APPROFONDIMENTI · MARKETING, DATI E DECISIONI
Le domande prima
dei numeri.
Leggere i risultati del marketing significa capire che cosa misuriamo, quale parte del percorso del cliente stiamo osservando e quale decisione possiamo prendere. In questa nota raccolgo i criteri con cui affronto un’analisi, con esempi illustrativi per rendere concrete le domande.
1. Partire dalla decisione che devi prendere
“Le campagne stanno andando bene?” è una domanda troppo ampia per produrre una risposta utile. Può voler dire: possiamo aumentare il budget? Stiamo acquisendo nuovi clienti? Quali attività meritano un approfondimento? Ogni domanda richiede informazioni e confronti diversi.
Prima di aprire un report, definisco l’obiettivo aziendale, il periodo da osservare e l’azione misurata. Poi chiarisco il confronto: rispetto al periodo precedente, a un obiettivo concordato o a un’altra attività? La scelta del riferimento influenza il significato del risultato.
Una domanda più precisa: “Prima di aumentare l’investimento, quali evidenze abbiamo sulla capacità di questa attività di portare nuovi clienti?” È un punto di partenza che aiuta a selezionare i dati necessari.
2. Distinguere il risultato pubblicitario dal risultato economico
Il ROAS mette in rapporto il valore dei ricavi attribuiti alla pubblicità e la spesa pubblicitaria. È un indicatore utile, ma da solo non descrive il margine né dimostra quale parte delle vendite sia stata generata in più grazie alle campagne.
Esempio illustrativo. Due campagne spendono entrambe 1.000 euro e riportano 5.000 euro di ricavi attribuiti: il ROAS è 5 in entrambi i casi. Se gli ordini hanno composizione, margini, resi o costi di servizio diversi, il contributo economico può essere diverso. I numeri sono ipotetici e non rappresentano risultati di un mio progetto.
La domanda successiva riguarda quindi ciò che c’è dietro il rapporto: quali prodotti sono stati venduti, a quali clienti e con quale valore per l’azienda? La disponibilità di queste informazioni determina quanto possiamo approfondire l’analisi.
3. Capire perché i report possono non coincidere
Un ordine e una conversione attribuita da una piattaforma non sono necessariamente la stessa unità di lettura. Fonti diverse possono usare criteri, periodi e definizioni differenti. Prima di confrontare due valori, controllo che cosa rappresentano.
Un esempio di lettura. Una persona vede una campagna, torna sul sito da un altro canale e acquista. Il sistema che registra l’ordine descrive la transazione; gli strumenti di marketing possono attribuire un contributo a interazioni diverse. Sommare senza verifica le conversioni riportate dai canali può quindi produrre una lettura fuorviante.
Per orientarmi, distinguo tre livelli: le transazioni registrate, i comportamenti osservati e l’attribuzione del merito ai canali. Cerco poi una spiegazione delle differenze, documentando i limiti. Una discrepanza è una domanda da approfondire, prima di essere una prova di errore o di inefficacia.
4. Separare nuovi clienti e clienti che ritornano
La crescita degli ordini può derivare da più persone che acquistano per la prima volta, da clienti che tornano più spesso o da una combinazione dei due fenomeni. Per decidere dove investire, questa distinzione conta.
Un’attività rivolta a chi conosce già il brand può avere risultati immediati diversi da una rivolta a persone che lo incontrano per la prima volta. La valutazione deve tenere conto del ruolo che ogni attività svolge, oltre che del risultato osservato.
Quando i dati lo consentono, leggo separatamente primo acquisto e acquisti successivi. Mi interessa capire quali clienti tornano, in quanto tempo e come cambia il loro valore nel periodo osservato. Il rapporto con il cliente è una componente della crescita che un report limitato alla singola campagna può lasciare sullo sfondo.
5. Cercare il punto in cui il percorso si interrompe
Se aumentano le visite ma gli ordini restano stabili, la prima domanda è dove si crea la distanza. Il pubblico raggiunto è pertinente? Le persone trovano informazioni sufficienti? Arrivano al carrello? Riescono a completare l’acquisto?
Leggere i passaggi del percorso aiuta a formulare ipotesi. Un cambiamento nella composizione del traffico può accompagnarsi a un diverso tasso di acquisto; una difficoltà concentrata su un dispositivo può suggerire un controllo dell’esperienza d’uso. Il dato indica dove guardare, ma la spiegazione richiede ulteriori riscontri.
Per questo collego l’analisi quantitativa a verifiche concrete sul sito e al confronto con il team. Anche disponibilità dei prodotti, condizioni di consegna e chiarezza delle informazioni fanno parte dell’esperienza che accompagna la decisione di acquisto.
6. Trasformare l’analisi in una priorità verificabile
Il punto di arrivo di un’analisi è una scelta motivata. Descrivo il problema osservato, l’ipotesi che può spiegarlo e l’intervento con cui provare a verificarla. Definisco poi quali segnali osservare e quali limiti potrebbero rendere il confronto poco affidabile.
Per scegliere da dove partire considero l’impatto atteso, la solidità delle evidenze e le risorse necessarie. Un intervento circoscritto, con una domanda precisa, può produrre un apprendimento più utile di molte modifiche avviate insieme senza un criterio di lettura.
Una traccia di lavoro: che cosa abbiamo osservato? Quale spiegazione vogliamo verificare? Che cosa cambiamo? Come valuteremo ciò che accade? Quale decisione prenderemo in base all’esito?
Che cosa preparare per un confronto
Porta una descrizione dell’attività, dei clienti e dei canali utilizzati, insieme alla decisione che vuoi prendere. Se disponibili, sono utili dati aggregati su investimenti, ordini e clienti, con periodo e fonte chiaramente indicati. Nel primo messaggio bastano il contesto e la domanda: non servono dati personali dei clienti.
Questo è il punto di partenza del mio lavoro su performance marketing, analytics e crescita e-commerce. Per conoscere il percorso professionale che lo sostiene, puoi leggere Progetti ed esperienze.
Giovanni Passaro · Pubblicato il 24 ottobre 2026 · Aggiornato il 25 ottobre 2026.
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