Sono molte le aziende a notare come, dopo il lancio delle prime campagne, i numeri crescano, ma non vadano di pari passo con le certezze. Al netto di click, impression e conversioni, la domanda che ci resta è: quanto di quel risultato è davvero merito dell’advertising? E, soprattutto, cosa dovrei cambiare per migliorare sul serio?
La risposta, specialmente negli ultimi anni, diventa sempre più difficile da trovare. Privacy, consensi, tracciamenti incompleti e, in generale, percorsi frammentati rendono la risposta molto meno immediata di quanto non fosse precedentemente. Non significa che non la si possa trovare ma, semplicemente, che servono metodi capaci di distinguere la prestazione “di piattaforma” dal valore reale per il business.
Dashboard perfetta, business statico: perché?
Tra gli errori più frequenti, c’è quello di affidarsi a poche metriche “comode”, come CPC, CTR e CPA. Si tratta certamente di indicatori utili ma, se utilizzati come unica bussola, possono trasformarsi in una trappola. Una campagna può abbassare il costo per conversione semplicemente perché sta intercettando utenti già pronti all’acquisto, oppure perché la piattaforma ottimizza verso chi compila più velocemente un form, non verso chi diventerà un cliente.
In questo scenario, potremmo avere l’illusione di un advertising performante, quando in realtà sta solo spostando conversioni che sarebbero arrivate comunque. Quindi, il budget aumenta, ma i risultati non scalano davvero.
Attribuzione: cosa incide davvero?
Potremmo essere portati a pensare che l’attribuzione sia un esercizio di assegnazione di medaglie ai canali. In realtà, è uno strumento prezioso che ci aiuta a capire cosa incide veramente sul percorso d’acquisto e cosa no.
Questo è particolarmente evidente se parliamo del B2B, in cui i cicli sono lunghi e i touchpoint numerosi. In questo ambito, un annuncio può essere il primo contatto, un contenuto può consolidare, un’email può riattivare e un retargeting può costituire l’elemento decisivo di conversione.
Quindi, se ci limitassimo a guardare solo l’ultimo click, potremmo tagliare ciò che ha contribuito a costruire la domanda, mantenendo solo ciò che la intercetta alla fine. Questo porterebbe, nel tempo, a un impoverimento del funnel di advertising: meno persone entrano, più si compete per le stesse, più i costi salgono.
Incrementalità: la presenza non sempre è impatto
Se l’attribuzione risponde a “come si distribuisce il merito?”, l’incrementalità risponde a una domanda più complessa: questa campagna ha generato qualcosa che altrimenti non sarebbe successo?
Ci offre una prospettiva utile, spostando l’attenzione dalla performance advertising “interna alla piattaforma” all’effetto generato sull’azienda. Ma come valutare quantitativamente l’incrementalità? Spesso è sufficiente impostare confronti ragionati, osservare le variazioni, separare le audience e misurare le differenze reali.
La necessità è ridurre un rischio comune: ottimizzare per segnali facili da ottenere, ma poco significativi.
La qualità del dato: i first-party data
Qual è, oggi, il dato più prezioso? Quello posseduto e governato direttamente dall’azienda: è affidabile e consente, soprattutto, di collegare ciò che accade nelle campagne a ciò che accade nella relazione col cliente.
Iscrizioni, richieste, vendite, riacquisti o churn: quando i dati sono disallineati, l’advertising digitale non è altro che una macchina che restituisce numeri senza contesto. Se, invece, è l’azienda stessa a collegare i segnali (anche pochi, ma buoni), è possibile fare targeting avanzato e più sensato, ottenere una segmentazione B2B più pertinente e ottimizzazioni che, anziché puntare solo al volume, puntano alla qualità.
Il punto, quindi, non è tanto tracciare tutto, quanto scegliere cosa tracciare per prendere decisioni oculate.
Lead generation o lead quality?
Molte realtà si sono abituate a misurare il successo delle campagne di advertising sulla base dei contatti generati: una metrica che, col passare del tempo, si è rivelata insufficiente. Possiamo infatti trovarci tra le mani un lead che costa poco e vale altrettanto; viceversa, un altro può costare molto ma avere alte probabilità di diventare cliente.
Quindi, la differenza non la fa tanto la lead generation, quanto quello che viene dopo: follow-up, avanzamento e conversione. Per questo è importante che la misurazione includa indicatori che parlino anche al sales: tempo di risposta, tasso di qualificazione, conversione per fonte e durata del ciclo. In poche parole: non dobbiamo chiederci solo quanti lead arrivano, ma quali restano.
Quando serve un approccio “da performance”?
Se misurazione, attribuzione e qualità del dato rappresentano il cuore della sfida, capiamo a maggior ragione l’importanza del metodo. La strategia di advertising non deve limitarsi a ottimizzare le campagne, ma deve anche costruire una logica sulla base della quale prendere decisioni. È proprio questa l’idea alla base dei modelli di performance marketing, in cui i dati servono per scegliere, non solo per rendicontare.
Collaborare con un’Agenzia specializzata in Performance Marketing come t.bd think by diennea può aiutare a impostare misurazioni più robuste, leggere l’incrementalità, migliorare la qualità dei lead e rendere la strategia più replicabile nel tempo.
Le metriche da portarsi a casa
Ridurre gli sprechi e aumentare l’impatto delle campagne sono obiettivi raggiungibili, se si scelgono le metriche giuste: quelle che collegano advertising e business.
In un mercato in cui i percorsi sono complessi e i tracciamenti meno “facili”, l’advertising full funnel funziona solo se la misurazione è all’altezza. E, quando lo è, l’ottimizzazione smette di essere una corsa al numero e diventa una sequenza di decisioni migliori.