rendono la visita memorabile. Misurazione e feedback real time Monitoriamo engagement, visite, tempo medio di permanenza, conversioni, interazioni. Ogni dato serve a capire cosa funziona e dove intervenire per migliorare sul momento. Premi e riconoscimenti Per rendere la sfida ancora più stimolante, Christmas Impact prevede: Un riconoscimento “Christmas Impact Master” al field che realizza l’allestimento più originale e performante. Bonus per le idee più creative e ad alto engagement. Premi speciali per chi ottiene i migliori risultati su KPI di engagement e visibilità. Visibilità interna ed esterna: il progetto vincitore sarà promosso come sempre case-history sul sito LFM e sui canali social. Christmas Impact non è solo un concorso: è un’opportunità per ribadire che LFM non si limita a vendere… ma sa creare esperienze che restano impresse. Condividi la tua atmosfera natalizia Se sei parte del team: mostra la tua creatività. Se sei cliente o partner: osserva come un allestimento mirato può trasformare un punto vendita in un’esperienza. Preparati: dicembre sarà il mese dell’impatto visivo, dell’emozione e delle vendite. Condividi con il tag #LFMChristmasImpact e mostra come il Natale prende vita nei negozi!
C’è un momento preciso, in ogni punto vendita, in cui il cliente si ferma. I suoi occhi scorrono tra confezioni, macchine, colori… e poi si posano su una persona. Un sorriso, un “posso aiutarla?”, un invito a scoprire qualcosa di più. È lì che inizia il nostro lavoro. LFM, al fianco di Bialetti, porta nei negozi molto più di un presidio: porta un modo di accogliere, raccontare e rendere viva la relazione tra il brand e chi lo incontra per la prima volta. Perché quando si parla di caffè, non basta parlare di prodotto. Serve far vivere un piccolo rituale. Il valore di esserci, davvero In un mondo in cui lo shopping si sposta sempre di più online, la presenza fisica acquista un valore diverso: diventa un’occasione per creare un legame che nessuno schermo può replicare. I nostri promoter entrano in scena proprio in questo spazio di autenticità. Accolgono chi si avvicina, ascoltano le abitudini di caffè di ognuno, capiscono se si tratta di una moka della vita o di una macchina superautomatizzata da scoprire da zero. Non c’è fretta. C’è attenzione, c’è ascolto, c’è quella cura che distingue un’esperienza da una semplice vendita. La formazione che trasforma il racconto in esperienza Ogni volta che un promoter parla di Bialetti, non sta solo elencando caratteristiche tecniche: sta trasmettendo un pezzo di storia italiana. Per questo la nostra formazione non è solo informativa, è immersiva. Partiamo dalle origini del brand, passiamo attraverso i modelli iconici, arriviamo alle novità della gamma, senza dimenticare ciò che rende unico ogni prodotto: la sua capacità di unire rito e innovazione, tradizione e modernità. Il risultato? Promoter che non “vendono”, ma accompagnano. Promoter che spiegano, mostrano, coinvolgono. Promoter che, soprattutto, fanno sentire ogni cliente nel posto giusto. Dal contatto alla scelta: come guidiamo il sell-out L’esperienza non finisce davanti al banchetto degustazione o al primo sorso di caffè. Dietro ogni giornata in store c’è un lavoro continuo di analisi, confronto e miglioramento. Monitoriamo numeri e insight, osserviamo comportamenti, capiamo cosa funziona e cosa può essere ottimizzato. Ogni punto vendita racconta una storia diversa: il territorio cambia, il flusso di clienti cambia, perfino il tipo di prodotto richiesto cambia. Ed è proprio grazie a questi dati che ogni attivazione diventa sempre più efficace, più mirata, più capace di portare valore reale al brand. Un brand iconico, rappresentato da persone preparate Per un marchio come Bialetti, scegliere chi lo rappresenta in store è una scelta strategica. LFM costruisce questo ruolo con cura: selezione accurata, formazione dedicata, coordinamento costante. Il risultato si vede nei gesti semplici: una spiegazione chiara, una dimostrazione precisa, un confronto onesto con i dubbi del cliente. Si vede nelle conversazioni che si trasformano in acquisti consapevoli. Si vede nel sorriso di chi esce dal negozio con la macchina o la moka perfetta per la propria routine. E quel sorriso, in fondo, è il nostro KPI preferito. Ogni brand ha una storia da vivere in store. Noi la facciamo accadere. La collaborazione con Bialetti ci ricorda ogni giorno quanto sia potente la relazione umana, quando è supportata da competenza, metodo e passione. E questa è la nostra missione: costruire esperienze che non si limitino a presenziare, ma che lascino il segno. Vuoi scoprire come possiamo far vivere la tua storia in store? Parliamone. Scrivici a info@lfmspa.it
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