Cos’\u00e8 Nexoya Attribution?<\/strong><\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nL’attribuzione \u00e8 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?<\/p>\n\n\n\n
Per anni, i marketer si sono affidati all’attribuzione deterministica \u2014 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 complessit\u00e0 del comportamento dei consumatori, questi metodi sono diventati sempre meno affidabili. Oggi, una singola conversione reale pu\u00f2 essere rivendicata da pi\u00f9 piattaforme contemporaneamente, generando numeri gonfiati, report contraddittori e decisioni prese su dati in cui nessuno crede davvero.<\/p>\n\n\n\n
Nexoya Attribution risolve questo problema con un approccio fondamentalmente diverso<\/strong>. Invece di inseguire segnali individuali degli utenti \u2014 sempre meno disponibili \u2014 Nexoya utilizza l’attribuzione probabilistica basata sulla regressione<\/strong>, 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.<\/p>\n\n\n\nIl 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.<\/p>\n\n\n\n
Come funziona Nexoya Attribution<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nNexoya utilizza la Regression-Based Attribution (RBA)<\/strong> \u2014 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.<\/p>\n\n\n\nEcco come funziona nella pratica:<\/p>\n\n\n\n
1. Acquisizione dei dati<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nNexoya raccoglie quotidianamente tutti i dati di performance (impressioni, clic, sessioni, ecc.) da tutte le piattaforme pubblicitarie collegate, insieme ai risultati aziendali effettivi \u2014 lead dal CRM, fatturato dallo store Shopify, creazioni di account dal data warehouse, o qualsiasi altro KPI di conversione definito dall’utente.<\/p>\n\n\n\n
2. Regressione statistica<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nIl modello esegue un’analisi di regressione per individuare relazioni statisticamente significative tra l’attivit\u00e0 media a livello di campagna\/tattica e i risultati reali a valle.<\/p>\n\n\n\n
3. Fattori di attribuzione<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nIl 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.<\/p>\n\n\n\n
4. Miglioramento continuo attraverso micro-esperimenti<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nOgni settimana, il motore di ottimizzazione di Nexoya redistribuisce i budget. Queste variazioni modificano i volumi di impressioni tra le campagne \u2014 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 \u00e8 necessario eseguire costosi esperimenti manuali: il regolare processo di ottimizzazione \u00e8 l’esperimento stesso.<\/p>\n\n\n\n
5. Ottimizzazione informata dall’attribuzione<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nI 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 \u2014 non sui numeri riportati dai publisher \u2014 permettendo di spostare il budget tra i canali con sicurezza, usando un’unica misura coerente di impatto, anzich\u00e9 affidarsi ai report incompatibili di ogni singolo canale.<\/p>\n\n\n\n
Concetti chiave<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nAttributed vs. Measured<\/strong><\/h4>\n\n\n\nAll’interno della piattaforma Nexoya, per ogni canale e campagna si vedono due numeri affiancati:<\/p>\n\n\n\n
\n- Measured:<\/strong> 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). \u00c8 possibile definire la fonte “measured” attuale che si desidera visualizzare.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed: <\/strong>le conversioni o il fatturato che il modello di regressione di Nexoya ha calcolato come contributo incrementale di quel canale.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
![\"Attribution-feature-help-article-2\"](\"https:\/\/www.nexoya.com\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/Attribution-feature-help-article-2-1024x712.png\")
<\/figure>\n\n\n\nQuesti numeri raramente coincidono \u2014 ed \u00e8 proprio questo il punto. In pratica, si pu\u00f2 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 pu\u00f2 avere un contributo attribuito significativo.<\/p>\n\n\n\n
Baseline vs. Impatto incrementale<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nNexoya separa i risultati aziendali complessivi in due componenti:<\/p>\n\n\n\n
\n- Baseline<\/strong>: vendite o conversioni che avvengono indipendentemente dalla pubblicit\u00e0 a pagamento. Include fattori come la brand awareness organica, la pubblicit\u00e0 offline, il traffico diretto, il passaparola, i canali affiliati e partner, nonch\u00e9 altri touchpoint non digitali o non tracciabili. Calcolata semplicemente come: risultati CRM totali meno risultati attribuiti.<\/li>\n\n\n\n
- Attribuito<\/strong>: la quota dei risultati che pu\u00f2 essere assegnata alle attivit\u00e0 di advertising digitale in base al modello di attribuzione.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
![\"Attributed-vs-Baseline-visual\"](\"https:\/\/www.nexoya.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/Attributed-vs-Baseline-visual-1024x690.png\")
<\/figure>\n\n\n\nQuesta distinzione \u00e8 importante. Un e-commerce fortemente dipendente dalla pubblicit\u00e0 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 pi\u00f9 alta. Comprendere questa suddivisione aiuta a gestire le aspettative e a prendere decisioni di investimento pi\u00f9 efficaci.<\/p>\n\n\n\n
Nexoya Attribution in pratica<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n
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.<\/p>\n\n\n\n
Come funziona Nexoya Attribution<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nNexoya utilizza la Regression-Based Attribution (RBA)<\/strong> \u2014 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.<\/p>\n\n\n\nEcco come funziona nella pratica:<\/p>\n\n\n\n
1. Acquisizione dei dati<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nNexoya raccoglie quotidianamente tutti i dati di performance (impressioni, clic, sessioni, ecc.) da tutte le piattaforme pubblicitarie collegate, insieme ai risultati aziendali effettivi \u2014 lead dal CRM, fatturato dallo store Shopify, creazioni di account dal data warehouse, o qualsiasi altro KPI di conversione definito dall’utente.<\/p>\n\n\n\n
2. Regressione statistica<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nIl modello esegue un’analisi di regressione per individuare relazioni statisticamente significative tra l’attivit\u00e0 media a livello di campagna\/tattica e i risultati reali a valle.<\/p>\n\n\n\n
3. Fattori di attribuzione<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nIl 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.<\/p>\n\n\n\n
4. Miglioramento continuo attraverso micro-esperimenti<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nOgni settimana, il motore di ottimizzazione di Nexoya redistribuisce i budget. Queste variazioni modificano i volumi di impressioni tra le campagne \u2014 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 \u00e8 necessario eseguire costosi esperimenti manuali: il regolare processo di ottimizzazione \u00e8 l’esperimento stesso.<\/p>\n\n\n\n
5. Ottimizzazione informata dall’attribuzione<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nI 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 \u2014 non sui numeri riportati dai publisher \u2014 permettendo di spostare il budget tra i canali con sicurezza, usando un’unica misura coerente di impatto, anzich\u00e9 affidarsi ai report incompatibili di ogni singolo canale.<\/p>\n\n\n\n
Concetti chiave<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nAttributed vs. Measured<\/strong><\/h4>\n\n\n\nAll’interno della piattaforma Nexoya, per ogni canale e campagna si vedono due numeri affiancati:<\/p>\n\n\n\n
\n- Measured:<\/strong> 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). \u00c8 possibile definire la fonte “measured” attuale che si desidera visualizzare.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed: <\/strong>le conversioni o il fatturato che il modello di regressione di Nexoya ha calcolato come contributo incrementale di quel canale.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nQuesti numeri raramente coincidono \u2014 ed \u00e8 proprio questo il punto. In pratica, si pu\u00f2 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 pu\u00f2 avere un contributo attribuito significativo.<\/p>\n\n\n\n
Baseline vs. Impatto incrementale<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nNexoya separa i risultati aziendali complessivi in due componenti:<\/p>\n\n\n\n
\n- Baseline<\/strong>: vendite o conversioni che avvengono indipendentemente dalla pubblicit\u00e0 a pagamento. Include fattori come la brand awareness organica, la pubblicit\u00e0 offline, il traffico diretto, il passaparola, i canali affiliati e partner, nonch\u00e9 altri touchpoint non digitali o non tracciabili. Calcolata semplicemente come: risultati CRM totali meno risultati attribuiti.<\/li>\n\n\n\n
- Attribuito<\/strong>: la quota dei risultati che pu\u00f2 essere assegnata alle attivit\u00e0 di advertising digitale in base al modello di attribuzione.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nQuesta distinzione \u00e8 importante. Un e-commerce fortemente dipendente dalla pubblicit\u00e0 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 pi\u00f9 alta. Comprendere questa suddivisione aiuta a gestire le aspettative e a prendere decisioni di investimento pi\u00f9 efficaci.<\/p>\n\n\n\n
Nexoya Attribution in pratica<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Ecco come funziona nella pratica:<\/p>\n\n\n\n
1. Acquisizione dei dati<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nNexoya raccoglie quotidianamente tutti i dati di performance (impressioni, clic, sessioni, ecc.) da tutte le piattaforme pubblicitarie collegate, insieme ai risultati aziendali effettivi \u2014 lead dal CRM, fatturato dallo store Shopify, creazioni di account dal data warehouse, o qualsiasi altro KPI di conversione definito dall’utente.<\/p>\n\n\n\n
2. Regressione statistica<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nIl modello esegue un’analisi di regressione per individuare relazioni statisticamente significative tra l’attivit\u00e0 media a livello di campagna\/tattica e i risultati reali a valle.<\/p>\n\n\n\n
3. Fattori di attribuzione<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nIl 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.<\/p>\n\n\n\n
4. Miglioramento continuo attraverso micro-esperimenti<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nOgni settimana, il motore di ottimizzazione di Nexoya redistribuisce i budget. Queste variazioni modificano i volumi di impressioni tra le campagne \u2014 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 \u00e8 necessario eseguire costosi esperimenti manuali: il regolare processo di ottimizzazione \u00e8 l’esperimento stesso.<\/p>\n\n\n\n
5. Ottimizzazione informata dall’attribuzione<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nI 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 \u2014 non sui numeri riportati dai publisher \u2014 permettendo di spostare il budget tra i canali con sicurezza, usando un’unica misura coerente di impatto, anzich\u00e9 affidarsi ai report incompatibili di ogni singolo canale.<\/p>\n\n\n\n
Concetti chiave<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nAttributed vs. Measured<\/strong><\/h4>\n\n\n\nAll’interno della piattaforma Nexoya, per ogni canale e campagna si vedono due numeri affiancati:<\/p>\n\n\n\n
\n- Measured:<\/strong> 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). \u00c8 possibile definire la fonte “measured” attuale che si desidera visualizzare.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed: <\/strong>le conversioni o il fatturato che il modello di regressione di Nexoya ha calcolato come contributo incrementale di quel canale.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nQuesti numeri raramente coincidono \u2014 ed \u00e8 proprio questo il punto. In pratica, si pu\u00f2 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 pu\u00f2 avere un contributo attribuito significativo.<\/p>\n\n\n\n
Baseline vs. Impatto incrementale<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nNexoya separa i risultati aziendali complessivi in due componenti:<\/p>\n\n\n\n
\n- Baseline<\/strong>: vendite o conversioni che avvengono indipendentemente dalla pubblicit\u00e0 a pagamento. Include fattori come la brand awareness organica, la pubblicit\u00e0 offline, il traffico diretto, il passaparola, i canali affiliati e partner, nonch\u00e9 altri touchpoint non digitali o non tracciabili. Calcolata semplicemente come: risultati CRM totali meno risultati attribuiti.<\/li>\n\n\n\n
- Attribuito<\/strong>: la quota dei risultati che pu\u00f2 essere assegnata alle attivit\u00e0 di advertising digitale in base al modello di attribuzione.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nQuesta distinzione \u00e8 importante. Un e-commerce fortemente dipendente dalla pubblicit\u00e0 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 pi\u00f9 alta. Comprendere questa suddivisione aiuta a gestire le aspettative e a prendere decisioni di investimento pi\u00f9 efficaci.<\/p>\n\n\n\n
Nexoya Attribution in pratica<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Il modello esegue un’analisi di regressione per individuare relazioni statisticamente significative tra l’attivit\u00e0 media a livello di campagna\/tattica e i risultati reali a valle.<\/p>\n\n\n\n
3. Fattori di attribuzione<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nIl 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.<\/p>\n\n\n\n
4. Miglioramento continuo attraverso micro-esperimenti<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nOgni settimana, il motore di ottimizzazione di Nexoya redistribuisce i budget. Queste variazioni modificano i volumi di impressioni tra le campagne \u2014 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 \u00e8 necessario eseguire costosi esperimenti manuali: il regolare processo di ottimizzazione \u00e8 l’esperimento stesso.<\/p>\n\n\n\n
5. Ottimizzazione informata dall’attribuzione<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nI 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 \u2014 non sui numeri riportati dai publisher \u2014 permettendo di spostare il budget tra i canali con sicurezza, usando un’unica misura coerente di impatto, anzich\u00e9 affidarsi ai report incompatibili di ogni singolo canale.<\/p>\n\n\n\n
Concetti chiave<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nAttributed vs. Measured<\/strong><\/h4>\n\n\n\nAll’interno della piattaforma Nexoya, per ogni canale e campagna si vedono due numeri affiancati:<\/p>\n\n\n\n
\n- Measured:<\/strong> 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). \u00c8 possibile definire la fonte “measured” attuale che si desidera visualizzare.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed: <\/strong>le conversioni o il fatturato che il modello di regressione di Nexoya ha calcolato come contributo incrementale di quel canale.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nQuesti numeri raramente coincidono \u2014 ed \u00e8 proprio questo il punto. In pratica, si pu\u00f2 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 pu\u00f2 avere un contributo attribuito significativo.<\/p>\n\n\n\n
Baseline vs. Impatto incrementale<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nNexoya separa i risultati aziendali complessivi in due componenti:<\/p>\n\n\n\n
\n- Baseline<\/strong>: vendite o conversioni che avvengono indipendentemente dalla pubblicit\u00e0 a pagamento. Include fattori come la brand awareness organica, la pubblicit\u00e0 offline, il traffico diretto, il passaparola, i canali affiliati e partner, nonch\u00e9 altri touchpoint non digitali o non tracciabili. Calcolata semplicemente come: risultati CRM totali meno risultati attribuiti.<\/li>\n\n\n\n
- Attribuito<\/strong>: la quota dei risultati che pu\u00f2 essere assegnata alle attivit\u00e0 di advertising digitale in base al modello di attribuzione.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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Nexoya Attribution in pratica<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Ogni settimana, il motore di ottimizzazione di Nexoya redistribuisce i budget. Queste variazioni modificano i volumi di impressioni tra le campagne \u2014 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 \u00e8 necessario eseguire costosi esperimenti manuali: il regolare processo di ottimizzazione \u00e8 l’esperimento stesso.<\/p>\n\n\n\n
5. Ottimizzazione informata dall’attribuzione<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nI 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 \u2014 non sui numeri riportati dai publisher \u2014 permettendo di spostare il budget tra i canali con sicurezza, usando un’unica misura coerente di impatto, anzich\u00e9 affidarsi ai report incompatibili di ogni singolo canale.<\/p>\n\n\n\n
Concetti chiave<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\nAttributed vs. Measured<\/strong><\/h4>\n\n\n\nAll’interno della piattaforma Nexoya, per ogni canale e campagna si vedono due numeri affiancati:<\/p>\n\n\n\n
\n- Measured:<\/strong> 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). \u00c8 possibile definire la fonte “measured” attuale che si desidera visualizzare.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed: <\/strong>le conversioni o il fatturato che il modello di regressione di Nexoya ha calcolato come contributo incrementale di quel canale.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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Baseline vs. Impatto incrementale<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nNexoya separa i risultati aziendali complessivi in due componenti:<\/p>\n\n\n\n
\n- Baseline<\/strong>: vendite o conversioni che avvengono indipendentemente dalla pubblicit\u00e0 a pagamento. Include fattori come la brand awareness organica, la pubblicit\u00e0 offline, il traffico diretto, il passaparola, i canali affiliati e partner, nonch\u00e9 altri touchpoint non digitali o non tracciabili. Calcolata semplicemente come: risultati CRM totali meno risultati attribuiti.<\/li>\n\n\n\n
- Attribuito<\/strong>: la quota dei risultati che pu\u00f2 essere assegnata alle attivit\u00e0 di advertising digitale in base al modello di attribuzione.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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Nexoya Attribution in pratica<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Attributed vs. Measured<\/strong><\/h4>\n\n\n\nAll’interno della piattaforma Nexoya, per ogni canale e campagna si vedono due numeri affiancati:<\/p>\n\n\n\n
\n- Measured:<\/strong> 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). \u00c8 possibile definire la fonte “measured” attuale che si desidera visualizzare.<\/li>\n\n\n\n
- Attributed: <\/strong>le conversioni o il fatturato che il modello di regressione di Nexoya ha calcolato come contributo incrementale di quel canale.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nQuesti numeri raramente coincidono \u2014 ed \u00e8 proprio questo il punto. In pratica, si pu\u00f2 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 pu\u00f2 avere un contributo attribuito significativo.<\/p>\n\n\n\n
Baseline vs. Impatto incrementale<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nNexoya separa i risultati aziendali complessivi in due componenti:<\/p>\n\n\n\n
\n- Baseline<\/strong>: vendite o conversioni che avvengono indipendentemente dalla pubblicit\u00e0 a pagamento. Include fattori come la brand awareness organica, la pubblicit\u00e0 offline, il traffico diretto, il passaparola, i canali affiliati e partner, nonch\u00e9 altri touchpoint non digitali o non tracciabili. Calcolata semplicemente come: risultati CRM totali meno risultati attribuiti.<\/li>\n\n\n\n
- Attribuito<\/strong>: la quota dei risultati che pu\u00f2 essere assegnata alle attivit\u00e0 di advertising digitale in base al modello di attribuzione.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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Nexoya Attribution in pratica<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n
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Baseline vs. Impatto incrementale<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\nNexoya separa i risultati aziendali complessivi in due componenti:<\/p>\n\n\n\n
\n- Baseline<\/strong>: vendite o conversioni che avvengono indipendentemente dalla pubblicit\u00e0 a pagamento. Include fattori come la brand awareness organica, la pubblicit\u00e0 offline, il traffico diretto, il passaparola, i canali affiliati e partner, nonch\u00e9 altri touchpoint non digitali o non tracciabili. Calcolata semplicemente come: risultati CRM totali meno risultati attribuiti.<\/li>\n\n\n\n
- Attribuito<\/strong>: la quota dei risultati che pu\u00f2 essere assegnata alle attivit\u00e0 di advertising digitale in base al modello di attribuzione.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nQuesta distinzione \u00e8 importante. Un e-commerce fortemente dipendente dalla pubblicit\u00e0 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 pi\u00f9 alta. Comprendere questa suddivisione aiuta a gestire le aspettative e a prendere decisioni di investimento pi\u00f9 efficaci.<\/p>\n\n\n\n
Nexoya Attribution in pratica<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nQuesta distinzione \u00e8 importante. Un e-commerce fortemente dipendente dalla pubblicit\u00e0 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 pi\u00f9 alta. Comprendere questa suddivisione aiuta a gestire le aspettative e a prendere decisioni di investimento pi\u00f9 efficaci.<\/p>\n\n\n\n