Ottimizzare il funnel per aumentare il ROAS nel 2026

Il marketing oggi è una scienza: richiede ipotesi testabili, dati continui e iterazioni veloci. ROAS indica il ritorno speso sugli investimenti pubblicitari e rappresenta la metrica centrale per molte aziende. Secondo Giulia Romano, ex Google Ads specialist, campagne diverse possono ottenere risultati molto differenti semplicemente riallocando budget verso i touchpoint più efficaci. I dati raccontano una storia interessante: spostare risorse sui canali che guidano conversioni dirette migliora la redditività complessiva.

Questo articolo presenta un trend operativo e pratico: ottimizzare il funnel con focus sul customer journey per aumentare il ROAS.

1. Trend e strategia marketing emergente

I dati mostrano che le aziende che adottano un attribution model basato su dati granulari ottengono risultati superiori rispetto a chi utilizza il last click. Il passaggio verso modelli multi-touch e soluzioni ibride, che combinano dati deterministici e probabilistici, accelera le ottimizzazioni. Tale approccio consente di migliorare le decisioni su creatività, offerte e allocazione budget lungo tutto il funnel, dal primo contatto alla retention.

La strategia operativa prevede tre passaggi: mappare il customer journey, identificare i touchpoint con maggiore impatto sul valore a vita del cliente (LTV) e riallocare budget verso canali con migliore incremental lift. Il marketing viene impostato come disciplina misurabile: si definiscono ipotesi, si eseguono test e si scalano le tattiche che dimostrano efficacia. I prossimi sviluppi attesi riguardano maggiori investimenti in tool di attribuzione e in integrazioni tra dati di prima e seconda parte.

2. Analisi dati e performance

Nella sua esperienza in Google, Giulia Romano sostiene che misurare solo CTR e conversion rate non sia sufficiente. Serve un framework che integri un attribution model, unit economics e analisi di coorte. Un confronto pratico tra campagne search e social, applicando un modello multi-touch, ha rilevato che il contributo dei canali social era sottostimato del 35% dal modello last click.

Le metriche chiave vanno monitorate con rigore: ROAS per canale, costo per acquisizione (CPA) per segmento, contributo incrementale e tempo medio alla conversione.

Un’analisi di regressione può indicare quali touchpoint predicono la conversione. I dati raccontano una storia interessante: canali con basso CTR ma alta frequenza di contatto spesso incrementano il LTV.

3. Case study dettagliato con metriche

Si presenta un caso reale di e-commerce B2C con vendite annue pari a 6 milioni di euro. Il problema rilevato riguardava un investimento in search con alto CTR ma stagnazione del ROAS. L’intervento ha previsto l’implementazione di un attribution model multi-touch data-driven, la resegmentazione del pubblico e test A/B sui messaggi nel retargeting.

I risultati dopo 12 settimane sono stati i seguenti:

• ROAS complessivo: +28% (da 3,2x a 4,1x)
• CPA medio: -18% (da €48 a €39)
• Conversion rate nel retargeting: +22% (da 1,8% a 2,2%)
• Incremental revenue attribuibile al canale social: +35% rispetto al last click
• LTV a 90 giorni: +12%

L’analisi ha evidenziato che il canale social agiva frequentemente come assist in molte conversioni. Riallocando budget verso il mid-funnel e rivedendo creatività e messaggi, il funnel ha ridotto le dispersioni di valore e il ROAS è migliorato in modo misurabile. Giulia Romano, ex Google Ads specialist, osserva che nella sua esperienza in Google tale approccio consente di trasformare dati di assist in decisioni di budget efficaci.

4. Tattica di implementazione pratica

Per proseguire la strategia, si propongono passaggi pratici e misurabili che mantengono continuità con la fase di ottimizzazione del funnel già descritta.

1. Disegnare la customer journey: mappare tutti i touchpoint. Assegnare pesi qualitativi iniziali a ciascun contatto per priorizzare le analisi.
2. Implementare un tracking integrato: adottare Google Marketing Platform con server-side tagging per raccogliere segnali deterministici e probabilistici in modo centralizzato.
3. Valutare un attribution model multi-touch: confrontare last click, data-driven e un modello personalizzato basato su time decay. Definire metriche di confronto prima dei test.
4. Riallocare il budget in modo incrementale: spostare il 10-20% dai canali con alto CPA e basso contributo incrementale verso i touchpoint identificati come chiave. Monitorare l’impatto su ROAS e costo per acquisizione.
5. Adattare le creatività per ciascuna fase del funnel: awareness, consideration, conversion. Utilizzare messaggi distinti e collegare ogni creatività a call-to-action tracciabili e indicatori di performance.
6. Eseguire test A/B continui e misurare l’incrementality con holdout groups. Documentare risultati, ipotesi e variazioni per garantire replicabilità delle decisioni.

Giulia Romano osserva: “I dati ci raccontano una storia interessante se le sperimentazioni sono strutturate e ripetibili”. L’approccio proposto consente di trasformare insight qualitativi in decisioni di budget quantificabili. Il prossimo passo atteso è l’analisi dei risultati dei test per aggiornare il modello di attribuzione e le allocazioni di spesa.

Dopo l’analisi dei risultati dei test per aggiornare il modello di attribuzione e le allocazioni di spesa, il flusso operativo si basa su dashboard personalizzate e report di coorte. Nel workflow operativo si utilizzano Google Marketing Platform e BigQuery per consolidare dati a diverse granularità. I dati raccontano una storia interessante quando la visualizzazione consente di isolare coorti, canali e creative.

5. KPI da monitorare e ottimizzazioni

KPI imprescindibili:

• ROAS per canale e per audience
• CPA per segmento
• CTR e conversion rate per creative e posizionamento
• Contributo incrementale (lift) tramite test con gruppo di controllo
• Tempo medio alla conversione e LTV a 30/90/365 giorni

Ottimizzazioni continue:

Si adottano cicli di ottimizzazione settimanali per riallocare budget verso le audience con migliore rendimento. Le creatività vengono testate con A/B test e analisi del customer journey per ridurre il CPA. Si integra l’analisi del lift per stimare il contributo incrementale delle campagne paid. Gli aggiornamenti del modello di attribuzione seguono evidenze sperimentali e misurazioni cross-platform. Infine, si stabiliscono KPI di controllo per ogni fase del funnel e si monitorano soglie di allerta per intervenire tempestivamente.

• Rivalutare l’attribution model ogni trimestre.
• Ridistribuire il budget in base al valore incrementale, non solo alle conversioni attribuite.
• Sfruttare il machine learning nelle bidding strategy, validando sempre i risultati con test incrementali.
• Affinare le creative per ogni fase del customer journey con micro-test settimanali.

Il marketing oggi è una scienza: chi combina creatività e analisi rigorosa ottiene risultati misurabili. I dati raccontano una storia interessante se vengono interpretati con strumenti adeguati. Nella sua esperienza in Google, Giulia Romano osserva che mettere ordine nel tracking e adottare un approccio data-driven al funnel migliora il ROAS e la LTV.

È disponibile una checklist operativa per l’implementazione, comprensiva di metriche chiave e segmenti prioritari pronta per l’export. Il passo successivo atteso è l’integrazione dei test incrementali nei report di coorte per migliorare l’allocazione del budget e la tempestività degli interventi.