La sfida è nota a tutti.
Dashboard multiple, dati incoerenti e percorsi cliente frammentati rendono sempre più difficile capire cosa guida davvero le performance. Al contempo, i segnali di tracciamento si riducono, i modelli last-click non colgono l’intero percorso e il tradizionale MMM non riesce a stare al passo con la velocità richiesta dai team marketing moderni.
Il risultato? Decisioni basate su verità parziali anziché su insight reali.
È per questo che siamo entusiasti di presentare Nexoya Attribution, sviluppato per offrire chiarezza imparziale e concreta su ogni canale, e per dare al tuo team la capacità di prendere decisioni proattive e basate sui dati. Senza pixel, senza attese, senza congetture.
Cos’è Nexoya Attribution?
L’attribuzione è la pratica di capire quali canali marketing, campagne e interazioni generano conversioni lungo il percorso del cliente. Risponde a una domanda semplice: cosa funziona davvero?
Per anni, i marketer si sono affidati all’attribuzione deterministica — tracciando i singoli utenti attraverso i touchpoint tramite pixel, cookie e modelli multi-touch. Ma con l’inasprimento delle normative sulla privacy (GDPR, restrizioni iOS, deprecazione dei cookie) e la crescente complessità del comportamento dei consumatori, questi metodi sono diventati sempre meno affidabili. Oggi, una singola conversione reale può essere rivendicata da più piattaforme contemporaneamente, generando numeri gonfiati, report contraddittori e decisioni prese su dati in cui nessuno crede davvero.
Nexoya Attribution risolve questo problema con un approccio fondamentalmente diverso. Invece di inseguire segnali individuali degli utenti — sempre meno disponibili — Nexoya utilizza l’attribuzione probabilistica basata sulla regressione, la stessa metodologia statistica alla base dei Marketing Mix Model (MMM) avanzati, applicata a livello di campagna, in tempo reale, senza dipendere da cookie o pixel.
Il risultato: insight di attribuzione chiari e affidabili che indicano quali canali e campagne stanno generando risultati aziendali incrementali, all’interno di un sistema che migliora ogni settimana di utilizzo.
Come funziona Nexoya Attribution
Nexoya utilizza la Regression-Based Attribution (RBA) — un adattamento statistico leggero e privacy-safe delle tecniche usate nel tradizionale Marketing Mix Modeling. Il modello di regressione viene eseguito su base mensile, utilizzando le variazioni settimanali del budget come micro-esperimenti continui per migliorare progressivamente l’accuratezza.
Ecco come funziona nella pratica:
1. Acquisizione dei dati
Nexoya raccoglie quotidianamente tutti i dati di performance (impressioni, clic, sessioni, ecc.) da tutte le piattaforme pubblicitarie collegate, insieme ai risultati aziendali effettivi — lead dal CRM, fatturato dallo store Shopify, creazioni di account dal data warehouse, o qualsiasi altro KPI di conversione definito dall’utente.
2. Regressione statistica
Il modello esegue un’analisi di regressione per individuare relazioni statisticamente significative tra l’attività media a livello di campagna/tattica e i risultati reali a valle.
3. Fattori di attribuzione
Il modello produce un fattore per ogni tipo di campagna (es. Meta Retargeting, Google Search Brand, TikTok Prospecting) che definisce il suo impatto effettivo sul KPI di conversione. Ad esempio: 1.000 impressioni di una specifica tattica Display possono avere un effetto misurabile e attribuibile su 1 creazione di account a valle.
4. Miglioramento continuo attraverso micro-esperimenti
Ogni settimana, il motore di ottimizzazione di Nexoya redistribuisce i budget. Queste variazioni modificano i volumi di impressioni tra le campagne — e tali cambiamenti diventano la variazione che il modello statistico utilizza per migliorare la sua accuratezza nel tempo. Il modello di regressione mensile usa queste variazioni settimanali come input per i suoi esperimenti continui. Non è necessario eseguire costosi esperimenti manuali: il regolare processo di ottimizzazione è l’esperimento stesso.
5. Ottimizzazione informata dall’attribuzione
I fattori di attribuzione confluiscono direttamente nel motore di previsione di Nexoya. Le proposte di budget e le simulazioni di scenario sono costruite su outcome attribuiti — non sui numeri riportati dai publisher — permettendo di spostare il budget tra i canali con sicurezza, usando un’unica misura coerente di impatto, anziché affidarsi ai report incompatibili di ogni singolo canale.
Concetti chiave
Attributed vs. Measured
All’interno della piattaforma Nexoya, per ogni canale e campagna si vedono due numeri affiancati:
- Measured: le conversioni o il fatturato riportati dal pixel del publisher (es. quanto dichiara Meta di aver generato) o dalla piattaforma di analytics (es. quanto riporta GA4). È possibile definire la fonte “measured” attuale che si desidera visualizzare.
- Attributed: le conversioni o il fatturato che il modello di regressione di Nexoya ha calcolato come contributo incrementale di quel canale.
Questi numeri raramente coincidono — ed è proprio questo il punto. In pratica, si può scoprire che un canale a cui il pixel attribuisce 400 lead ne genera effettivamente circa 280 quando modellato statisticamente sui dati reali del CRM. Allo stesso modo, un canale come il display o il DOOH che sembra generare zero conversioni misurabili può avere un contributo attribuito significativo.
Baseline vs. Impatto incrementale
Nexoya separa i risultati aziendali complessivi in due componenti:
- Baseline: vendite o conversioni che avvengono indipendentemente dalla pubblicità a pagamento. Include fattori come la brand awareness organica, la pubblicità offline, il traffico diretto, il passaparola, i canali affiliati e partner, nonché altri touchpoint non digitali o non tracciabili. Calcolata semplicemente come: risultati CRM totali meno risultati attribuiti.
- Attribuito: la quota dei risultati che può essere assegnata alle attività di advertising digitale in base al modello di attribuzione.
Questa distinzione è importante. Un e-commerce fortemente dipendente dalla pubblicità a performance potrebbe vedere il 60% del fatturato attribuito ai paid media. Un brand assicurativo consolidato con forte brand awareness potrebbe avere una baseline molto più alta. Comprendere questa suddivisione aiuta a gestire le aspettative e a prendere decisioni di investimento più efficaci.
Nexoya Attribution in pratica
Risultati comprovati: Generali, un importante brand assicurativo, ha ottenuto il +18,8% di lead online dopo aver implementato Nexoya Attribution per passare da un reporting multi-piattaforma frammentato a un’unica fonte di verità basata sulla regressione, su tutti i canali digitali. Il loro approccio è stato presentato al DMEXCO ed è disponibile come replay di una masterclass dettagliata.
Domande frequenti
Nexoya Attribution è uguale a un Marketing Mix Model (MMM)?
No — e questa distinzione è importante. Nexoya applica le stesse tecniche di regressione usate negli MMM, ma a livello di campagna e ad set, solo per i canali digitali, e con un output molto diverso: raccomandazioni settimanali e operative per i team di performance marketing. Un MMM è progettato per team di analytics o BI che analizzano performance storiche a livello strategico (es. “il nostro investimento in TV l’anno scorso è valso la pena?”). Nexoya risponde a una domanda diversa: “come dovremmo allocare il budget tra le nostre campagne digitali la prossima settimana?”
Se disponi già di un MMM, Nexoya è complementare — non sostitutivo. Mantieni il tuo MMM per il reporting strategico a livello board; usa Nexoya per la gestione delle performance settimanali.
In cosa si differenzia Nexoya Attribution dall’attribuzione già fornita da Meta, Google o TikTok?
L’attribuzione riportata dalle piattaforme è auto-dichiarata, e ogni publisher ha un incentivo a rivendicare quanto più credito possibile — motivo per cui una singola conversione reale viene spesso contata da tre piattaforme diverse. Nexoya utilizza i dati effettivi del CRM o delle transazioni come fonte di verità e modella statisticamente quali attività media hanno generato quali risultati, in modo indipendente da qualsiasi pixel del publisher.
Cosa può essere attribuito con Nexoya?
Nexoya Attribution è progettato per i media digitali biddable — i canali in cui Nexoya può sia misurare sia spostare attivamente il budget.
Cosa Nexoya attribuisce:
- Paid social (Meta, TikTok, LinkedIn, Pinterest, Snapchat, X/Twitter)
- Paid search (Google Ads, Microsoft Ads)
- Display e video programmatico (DV360, AdForm, ecc.)
- YouTube e video online
- Digital out-of-home (DOOH)
Cosa Nexoya non attribuisce:
- TV, radio e stampa (non ottimizzabili tramite budget shift)
- Affiliati e influencer (nessuno shift dinamico del budget possibile)
- Canali organici (SEO, social organico)
I media offline e non-biddable possono tuttavia essere incorporati come Eventi Speciali nella piattaforma. Se il brand gestisce campagne TV regolarmente, quei periodi possono essere importati come eventi, consentendo al modello di attribuzione di tenerne conto nell’impatto sulla baseline — senza che vengano erroneamente rappresentati come media ottimizzabile.
Nexoya Attribution è adatto alla tua organizzazione?
Nexoya Attribution funziona al meglio quando si dispone di:
✅ 24 mesi di dati storici giornalieri — il minimo statistico per consentire al modello di regressione di rilevare pattern affidabili tra i tipi di campagna e le stagionalità
✅ Spesa attiva su almeno 3 canali — l’esposizione cross-channel è ciò che rende l’attribuzione basata sulla regressione significativa e statisticamente affidabile
✅ Un CRM o una metrica di conversione first-party — creazioni di account, lead, acquisti o fatturato dalla propria fonte dati (non dai pixel delle piattaforme)
✅ Campagne upper o mid-funnel — l’attribuzione è più utile per brand con attività di brand building, non per chi opera esclusivamente nella parte bassa del funnel
✅ Autonomia sull’allocazione del budget — il loop di ottimizzazione di Nexoya richiede che il budget possa essere effettivamente spostato tra campagne e canali in base alle raccomandazioni
❌ Non adatto: business puramente transazionali e low-funnel in cui ogni vendita proviene dalla ricerca branded diretta — l’attribuzione aggiunge meno valore quando non esiste un percorso cross-channel da modellare.
Se la tua organizzazione dispone già di un MMM, Nexoya non lo sostituisce. Operano a livelli diversi dello stack decisionale e servono team diversi con esigenze diverse.
Posso usare l’attribuzione se opero in più regioni?
Sì. Nexoya supporta la suddivisione dell’attribuzione per regione, consentendo di distinguere come lo stesso tipo di campagna performa in mercati diversi. Ad esempio, una campagna Google Performance Max potrebbe comportarsi in modo molto diverso nel Regno Unito rispetto agli Stati Uniti — perché la brand awareness, i dati demografici del pubblico e persino le abitudini d’uso dei canali variano per mercato. Con l’attribuzione regionale, il budget può essere spostato tra i mercati in base alle performance attribuite di ciascuna regione.
Nexoya può misurare l’impatto della pubblicità digitale sulle vendite in-store (offline)?
Sì, per i brand con punti vendita fisici e accesso ai dati point-of-sale, Nexoya può attribuire l’attività media digitale sia alle conversioni online che a quelle offline. Ciò richiede la condivisione dei dati di vendita per negozio in un formato strutturato. Il modello può quindi distinguere, ad esempio, che un terzo dei nuovi clienti generati da una campagna Meta si è recato in un punto vendita fisico anziché convertire online — una metrica a cui la maggior parte dei team di performance digitale non ha mai avuto accesso.
Quali sono i requisiti dei dati per l’attribuzione?
Per garantire risultati affidabili, Nexoya Attribution richiede:
- Almeno 24 mesi di dati storici
- Dati di performance coerenti e strutturati
- Un KPI aziendale chiaro (es. lead, vendite, fatturato, creazioni di account)
Il modello ha bisogno di un numero sufficiente di punti dati per coprire la stagionalità e i pattern di lungo periodo. In assenza di dati sufficienti, la modellazione statistica diventa inaffidabile.
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È il momento di passare dal caos dei dati a una chiarezza su cui poter contare.