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Marketing data-driven: come ottimizzare il funnel con attribution model moderni
Marketing data-driven indica un approccio basato su metriche e modelli analitici per guidare le decisioni.
Il marketing oggi è una scienza e l’obiettivo è migliorare il rendimento del funnel tramite dati verificabili. Giulia Romano, ex Google Ads specialist, descrive come team abbiano trasformato il customer journey integrando dati cross-channel e segmentazione dinamica. I dati raccontano una storia interessante: i touchpoint a bassa visibilità possono influenzare conversioni ad alto valore.
Proseguendo dalla precedente evidenza, i touchpoint a bassa visibilità influenzano conversioni ad alto valore.
Nel 2026 prevale l’adozione di modelli di attribuzione ibridi che combinano dati first-party e algoritmi di machine learning. Il modello di attribuzione viene ridefinito per legare eventi on-site a segnali social e paid, rendendo la funnel optimization un processo cross-channel. I test A/B, gli incrementality test e i modelli probabilistici sono componenti standard della cassetta degli attrezzi analitica.
I dati provenienti da Google Marketing Platform e Facebook Business indicano che campagne supportate da attribution model basati su dati aumentano il CTR medio del 12% e il ROAS del 18% rispetto al last-click.
Giulia Romano osserva: “I dati ci raccontano una storia interessante: molte conversioni avvengono dopo più touchpoint, con micro-interazioni social che incrementano la propensione all’acquisto”. L’analisi dei funnel mostra che ottimizzazioni su micro-moment migliorano il tasso di conversione a valle del percorso.
Lo sviluppo atteso è l’integrazione più ampia di modelli ibridi nei workflow di marketing, con KPI misurabili come CTR, ROAS e percentuale di incrementality monitorati in tempo reale.
Nei progetti comparativi sono state misurate CTR, ROAS, tempo medio nel funnel, percentuale di abbandono nel checkout e valore medio dell’ordine. L’analisi attributiva ha mostrato che la redistribuzione del credito tra i canali riduce il costo per acquisizione (CPA) quando l’ottimizzazione è olistica. Si è osservata altresì una correlazione tra incremento di micro-touchpoint e aumento della propensity to buy.
Un ecommerce di moda italiano con fatturato annuo di 8M€ ha implementato un modello di attribuzione basato su dati first‑party e machine learning. Sulla base dell’esperienza di Giulia Romano in Google Ads, il team ha avviato un test di 16 settimane per confrontare il last‑click con il modello data‑driven. Il tracciamento ha permesso di riallocare credito su touchpoint a bassa visibilità e di misurare l’impatto sui KPI principali, in particolare CPA e ROAS.
Il test è stato progettato per produrre metriche azionabili e decisioni di budget basate su evidenze.
Il progetto mirava ad aumentare il ROAS e ridurre il CPA. La configurazione tecnica ha previsto integrazione server-side con Google Tag Manager, collegamento della Conversions API a Facebook Business e modellazione degli eventi su Google Analytics 4. Sono stati creati segmenti distinti per nuovi utenti, retargeting e visitatori con alta intenzione di acquisto.
Il test è stato progettato per produrre metriche azionabili e decisioni di budget basate su evidenze.
A 16 settimane il progetto ha registrato un ROAS superiore del 22% e un CTR medio delle creatività aumentato del 9%. Il CPA si è ridotto del 15% e il valore medio dell’ordine è cresciuto del 7%. I touchpoint social, precedentemente sottovalutati, hanno mostrato contributi significativi nella fase di consideration, influenzando la pianificazione degli investimenti.
La sperimentazione indica che una valutazione accurata del contributo dei canali modifica la distribuzione del budget e migliora le performance nel medio termine. I dati ci raccontano una storia interessante quando vengono collegati al customer journey e tradotti in regole di ottimizzazione. Il prossimo sviluppo atteso è l’estensione del modello di attribuzione ibrido a ulteriori linee prodotto per verificare replicabilità e scala.
Segue una checklist operativa per tradurre la strategia in azioni concrete, collegata all’estensione del modello di attribuzione ibrido descritta in precedenza.
Nel breve termine, spostare budget verso i canali con evidenza di performance incrementale. Nel medio termine, scalare gli investimenti sui segmenti che dimostrano maggiore valore lungo il funnel.
Giulia Romano sottolinea che il prossimo sviluppo atteso è l’estensione del modello di attribuzione ibrido a ulteriori linee prodotto, per verificare replicabilità e scala su base empirica.
I dati raccontano una storia interessante: monitorare indicatori chiave è essenziale per valutare l’efficacia della strategia e guidare le ottimizzazioni.
Ottimizzazioni pratiche: eseguire incrementality test per quantificare l’impatto reale degli investimenti pubblicitari. Utilizzare A/B test sulle creative per migliorare il CTR e segmentare le prove per audience.
Si raccomanda di riallocare budget sulla base di segnali di incrementality piuttosto che su metriche last-click.
Un approccio misto aumenta la probabilità di migliorare ROAS mantenendo controllo sui CPA.
Lo sviluppo atteso è l’estensione del modello di attribuzione ibrido a ulteriori linee prodotto, per verificare replicabilità e scala su base empirica.
Il marketing oggi è una scienza: integrare dati di prima parte con modelli avanzati di attribuzione consente di raccontare una storia più completa del customer journey. I dati raccontano una storia interessante: più accurata è l’attribuzione, più efficiente diventa l’allocazione del budget e migliore risulta il ROAS.
Dall’esperienza di Giulia Romano in Google emerge che le decisioni guidate dai dati migliorano le metriche di performance e trasformano la pianificazione della creatività e della customer experience. Il prossimo sviluppo atteso è l’estensione del modello di attribuzione ibrido a ulteriori linee prodotto per verificarne replicabilità e scala su base empirica.