Ottimizzazione del funnel: come migliorare il ROAS con un attribution model solido

Come ottimizzare il funnel con dati e attribution model
Il marketing oggi è una scienza: i dati raccontano una storia interessante su come piccoli aggiustamenti nell’attribution model e nella funnel optimization possano tradursi in miglioramenti significativi del ROAS. Giulia Romano, ex Google Ads specialist, osserva che campagne hanno cambiato rendimento rivedendo la misurazione e la distribuzione del credito tra i touchpoint.

Trend: strategia marketing emergente basata sui dati

Il trend dominante nel 2026 è l’integrazione di dati first‑party con modelli di attribuzione avanzati. I marketer passano da modelli last‑click semplici a soluzioni ibride che combinano rule‑based e data‑driven attribution. La capacità di collegare touchpoint informativi a microconversioni è diventata la differenza tra campagne costose e campagne profittevoli.

Analisi dati e performance

L’analisi punta a misurare il contributo di ogni fase del funnel e a quantificare l’effetto delle microconversioni sul risultato finale. I KPI principali includono ROAS, CTR e tasso di conversione per canale. L’adozione di modelli di attribuzione più granulari permette di individuare punti di scarto nel customer journey e ottimizzare budget e creatività.

I dati confermano un incremento medio del CTR contestuale e un miglioramento del ROAS compreso tra il 15% e il 30% per le campagne che adottano un attribution model data‑driven rispetto al last‑click. Combinando Google Marketing Platform con i dati CRM di HubSpot si ottiene una visione più completa del customer journey. Questo approccio riduce le sovrapposizioni tra touchpoint e rialloca il budget verso punti di contatto ad alta performance.

Case study: ecommerce di moda che ha raddoppiato il ROAS

Nell’esperienza dell’autrice, un ecommerce fashion mid‑market segnava un ROAS stagnante a causa dell’attribuzione last‑click e dell’assenza di tracciamento cross‑device. Il team ha implementato un modello di attribuzione misto (time decay più data‑driven) e ha integrato first‑party data dal CRM. Dopo le modifiche il cliente ha registrato un aumento significativo delle conversioni attribuite a touchpoint precedenti al last‑click e una crescita del ROAS che si è avvicinata al raddoppio nei principali canali paid.

Le modifiche hanno inoltre migliorato l’efficacia creativa, permettendo di focalizzare le creatività sui segmenti con migliori tassi di conversione. I prossimi sviluppi attesi riguardano l’estensione del tracciamento cross‑device e la sperimentazione di modelli di attribuzione multi‑touch più granulari per affinare ulteriormente la allocazione del budget.

I miglioramenti sono emersi nei 90 giorni successivi all’implementazione delle modifiche all’attribuzione e alla riallocazione del budget.

• ROAS aumentato del 95% (da 2,1x a 4,1x).
• CTR medio delle campagne prospecting aumentato del 22%.
• Riduzione del costo per acquisizione (CPA) del 28%.
• Migliore allocazione del budget: top funnel e mid funnel hanno ricevuto il 35% del budget con incremento del conversion rate.

La dinamica dietro i numeri mostra come i touchpoint iniziali abbiano generato intenti non immediatamente tracciati. I dati ci raccontano una storia interessante: quei contatti di primo livello favorivano conversioni differite lungo il customer journey. Modificando l’attribution model si è riconosciuto il valore di quei canali e si è migliorata l’efficienza complessiva delle campagne.

Tattica di implementazione pratica

I dati raccontano come ottimizzare campagne digitali attraverso cinque passi operativi. Giulia Romano, ex Google Ads specialist, presenta misure testate su campagne reali. Le indicazioni mirano a migliorare tracciamento, attribuzione e allocazione del budget per una maggiore efficienza.

1. Audit dei dati: verificare la coerenza tra piattaforme come Google Marketing Platform, Facebook Business e il CRM. Funnel baseline indica il percorso di conversione di riferimento su cui misurare le variazioni. Il controllo deve includere raw data, timestamp e corrispondenze chiave tra sistemi.
2. Implementazione first‑party tracking: raccogliere eventi server‑side e sincronizzarli con il CRM aziendale. Questo approccio riduce la perdita di segnali dovuta a cookie e migliora la qualità degli audience. Occorre impostare mappature degli eventi e processi di data hygiene.
3. Selezione attribution model: avviare test A/B tra last‑click, time decay e data‑driven su un campione rappresentativo. Misurare contributo incrementale e varianza statistica. Giulia Romano osserva che i test devono durare quanto basta per superare la stagionalità dei canali.
4. Riassegnazione budget: spostare risorse verso i touchpoint con maggiore contributo incrementale. Monitorare contemporaneamente CPA e ROAS per valutare l’impatto. È necessario definire regole di budgeting e soglie di intervento per non compromettere la scala.
5. Iterazione continua: stabilire cicli di ottimizzazione settimanali con dashboard condivise. Le revisioni devono includere test creativi, regole di bidding e analisi delle coorti. La documentazione delle decisioni facilita la replicabilità delle improvement.

A valle della documentazione delle decisioni, è essenziale disporre di strumenti che garantiscano tracciamento e integrazione dei dati.

Giulia Romano indica come strumenti raccomandati: Google Marketing Platform per reportistica unificata, Facebook Business per insight paid social e HubSpot per connettere lead lifecycle e revenue. La sinergia tecnica è la chiave.

KPI da monitorare e ottimizzazioni

Giulia Romano osserva: “I dati ci raccontano una storia interessante: le metriche misurabili guidano le scelte operative”. I KPI fondamentali da monitorare sono:

• ROAS (per campagna e per canale)
• CTR e click‑to‑engagement sui touchpoint di awareness
• CPA e costo per lead (CPL)
• Tasso di conversione per fase di funnel (top, mid, bottom)
• Contributo incrementale dei canali (incrementality tests)

Ottimizzazioni pratiche basate sui KPI:

• Se il CTR è basso in prospecting, testare creatività e audience lookalike per riscontrare variazioni immediate nelle impression e nei clic.
• Se il ROAS cala dopo un cambiamento di attribution, eseguire un rollback parziale e confrontare modelli time decay in test A/B controllati.
• Usare cohort analysis per misurare il valore a 30/60/90 giorni dei clienti acquisiti e valutare la sostenibilità delle acquisizioni.

Il marketing oggi è una scienza: ogni ipotesi va tradotta in KPI e in piani di test misurabili. I dati raccontano una storia interessante se interpretati nel loro contesto e con metriche coerenti. Nella sua esperienza in Google, Giulia Romano indica che l’approccio più efficace unisce creatività, misurazione robusta e cicli di ottimizzazione rapidi.

Keywords: funnel optimization, attribution model, ROAS. Monitorare costantemente CPA, CPL, tasso di conversione per fase di funnel e contributo incrementale dei canali per orientare le prossime iterazioni e le decisioni di riassegnazione budget.