[Analisi E-commerce & B2B]

Pianifichiamo e gestiamo progetti di analisi avanzata dedicati a e-commerce e B2B per trasformare i dati grezzi del tuo business in decisioni misurabili su marketing mix, segmentazione clienti, lifetime value e ottimizzazione del funnel. Lavoriamo su cohort analysis, attribuzione multi-touch, customer segmentation, LTV/CAC e analisi predittive — con metodologie costruite su strumenti standard (GA4, BigQuery, CRM) e modelli custom su misura del business reale. Un obiettivo solo: trasformare l’analytics da reporting descrittivo (“cosa è successo”) in capacità decisionale predittiva (“cosa devo fare adesso per crescere in modo sostenibile”).

Principali Obiettivi

01
OBIETTIVI E-COMMERCE — COHORT E LTV
- Costruire cohort analysis per segmenti di clienti acquisiti con confronto retention, frequenza e ricavo nel tempo
- Calcolare Customer Lifetime Value (LTV) reale per canale di acquisizione, categoria prodotto e segmento utente
- Misurare ratio LTV/CAC per canale paid e organico identificando dove conviene scalare e dove ridurre investimento
- Identificare segmenti ad alto LTV su cui costruire strategie di acquisizione e retention dedicate
02
OBIETTIVI E-COMMERCE — SEGMENTAZIONE E RFM
- Costruire segmentazione clienti RFM (Recency, Frequency, Monetary) per personalizzare comunicazione marketing
- Identificare segmenti VIP, churn risk, sleeping, new customer con strategie operative dedicate per ciascuno
- Costruire personas data-driven basate su comportamento d’acquisto reale anziché su ipotesi qualitative
- Attivare segmenti su CRM, marketing automation e piattaforme paid per personalizzazione cross-channel
03
OBIETTIVI E-COMMERCE — FUNNEL E CONVERSIONE
- Analizzare funnel di conversione con drop-off per step, segmentati per device, sorgente di traffico e segmento utente
- Identificare colli di bottiglia specifici del processo di checkout, pagamento e gestione carrello abbandonato
- Costruire AB test prioritizzati su ipotesi di miglioramento con framework di valutazione strutturato
- Misurare impatto delle ottimizzazioni CRO con attribuzione corretta sull’incremento di conversione misurato
04
OBIETTIVI B2B — PIPELINE E SALES ALIGNMENT
- Costruire visione integrata marketing-sales con attribuzione lead lungo l’intero ciclo di vendita B2B
- Misurare conversion rate per stage del funnel — MQL, SQL, opportunity, customer — con segmentazione canale
- Identificare bottiglie del funnel B2B con priorità di intervento basate su impatto reale sul revenue chiuso
- Calcolare costo per opportunity e costo per customer per canale di acquisizione marketing su ciclo completo
05
OBIETTIVI B2B — ACCOUNT-BASED ANALYTICS
- Analizzare comportamento per account target (non per singolo lead) per supportare strategie ABM strutturate
- Misurare engagement aggregato per account con scoring su touchpoint marketing, sales e content consumption
- Identificare account ad alto potenziale con segnali comportamentali (intent signal) e prioritizzazione sales
- Costruire dashboard ABM-friendly per allineamento sales-marketing su account strategici nel pipeline
06
OBIETTIVI DI ATTRIBUZIONE MULTI-TOUCH
- Implementare modelli di attribuzione data-driven, position-based, time-decay con confronto sul revenue effettivo
- Misurare contributo assistito di canali upper funnel (social, video, display) spesso sottovalutati dal last-click
- Costruire customer journey reali con touchpoint mappati cross-device, cross-channel e cross-session
- Allocare budget marketing su evidenze attribuzionali reali anziché su ultimo click o convinzioni qualitative

Come lavoriamo?
Framework operativo di 19ADV
nel Performance Marketing

Briefing e definizione delle esigenze

Analizziamo modello di business target e mercati di riferimento B2C B2B D2C e definiamo obiettivi concreti e KPI misurabili ascolti visite lead awareness e costo per acquisizione

Audit diagnostico gratuito

Se stai già investendo su Spotify Ads analizziamo il tuo account per identificare criticità e opportunità su struttura campagne segmentazioni pubblici e creatività audio e video

Definizione della strategia

Costruiamo la strategia di campagna partendo dagli obiettivi non dai formati disponibili e definiamo targeting budget mix di formati e integrazione con gli altri canali attivi

Produzione e setup

Gestiamo o coordiniamo la produzione degli asset creativi script audio voiceover e video e configuriamo le campagne su Spotify Ad Studio con tracciamento preciso degli obiettivi

Ottimizzazione continua

Monitoriamo le performance e ottimizziamo costantemente frequenza di esposizione targeting e creatività nessuna campagna viene lasciata girare senza supervisione

Reportistica e analisi

Report periodici con le metriche che contano davvero copertura reale frequenza completamento annunci traffico generato e costo per risultato nessuna vanity metric solo dati utili

Analisi E-commerce e B2B

Approccio metodologico

Audit di partenza con valutazione qualità dati, completezza tracking e gap rispetto agli obiettivi analitici
Architettura dati con GA4, CRM, dati e-commerce ed ERP integrati in BigQuery o data warehouse dedicato
Modelli analitici custom su business question prioritarie con framework di validazione e iterazione continua
Dashboard dedicate per stakeholder diversi con drill-down su segmenti, canali, prodotti e periodi di analisi

Servizi di Analisi E-commerce e B2B disponibili

Cohort analysis, LTV/CAC analysis e customer segmentation con dashboard executive e operative dedicate
Funnel analysis e CRO con AB test prioritizzati, framework di valutazione e misurazione impatto strutturato
Account-based analytics e pipeline analysis per B2B con allineamento sales-marketing e attribuzione lungo ciclo
Modelli di attribuzione custom, marketing mix modeling e analisi predittive su churn, LTV e cross-sell

Stack tecnologico integrato

GA4, BigQuery, GTM e Looker Studio per architettura dati base e visualizzazione dashboard cross-source
CRM enterprise (Salesforce, HubSpot, Pipedrive, Microsoft Dynamics) integrati per analisi funnel completo
Piattaforme e-commerce (Shopify, Magento, WooCommerce, BigCommerce) con export dati strutturati e API
Tool dedicati per cohort, segmentation e attribuzione: Mixpanel, Amplitude, Heap, Looker, Tableau

Domande frequenti sull'Analisi E-commerce e B2B

Sono critici per decisioni di scala. Senza cohort analysis non sai se i clienti acquisiti questo mese si comportano meglio o peggio di quelli acquisiti sei mesi fa. Senza LTV non sai se aumentare il CAC per scalare un canale è sostenibile o ti porterà a perdere su ogni acquisizione nel medio termine. Sono le metriche che distinguono e-commerce che scalano con margine da quelli che crescono in fatturato ma bruciano EBITDA — differenza enorme nella sostenibilità del business.

Con architettura dati dedicata. Il modello classico GA4 di attribuzione su 30-90 giorni non funziona per cicli B2B lunghi. Serve integrare GA4 con CRM (Salesforce, HubSpot) tramite offline conversion tracking ed Enhanced Conversions for Leads, costruire customer journey reali su BigQuery con touchpoint marketing e sales, e applicare modelli di attribuzione custom con finestre estese (180-365 giorni). È più complesso ma necessario: senza, le decisioni di budget marketing B2B si basano su segnali incompleti e ingannevoli.

Per un setup base con cohort, LTV, segmentation e dashboard executive: 4-8 settimane di lavoro su un’organizzazione con dati già strutturati. Per setup avanzati con attribuzione multi-touch custom, marketing mix modeling o modelli predittivi: 3-6 mesi, includendo data integration, costruzione modelli, validazione e formazione team interni. Le tempistiche dipendono soprattutto dalla qualità del tracking di partenza: setup analytics frammentati richiedono mesi di pulizia dati prima dell’analisi avanzata vera.

No, ma serve identificare i dati essenziali per le business question prioritarie. Il principio è “minimum viable data”: iniziamo con il core (GA4, CRM o piattaforma e-commerce, dati marketing paid principali) e arriviamo a insight azionabili nel breve. Le integrazioni avanzate (ERP, logistica, customer service, finance) si aggiungono progressivamente quando le domande di business le richiedono. Volere integrare tutto subito è la principale causa di progetti analytics che non producono valore in tempi ragionevoli.

Sì, ed è la situazione di maggior parte delle aziende italiane. Lavoriamo come team analytics esterno costruendo modelli, dashboard e analisi che il management può consultare e capire senza expertise statistica. Per organizzazioni più mature con team data interno il modello cambia: noi affianchiamo il team su progettualità specifiche, modelli avanzati o setup tecnici complessi. La data science non è prerequisito; la chiarezza sulle business question prioritarie sì.

[Analisi E-commerce & B2B]

OBIETTIVI E-COMMERCE — COHORT E LTV

OBIETTIVI E-COMMERCE — SEGMENTAZIONE E RFM

OBIETTIVI E-COMMERCE — FUNNEL E CONVERSIONE

OBIETTIVI B2B — PIPELINE E SALES ALIGNMENT

OBIETTIVI B2B — ACCOUNT-BASED ANALYTICS

OBIETTIVI DI ATTRIBUZIONE MULTI-TOUCH

Analisi E-commerce e B2B

Approccio metodologico

Servizi di Analisi E-commerce e B2B disponibili

Stack tecnologico integrato

Domande frequenti sull'Analisi E-commerce e B2B

Cohort analysis e LTV sono davvero così importanti per l'e-commerce?

Come si gestisce l'attribuzione quando il ciclo di vendita B2B è di 6-12 mesi?

Quanto tempo serve per costruire un sistema di analisi avanzata?

Devo integrare ogni dato del business per fare analisi avanzata?

Posso fare analisi avanzata senza data scientist interno?