L'agenzia di consulenza Seo e Analytics Nucleus ha nominato Danilo Motta come nuovo Head of Analytics.
Motta, milanese con 8 anni di esperienza nel settore, proviene da Sisal, dove ha ricoperto il ruolo di Analytics & CRO Associate Manager dal 2023 al 2025. Lì ha consolidato le proprie competenze nell’ambito dei Digital Analytics anche attraverso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa per automatizzarne e migliorarne i processi.
Con esperienza pregressa sia nel contesto di agenzia che in quello aziendale, dal 2024 si occupa anche di docenze per i master di Radar Academy.
Con Danilo Motta abbiamo parlato dell'evoluzione e delle sfide nel mondo degli analytics e sull'impatto dell'AI su questi strumenti.
Danilo, complimenti per la recente nomina. Come vedi il mercato degli analytics in questo periodo?
Il mondo degli analytics sta vivendo una trasformazione senza precedenti. La crescente attenzione alla privacy, le normative sempre più stringenti e l’evoluzione delle tecnologie stanno ridefinendo il modo in cui le aziende raccolgono e interpretano i dati. Oggi, essere data-driven non è più un’opzione, ma una necessità per qualsiasi business che voglia rimanere competitivo.
L’attenzione si sta spostando dalla semplice misurazione delle performance alla creazione di insights strategici che guidano le decisioni aziendali. Il focus non è più solo sul tracciamento del traffico, ma sulla comprensione profonda della customer journey, sfruttando modelli predittivi e analisi avanzate per ottimizzare ogni touchpoint. In questo contesto, strumenti come il server-side tagging e Consent Mode stanno assumendo un ruolo centrale per garantire un'accurata attribuzione del traffico, mantenendo il rispetto delle normative sulla privacy.
Quali sono le principali sfide che le aziende affrontano nell'adozione di strategie analytics efficaci?
La sfida principale per le aziende oggi è trasformare i dati in valore reale. Molti brand dispongono di enormi volumi di informazioni, ma faticano a strutturarle in modo utile. Data fragmentation, integrazione tra piattaforme e qualità del dato sono problemi ricorrenti. Spesso vediamo aziende che raccolgono dati in modo massiccio senza avere un piano chiaro su come utilizzarli per prendere decisioni strategiche.
Un altro aspetto critico è la governance del dato: con l'entrata in vigore di normative come il GDPR e il CCPA, le aziende devono trovare un equilibrio tra personalizzazione dell’esperienza utente e rispetto della privacy. In questo contesto, soluzioni come il privacy-first tracking e l’utilizzo dei first-party data stanno diventando cruciali.
In che modo l’intelligenza artificiale e il machine learning stanno influenzando il settore degli analytics?
L’intelligenza artificiale e il machine learning stanno ridefinendo il modo in cui interpretiamo i dati e prendiamo decisioni. Gli algoritmi di AI non solo migliorano l’accuratezza delle previsioni, ma permettono di automatizzare analisi complesse, offrendo insights che altrimenti richiederebbero settimane di lavoro.
A titolo di esempio si utilizza l’AI per ottimizzare l’attribuzione, analizzando i percorsi degli utenti per identificare i touchpoint più rilevanti, per prevedere il comportamento degli utenti, fornendo modelli predittivi basati su dati storici, e per personalizzare le esperienze, creando contenuti dinamici in base alle preferenze dell’utente.
I brand che integrano AI-driven analytics nei loro processi decisionali ottengono un vantaggio competitivo significativo, migliorando l’efficienza delle campagne e ottimizzando il ROI.
Quali servizi e tecnologie saranno cruciali nei prossimi mesi?
Il 2025 segnerà un’accelerazione nell’utilizzo di strumenti avanzati per la gestione e analisi dei dati.
Alcuni trend chiave includono:
- Server-Side Tagging: fondamentale per garantire la qualità dei dati raccolti e superare le restrizioni imposte dai browser.
- Conversion Modeling: con la scomparsa dei cookie di terze parti, le aziende devono trovare nuovi modi per attribuire correttamente le conversioni.
- Cross-Platform Analytics: per unificare i dati provenienti da diversi canali e dispositivi.
- CRO (Conversion Rate Optimization) e A/B Testing avanzati: per testare e migliorare l’esperienza utente in modo scientifico.
Tutto questo non riguarda solo l’ecommerce: anche settori come il B2B, il finance e il media stanno investendo massicciamente nell’analisi dei dati per ottimizzare i loro processi decisionali.
Qual è la tua visione per il futuro degli analytics nel digital marketing?
Nei prossimi anni, vedremo un’evoluzione verso un ecosistema di dati più integrato e sicuro, con una crescente adozione di modelli predittivi e AI generativa. Il focus non sarà più sulla mera raccolta di dati, ma sulla loro trasformazione in strategie attuabili.
Le aziende di successo saranno quelle che sapranno creare un framework di misurazione solido, che garantisca dati affidabili e coerenti e sfruttare al massimo i first-party data, riducendo la dipendenza da dati di terze parti. Ma anche a integrare AI e machine learning nei processi decisionali e adottare un approccio etico alla raccolta e all’uso dei dati, guadagnando la fiducia dei clienti. Chi riuscirà a muoversi in questa direzione non solo migliorerà le proprie performance di marketing, ma avrà un vantaggio competitivo duraturo in un mercato sempre più data-driven.