Costruiamo modelli di attribuzione multi-touch e multi-canale (Google Ads, Meta, LinkedIn, email, SEO, contenuti) che misurano il contributo reale di ogni canale alle conversioni. Niente più budget tagliati al canale sbagliato perché l'ultimo click dà tutto al brand search.
L'attribuzione multi-touch e multi-canale è il modello che misura il contributo reale di ogni canale di marketing (Google Ads, Meta Ads, LinkedIn, email, SEO, contenuti, referral) alle conversioni finali, pesando ogni touchpoint del percorso utente in base al suo contributo effettivo, invece di dare 100% del merito all'ultimo click prima della conversione.
Perché last-click rovina le decisioni multi-canale: l'ultimo click prima della conversione è quasi sempre brand search organico o direct, e il modello last-click attribuisce tutto a quei canali, azzerando il contributo di Ads top-funnel, social discovery, email nurture, contenuti SEO che hanno costruito il percorso. Si finisce per tagliare i canali che generano la domanda e gonfiare quelli che la raccolgono.
Operiamo da Vicenza dal 2008. Setup standard di attribuzione multi-touch su 4-6 canali con review trimestrale in 3-4 settimane.
Multi-canale tra Google Ads, Meta Ads, email e SEO. Attribuzione data-driven ha mostrato che Meta top-funnel contribuiva al 28% delle conversioni reali, contro il 6% del modello last-click. Budget Meta aumentato del 40%, fatturato salito del 22% in 3 mesi.
Ciclo di vendita lungo (3-6 mesi) con touchpoint LinkedIn, email nurture, SEO contenuti, sales call. Modello time-decay con offline conversion import per opportunità chiuse. Riallocazione budget da Google Ads brand search a LinkedIn top-funnel.
Multi-canale tra Google Ads, Meta Ads, organico, referral, telefono diretto. Offline conversion import per lead da telefono. Position-based 40-20-40 ha mostrato il contributo reale del referral di settore, prima invisibile.
Quattro componenti per capire il vero contributo di ogni canale alle conversioni.
Ogni canale tracciato con UTM e dati offline.
Mappiamo tutti i canali coinvolti nel percorso utente: Google Ads, Meta Ads, LinkedIn, email, SEO organico, referral, contenuti, eventi offline (lead da telefono, ordini in store). UTM standardizzato, eventi GA4 semantici, integrazione offline conversion import.
Data-driven, position-based, time-decay.
Sulla base dei volumi di conversione e del business, scegliamo il modello più adatto: data-driven (machine learning di GA4) per volumi alti, position-based (40-20-40) per percorsi multi-touch chiari, time-decay per cicli di vendita lunghi B2B. Confronto con last-click per quantificare la differenza.
ROI reale, non gonfiato.
Costruiamo una dashboard BI dedicata che mostra il contributo reale di ogni canale (Ads, social, email, SEO) sulle conversioni totali, il costo per canale, il ROI reale in base al modello scelto. Confronto con last-click per dare contesto.
Le decisioni di budget cambiano davvero.
Ogni trimestre rivediamo il modello con i nuovi dati e diamo raccomandazioni concrete su come riallocare il budget tra canali. Niente più tagli a canali top-funnel solo perché last-click li sottostima. Stima impatto ricavi prima e dopo riallocazione.
Pattern ricorrenti sui setup attribuzione in audit:
Il nostro approccio: touchpoint mappati, modello scelto sui volumi reali, contributo per canale visibile, raccomandazioni budget trimestrali. Le decisioni cambiano.
Risultati concreti per marketing e finance:
Senza attribuzione multi-canale, le decisioni di budget si basano su last-click e si tagliano i canali sbagliati.
Settimana 1.
Settimana 1-2.
Settimana 2-3.
Settimana 3-4.
Best-in-class per il caso, niente vendor lock-in:
WordPress 
WooCommerce 
Cloudflare WordPress WooCommerce Cloudflare Quello che ti consegniamo a fine setup:
Servizio su misura: il preventivo dipende dalla complessità dei requisiti, dalle integrazioni con sistemi terzi (CRM, gestionale, API esterne), dal volume di test richiesto e dal livello di SLA in manutenzione. Prima cosa che facciamo è una discovery call gratuita di 30-45 minuti per capire scope e contesto, poi mandiamo un preventivo scritto entro 48-72 ore. Niente listini standard.
Setup base con GA4 e modello data-driven, 2-3 settimane. Setup completo con audit, standardizzazione UTM, offline conversion import, dashboard, raccomandazioni e setup review trimestrale, 3-4 settimane.
Dipende dai volumi e dal business. Data-driven (machine learning di GA4) richiede almeno 600 conversioni in 30 giorni. Position-based 40-20-40 funziona su qualsiasi volume con percorsi multi-touch chiari. Time-decay è ottimo per B2B con cicli di vendita lunghi. Confrontiamo sempre con last-click per dare contesto.
Anche con 2-3 canali ha senso, perché last-click attribuisce tutto al brand search e azzera il contributo del canale che genera la domanda. L'analisi è più semplice ma le decisioni cambiano comunque.
Sì, l'offline conversion import su Google Ads e GA4 collega le conversioni offline ai click online. Per CRM B2B con cicli lunghi colleghiamo via API HubSpot, Salesforce o Pipedrive.
La review trimestrale aggiorna il modello con i nuovi dati e nuovi canali se cambiano. Dopo il setup iniziale tipicamente i clienti ci tengono in mantenimento per il tuning continuo e le raccomandazioni budget.
No. Il confronto con last-click resta nella dashboard, perché Google Ads e Meta nei loro UI mostrano sempre last-click. Vedere entrambi insieme è il modo migliore per quantificare il delta tra dato dichiarato dalla piattaforma e contributo reale.
Google, Meta, LinkedIn, email, SEO, referral, offline. Tutti i canali tracciati, UTM standardizzato, niente più direct gonfiato.
Data-driven per volumi alti, position-based per multi-touch, time-decay per B2B long-cycle. Niente modello a caso.
Modello aggiornato con i nuovi dati, nuovi canali se cambiano. Raccomandazioni budget data-driven ogni trimestre.
Non solo report, ma raccomandazioni precise su come riallocare il budget tra canali. Stima impatto ricavi.
Analisi preliminare gratuita + report sintetico via email entro 48h.
