Quando parliamo di customer identity, l’attrito nei processi di autenticazione e onboarding rappresenta uno dei principali colli di bottiglia nei servizi digitali. Tra i punti critici più comuni rientrano form di registrazione complessi, una gestione delle password onerosa e controlli di sicurezza applicati in modo indiscriminato. Questi elementi introducono discontinuità nel customer journey e incidono direttamente sui tassi di conversione.
Il problema, però, non riguarda solo la user experience: è anche architetturale. Molti modelli di gestione delle identità customer-facing restano basati su logiche statiche, in cui sicurezza e accessibilità vengono ancora trattate come forze contrapposte.
Il limite dei modelli tradizionali di autenticazione
Nei sistemi CIAM tradizionali, il flusso di autenticazione è deterministico:
- stesso percorso per tutti gli utenti
- stessi controlli indipendentemente dal contesto
- richiesta upfront di tutte le informazioni
Questo approccio introduce due inefficienze strutturali:
1. Over-authentication: controlli eccessivi in scenari a basso rischio
2. Friction non contestuale: richieste non correlate al comportamento reale dell’utente
Il risultato è un aumento del drop-off nei momenti critici (login, registrazione, checkout) senza un reale incremento della postura di sicurezza.
CIAM frictionless: modello adattivo e contestuale
Il paradigma frictionless introduce un modello di autenticazione adattivo basato sul contesto.
Ping Identity implementa journey dinamici in cui il flusso viene costruito in tempo reale sulla base di:
- device utilizzato
- geolocalizzazione
- pattern comportamentali
- reputazione del contesto
Tecniche chiave per ridurre l’attrito
In un’architettura CIAM moderna, la riduzione dell’attrito non dipende da una singola funzione, ma dalla capacità di costruire journey che modulino la verifica dell’identità in base al contesto. In questo quadro, Ping Identity posiziona la passwordless authentication come un meccanismo chiave per eliminare la dipendenza dal fattore conoscitivo, che rimane uno dei punti più deboli sia dal punto di vista dell’esperienza utente sia da quello della sicurezza. Il modello include l’utilizzo di passkey e FIDO2 e altri metodi basati su possesso o biometria, con l’obiettivo di ridurre il ricorso alle password condivise o memorizzate e, di conseguenza, limitare scenari di phishing, riuso delle credenziali e password reset ripetuti.
La stessa logica si applica al progressive profiling. Ping Identity lo definisce come la possibilità di richiedere informazioni aggiuntive dopo la registrazione iniziale, separando i dati strettamente necessari per creare l’account, da quelli che possono essere raccolti in momenti successivi. Dal punto di vista tecnico, questo approccio consente di minimizzare il payload iniziale del flusso di enrollment e di articolare la raccolta degli attributi in più step, differenziandoli per priorità, frequenza del prompt e carattere obbligatorio o facoltativo. Il beneficio non è soltanto una registrazione più snella: è soprattutto la possibilità di allineare la richiesta di dati al momento in cui esiste una motivazione funzionale o di rischio per acquisirli.
Questo porta al terzo elemento, l’adaptive authentication. La valutazione del rischio avviene utilizzando segnali in tempo reale provenienti da dispositivo, rete e comportamento, così da determinare se una richiesta possa proseguire in modo trasparente oppure debba essere sottoposta a step-up authentication, MFA o ad altre misure di mitigazione. Il principio tecnico è chiaro: non applicare lo stesso livello di verifica a ogni evento, ma associare il livello di controllo al profilo di rischio della singola interazione
La componente che rende operativo questo modello è la journey orchestration. In termini architetturali, questo significa che registrazione, autenticazione, recupero account, MFA, progressive profiling e controlli antifrode non sono trattati come processi rigidi e separati, ma come nodi componibili all’interno di un journey governato da condizioni, segnali di rischio e policy. Il risultato è un sistema in cui il percorso dell’utente non è prefissato, ma può essere adattato dinamicamente in base allo scenario operativo e agli obiettivi di sicurezza.
Sicurezza senza attrito: integrazione con Zero Trust
Nel modello CIAM proposto da Ping Identity, un’esperienza frictionless non comporta una riduzione della sicurezza, ma una sua applicazione più selettiva e contestuale. In una logica Zero Trust, ogni richiesta viene valutata dinamicamente sulla base di segnali correnti, senza assumere fiducia implicita: rete, localizzazione, reputazione del contesto, dispositivo e pattern comportamentali contribuiscono a determinare il livello di rischio della singola interazione e quindi l’intensità dei controlli da applicare.
Questo approccio è rilevante anche sul fronte antifrode, perché consente di intercettare scenari come account takeover, credential stuffing, bot activity e anomalie nella creazione di nuovi account senza appesantire in modo uniforme l’esperienza di tutti gli utenti. Quando il rischio è basso, il journey può restare fluido; quando emergono anomalie, Ping Identity può introdurre verifiche aggiuntive, meccanismi di mitigazione o blocchi selettivi. Il risultato è un’architettura in cui il livello di assurance non è statico, ma viene regolato in tempo reale in base al contesto operativo.
Conclusioni
Sul piano del business, della user experience e dell’architettura, il valore di un modello CIAM frictionless risiede nella capacità di ridurre l’attrito nei touchpoint più critici del journey, come registrazione, accesso, recupero account e verifiche step-up, trasformando l’autenticazione in un sistema adattivo basato su contesto e rischio. In questo paradigma, Ping Identity combina autenticazione passwordless, journey dinamici, controlli context-aware e principi Zero Trust per semplificare i flussi, ridurre drop-off e richieste ridondanti, mantenendo controlli che si intensificano solo quando il rischio lo richiede. Il risultato è un’interazione più continua e affidabile, in cui sicurezza e conversione vengono governate dallo stesso sistema decisionale.
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