Con il rapido sviluppo della tecnologia, l’analisi dei flussi di clientela è stata ampiamente applicata nei settori retail e dei servizi come strumento essenziale per ottimizzare le operazioni.
Per analisi dei flussi di clientela si intende l’utilizzo, da parte delle imprese, di dispositivi come telecamere per raccogliere dati sul comportamento di ingresso dei clienti e l’impiego di modelli di analisi per determinare percorsi di movimento, aree di sosta, ecc., al fine di ottimizzare la disposizione dei locali e migliorare l’efficienza delle vendite.
Ad esempio, identificando le aree a maggiore frequenza di sosta, le imprese possono dare priorità all’esposizione di prodotti chiave, aumentando così i tassi di conversione. Tuttavia, l’analisi dei flussi di clientela comporta spesso la raccolta di dati relativi ai clienti, come immagini facciali e traiettorie di movimento, alcuni dei quali possono costituire informazioni sensibili, sollevando preoccupazioni circa la tutela della privacy e la sicurezza personale.
Il presente contributo intende illustrare la natura giuridica e i principali rischi connessi ai dati coinvolti nell’analisi dei flussi di clientela da una prospettiva di conformità normativa, fornendo al contempo indicazioni operative per le imprese attive negli scenari retail e di servizio.
Durante l’analisi, i punti vendita raccolgono tramite dispositivi informazioni quali genere, età, immagini facciali e traiettorie di movimento dei clienti. Gran parte di tali informazioni rientra nella categoria dei dati personali in senso giuridico, mentre alcune costituiscono dati personali sensibili, soggetti a vincoli di compliance più stringenti.
1. Definizioni legali di dati personali e di dati personali sensibili
L’art. 4 della Legge sulla Protezione delle Informazioni Personali (PIPL) stabilisce che per dati personali si intendono “tutte le informazioni, registrate elettronicamente o con altri mezzi, riferite a persone fisiche identificate o identificabili, con esclusione delle informazioni rese anonime”.
Lo Standard nazionale GB/T 35273-2020 – Specifica Tecnica per la Sicurezza delle Informazioni – Sicurezza delle Informazioni Personali (“Security Specification”) elenca inoltre tipologie comuni di dati personali, quali nome, data di nascita, numero di documento d’identità e dati biometrici.
L’art. 28 della PIPL prevede che costituiscono dati personali sensibili quelle informazioni personali che, se divulgate o utilizzate illecitamente, possono facilmente ledere la dignità personale o mettere in pericolo la sicurezza personale o patrimoniale del soggetto, includendo dati biometrici, credo religioso, identità specifiche, informazioni sanitarie, conti finanziari, traiettorie di movimento e dati relativi a minori di 14 anni.
La Security Specification specifica espressamente in appendice che le caratteristiche di riconoscimento facciale rientrano tra i dati personali sensibili.
2. Classificazione giuridica dei dati raccolti dai punti vendita
In base alla normativa e alle classificazioni contenute nella Security Specification, i dati raccolti dai punti vendita tramite analisi dei flussi di clientela assumono le seguenti qualificazioni:
Quando utilizzano tecnologie di analisi dei flussi di clientela, i punti vendita, in qualità di titolari del trattamento, devono rispettare le disposizioni della PIPL, con particolare riguardo al trattamento di dati personali sensibili (es. immagini facciali).
1. Obblighi di informativa e consenso
Ai sensi della PIPL, i punti vendita devono adempiere alla procedura di “informativa preventiva + acquisizione del consenso” prima di trattare dati personali. In presenza di dati sensibili, è necessario ottenere un consenso separato ed esplicito.
A differenza delle applicazioni digitali, i punti vendita offline non dispongono di meccanismi naturali di interazione con l’utente, ed è quindi necessario utilizzare modalità evidenti di avviso e raccolta del consenso, quali:
2. Requisiti specifici per l’attività di profilazione
L’analisi dei flussi di clientela è spesso accompagnata dalla costruzione di profili aggregati di gruppo, con la descrizione di categorie di clienti in scenari specifici (es. “nati dopo il 2000”, “uomini adulti”, “lavoratori d’ufficio”, “liberi professionisti”).
Nel predisporre tali profili, le imprese devono considerare che la Security Specification vieta espressamente di includere informazioni oscene, violente o discriminatorie, nonché contenuti che possano ledere la sicurezza nazionale, l’ordine pubblico o i diritti e interessi legittimi di terzi.
3. Altri obblighi
Oltre agli obblighi sopra citati, i titolari del trattamento devono rispettare gli ulteriori requisiti previsti dalla PIPL, tra cui:
Il 21 marzo 2025 la Cyberspace Administration of China ha emanato le Misure di gestione della sicurezza per l’applicazione della tecnologia di riconoscimento facciale (“Management Measures”), entrate in vigore il 1° giugno 2025.
Si tratta della prima normativa cinese dedicata specificamente al riconoscimento facciale, applicabile alle attività di trattamento che utilizzano tale tecnologia per riconoscere l’identità di individui.
Ai sensi dell’art. 2 delle Management Measures, si ha riconoscimento facciale solo quando la finalità del trattamento è l’identificazione personale.
Pertanto, se un’impresa raccoglie informazioni facciali unicamente a fini statistici o di analisi comportamentale, senza finalità identificativa, le disposizioni speciali delle Management Measures non si applicano.
L’attività di elaborazione di profili aggregati tramite analisi dei flussi di clientela nei punti vendita non costituisce, di regola, riconoscimento facciale. Tuttavia, se l’analisi comporta funzioni di identificazione, verifica o confronto, si ricade nella nozione di riconoscimento facciale ed è necessario rispettare gli obblighi specifici previsti dalle Management Measures, incluso – ma non limitato a – l’obbligo di registrazione presso le autorità di cybersicurezza provinciali o superiori qualora il numero di record facciali archiviati raggiunga le 100.000 unità.
Nel contesto di scenari digitali e di intelligenza artificiale sempre più diffusi, i punti vendita devono assumere la protezione dei dati personali quale principio cardine dell’attività, nell’uso dei dati dei clienti per ottimizzare operazioni e servizi.
Le imprese devono aderire rigorosamente ai requisiti normativi, istituendo un sistema di gestione della conformità lungo l’intero ciclo di vita dei dati, con particolare attenzione ai meccanismi di protezione per categorie speciali come i dati biometrici.
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