Analytics e AI oltre l’attribuzione, verso la verità dei dati
Indice
– L’illusione dell’attribuzione perfetta.
– Dato shock + domanda critica: ha ancora senso cercare “il modello giusto”?
– Spostare la domanda da “da dove proviene la conversione” a “come si genera realmente”. (Grazie a chi mi ha suggerito le giuste definizioni)
Lo stato dell’arte degli Analytics
– Dal deterministico allo stimato: fine dei cookie, signal loss, privacy.
– La crescente dipendenza da modelli probabilistici e stimati.
– I limiti strutturali della visibilità (dark funnel, cross-device invisibile, offline).
Configurare GA4 in modo avanzato
– Event-based model: differenze chiave vs Universal Analytics.
– Setup corretto: eventi chiave, conversioni, consent mode, server-side tagging.
– Errori frequenti e come evitarli.
– Best practice per minimizzare il signal loss.
Modelli di attribuzione: miti, realtà e illusioni
– Rassegna dei modelli tradizionali (last, first, lineare, U-shape, data-driven).
– Perché sono tutti parziali: assunzioni arbitrarie e limiti statistici.
– Il rischio del “teatro della misurazione”: report belli ma ingannevoli.
– Il tema del dark funnel e delle interazioni non tracciate.
Cosa tracciano davvero oggi le piattaforme
– GA4: behavioral modeling, consent mode, conversioni modellate.
– Meta Ads: pixel, CAPI, modeled conversions, aggregated event measurement.
– Amazon DSP: identity graph, off-Amazon modeled conversions.
– Quanto è “osservato” e quanto è “stimato”.
AI negli Analytics: dalla descrizione alla causalità
– Uplift modeling: come stimare l’effetto incrementale individuale.
– Causal inference: propensity score, causal forests, double ML.
– Incrementality testing: lift test, geo-experiment, holdout sempre attivi.
– Simulazioni scenariali e decision intelligence.
Nuove metriche per la verità dei dati
– Dal ROAS all’iROAS (incremental ROAS), all’AIROAS.
– CLV e rapporto CLV/CAC.
– MER (Marketing Efficiency Ratio) e metriche profit-driven.
– Engagement reale e metriche di attenzione (dwell time, repeat visits, NPS).
Distribuzione multi-piattaforma e brand equity invisibile
– Effetti di ubiquità e presenza su più canali.
– Come misurare correlazioni indirette (survey, brand lift, MMM).
– Integrazione tra dati quantitativi e qualitativi.
Case study e interviste internazionali
– eBay: sperimentazione e scoperta di valore incrementale nullo.
– P&G: taglio massivo di spesa digitale senza calo vendite.
– Uber: stop a $100M di Facebook Ads, nessun impatto.
– Meta: conversion lift, sottostima GA di ~47%.
– Altri esempi di integrazione survey/qualitativo.
Roadmap
– Perché l’attribuzione è (e resterà) un’illusione.
– Verso un framework triangolare: attribuzione + MMM + incrementality.
– Roadmap per aziende.
