{"id":5046,"date":"2026-09-14T10:44:55","date_gmt":"2026-09-14T08:44:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.daturi.com\/qwerty\/?p=5046"},"modified":"2026-09-14T10:44:55","modified_gmt":"2026-09-14T08:44:55","slug":"i-kpi-di-marketing-non-sono-gratis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.daturi.com\/qwerty\/i-kpi-di-marketing-non-sono-gratis\/","title":{"rendered":"I KPI di marketing non sono gratis"},"content":{"rendered":"\n

Qualche giorno fa parlavo con un collega della necessit\u00e0, sempre pi\u00f9 stringente, di ottimizzare gli investimenti e gli sforzi di marketing.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 un tema che incontro sempre pi\u00f9 spesso nel mio lavoro: le risorse diminuiscono, mentre aumenta la richiesta di dimostrare il ritorno di ogni attivit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Richiesta assolutamente legittima.<\/p>\n\n\n\n

Il problema \u00e8 riuscire a farlo sulla base di dati sufficientemente affidabili. Perch\u00e9 i dati sono fondamentali, ma non sempre sono disponibili, completi o facili da interpretare. E soprattutto c\u2019\u00e8 un aspetto che qualche volta dimentichiamo: anche raccogliere, analizzare e interpretare i dati ha un costo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Non basta quindi dire \u201cmisuriamo tutto\u201d. Bisogna anche chiedersi cosa vale davvero la pena misurare, con quale precisione e a quale costo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

KPI e metriche non sono la stessa cosa<\/h2>\n\n\n\n

Partiamo dalle basi.<\/p>\n\n\n\n

KPI \u00e8 l\u2019acronimo di Key Performance Indicator<\/em>, cio\u00e8 indicatore chiave di prestazione. \u00c8 un parametro scelto per capire se un\u2019attivit\u00e0, una campagna o una strategia sta producendo i risultati attesi rispetto a un obiettivo.<\/p>\n\n\n\n

La parola pi\u00f9 importante, secondo me, non \u00e8 \u201cindicatore\u201d. \u00c8 \u201cchiave\u201d<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Un\u2019azienda pu\u00f2 raccogliere centinaia di dati, ma soltanto alcuni sono realmente determinanti per valutare le performance e prendere decisioni.<\/p>\n\n\n\n

Un cruscotto con cento spie accese non aiuta a guidare meglio: aumenta soltanto la probabilit\u00e0 di guardare quella sbagliata.<\/p>\n\n\n\n

Impression, clic, visualizzazioni, follower o volantini distribuiti sono metriche. Possono diventare KPI quando vengono scelti come indicatori prioritari per valutare il raggiungimento di un obiettivo concreto, possibilmente associato a un valore atteso e a un periodo di riferimento.<\/p>\n\n\n\n

Se l\u2019obiettivo \u00e8 aumentare le vendite, per esempio, il numero di follower pu\u00f2 essere interessante, ma il tasso di conversione, il costo di acquisizione del cliente e la marginalit\u00e0 sono probabilmente indicatori molto pi\u00f9 rilevanti.<\/p>\n\n\n\n

Individuare i KPI corretti \u00e8 quindi essenziale. Cos\u00ec come monitorarli nel tempo.<\/p>\n\n\n\n

Ma c\u2019\u00e8 un\u2019altra domanda che dovremmo farci pi\u00f9 spesso: quanto costa misurarli?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"kpi<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Misurare i KPI \u00e8 un investimento<\/h2>\n\n\n\n

Prendiamo un indicatore apparentemente semplice: la brand awareness di un\u2019azienda presente su scala nazionale.<\/p>\n\n\n\n

Per realizzare una ricerca sufficientemente rappresentativa bisogna definire un campione, intervistare i consumatori e analizzare notoriet\u00e0 spontanea, notoriet\u00e0 sollecitata, percezione e posizionamento.<\/p>\n\n\n\n

Si pu\u00f2 facilmente arrivare a investire 20-30 mila euro.<\/p>\n\n\n\n

E questa sarebbe soltanto una fotografia. Nemmeno necessariamente in alta definizione.<\/p>\n\n\n\n

Per capire davvero come cambia la notoriet\u00e0 di un marchio, infatti, la rilevazione dovrebbe essere ripetuta nel tempo.<\/p>\n\n\n\n

Se poi volessimo approfondire i risultati per area geografica, fascia d\u2019et\u00e0, categoria di pubblico, prodotto o confronto con i concorrenti, campione e costi crescerebbero ulteriormente.<\/p>\n\n\n\n

A quel punto diventa evidente il paradosso: in alcuni casi potremmo spendere per misurare una parte significativa di quello che abbiamo speso per fare marketing.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Non significa che non si debba misurare.<\/p>\n\n\n\n

Significa che anche la misurazione deve avere una propria sostenibilit\u00e0 e, in qualche modo, un proprio ritorno decisionale<\/strong>: il dato che ottengo mi permette realmente di prendere una decisione migliore?<\/p>\n\n\n\n

I volantini servono ancora?<\/h2>\n\n\n\n

\u00c8 una delle classiche domande alle quali tutti vorrebbero rispondere con un s\u00ec o con un no.<\/p>\n\n\n\n

La distribuzione di volantini \u00e8 un buon esempio di attivit\u00e0 difficile da valutare.<\/p>\n\n\n\n

Sapere che sono stati distribuiti 100.000 volantini ci dice quanto abbiamo prodotto e distribuito. Non ci dice quale risultato abbiamo ottenuto.<\/p>\n\n\n\n

Per provare a misurarne l\u2019efficacia possiamo utilizzare QR code, landing page, codici promozionali, numeri telefonici dedicati, domande rivolte ai clienti oppure confrontare vendite e accessi tra territori raggiunti e territori non coinvolti.<\/p>\n\n\n\n

Tutto corretto. Ma nessuno di questi metodi, preso singolarmente, restituisce necessariamente la verit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Un cliente pu\u00f2 vedere il volantino e poi cercare direttamente l\u2019azienda su Google, telefonare oppure entrare in un punto vendita senza utilizzare il QR code o il codice promozionale.<\/p>\n\n\n\n

Il volantino pu\u00f2 quindi aver contribuito alla vendita senza riceverne l\u2019attribuzione.<\/p>\n\n\n\n

Oppure pu\u00f2 non aver prodotto alcun risultato, nonostante le 100.000 copie distribuite.<\/p>\n\n\n\n

Quindi, i volantini servono ancora?<\/p>\n\n\n\n

Dipende dal pubblico, dal territorio, dall\u2019offerta, dalla qualit\u00e0 della distribuzione e dagli strumenti utilizzati per valutarne gli effetti.<\/p>\n\n\n\n

Come spesso accade nel marketing, la risposta meno spettacolare \u00e8 anche quella pi\u00f9 corretta: dipende<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019apparente semplicit\u00e0 dell\u2019e-commerce<\/h2>\n\n\n\n

All\u2019estremo opposto potremmo mettere un e-commerce ben strutturato.<\/p>\n\n\n\n

Qui possiamo seguire buona parte del funnel: campagna, visita, comportamento sul sito, conversione, acquisto.<\/p>\n\n\n\n

Possiamo misurare il tasso di conversione, il costo di acquisizione, il valore medio dell\u2019ordine, la marginalit\u00e0 e, con una base dati sufficientemente evoluta, persino il valore generato dal cliente nel tempo.<\/p>\n\n\n\n

Sembra il paradiso del marketer.<\/p>\n\n\n\n

Eppure neppure qui il dato coincide sempre perfettamente con la realt\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019acquisto pu\u00f2 essere stato influenzato da una campagna social, una ricerca su Google, una newsletter, una recensione, un negozio fisico, un articolo letto settimane prima o semplicemente dal consiglio di un conoscente.<\/p>\n\n\n\n

Aggiungiamo cookie rifiutati, dispositivi differenti, resi, acquisti ripetuti e modelli di attribuzione che assegnano il merito secondo regole inevitabilmente semplificate.<\/p>\n\n\n\n

Abbiamo molti pi\u00f9 dati.<\/p>\n\n\n\n

Ma dobbiamo comunque interpretarli.<\/p>\n\n\n\n

E questa, secondo me, rimane una delle competenze pi\u00f9 importanti del marketing.<\/p>\n\n\n\n

Non serve misurare tutto allo stesso modo<\/h2>\n\n\n\n

La vera domanda manageriale quindi non \u00e8 soltanto:<\/p>\n\n\n\n

\u201cPossiamo misurarlo?\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ma:<\/p>\n\n\n\n

\u201cQuanto deve essere precisa la misurazione per permetterci di prendere una decisione migliore?\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00c8 una differenza importante.<\/p>\n\n\n\n

Non tutto ci\u00f2 che \u00e8 misurabile \u00e8 davvero utile e non tutto ci\u00f2 che \u00e8 utile \u00e8 facilmente misurabile.<\/p>\n\n\n\n

Anche la raccolta e l\u2019analisi dei dati hanno un costo, che dovrebbe essere proporzionato al valore dell\u2019investimento e soprattutto al valore della decisione che dobbiamo prendere.<\/p>\n\n\n\n

Se devo decidere come investire 10 milioni di euro, pu\u00f2 avere senso spendere molto per ridurre l\u2019incertezza.<\/p>\n\n\n\n

Se devo scegliere come allocare 5.000 euro, forse spendere 20.000 euro per ottenere una risposta statisticamente impeccabile non \u00e8 una grande idea.<\/p>\n\n\n\n

Alla fine, il compito del marketing non \u00e8 produrre pi\u00f9 numeri. \u00c8 individuare quelli che aiutano davvero a decidere.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

In alcuni casi avremo dati estremamente precisi. In altri dovremo affidarci a test, confronti, indicatori indiretti, esperienza e conoscenza del contesto.<\/p>\n\n\n\n

E va bene cos\u00ec.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019importante \u00e8 essere consapevoli del margine di incertezza e non confondere mai la precisione apparente di un dato con la sua reale rilevanza<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 anche nel marketing un numero con due decimali pu\u00f2 essere perfettamente preciso.<\/p>\n\n\n\n

E completamente inutile.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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