Misurare il marketing con dati unificati
Generato da Klaviyo AI
La guida illustra come i grandi brand unificano i dati e misurano i ricavi tra canali, mercati e brand. Spiega come usare attribuzione omnicanale, analisi del funnel, segmentazione RFM e analisi predittiva per orientare le decisioni, e come Klaviyo consente di analizzare i dati e agire nella stessa piattaforma.
- Dati unificati: Centralizzare e standardizzare i dati cliente consente una reportistica coerente tra brand, team e aree geografiche, con accessi basati sui ruoli.
- Attribuzione omnicanale: L’attribuzione multi-touch lineare distribuisce il merito tra i canali senza conteggiare due volte i ricavi.
- Analisi del funnel: Individuare i passaggi in cui i clienti abbandonano il percorso aiuta a stabilire le priorità di intervento.
- Segmentazione e previsioni: L’analisi RFM e quella predittiva aiutano a identificare clienti di alto valore, stimare il rischio di abbandono e personalizzare le offerte.
Titolo breve: guida all'analisi di marketing per le aziende
Titolo SEO: Klaviyo Marketing Analytics per le aziende: misura e aumenta i ricavi su larga scala
Descrizione SEO: scopri come i brand aziendali unificano dati frammentati, attribuiscono i ricavi su ogni canale e creano una reportistica di marketing analytics di cui la leadership si fida davvero.
Data di pubblicazione: 19/08/2026
Secondo un sondaggio di settembre 2024 di Gartner, solo il 52% dei CMO e di altre figure senior della leadership di marketing ha dichiarato di poter dimostrare il valore delle proprie attività di marketing.
Joseph Enever, Analista direttore senior di Gartner, consiglia di “sfruttare metriche più complesse per comunicare il valore”. Può essere un buon consiglio, ma c'è anche un costo da considerare.
Più le metriche sono complesse, più è complessa la reportistica e, a un certo punto, potresti scoprire che i processi rallentano e che emergono silos di dati. All'improvviso, sei scettico nei confronti della tua reportistica tanto quanto gli altri membri della leadership senior.
Questa guida ti insegna come scalare correttamente la complessità della tua reportistica con dati unificati. Trattiamo le basi dell'analisi unificata per le aziende, dell'attribuzione omnicanale, dell'analisi funnel, dell'analisi RFM e dell'analisi predittiva, che possono rendere più preciso il ritorno sull'investimento.
Cosa sono i dati analitici enterprise?
L’analisi aziendale è la pratica di raccogliere, unificare e interpretare i dati su tutti i canali di acquisto attivi, i brand, i team e le aree geografiche per misurare cosa genera ricavi e orientare la strategia.
I grandi brand usano l’analisi aziendale per centralizzare e standardizzare la reportistica in tutto il loro portfolio, così che chiunque in azienda abbia accesso al livello di reportistica adeguato al proprio ruolo.
Mentre le piccole e medie imprese spesso tengono traccia delle metriche per un numero inferiore di negozi, valute e canali di marketing, le grandi aziende monitorano milioni di interazioni con i clienti in molte aree geografiche.
E, a differenza delle PMI, l’analisi aziendale comporta anche procedure di governance più complesse: ciò significa che l’accesso alla reportistica basato sui ruoli e le tracce di controllo devono essere integrati nel software e nei processi di analisi e reportistica.
Impostare le basi per l'analisi enterprise: unificare e integrare i set di dati dei clienti
Secondo la ricerca di Klaviyo del 2026 sui marketer B2C, quasi 1 marketer su 5 afferma che la sfida più grande con il proprio stack tecnologico di marketing è avere troppi strumenti, con conseguente complessità o inefficienza, oppure la difficoltà di integrare strumenti e sistemi in tutto lo stack.
Senza dati cliente unificati, per i team enterprise può essere difficile giustificare nuove iniziative tra le sedi globali. Inoltre, non riescono a sviluppare una comprensione chiara delle preferenze e dei comportamenti dei clienti e non riescono a integrare queste informazioni in una reportistica in tempo reale su cui agire subito dalla stessa piattaforma.
Quando i brand enterprise pensano ai dati unificati, spesso pensano alla loro customer data platform (CDP) indipendente che raccoglie e archivia dati cliente da più fonti. Le customer data platform (CDP) indipendenti consentono anche la risoluzione dell’identità, unificano i profili cliente e rendono questi dati disponibili per l’automazione marketing, l’analisi e le piattaforme di assistenza clienti.
Ma ciò che una customer data platform (CDP) indipendente non fa è agire su questi dati. Una customer data platform (CDP) non crea segmenti di pubblico, non attiva flussi omnicanale, non avvia campagne personalizzate e non migliora le interazioni di assistenza clienti.
Per fare tutto questo, i dati devono uscire dalla customer data platform (CDP) e passare a uno di questi altri strumenti. E non appena sposti i dati, devi assicurarti che tornino indietro intatti e in tempo reale, così la tua reportistica e i tuoi modelli di attribuzione restano credibili per chiunque nella tua organizzazione.
Ecco perché sempre più team enterprise si stanno orientando verso quella che viene chiamata "customer data incorporata" come alternativa a unacustomer data platform (CDP) indipendente. I dati incorporati significano che i tuoi dati e gli strumenti che il tuo team usa per agire su di essi si trovano nello stesso sistema.
Helen of Troy, la società madre di brand come OXO, Hydro Flask e Revlon, ha migrato 3 dei suoi brand su un CRM enterprise autonomo e ora usa integrazioni CRM con Facebook, Google e TikTok per creare un pubblico simile da targettizzare ed escludere gli attuali iscritti alle e-mail e agli SMS dalle campagne di acquisizione a pagamento.
Dopo il passaggio, Helen of Troy ha registrato una riduzione del 40% del costo totale di proprietà [EN] ed eliminato centinaia di ticket IT all’anno.
Come valutare un CRM aziendale rispetto a una customer data platform (CDP) standalone per l’analisi aziendale
**Criteri** | **CRM Enterprise** | **Customer data platform (CDP) standalone** |
|---|---|---|
Aggiornamento dei dati | I profili cliente si aggiornano in tempo reale su ogni canale. | I profili cliente si aggiornano secondo una pianificazione, in base a trasferimenti di dati automatizzati e caricamenti batch. |
Risoluzione dell'identità | La risoluzione dell'identità è integrata direttamente nella piattaforma. | La risoluzione dell’identità avviene all’interno della customer data platform (CDP). |
Chi gestisce i dati quotidianamente | I marketer possono accedere ai dati dei clienti e gestirli direttamente, senza fare affidamento sul team di ingegneria. | In genere, un team di dati o di ingegneria controlla l’accesso. Chi si occupa di marketing potrebbe dover richiedere i dati di cui ha bisogno. |
Struttura dei costi | Un'unica piattaforma sostituisce più strumenti con un'unica struttura di prezzi. | Strumenti separati generano costi aggiuntivi di integrazioni, licenze, manutenzione e ingegneria, aumentando il costo totale di proprietà. |
Condivisione dei dati tra marketing e assistenza clienti | I dati di marketing e del servizio clienti si trovano nello stesso profilo cliente, creando una vista unificata senza ulteriori integrazioni. | I dati di marketing e del servizio clienti si trovano in sistemi separati e devono essere integrati per creare una vista condivisa. |
Attribuzione omnicanale per aziende enterprise: come smettere di conteggiare due volte le entrate
I percorsi del cliente non sono lineari e non hanno lo stesso aspetto in tutto il tuo portfolio.
- Un acquirente in una determinata area e in una determinata categoria di prodotto può essere influenzato da 5 interazioni online prima di decidere, alla fine, di effettuare un acquisto in negozio. Può anche sfogliare i prodotti in negozio, scansionare un codice QR per iscriversi alla newsletter della tua area e fare un altro acquisto dopo altre 3 interazioni online.
- Un acquirente B in un’altra regione potrebbe rispondere all’urgenza insita in uno dei tuoi prodotti virali. Potrebbe aver interagito con il tuo brand qualche volta molti mesi fa, per poi acquistare dopo una o due interazioni più recenti. A seconda del tuo modello di business nelle diverse regioni, potresti voler personalizzare il tuo modello di attribuzione per tenere conto di ciò che sai già della tua attività. Potresti anche voler puntare su un modello di attribuzione più degli altri o usarne una combinazione in momenti diversi.
Ecco alcuni modelli di attribuzione di base su cui puntare in momenti diversi:
A un certo punto, però, la maggior parte dei team aziendali utilizza attribuzione multi-touch lineare omnicanale [EN]. Questo tipo di attribuzione assegna a ogni canale la sua giusta quota di merito, senza conteggiare due volte i ricavi. Quando utilizzi questo tipo di modello di attribuzione, puoi evitare di riversare budget nel canale sbagliato solo perché è stato l’ultimo con cui un cliente ha interagito.
Dovresti poter configurare l’attribuzione omnicanale nella tua piattaforma Klaviyo Marketing Analytics. Ecco come iniziare:
- **Scegli una piattaforma con Klaviyo Marketing Analytics integrato, **come un CRM B2C con una customer data platform (CDP) integrata. Questa è la tua infrastruttura dati, che centralizza ogni interazione dei clienti con il tuo brand. Quando questi dati si trovano in un unico posto, i tuoi modelli di attribuzione sono più accurati perché attingono a dati completi.
- **Assicurati che lo script di tracciamento sul sito sia installato. **Questo potrebbe includere uno snippet personalizzato in particolare nella pagina di check-out, dato che è lì che i dati di conversione vengono in definitiva ricollegati a una sessione.
- Usa tag UTM (Urchin Tracking Module) accurati. Poiché l’attribuzione si basa su origine/mezzo UTM (Urchin Tracking Module), le campagne con tag mancanti o incoerenti potrebbero essere etichettate come sconosciute.
- Aggiorna le impostazioni del modello di attribuzione. Scegli quale modello di attribuzione è più sensato per il tuo brand e imposta di conseguenza la finestra di attribuzione. Dovresti anche personalizzare quali tipi di messaggi contano come touchpoint significativi (ad esempio, potresti escludere i messaggi transazionali o i clic dei bot).
Analisi del funnel per i team enterprise
L’analisi del funnel [EN] è il processo di identificazione di dove e perché le persone abbandonano prima di passare alla fase successiva del ciclo di vita del cliente.
Per i team numerosi che gestiscono più brand e mercati, l’analisi del funnel aiuta in particolare a stabilire le priorità. L’analisi del funnel rivela dove si perdono più clienti, consentendo ai team di concentrarsi sui “frutti a portata di mano” e aumentare rapidamente le entrate sotto pressione.
A un livello di base, il tuo percorso del cliente potrebbe includere la visualizzazione di un prodotto, l’aggiunta di un prodotto al carrello, l’avvio del check-out e l’invio di un ordine. Un percorso specifico per le e-mail potrebbe essere simile a ricevere un messaggio automatico, aprirlo, fare clic e poi acquistare un prodotto.
Con l’analisi del funnel, ogni passaggio mostra la percentuale di acquirenti che è arrivata fino al passaggio successivo del percorso. Ad esempio, se un buon numero di acquirenti di un determinato segmento aggiunge un prodotto al carrello ma non completa il check-out, quell’abbandono è la priorità e c’è qualcosa da sistemare nella pagina di check-out, in modo che parli a quel segmento.
Puoi anche usare l’analisi del funnel insieme all’analisi per coorti per ottenere una comprensione più completa delle tendenze. Ad esempio, Naturium ha utilizzato analisi del funnel e della coorte per monitorare il riscatto tra i membri del programma fedeltà Consistency Club.
Quando l’analisi per coorti ha mostrato che il riscatto era in calo, il team ha lanciato una nuova offerta fedeltà ("Riscatta 20 punti per ottenere 1 $ di sconto") e ha aumentato la percentuale di riscatto [EN] abbassando la barriera d’ingresso.
In che modo l'analisi RFM migliora il ritorno sull'investimento per i grandi brand
"RFM" sta per recenza, frequenza e valore monetario. Usa queste metriche importanti per analizzare il comportamento dei clienti e individuare i clienti ad alto valore.
Ecco una breve panoramica di ciò che misura l'analisi RFM [EN] e di come puoi iniziare a interpretare i dati:
**Segnale** | **Cosa misura** | **Cosa significa** |
|---|---|---|
Recenza | Quanto recentemente qualcuno ha acquistato | Se qualcuno non acquista da molto tempo, potrebbe rischiare di abbandonarti del tutto. |
Frequenza | Con che frequenza una persona acquista | Se una persona che acquista seguendo una cadenza fissa aumenta la frequenza, potrebbe voler aderire a un programma fedeltà. |
Valore monetario | Quanto spende una persona quando acquista | I clienti ad alto valore sono VIP che dovrebbero ricevere offerte speciali, mentre i clienti che non spendono tanto dovrebbero ricevere offerte di up-sell. |
Come insieme di analisi enterprise, l’analisi RFM aiuta i grandi brand a identificare i clienti di alto valore, ridurre il churn (tasso di abbandono) e sviluppare strategie di sconto [EN] che non sprecano budget.
Ad esempio, il rivenditore di scarpe Marc Fisher utilizza i segmenti RFM per inviare offerte più mirate [EN]. Riservano gli sconti ai clienti a rischio di churn (tasso di abbandono), adottando al contempo un approccio più orientato al prezzo pieno e al brand con i clienti più fedeli.
Analisi predittiva per le aziende: previsione del comportamento del cliente
L’analisi predittiva utilizza dati storici di acquisto e comportamentali per prevedere i comportamenti futuri dei clienti. Include metriche come il numero di ordini previsto, la data prevista del prossimo ordine, il valore del ciclo di vita (LTV) previsto e il rischio di churn (tasso di abbandono).
Quando riesci a prevedere questo tipo di comportamento dei clienti, puoi anticiparlo inviando messaggi che hanno maggiori probabilità di risultare pertinenti più vicino al momento in cui è probabile che si verifichi.
Ecco 3 modi in cui puoi usare l’analisi predittiva per aumentare i ricavi:
- Usa il rischio di churn (tasso di abbandono) per contrassegnare i clienti a rischio che potrebbero aver bisogno di determinati tipi di offerte per acquistare di nuovo. Ad esempio, puoi creare segmenti regionali di clienti a rischio e progettare offerte specifiche per il mercato che rispecchino il loro comportamento di navigazione o i prodotti più venduti in quella regione.
- Usa data prevista del prossimo ordine con i dati geografici per personalizzare le offerte per gli acquirenti che vivono vicino a un punto vendita, ma non hanno mai acquistato in negozio. Ad esempio, puoi accelerare il tempo che porta all’acquisto dando una spinta ai clienti che avrebbero comprato comunque: ottimo per raggiungere gli obiettivi trimestrali all’ultimo minuto quando le proiezioni non sono positive.
- Usa il valore del ciclo di vita (LTV) previsto per stimare la spesa nel tempo, così puoi rivolgerti agli acquirenti di alto valore con incentivi speciali in negozio o online. Se vuoi evitare gli sconti il più possibile, ad esempio, usa il valore del ciclo di vita (LTV) previsto per rivolgerti invece ai VIP con altri vantaggi, come esperienze di concierge.
Aumenta le entrate con l’analisi enterprise di Klaviyo
Klaviyo è il CRM B2C autonomo che riunisce dati cliente in tempo reale, analytics, automazione marketing, assistenza clienti e AI agentica integrata, così i brand enterprise possono misurare e agire sui propri dati dallo stesso posto.
Con Klaviyo, puoi:
- Sincronizza il tuo magazzino dati con Advanced Klaviyo Data Platform. Riformatta, standardizza e pulisci i tuoi dati per garantire coerenza e precisione senza scrivere codice e senza aspettare.
- Crea report avanzati per le vendite tra diverse regioni. Usa raggruppamenti illimitati, Proprietà del profilo personalizzate e reportistica combinata per flusso e campagna senza uno strumento di business intelligence.
- **Personalizza l’attribuzione. **Misura l’attribuzione combinando due o più metriche o filtrando eventi specifici per tutti i tuoi brand e mercati.
- Crea segmenti direttamente dall’analisi del funnel. Raggiungi i clienti nel punto esatto in cui abbandonano la conversione, con un clic.
- Agisci sui tuoi dati, più velocemente. Accedi a consigli e modelli di flusso predefiniti per agire sui tuoi dati reali di performance senza partire da zero.