La maggior parte dei responsabili del marketing fatica a verificare se i dashboard delle piattaforme riflettano effettivamente il fatturato aziendale. In un ecosistema digitale affollato, caratterizzato da lunghi tempi di decisione e punti di contatto complessi, attribuire con precisione le vendite è estremamente difficile. Un sondaggio in tempo reale condotto durante la nostra sessione a Milano ha confermato ciò che molti sospettano: esiste una diffusa mancanza di fiducia nell’utilizzo del ROAS delle piattaforme per giustificare la spesa complessiva davanti a un direttore finanziario.

In qualità di moderatore dell’evento, ho riunito un gruppo di esperti per affrontare direttamente questa sfida. Tommaso Galli, responsabile della Marketing Science presso Meta, si è unito a noi insieme a Rebecca Leporati, responsabile della Marketing Science presso Precis, Marco Frighetto, COO di Precis Southern Europe, Domenico Manna e Marco Zappalà di WeRoad, e Claudia Magenes di Meta. Insieme, abbiamo analizzato come i marchi possano andare oltre le congetture sulle piattaforme per definire modelli in grado di dimostrare un impatto commerciale concreto.

Per creare un motore di crescita sostenibile, i professionisti del marketing devono distinguere il fatturato organico di base dalle vendite incrementali, adottare un quadro di misurazione articolato su più livelli e tradurre le informazioni raccolte in una riallocazione quotidiana del budget.

Le metriche della piattaforma ottimizzano le campagne quotidiane, ma nascondono la realtà incrementale

I dati delle piattaforme sono utili per le ottimizzazioni tattiche quotidiane, ma raramente riflettono i risultati aziendali a livello macro. Ogni marchio affermato ha un livello di vendite di riferimento, ovvero le conversioni che si verificherebbero naturalmente senza una spesa attiva in marketing. Le vendite incrementali, al contrario, sono le conversioni aggiuntive generate esclusivamente come risultato diretto degli investimenti pubblicitari.

Quando le piattaforme si attribuiscono il merito di conversioni che in realtà erano già previste, i team di marketing rischiano di pagare per acquisire clienti che avrebbero comunque effettuato l’acquisto. Ammettere questa lacuna nel monitoraggio è il primo passo verso la scoperta della verità. Utilizzando strumenti come gli studi sul “conversion lift” e l’attribuzione incrementale, è possibile addestrare gli algoritmi di machine learning a rivolgersi agli utenti che hanno effettivamente bisogno di un annuncio per passare all’azione. Per i brand che operano con budget più ridotti, questa logica si adatta facilmente su scala ridotta: condurre esperimenti di “geo-lift” localizzati o test di holdout su canali isolati fornisce una chiara prova dell’incrementalità senza richiedere infrastrutture complesse.

La “triade della misurazione” colma il divario tra l’attuazione quotidiana e la pianificazione strategica

Per superare la frammentazione dei dati delle piattaforme, i brand hanno bisogno di un'architettura di misurazione olistica. Affrontiamo questa sfida attraverso la “Triade di misurazione”, che combina tre metodologie complementari: test di incrementualità per il lancio di campagne specifiche, il Marketing Mix Modelling (MMM), eseguito da due a quattro volte all’anno per una valutazione cross-channel di alto livello, e Alvie, la nostra piattaforma proprietaria, per calibrare l’allocazione giornaliera del budget.

Questo approccio multilivello è stato recentemente messo in pratica per un cliente del settore della bellezza che gestisce sia negozi online che fisici. La sfida consisteva nel dimostrare se le campagne televisive generassero ricavi redditizi su entrambi i canali di vendita. Grazie alla creazione di un modello “gemello sintetico” per prevedere le vendite in uno scenario senza pubblicità televisiva, l’analisi ha rivelato un aumento incrementale del 28% delle vendite sia nei negozi digitali che in quelli fisici. Ciò ha fornito al team una prova chiara del fatto che la TV fungesse da motore redditizio di performance, piuttosto che da spesa di marca non misurabile.

I limiti alla crescita richiedono un passaggio dall'efficienza digitale basata sull'ultimo clic al valore del marchio

I marchi in fase iniziale spesso registrano una rapida crescita grazie al performance marketing, ma l’efficienza digitale finisce per raggiungere un tetto massimo. Secondo la regola del “3x”, quando le curve di crescita iniziali del 200% o del 300% iniziano ad appiattirsi al 50% o al 60%, è probabile che il marchio abbia raggiunto la saturazione della propria efficienza digitale immediata. Continuare a puntare sui canali di performance in questa fase non fa altro che gonfiare i costi di acquisizione senza generare nuova domanda netta.

Per espandersi oltre questo limite è necessario investire nel valore del marchio e nei canali della parte superiore del funnel, in modo da alimentare il meccanismo di performance. I dati e l'esecuzione creativa devono lavorare in sinergia per sostenere questa transizione. Anziché limitare i team creativi, i framework strutturati di dati forniscono loro una direzione strategica. Fornire agli algoritmi concetti visivi ben definiti consente alle piattaforme di superare le difficoltà iniziali e di individuare efficacemente nuovi segmenti di clientela.

Misure concrete per migliorare il proprio quadro di riferimento per la misurazione

• Distinguere le vendite di base dalle conversioni incrementali effettuando regolarmente test di “conversion lift” o “geo-lift”.
• Istituire una “triade di misurazione” che colleghi le revisioni strategiche periodiche dell’MMM agli strumenti quotidiani di allocazione del budget.
• Monitorare le curve di efficienza digitale utilizzando la regola del 3x per individuare i limiti massimi di crescita prima che i costi di acquisizione dei clienti aumentino vertiginosamente.
• Fornire alle piattaforme pubblicitarie concetti creativi diversificati per aiutare i modelli di machine learning a rivolgersi a segmenti di pubblico incrementali di alto valore.

Una misurazione proattiva è inutile se non è accompagnata dal coraggio organizzativo necessario per riassegnare le risorse di bilancio sulla base di quanto emerge dai dati, anche se ciò mette in discussione presupposti di lunga data relativi alla piattaforma.

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