Nel corso degli anni, progettando e gestendo piattaforme e-commerce su Adobe Commerce, mi sono ritrovato spesso nella stessa stanza a fissare la stessa dashboard: sessioni in salita, bounce rate in calo, pagine viste per utente in crescita. Tutti soddisfatti. Peccato che, nello stesso trimestre, il fatturato per visitatore fosse fermo e il tasso di riacquisto stesse scendendo. È lì che ho smesso di fidarmi delle metriche che fanno stare bene e ho iniziato a chiedermi cosa stessi misurando davvero.
La mia posizione è netta: le vanity metric non sono neutre, sono dannose. Ti fanno sentire in controllo mentre il controllo lo stai perdendo. E il motivo per cui guardo ad Adobe Analytics, e sempre più a Customer Journey Analytics, è che mi costringono a ragionare sul customer journey reale invece che sulla singola pagina che ha performato bene ieri.
Cosa intendo per vanity metric (e perché ci caschiamo tutti)
Una vanity metric è un numero che sale in modo affidabile, è facile da mostrare in una slide e non cambia nessuna decisione. Sessioni totali, follower, page views, tempo medio sul sito: raramente rispondono alla domanda che conta, cioè “questa cosa ci ha fatto vendere di più, a chi, e perché”. Sono comode proprio perché non ti obbligano a fare i conti con la verità.
Il problema non è che siano false. Il problema è che sono aggregate. Una media nasconde chi paga e chi no, chi torna e chi sparisce dopo il primo acquisto. Un merchant fashion con cui ho lavorato — GMV intorno ai 15 milioni — festeggiava un +20% di traffico organico. Quando ho segmentato per nuovi contro ritornanti, il traffico nuovo convertiva un terzo rispetto al ritornante e drenava budget di advertising. La metrica aggregata diceva “va tutto bene”. La segmentazione diceva “state comprando visitatori che non comprano”.
Segmentazione avanzata: qui si vede la differenza
Molti tool di analytics “da dashboard” ti danno segmenti predefiniti e poco altro. Adobe Analytics ti lascia costruire segmenti su più dimensioni, in sequenza, con logica temporale: utenti che hanno visto la pagina prodotto X, poi sono usciti, poi sono tornati da un altro canale entro sette giorni e hanno acquistato una categoria diversa. Non è un vezzo da analista. È la differenza tra sapere quanti hanno comprato e capire come ci sono arrivati.
Con la segmentazione seria smetti di ottimizzare la media e inizi a ottimizzare le coorti che contano. E scopri quasi sempre due cose scomode: che una fetta piccola di clienti genera una fetta enorme di margine, e che gran parte del traffico che rendiconti come “successo” non ha alcun impatto economico.
Il journey è cross-canale, i report spesso no
Il punto dolente dell’e-commerce oggi è che il cliente non vive dentro un solo canale. Vede un annuncio, cerca su Google, apre la newsletter dal telefono, torna da desktop la sera, magari passa dallo store fisico. Gli strumenti che ragionano per sessione e per dispositivo spezzettano questa persona in cinque utenti diversi. E su cinque utenti diversi non puoi prendere nessuna decisione sensata.
È esattamente il motivo per cui guardo con attenzione a Customer Journey Analytics: costruito sopra Adobe Experience Platform, ti permette di unificare dataset di provenienza diversa — web, app, CRM, offline — attorno a un identificatore di persona, e di analizzare il journey come un continuum invece che come frammenti scollegati. Non è magia e non è gratis in termini di lavoro sui dati, ma è il modo corretto di porre il problema. La domanda giusta non è “quante sessioni ho avuto da paid”, è “quanto vale, nel tempo, un cliente entrato da paid rispetto a uno entrato da organic”.
Attribuzione: smettere di premiare l’ultimo che passa
Legata a questo c’è l’attribuzione. Il modello last-click, ancora oggi default in troppe analisi, dà tutto il merito all’ultimo touchpoint. È rassicurante e quasi sempre sbagliato: premia il canale che chiude — spesso il brand o il retargeting — e affama i canali che aprono il journey e costruiscono la domanda. Se decidi il budget con il last-click, tagli proprio ciò che ti porta clienti nuovi e ti convinci pure di aver fatto la scelta giusta, perché i numeri dell’ultimo click migliorano.
Adobe Analytics offre modelli di attribuzione diversi — lineare, time-decay, basato su algoritmi — che ti permettono di distribuire il merito lungo la catena. Non esiste il modello “vero” in assoluto: esiste il modello che rende visibile ciò che il last-click nasconde. Il valore non è il numero finale, è il fatto che ti obbliga a discutere di come si forma davvero una vendita.
Analytics “da dashboard” contro analytics per decidere
Voglio essere chiaro, perché è il cuore della mia opinione. Gli strumenti da dashboard vanno benissimo per rispondere a “cosa è successo”: quante visite, da dove, su quali pagine. Sono veloci, spesso gratuiti, ottimi per un check quotidiano. Il limite emerge quando devi rispondere a “cosa faccio adesso e perché”. Lì servono flessibilità di segmentazione, granularità del dato, capacità di collegare più fonti e di modellare l’attribuzione. È un altro mestiere, e ha un altro costo — di licenza, ma soprattutto di competenze e di disciplina sui dati.
Non sto dicendo che ogni merchant debba adottare Adobe Analytics. Sto dicendo che ogni merchant dovrebbe sapere quale domanda il suo strumento è in grado di reggere, e non scambiare la comodità di una dashboard per la profondità di un’analisi. Il tool sbagliato non ti dà risposte sbagliate: ti dà risposte a domande che non ti servono.
Cosa serve davvero misurare
Se dovessi ridurre all’osso cosa guardo quando aiuto un e-commerce a decidere, sarebbe questo:
- Valore del cliente nel tempo, non la conversione della singola sessione. Un cliente che compra una volta e sparisce vale meno di uno che torna tre volte con margine crescente.
- Contribuzione per coorte e per canale reale, con un modello di attribuzione onesto, non last-click.
- Tassi di ritorno e riacquisto, perché la crescita sana si vede lì, non nel traffico di picco.
- Punti di frizione lungo il journey: dove le persone escono, da quale canale rientrano, cosa le fa desistere. Questo lo vedi solo se il journey è unificato.
Sono metriche più scomode delle vanity metric. Non salgono sempre, non stanno bene in una slide di fine trimestre, a volte raccontano che una campagna di cui andavamo fieri non ha spostato nulla. Ma sono le uniche che, quando le guardi, ti fanno cambiare una decisione. E per me una metrica che non cambia mai nessuna decisione non è una metrica: è un ornamento.
La misurazione seria non serve a farci sentire bravi. Serve a farci decidere meglio, e ogni tanto a farci ammettere che avevamo torto. È esattamente questo che le vanity metric non faranno mai per te — ed è esattamente per questo che ho smesso di usarle come bussola.
Mini-FAQ
Qual è la differenza tra Adobe Analytics e Customer Journey Analytics?
Adobe Analytics è la piattaforma di analisi comportamentale con segmentazione avanzata e modelli di attribuzione. Customer Journey Analytics, costruito su Adobe Experience Platform, unifica dati provenienti da fonti diverse — web, app, CRM, offline — attorno a un identificatore di persona, per analizzare il journey cross-canale come un continuum.
Cos’è una vanity metric nell’e-commerce?
È una metrica aggregata che sale in modo affidabile e sta bene in una presentazione, ma non cambia nessuna decisione: sessioni totali, page views, tempo medio sul sito. Nasconde chi genera margine e chi no.
Perché il modello di attribuzione last-click è un problema?
Perché assegna tutto il merito all’ultimo touchpoint, premiando i canali che chiudono e penalizzando quelli che aprono il journey e creano domanda. Chi decide il budget con il last-click tende a tagliare proprio ciò che porta clienti nuovi.
Serve Adobe Analytics a ogni merchant?
No. Gli strumenti da dashboard rispondono bene a “cosa è successo”. Adobe Analytics e Customer Journey Analytics servono quando devi rispondere a “cosa faccio e perché”, con segmentazione profonda, dati cross-canale e attribuzione modellabile — al costo di maggiore competenza e disciplina sul dato.
Fabio Canovi — Sono un esperto di Magento e Adobe Commerce, Adobe Experience Manager e Adobe Analytics, tra i primi in Italia a ottenere la certificazione Adobe Commerce. Lavoro da anni a fianco di merchant e aziende sull’e-commerce enterprise.