Sherpaz
Insightoggi
Per use case
Marketing Mix ModelingContributo incrementale e allocazione ottimale del budget Incrementality testingGeo-test e holdout per validare quello che il modello dice Multi-touch attributionAttribuzione indipendente dalle piattaforme Dynamic pricingElasticità, margine e prezzo ottimale per obiettivoPer settore
E-commerceMarginalità reale, resi, elasticità di prezzo Travel & hospitalityPickup, booking window, ADR Ticketing & liveSell-out previsto, evento per evento Retail & punti venditaLocali confrontabili, turni, fasce orarieCosa trovi in ogni pagina
I problemi del verticaleDove si rompe davvero, non in generale I benefici concretiSei cambiamenti misurabili, con la fonte del dato Le domande a cui rispondiCinque domande vere, da lunedì mattinaNon trovi il tuo
I modelli sono gli stessi. Le domande no.
Mappiamo il tuo verticale durante l'audit, anche se non è in elenco.
Parlane con noiIl prodotto
InsightKPI del tuo settore, aggiornati ogni giorno RaccomandazioniCosa fare, con owner, impatto stimato e un click per applicare MMM StudioScenari di budget prima di spendereAlertAnomalie intercettate prima che diventino un problema Chiedi ai datiDomande in italiano, risposte con query e fonte IntegrazioniMedia, CRM, e-commerce, POS, warehouse
Provalo
Una sandbox con dati finti, senza registrazione.
Entra, sposta un budget, guarda cosa risponde il modello.
Apri la demoDa leggere
Guida al MMM per CMOCosa misura davvero, e cosa no Incrementality: come si provaDisegnare un geo-test che regge Strategia misurazione 2026Dopo i cookie, dopo l'attribution di piattaformaDa guardare
Demo navigabileIl prodotto vero, con dati di esempio Casi studioNumeri misurati, per settore Per agenzie e resellerSherpaz in whitelabel sui tuoi clientiData management · Advanced analytics · AI
La tua AI, i tuoi modelli, per la tua azienda.
In un unico posto.
Il co-pilot interno della tua azienda: Sherpaz integra e pulisce i dati di tutto il business, li modella sulla logica del tuo settore e ci costruisce sopra analytics avanzate, raccomandazioni e un'AI addestrata solo sui tuoi dati — che ti dice cosa fare e lo applica.
+52%
conversioni a parità di budget
riallocando come suggerisce il modello
riallocando come suggerisce il modello
2-3 sett.
dal kick-off al primo MMM
con dati puliti e completi
con dati puliti e completi
EU
infrastruttura interamente
su server europei, GDPR
su server europei, GDPR
MMM StudioR² 0.94
Raccomandazioni3 in coda
Chiedi ai datiIT
Allocazione€ 90K
trascina per ruotare
Tutti usano l'AI sui propri dati. Pochi possono fidarsi delle risposte.
Connettere le fonti non basta: se i dati non sono armonizzati sulla logica del tuo business, l'analisi resta corretta in teoria e inutile in pratica. Sherpaz parte da lì.
Il problema
Dati sporchi, risposte sbagliate
Un LLM su dati non validati produce output plausibili e non verificabili. Nessuno ci costruisce sopra una decisione di budget.
Integrare tutto, ogni giorno
Media, CRM, e-commerce, retail, POS: tenere allineate le fonti a mano brucia il tempo del team e rompe la continuità storica.
Le dashboard non decidono
Vedere l'andamento non dice cosa fare lunedì mattina. Servono modelli sul tuo settore e raccomandazioni con owner e impatto.
Come funziona
Tre livelli, un unico sistema. In quest'ordine.
Prima lo standard di integrazione del dato, poi i modelli costruiti sul tuo settore, infine l'AI che interroga quella base certa. Sherpaz risponde a tre domande semplici.
✓ Posso fidarmi del dato?
✓ Capisco cosa sta facendo il business?
✓ Posso agire, subito e nel posto giusto?
Collect & Clean
Pipeline ETL su misura per ogni fonte: media, analytics, CRM, e-commerce, retail e POS, più dati esterni (meteo, macro, trend). Il dato viene validato, deduplicato, arricchito e strutturato secondo la reale logica di business — non solo connesso.
governance data quality export automatizzato storico completo
Advanced Analytics
Dashboard e KPI già impostati sul tuo settore, più modellistica statistica costruita sul tuo caso: MMM bayesiano, multi-touch attribution, clusterizzazione, dynamic pricing, forecasting. Accuratezza e limiti del modello sono sempre esposti (R², MAPE, intervalli).
MMM MTA clustering & CLV pricing
Act — Insight as a Service
L'AI interna di Sherpaz legge quella base dati e la modellistica, genera analisi su richiesta, propone raccomandazioni con impatto stimato, owner e scadenza, e applica i suggerimenti direttamente sulle campagne attive. Calibrata solo sui tuoi dati, migliora ogni giorno.
insight generati next step LLM sui tuoi dati azione sulle campagne
La piattaforma
Un ambiente per team, non per data scientist.
Ogni area risponde a una domanda di business. Marketing, e-commerce, retail e direzione entrano dallo stesso dato e ne escono con la propria azione.
Sherpazprod
Dashboard
Insight
Raccomandazioni
Chat
Obiettivi
Marketing science
MMM Studio Allocazione Ads CRODati
Dataset Sincronizzazione
Ultima syncoggi · 06:00
ChatLLM dedicato
Demo navigabile con dati dimostrativi: sono gli stessi dataset, schermate e metriche dell'istanza Sherpaz. Clicca le aree, cambia i filtri, muovi il budget.
Per settore
Ogni settore rompe in un punto diverso. Partiamo da lì.
I modelli sono gli stessi, le domande no. Scegli il tuo settore e vedi i problemi che risolviamo per primi.
E-commerceApri ↗
Crescere a volume mentre il margine scende
- Sconto e resi che mangiano la marginalità reale
- Nuovi clienti pagati troppo, ricorrenti sotto-lavorati
- Attribuzione di piattaforma che somma il doppio delle vendite
Margine per categoria−4,2pt
Resi 14,8%Full price 61%
TravelApri ↗
Prenotazioni che arrivano tardi e a sconto
- Booking window che si accorcia e riempimento a rischio
- Prezzo mosso a sensazione invece che per elasticità
- Stagionalità e meteo fuori dai modelli
Pickup vs anno scorso+7,1%
Lead time 21 ggADR 118 €
Ticketing & liveApri ↗
Un evento o va sold out, o è perso
- Prezzo mosso a mano, evento per evento e fascia per fascia
- Curva di prevendita leggibile quando è troppo tardi
- Spesa media uguale su eventi che vendono da soli e su quelli fermi
Sell-out previsto87%
Travel · dynamic pricingalert attivo
AutomotiveApri ↗
Ciclo d'acquisto lungo, attribuzione corta
- Journey da settimane misurata con finestre di conversione da giorni
- Ricambi e servizi con marginalità diversissime trattati uguale
- Domanda legata a stagionalità e normativa, non solo alla spesa
Contributo incrementalericalcolato
Automotivee-commerce automotive
Edtech & SaaSApri ↗
CPA che sale mentre il funnel si allunga
- Free-to-paid che rende inaffidabile il CPA di piattaforma
- Creatività e targeting cambiati senza un test che regga
- Valore del cliente noto mesi dopo l'acquisizione
CPA dopo 3 cicli−31%
Edtech & SaaSattribution confrontata fra modelli
MarketplaceApri ↗
Due lati da far crescere insieme
- Domanda e offerta da riempire nello stesso momento
- Team diversi che guardano numeri diversi sullo stesso mese
- Lead qualificato visibile solo a valle, fuori dalle piattaforme
Fonti di verità1 per 4 team
Marketplacemarketplace real estate
Modelli custom
Modellistica costruita sul tuo business, non un template.
Attiviamo solo i modelli che servono, addestrati sui tuoi dati e sulla logica del tuo settore. Ogni modello espone assunzioni, accuratezza e intervallo di confidenza: si discute, si valida, si usa.
Marketing Mix Modeling
Inferenza bayesiana su tutta la spesa media: contributo incrementale per canale, curve di saturazione, adstock, scenari di budget e allocazione ottimale.
R² · MAPE · effect vs spend shareMulti-Touch Attribution
Attribuzione indipendente dalle piattaforme, confrontabile tra modelli: quali touchpoint contribuiscono davvero, e quanto, lungo la customer journey.
data-driven · confronto modelliClustering & CLV
Segmentazione ricalcolata ogni giorno: migliori clienti, churn, alto potenziale. Liste esportabili verso i canali per attivazioni mirate.
RFM · propensity · lifetime valueDynamic Pricing
Elasticità per prodotto e canale, effetto saldi e promozioni sul margine, quota di fatturato a prezzo pieno, prezzo ottimale per obiettivo.
elasticità · margine · sell-throughForecasting & scenari
Previsione di vendite e domanda con variabili esterne (stagionalità, meteo, macro). Simulazioni per il budget dell'anno prossimo, non solo per il mese.
what-if · intervalli di confidenzaModelli di settore
Fashion, beauty, retail, e-commerce, gaming: KPI, stagionalità e logiche di collezione già mappate. Il modello parte dalla nostra esperienza sul verticale, poi si adatta a te.
sell-through · resi · outfit · collezioniLLM dedicato
Dove la piattaforma si ferma, chiedi.
Nessuna dashboard copre tutte le domande. Il modello linguistico dedicato interroga direttamente la tua base dati pulita: analisi self-service in linguaggio naturale, con la query, la tabella e il grafico che l'hanno prodotta. Verificabile, non magico.
- Addestrato solo sui tuoi dati, con il contesto del tuo settore e dei tuoi KPI
- Ogni risposta cita la fonte e il periodo: puoi risalire al dato
- Accessibile a chiunque in azienda, senza SQL e senza ticket al team dati
- Server europei, dati non usati per addestrare modelli terzi
sherpaz aibase dati certificata
Quanto ha contribuito il paid social alle vendite della nuova collezione?
fonte: mmm_v3 · fact_orders · 01/06 – 27/07
Demo di prodotto
Provalo adesso: sposta il budget, guarda cosa risponde il modello.
Questa è una versione dimostrativa del motore MMM di Sherpaz su dati di un e-commerce fashion. Cambia il budget totale: il modello ricalcola l'allocazione ottimale canale per canale e la stima di conversioni.
MMM STUDIO · ALLOCAZIONE
DEMO LIVE
R² 0.94 · MAPE 8.2% · dati 01/05 – 31/05
Budget media mensile
57.700 €
30k120k
Conversioni · allocazione attuale—
Conversioni · allocazione modello—
Lift potenziale a parità di budget—
Dati dimostrativi anonimizzati. Nella tua istanza il modello gira sui tuoi canali, con la tua stagionalità e i tuoi vincoli di spesa.
Spesa per canale — attuale vs modello
attuale modello
In Sherpaz questa allocazione si applica alle campagne attive con un click — senza fogli di calcolo né brief all'agenzia.
Applica alle campagne →
Chiedi ai dati
tre domande d'esempio, come le farebbe il tuo team
SHERPAZ AI
SLOT DEMO LIVE
Qui va l'istanza demo navigabile di Sherpaz
Ambiente sandbox con dati fittizi, accessibile senza registrazione: il visitatore entra, naviga Insight, Raccomandazioni e MMM Studio e prova il prodotto vero.
Integrazioni
Ogni fonte che conta per il tuo business.
Connettori nativi sulle piattaforme principali e integrazione custom dove serve: warehouse, POS, ERP, gestionali proprietari. La mappatura del tuo stack è il primo passo dell'audit tecnico.
Meta AdsGoogle AdsTikTok AdsGA4PinterestLinkedIn
Shopify / e-commerceCRMBigQuery / S3POS retailEmail / CDPDati esterni
Governance
I dati restano tuoi. Sempre.
Infrastruttura europea
Storage ed elaborazione interamente su territorio UE, GDPR compliant. I tuoi dati non addestrano modelli di terzi.
Nessun lock-in
Export completo di raw e processed data via API o S3 entro 5 giorni lavorativi dalla richiesta, in qualsiasi momento.
Storico senza scadenza
I dati storici restano conservati e disponibili, senza limiti di retention legati alla durata del contratto.
Percorsi
Parti dalla piattaforma. Aggiungi il team quando serve.
Si comincia sempre con un POC misurabile: audit, data foundation, modellistica, primi output in dashboard. Poi decidi quanto affiancamento vuoi.
Sherpaz
La piattaforma, i modelli custom sul tuo settore e l'assistenza tecnica. Il tuo team opera in autonomia.
- Audit tecnico su dati e sorgenti
- Data foundation: pipeline ETL su tutte le fonti
- MMM, MTA e modelli custom di settore
- Insight as a Service e LLM dedicato
- Assistenza tecnica sulla piattaforma
Sherpaz + Consulenza
Tutto della piattaforma, più il nostro team di marketing science accanto al tuo, settimana per settimana.
- Tutto ciò che include Sherpaz
- Deep audit full-funnel: 8 aree di analisi
- Supporto analitico e growth continuativo
- Test di incrementalità e validazione dei modelli
- Dialogo diretto con la tua agenzia media
Chi parte con la sola piattaforma può attivare la consulenza in qualsiasi momento, sulla stessa base tecnologica: nessuna migrazione, nessuna ripartenza.
Referenze
Referenze contattabili, non testimonianze anonime.
Su richiesta ti mettiamo in contatto diretto con clienti che usano Sherpaz ogni giorno, così senti come funziona da chi lo usa.
Travel
Travel · communityEdtech
Edtech · SaaSAutomotive
E-commerce · automotiveMarketplace
Marketplace · real estateMeta Business Partner · Google Partner · TikTok Agency Partner · Criteo Partner
Richiedi una demo
Vediamo i tuoi dati, poi parliamo di modelli.
Mezz'ora con un nostro specialist: mappiamo il tuo stack, ti mostriamo Sherpaz su un caso simile al tuo e stimiamo tempi e primi output. Nessuna presentazione generica.
01 Call di 30 minuti e mappatura dello stack
02 Audit tecnico su dati e sorgenti
03 POC con dashboard live e primo MMM
Grazie, ti scriviamo entro un giorno lavorativo.
Nel frattempo puoi giocare con la demo del motore MMM qui sopra.
E-commerce & retail online
Cresci a volume.
E il margine scende.
Il fatturato sale e la marginalità no, perché sconto e resi si mangiano la crescita categoria per categoria. Sherpaz mette il margine reale accanto a ogni decisione di spesa.
la decisione che esce
Che promo lanciare questa settimana
+643 €/sett di AOV0%
tasso di reso medio
e 15,6% sulla categoria peggiore
0 €
al mese
quanto vale un punto di reso in meno sul denim
0%
full price
quota di fatturato non a sconto
Dove si rompe
Dove si rompe, nel tuo settore.
Lo sconto entra nel prezzo e non esce più
Ogni promo diventa il nuovo prezzo di riferimento. Senza elasticità per prodotto non sai quale sconto ha davvero generato volume incrementale e quale ha solo spostato acquisti.
Il reso non è nel CPA di nessuna piattaforma
Meta e Google contano l'ordine, non il reso. Su categorie con reso al 15% il CPA che leggi e il CPA che paghi sono due numeri diversi.
Nuovi clienti pagati troppo, ricorrenti sotto-lavorati
Senza CLV per segmento l'acquisizione si ottimizza sul primo ordine, e il cliente che avrebbe comprato quattro volte viene trattato come quello che compra una volta sola.
Il prodotto sul tuo caso
Gli stessi numeri, già impostati.
Schermate reali dell’istanza: KPI e modelli arrivano configurati sulle logiche del settore, non da mappare da zero.
Caso studio
Un numero che è cambiato, misurato.
−2%
Fashion & beauty
tasso di reso su Scarpe dopo la guida taglie
Guida taglie per modello e vestibilità, più formazione al personale: il reso sulla categoria peggiore scende e il risparmio si vede a settimana, non a fine stagione.
Da lunedì
Cinque domande a cui, da lunedì, rispondi.
01
Quale categoria mi sta erodendo il margine, al netto dei resi?
02
Che sconto serve davvero per muovere il volume su questa collezione?
03
Su quali prodotti conviene spingere adv questa settimana?
04
Quali clienti valgono un secondo ordine e quali no?
05
Quanto full price sto lasciando sul tavolo con le promo attuali?
Altri settori
Il tuo non è qui? Il punto di rottura lo troviamo comunque.
Misurano il marketing con noi
Portaci i tuoi dati, ti diciamo cosa possiamo misurare.
Trenta minuti con uno specialist: mappiamo il tuo stack, ti mostriamo Sherpaz su un caso del tuo settore e stimiamo tempi e primi output.
Retail e punto vendita
Online e negozio.
Due numeri diversi.
L'e-commerce ha i suoi KPI, le boutique i loro, e nessuno sa quanto l'adv online abbia portato gente in negozio. Sherpaz tiene POS e media sulla stessa base dati.
la decisione che esce
Su quale punto vendita e fascia orario spingere
+5% AOV sugli ordini di lussoPOS + media
una base sola
cassa, e-commerce e adv confrontabili
per turno
granularità
performance per fascia orario e punto vendita
2–3 sett.
al primo modello
dal kick-off al primo output operativo
Dove si rompe
Dove si rompe, nel tuo settore.
L'adv online non è attribuito al negozio
La campagna geolocalizzata porta traffico in boutique e sparisce dal report: senza dato POS integrato quell'investimento risulta a perdere.
Ogni punto vendita ha una stagionalità sua
Media unica su una rete che si muove in modo diverso città per città: il budget si distribuisce a quota, non su dove rende.
Il personale non riceve l'azione, solo il report
L'insight resta nel reparto marketing. Chi sta in negozio non ha in mano cosa fare questa settimana su cross-selling e taglie.
Il prodotto sul tuo caso
Gli stessi numeri, già impostati.
Schermate reali dell’istanza: KPI e modelli arrivano configurati sulle logiche del settore, non da mappare da zero.
Caso studio
Un numero che è cambiato, misurato.
+5%
Retail multi-store
AOV con upselling sugli abiti di lusso
Il modello identifica l'abito con prezzo medio alto e fatturato concentrato, e propone l'abbinamento accessorio al personale di vendita, fisico e online.
Da lunedì
Cinque domande a cui, da lunedì, rispondi.
01
Quanto adv online mi ha portato gente in negozio?
02
Quale boutique sta sotto target e perché?
03
In che fascia orario conviene concentrare il personale?
04
Su quale categoria fare cross-selling questa settimana?
05
Il calo di questa settimana è stagionalità o è un problema?
Altri settori
Il tuo non è qui? Il punto di rottura lo troviamo comunque.
Misurano il marketing con noi
Portaci i tuoi dati, ti diciamo cosa possiamo misurare.
Trenta minuti con uno specialist: mappiamo il tuo stack, ti mostriamo Sherpaz su un caso del tuo settore e stimiamo tempi e primi output.
Travel & hospitality
Le prenotazioni arrivano tardi.
E a sconto.
La booking window si accorcia, il riempimento diventa una scommessa e il prezzo si muove a sensazione. Sherpaz porta stagionalità, lead time ed elasticità dentro un modello solo.
la decisione che esce
Quando aprire la campagna su una destinazione
+7,1% pickup+0%
pickup
sull'anno precedente, con la stagionalità nel modello
0 gg
lead time medio
e si accorcia: il pacing va anticipato
0 sett.
al primo MMM
dal kick-off all'output operativo
Dove si rompe
Dove si rompe, nel tuo settore.
La booking window si accorcia e il pacing no
Il budget è distribuito sulla curva dell'anno scorso. Se la domanda si muove di nove giorni, spendi in anticipo su una domanda che non c'è ancora o in ritardo su una che è già passata.
Il prezzo si muove a sensazione
Senza elasticità per destinazione e periodo lo sconto parte per paura del vuoto, e brucia margine su date che si sarebbero riempite comunque.
Stagionalità e meteo fuori dai modelli
L'attribuzione di piattaforma non sa che quella settimana c'era un ponte o che pioveva. Il modello sì, se glieli dai.
Il prodotto sul tuo caso
Gli stessi numeri, già impostati.
Schermate reali dell’istanza: KPI e modelli arrivano configurati sulle logiche del settore, non da mappare da zero.
Caso studio
Un numero che è cambiato, misurato.
3 sett.
Travel community
dal kick-off al primo Marketing Mix Model
Data foundation su media e prenotazioni, con la stagionalità delle destinazioni e il lead time portati dentro il modello: il pacing smette di essere una copia dell'anno prima.
Da lunedì
Cinque domande a cui, da lunedì, rispondi.
01
Quando devo aprire la campagna su questa destinazione?
02
Su quali date posso tenere il prezzo pieno?
03
Il riempimento di settembre è a rischio o rientra?
04
Quanto vale davvero il canale che mi porta le prenotazioni last minute?
05
Che budget serve per chiudere il mese a target?
Altri settori
Il tuo non è qui? Il punto di rottura lo troviamo comunque.
Misurano il marketing con noi
Portaci i tuoi dati, ti diciamo cosa possiamo misurare.
Trenta minuti con uno specialist: mappiamo il tuo stack, ti mostriamo Sherpaz su un caso del tuo settore e stimiamo tempi e primi output.
Ticketing, eventi e live
Un evento va sold out.
O è perso.
Non c'è magazzino da smaltire: il posto invenduto è perso per sempre. Sherpaz prevede la curva di prevendita e muove il prezzo per fascia, mentre puoi ancora intervenire.
la decisione che esce
Quando alzare il prezzo, e su quale fascia
87% sell-out previsto0%
sell-out previsto
con l'alert quando la curva devia
per fascia
dynamic pricing
elasticità per giorno, orario e tipo di evento
real time
alert
l'anomalia arriva mentre puoi ancora spostare spesa
Dove si rompe
Dove si rompe, nel tuo settore.
La curva di prevendita si legge troppo tardi
Quando il report dice che l'evento non vende, i giorni utili per fare adv sono finiti. Serve il forecast, non il consuntivo.
Il prezzo è gestito a mano, evento per evento
Fasce e settori decisi a intuito su decine di date. L'elasticità non è la stessa il sabato sera e il mercoledì, e nemmeno a giugno e ad agosto.
Stessa spesa media su eventi diversissimi
Chi va sold out da solo riceve lo stesso budget di chi è fermo. È spesa che non compra biglietti incrementali.
Il prodotto sul tuo caso
Gli stessi numeri, già impostati.
Schermate reali dell’istanza: KPI e modelli arrivano configurati sulle logiche del settore, non da mappare da zero.
Caso studio
Un numero che è cambiato, misurato.
+8%
Travel · dynamic pricing
prezzo sulla fascia sabato sera
Elasticità per fascia, giorno e tipo di evento: il prezzo si muove dove la domanda regge e resta fermo dove no, con l'alert di sell-out sugli eventi a rischio.
Da lunedì
Cinque domande a cui, da lunedì, rispondi.
01
Questo evento arriva a sold out o devo intervenire?
02
Su quale fascia posso alzare il prezzo senza perdere volume?
03
Dove sposto la spesa fra gli eventi di questo mese?
04
Lo sconto sull'early bird mi è servito o ha solo anticipato acquisti?
05
Quali eventi sono a rischio e con quanto anticipo lo so?
Altri settori
Il tuo non è qui? Il punto di rottura lo troviamo comunque.
Misurano il marketing con noi
Portaci i tuoi dati, ti diciamo cosa possiamo misurare.
Trenta minuti con uno specialist: mappiamo il tuo stack, ti mostriamo Sherpaz su un caso del tuo settore e stimiamo tempi e primi output.
Automotive e ricambi
Il cliente decide in settimane.
Tu misuri in giorni.
Finestre di conversione da piattaforma su un ciclo d'acquisto lungo: metà del contributo sparisce. Sherpaz misura il contributo incrementale reale, per canale, paese e prodotto.
la decisione che esce
In che paese e su quale prodotto spendere
ROAS 4,1x vs 2,7xsettimane
ciclo d'acquisto
misurato con finestre da giorni dalle piattaforme
per SKU
marginalità
ricambi e servizi non valgono lo stesso
multi-paese
allocazione
budget per mercato sul rendimento, non a quota
Dove si rompe
Dove si rompe, nel tuo settore.
La finestra di conversione taglia il contributo
Chi confronta pneumatici per tre settimane esce dalla finestra di attribuzione. Il canale che ha aperto la ricerca risulta a zero, e il budget si sposta sull'ultimo click.
Ricambi e servizi trattati come un catalogo unico
Margini molto diversi ottimizzati sullo stesso ROAS. Il prodotto che gira in volume e non marginalizza si mangia il budget di quello che marginalizza.
Domanda legata a stagionalità e normativa
Obbligo invernale, scadenze di revisione, incentivi: eventi che muovono la domanda e che nessuna piattaforma conosce. Il modello li può includere come variabili esterne.
Il prodotto sul tuo caso
Gli stessi numeri, già impostati.
Schermate reali dell’istanza: KPI e modelli arrivano configurati sulle logiche del settore, non da mappare da zero.
Caso studio
Un numero che è cambiato, misurato.
+52%
E-commerce automotive
conversioni a parità di budget
Allocazione della spesa media riportata sul contributo incrementale per canale, con le curve di saturazione e gli scenari validati insieme al team.
Da lunedì
Cinque domande a cui, da lunedì, rispondi.
01
In che paese conviene spingere il prossimo mese?
02
Su quale famiglia di prodotto spendo, a marginalità reale?
03
Quanto contribuisce davvero il canale che apre la ricerca?
04
La stagionalità invernale è già partita o sono in anticipo?
05
Che ROAS mi aspetto se sposto budget da display a search?
Altri settori
Il tuo non è qui? Il punto di rottura lo troviamo comunque.
Misurano il marketing con noi
Portaci i tuoi dati, ti diciamo cosa possiamo misurare.
Trenta minuti con uno specialist: mappiamo il tuo stack, ti mostriamo Sherpaz su un caso del tuo settore e stimiamo tempi e primi output.
Edtech, SaaS e subscription
Il CPA sale.
Il funnel si allunga.
Il free-to-paid rende inaffidabile ogni CPA di piattaforma, e il valore del cliente si vede mesi dopo. Sherpaz misura l'acquisizione sul valore vero, non sull'iscrizione.
la decisione che esce
Quale campagna scalare e quale tagliare
−31% CPA−0%
CPA
dopo tre cicli di raccomandazioni
free-to-paid
conversione reale
il CPA di piattaforma si ferma all'iscrizione
per coorte
CLV
il valore arriva mesi dopo l'acquisizione
Dove si rompe
Dove si rompe, nel tuo settore.
Il CPA di piattaforma conta l'iscrizione, non il cliente
Ottimizzare sul sign-up gratuito porta volume che non converte a pagamento. Il canale che sembra il più efficiente è spesso il più caro sul cliente pagante.
Creatività e targeting cambiati senza test
Ogni settimana una modifica, nessun holdout: l'aumento di conversioni è stagionalità, il calo è la creatività, e non c'è modo di dirlo.
Il valore del cliente si conosce troppo tardi
Senza CLV per coorte l'acquisizione si giudica sul primo mese, quando la differenza fra canali si vede al terzo.
Il prodotto sul tuo caso
Gli stessi numeri, già impostati.
Schermate reali dell’istanza: KPI e modelli arrivano configurati sulle logiche del settore, non da mappare da zero.
Caso studio
Un numero che è cambiato, misurato.
−31%
Edtech & SaaS
CPA dopo tre cicli di raccomandazioni
Raccomandazioni su targeting e creatività applicate a cicli, con l'attribuzione confrontata fra modelli e piattaforme per non ottimizzare su un numero solo.
Da lunedì
Cinque domande a cui, da lunedì, rispondi.
01
Quale canale mi porta clienti paganti, non iscritti?
02
Su quale campagna scalo e quale taglio questa settimana?
03
Dove perdo di più fra iscrizione e pagamento?
04
Questa creatività ha funzionato o era stagionalità?
05
Quanto vale una coorte al terzo mese, per canale?
Altri settori
Il tuo non è qui? Il punto di rottura lo troviamo comunque.
Misurano il marketing con noi
Portaci i tuoi dati, ti diciamo cosa possiamo misurare.
Trenta minuti con uno specialist: mappiamo il tuo stack, ti mostriamo Sherpaz su un caso del tuo settore e stimiamo tempi e primi output.
Marketplace e piattaforme a due lati
Due lati da riempire.
Nello stesso momento.
Domanda e offerta non saturano insieme, e ogni team guarda un numero diverso sullo stesso mese. Sherpaz tiene i due lati e i quattro team sulla stessa base dati.
la decisione che esce
Su quale lato del marketplace spingere
1 fonte per 4 team0
fonte di verità
per marketing, sales, ops e direzione
due lati
saturazione separata
domanda e offerta con curve proprie
per città
granularità
il mercato si muove in modo diverso per area
Dove si rompe
Dove si rompe, nel tuo settore.
Domanda e offerta spinte come se fossero una cosa sola
Budget unico su due mercati con curve di saturazione diverse: satura il lato facile e resta scoperto quello che era il collo di bottiglia.
Quattro team, quattro numeri sullo stesso mese
Marketing conta i lead, sales i contratti, ops le disponibilità. La riunione si passa a riconciliare i numeri invece che a decidere.
Il lead qualificato si vede solo a valle
La piattaforma ottimizza sul contatto, e la qualità arriva dal CRM settimane dopo. Senza i due dati insieme si compra volume, non clienti.
Il prodotto sul tuo caso
Gli stessi numeri, già impostati.
Schermate reali dell’istanza: KPI e modelli arrivano configurati sulle logiche del settore, non da mappare da zero.
Caso studio
Un numero che è cambiato, misurato.
1
Marketplace real estate
fonte di verità per quattro team
Marketing, sales e direzione sulla stessa base dati: stessa risposta alla stessa domanda, e il budget discusso sui numeri del modello invece che sulle opinioni.
Da lunedì
Cinque domande a cui, da lunedì, rispondi.
01
Su quale lato del marketplace devo spingere adesso?
02
In che città manca offerta e in quale manca domanda?
03
Questo canale mi porta lead qualificati o solo contatti?
04
Perché marketing e sales hanno due numeri diversi su questo mese?
05
Quanto budget serve per riempire il lato scoperto?
Altri settori
Il tuo non è qui? Il punto di rottura lo troviamo comunque.
Misurano il marketing con noi
Portaci i tuoi dati, ti diciamo cosa possiamo misurare.
Trenta minuti con uno specialist: mappiamo il tuo stack, ti mostriamo Sherpaz su un caso del tuo settore e stimiamo tempi e primi output.