Quando si parla di personalizzazione, molti marketers pensano subito a creatività brillanti o copy accattivanti. Nel team Dati di Incubeta Italia, invece, sappiamo che la vera “magia” nasce qualche strato più sotto, dove i comportamenti di navigazione dell’utente si trasformano in segnali predittivi capaci di guidare sia la UX sia le campagne media. In questo articolo vogliamo raccontarvi come abbiamo implementato una pipeline – interamente su Google Cloud – che oggi alimenta un’esperienza d’acquisto personalizzata e campagne advertising mirate, con un impatto diretto sui KPI di revenue.
1. Dal click al dato, senza attrito
Il punto di partenza di ogni analisi approfondita sono i segnali digitali che gli utenti rilasciano navigando sul sito web. Ogni interazione, ogni click, ogni pagina visitata rappresenta un evento o un comportamento prezioso, meticolosamente raccolto attraverso Google Analytics 4. Questo strumento, potente e versatile, funge da collettore di dati essenziali. Grazie a un connettore nativo e ottimizzato, questi dati fluiscono senza interruzioni verso BigQuery, il database analitico di Google Cloud, un vero e proprio fulcro per l'elaborazione e l'immagazzinamento di grandi quantità di informazioni.
Qui, attraverso l'uso di semplici query SQL, siamo in grado di ripulire le variabili grezze, eliminando ridondanze e correggendo eventuali anomalie. Successivamente, arricchiamo le sessioni degli utenti con attributi demografici, ottenendo un quadro più completo e sfaccettato del profilo di ogni visitatore. Infine, assembliamo un dataset accuratamente strutturato e pronto per la fase cruciale del training dei modelli di machine learning. Questo processo di preparazione dei dati è fondamentale per garantire l'accuratezza e l'efficacia delle analisi successive.
2. Machine Learning a portata di marketer. Semplificare la complessità
“It’s simple until you make it complicated”. Una massima che in Incubeta Italia trasformiamo in realtà quotidiana: per questo abbiamo scelto BigQuery ML, che consente di allenare modelli direttamente senza spostare i dati. Durante la fase di progettazione del flusso di lavoro, ci siamo posti due domande chiave, fondamentali per orientare l'analisi e la modellazione:
- Propensity to buy: qual è la probabilità che il singolo utente completi un acquisto nella prossima sessione?
- Cluster di spesa: in quale fascia (bassa, media, alta) si collocherà il valore del carrello?
Il risultato è un insight predittivo immediatamente leggibile: “Utente-123 ha il 68% di probabilità di comprare ed è un high-spender”.
3. Dalla prediction all’azione concreta: trasformare le intuizioni in risultati tangibili!
Una previsione, per quanto sofisticata, ha un valore reale solo se viene messa in pratica, trasformandosi in azioni concrete capaci di generare risultati misurabili. Per questo motivo, abbiamo implementato un sistema efficiente che, grazie a Cloud Run, un micro-servizio completamente automatizzato e scalabile, consente di inviare i punteggi predittivi direttamente agli strumenti che i team di marketing utilizzano quotidianamente. Questo passaggio avviene dopo la fase di training dei modelli di machine learning, garantendo una reattività e un'efficacia senza pari. Nello specifico:
● Google Analytics 4 (GA4): le predizioni ottenute vengono utilizzate per popolare le audience, arricchendo le analisi di coorte con una dimensione predittiva.
● Search Ads/Campaign Manager/Google Ads: gli score predittivi diventano segnali potenti che alimentano le audience dinamiche utilizzate per campagne pubblicitarie altamente mirate.
L’effetto? Budget più mirati, CPC più efficienti e un ROAS costantemente in crescita.
4. La ciliegina sulla torta: una User Experience personalizzata all'estremo
Uno degli utilizzi più efficaci e impattanti di queste audience basate sulla propensione all'acquisto è la capacità di riordinare dinamicamente le sezioni prodotto all'interno di un sito di ecommerce. Immagina che l'algoritmo, attraverso l'analisi dei dati, rilevi un forte interesse da parte di una cliente, che chiameremo Cecilia, per la categoria delle borse. In questo scenario, la sezione "Bags" viene automaticamente portata in cima alla pagina, seguita dalle altre categorie in base al loro grado di rilevanza per Cecilia. Questo riordino dinamico delle sezioni incrementa significativamente la probabilità di ottenere un coinvolgimento più profondo da parte dell'utente e, di conseguenza, una maggiore propensione all'acquisto.
Perché questo è essenziale per qualsiasi marketer moderno?
- Rapidità - Trasformazione dei dati in azioni concrete in poche ore, senza necessità di implementazioni complicate.
- Scalabilità - Estensione dello stesso approccio a nuovi mercati con minimo sforzo.
- KPI significativi - Propensione all'acquisto e segmentazione delle spese: strumenti immediatamente utilizzabili per ogni marketer.
La sinergia tra Data Engineering e Machine Learning non è più un concetto astratto o un'esclusiva per pochi esperti del settore: è un acceleratore concreto di revenue e customer experience. Strumenti come BigQuery ML e Cloud Run rendono l’AI accessibile a qualsiasi ecommerce ambizioso. Se la tua azienda aspira a trasformare i propri dati in valore reale, che si tratti di campagne pubblicitarie più intelligenti o di una User Experience che sembra anticipare i desideri dei clienti, la strada è chiara e tracciata.
Incubeta è pronta ad accompagnarti in questo viaggio trasformativo, contattaci per saperne di più.