Data analytics: dai dati sparsi alle decisioni di ogni giorno

La data analytics è il lavoro che trasforma i dati di campagne, sito, CRM e vendite in decisioni: cosa spingere, cosa fermare, dove mettere il prossimo euro. Dataz la offre come servizio per marketing e business: costruisce il tracciamento, unisce le fonti in una sola base dati, crea le dashboard e analizza i numeri con il tuo team.

Cosa fa un’agenzia di data analytics

In azienda la data analytics non è una materia di studio: è un modo di decidere. Applicata al marketing si chiama marketing analytics. Molte aziende hanno già i dati. Il problema è che vivono in posti diversi: le campagne in una piattaforma, il sito su GA4, i clienti nel CRM, le vendite nel gestionale. Ogni sistema racconta una storia diversa e nessuno risponde alla domanda che conta: che cosa ha generato davvero il risultato?

Un’agenzia di data analytics fa quattro cose, in quest’ordine.

Livello	Cosa facciamo	A quale domanda risponde
Tracciamento	Eventi sul sito, tracciamento lato server, conversioni offline importate da negozi e CRM	Sto registrando tutto quello che succede?
Base dati	Uniamo advertising, sito, CRM, e-commerce e prodotto in un solo posto, con regole uguali per tutti	Posso fidarmi del dato?
Dashboard	Poche metriche legate agli obiettivi: costo per ordine (CPO), valore medio dell’ordine (AOV), costo per click (CPC), tasso di conversione per step	Dove sono rispetto al target?
Analisi	Funnel, canali, device, clienti nuovi e di ritorno, modelli statistici	Perché succede e cosa faccio adesso?

L’ordine conta. Una dashboard costruita su un tracciamento rotto mostra numeri precisi e sbagliati. Per questo il primo passo è sempre la data quality.

Che differenza c’è tra reporting e marketing analytics

Il reporting descrive: quanto abbiamo speso, quanti ordini sono arrivati. Il marketing analytics spiega e decide. La differenza si vede in tre punti.

• Parte dall’obiettivo, non dal dato disponibile. Il fatturato si scompone in AOV per numero di ordini. Gli ordini si scompongono in sessioni per tasso di conversione. Ogni metrica in dashboard deve stare dentro questa scomposizione, altrimenti è rumore.
• Cerca il punto in cui si perde di più. Il tasso di conversione è il prodotto dei tassi di ogni step del funnel. Va letto per step, per device e per canale, non come un numero unico.
• Finisce con un’azione. Ogni analisi si chiude con i prossimi passi, in ordine di priorità. Descrivere cosa è successo non basta.

Data driven marketing: cosa vuol dire in pratica

“Data driven marketing” è un’espressione molto usata e poco praticata. Per noi vuol dire una cosa precisa: ogni decisione ha un numero e una fonte.

In pratica seguiamo sempre lo stesso ordine di ragionamento, che è la base del metodo Dataz:

1. DOVE è il problema: quale metrica è più lontana dall’obiettivo.
2. COME si manifesta: su quale canale, device, prodotto o step del funnel.
3. PERCHÉ succede: le ipotesi, in ordine di probabilità.
4. COSA fare: l’esperimento che verifica l’ipotesi.

Senza una base dati affidabile ci si ferma al primo punto, o si salta direttamente al quarto. È così che nascono le decisioni prese per analogia: “lo fa il concorrente, facciamolo anche noi”.

Quali analisi facciamo

• Analisi del funnel. Tasso di conversione per ogni step, confrontato con i benchmark e con il periodo precedente, diviso per device e per canale.
• Analisi dei canali. Il tasso di conversione generale è una media ponderata dei canali. Guardiamo quale canale è cambiato di più in utenti e acquisti, pesando ciascuno per quanto ha inciso sul risultato.
• Clienti nuovi e di ritorno. AOV e ordini separati per i due gruppi: sono due problemi diversi, con soluzioni diverse.
• Tempo e punti di contatto. Quanto passa tra la prima visita e la conversione e quante visite servono. Da qui si sceglie la finestra di attribuzione giusta.
• Modelli statistici. Dove serve: Marketing Mix Modeling per il budget, segmentazione dei clienti, forecasting delle vendite.

Un esempio: Phi Beach

Phi Beach è un beach club con due centri di ricavo: il ticketing degli eventi serali e i ristoranti. All’inizio ticketing, ristoranti e advertising vivevano in sistemi separati, senza una visione unica del cliente.

Il lavoro è partito dal tracciamento e dalla raccolta dei dati su tutti i punti di contatto. Su quella base sono arrivati, una stagione dopo l’altra, la segmentazione dei clienti ad alto potenziale, il dynamic pricing sui biglietti e un forecast per ogni evento.

I numeri. In tre stagioni il ticketing online è passato da 2,7 a 5,6 milioni di euro (+107%), con la spesa pubblicitaria in calo nelle ultime due. Lo scostamento tra forecast e vendite finali è rimasto tra il 2% e il 5%, evento per evento. Leggi il caso

Come lavora Dataz

1. Audit & Target. Mappiamo le fonti e controlliamo il tracciamento. Fissiamo gli obiettivi e le metriche che li misurano.
2. Lab Deployment. Costruiamo la base dati e le dashboard. Dove ha senso attiviamo Sherpaz, la piattaforma sviluppata da Dataz: collega le fonti (vedi le integrazioni), pulisce i dati e segnala ogni giorno cosa non funziona in campagne, sito, clienti e budget.
3. Execution & Scaling. Analizziamo i numeri con il tuo team e traduciamo ogni risultato in azioni su campagne, sito e CRM. Se vuoi, le eseguiamo noi con il servizio di performance marketing.

Parliamo dei tuoi dati

Domande frequenti

Che differenza c’è tra data analytics, marketing analytics e web analytics? La data analytics è l’analisi dei dati in generale. Il marketing analytics la applica a campagne, CRM e vendite, e misura l’effetto del marketing sul business. La web analytics guarda solo il sito: sessioni, pagine, eventi.

Devo già avere un data warehouse? No. Partiamo dalle fonti che hai. Se c’è già un warehouse lo usiamo, altrimenti costruiamo la base dati durante il progetto.

Lavorate solo con Sherpaz? No. Sherpaz è lo strumento che usiamo più spesso perché unisce base dati, modelli e alert. Il servizio funziona anche sugli strumenti che hai già.

GA4 non basta? GA4 è una fonte utile, ma vede solo il sito e, senza il Behavioral Modeling attivo, solo gli utenti che hanno accettato i cookie. Per decidere il budget servono anche i dati di piattaforme, CRM e vendite.