Strategie data-driven per ottimizzare il funnel e aumentare il roas

Come ottimizzare il funnel con dati e creatività
Il marketing oggi è una scienza: integrare creatività e analisi rimane la via per scalare campagne in modo sostenibile.

Per funnel si intende il percorso del cliente dalla scoperta all’acquisto, ed è su ogni tappa che le modifiche strutturali producono impatti misurabili. I dati ci raccontano una storia interessante: non basta aumentare il budget, è necessario ripensare i percorsi e l’attribution model applicato. Giulia Romano, ex Google Ads specialist, segnala come piccoli interventi sul funnel possano migliorare CTR e ROAS in tempi brevi. Le sezioni successive illustreranno metriche, case study e tattiche operative per implementare strategie misurabili.

1. Trend: strategia marketing emergente

Proseguendo l’analisi del funnel, i dati raccontano un cambiamento nel modo in cui le piattaforme pubblicitarie valutano le campagne. Le metriche non premiano più soltanto l’impression o il clic iniziale. Ora pesano anche la qualità del journey e l’esperienza post-click. I modelli predominanti combinano un approccio data-driven con un last touch ponderato, mentre i micro-funnel personalizzati si diffondono tra gli operatori più avanzati.

Le aziende che integrano audience layering e creative sequencing registrano miglioramenti misurabili. Con lo stesso investimento comunicano messaggi più coerenti lungo il percorso del cliente e ottengono un incremento del CTR e dei tassi di conversione. Nella sua esperienza in Google, Giulia Romano osserva che la velocità di implementazione di queste tecniche determina spesso il vantaggio competitivo. In prospettiva, l’adozione di modelli di attribuzione ibridi rimane il fattore chiave per rendere le strategie scalabili e misurabili.

2. Analisi dati e performance

I dati mostrano risultati misurabili segmentando il funnel in awareness, consideration e conversion. Ogni fase richiede metriche dedicate per valutare efficacia e allocazione del budget.

La segmentazione degli utenti per segnali di intento ha portato a un aumento del CTR medio del 18% nelle campagne search e display. Contestualmente, il ROAS complessivo è migliorato del 25% in 90 giorni.

Analizzare l’attribution model e confrontare approcci diversi, come last click e modelli data-driven, ha evidenziato una sotto-attribuzione delle attività upper-funnel. Correggere questa distorsione ha permesso di riallocare budget verso creative con performance superiori.

Per garantire scalabilità e tracciabilità, è necessario implementare metriche ciclo-specifiche e report condivisi tra marketing e performance. In prospettiva, l’adozione di modelli ibridi rimane il fattore chiave per rendere le strategie replicabili e misurabili su periodi più lunghi.

3. Case study: e-commerce verticale moda

I dati ci raccontano una storia interessante: un e‑commerce moda ha registrato un calo del ROAS nonostante l’aumento della spesa pubblicitaria. Secondo l’esperienza di Giulia Romano in Google, il funnel è stato ridisegnato per isolare le metriche per fase e migliorare la misurabilità.

• Problema: ROAS 1,8; CTR display 0,25%; tasso di conversione complessivo 1,2%.
• Intervento: introduzione di micro-funnel (awareness → consideration → intent), sequencing creativo su display e video, e adozione di un attribution model data-driven.
• Periodo: test controllato della durata di 12 settimane.

Risultati:

• CTR display: +22% (da 0,25% a 0,305%).
• Tasso di conversione: +34% (da 1,2% a 1,61%).
• ROAS: aumento da 1,8 a 2,6 (+44%).
• Riduzione del CPA: -28%.

Il layering di audience e il sequencing creativo hanno aumentato la rilevanza dei messaggi in ciascuna fase del customer journey. Il nuovo attribution model ha redistribuito valore alle azioni upper‑funnel, migliorando l’allocazione del budget e la misurazione delle performance.

I dati suggeriscono che l’estensione di questo approccio ai canali video e social potrà consolidare i guadagni e rendere la strategia replicabile su scala. Tra gli sviluppi attesi vi è l’adozione più ampia di modelli ibridi per garantire continuità di misurazione sui periodi più lunghi.

4. Tattica di implementazione pratica

A seguito dell’adozione di modelli ibridi, la strategia propone un piano operativo su sei settimane per ottimizzare funnel e performance.

1. Audit iniziale: mappare il funnel attuale, definire i KPI per ciascuna fase e catalogare i canali. Implementare il tracking completo con eventi di micro-conversione per analisi granulari.
2. Segmentazione audience: creare cohort basate su segnali di intent, tempo dall’ultimo touch e profondità di interazione con i contenuti. Prioritizzare segmenti a maggiore valore potenziale.
3. Creative sequencing: sviluppare 3-4 creatività progressive per ogni segmento (awareness informativa → consideration comparativa → intent promozionale). Eseguire A/B test continui e registrare differenze di performance per iterazioni rapide.
4. Attribution model: attivare dove possibile un modello data-driven (es. Google Marketing Platform) e confrontarlo costantemente con il last click. Utilizzare i risultati per riallocare budget con criteri misurabili.
5. Bid strategy: adottare strategie ibride: tCPA per la consideration e tROAS per la conversione finale. Monitorare le fluttuazioni settimanali e aggiustare le soglie ogni 7 giorni sulla base dei dati.
6. Report e automazione: predisporre una dashboard settimanale con metriche per fase e alert su deviazioni significative. Automatizzare i report per garantire rapidità nelle decisioni.

Il marketing oggi è una scienza: ogni intervento va formulato come esperimento con ipotesi chiare, variabili controllate e metriche predefinite. Nella sua esperienza in Google, Giulia Romano sottolinea l’importanza di rendere ogni test ripetibile e attribuibile a una singola variabile.

5. KPI da monitorare e ottimizzazioni

Nella sua esperienza in Google, Giulia Romano indica i KPI essenziali per misurare l’impatto delle campagne. Questi indicatori chiariscono quali fasi del funnel richiedono interventi immediati.

• CTR per canale e per creative: misura la rilevanza immediata del messaggio. Click-through rate indica il rapporto tra clic e impression.
• Tasso di conversione per fase del funnel: valutare awareness → consideration → conversion per identificare i punti di fuga.
• ROAS settimanale e per campagna: valuta l’efficienza economica degli investimenti pubblicitari.
• CPA e tCPA: monitorare il costo per acquisizione e il target CPA per ottimizzare la redditività.
• Attribution overlap e touch contribution: analizzare la sovrapposizione dei touchpoint per comprendere il contributo reale di ogni canale.
• Engagement post-click (durata sessione, pagine per sessione, micro-conversioni): segnali di qualità del traffico e della user experience.

Ottimizzazioni pratiche e azioni operative:

• Se il CTR cala: rivedere headline e creatività, testare nuove value proposition e variare l’ordine delle varianti A/B.
• Se il ROAS peggiora dopo riduzione budget: verificare sottovalutazione degli investimenti upper-funnel e riallocare micro-budget per retargeting selettivo.
• Se il CPA sale: introdurre segmenti a maggior intent e limitare il creative sequencing alle audience con intent avanzato per ridurre sprechi.

I dati ci raccontano una storia interessante: ogni intervento deve essere misurabile e ripetibile. Il prossimo sviluppo atteso è l’adozione sistematica di modelli di attribuzione multilivello per rendere più accurata la stima del contributo canale.

Conclusione

I dati raccontano una storia interessante: integrare creatività strutturata e un attribution model multilivello trasforma campagne in sistemi scalabili. Secondo Giulia Romano, ex Google Ads specialist, le aziende che considerano il funnel come un laboratorio ottengono risultati ripetibili con maggiore CTR, migliore ROAS e un customer journey più fluido. Occorre misurare, testare e iterare continuamente per passare dall’inaspettato al prevedibile, privilegiando metriche che collegano comportamenti utente a performance economiche. Il prossimo sviluppo atteso riguarda l’adozione sistematica di modelli di attribuzione multilivello per rendere più accurata la stima del contributo canale.