Lezione dal corso KPI e Modelli di Attribuzione
Gianluca.
Eccoci qua.
Siamo live per questo webinar.
Come come va? Tutto bene? Sempre di corsa.
Tutto facile.
Questa è stata una settimana facilissima.
Sì, no, E di darci qualche informazione.
Darcy Cos'è Cos'è che questa settimana ho battuto il record che ho fatto tre miti in contemporaneamente, uno da tablet, uno da cellulare e uno da computer in tre col in due lingue diverse.
Quindi io sono poi tra l'altro la persona meno multitasking Europa, quindi si è proprio andata da Dio.
Ma proprio parlando di Europa, io ho anche scritto oggi, quando ho condiviso il fatto che stavo per andare live in questo webinar che tu hai una delle bio d-link team più pazzesca di sempre.
Che chi è che l'ha scritta che dimmi, per favore chi è? Qual è il tuo segreto? Voglio diventare come te da grande.
Dimmi cosa devo fare il nella mia per la scritta la mia collega Elena che per me tutta la parte di Bom Gross World without means Eh Eh, sì.
E poi io sono un coglione di mio.
Quindi questa Europa aiutano e quindi no, ma in realtà è che secondo me ci si prende spesso molto sul serio, no, quindi volevamo fare una roba in cui ci si prende un po' in giro da soli perché nella mia dio mi pare che sia nearly o sam con un asterisco.
La mamma dice sì, mia moglie dice no, tra l'altro due robe è però si era un po' per essere un po' ironici.
Dai, ma oltre a questo, quando parlavi della silicon tascabili, cioè una cosa spettacolare adesso è piaciuta eh no, tutto però dicevo anche la silicon tasca era stupenda, è una roba incredibile.
Noi sì, vogliamo fare la parte tasca in questa storia è quella meno rilevante pero' io qui ora saro' serio per due minuti in questa cosa di oggi, poi torno ad essere me stesso.
Allora io credo questo che il talento sia ovunque opportuno.
Le opportunità però non sono distribuite in modo equanime, no? E se pensiamo come i nostri genitori so, partivano con la valigia di cartone, andavano a lavorare da un'altra parte, lavoravano per la stessa azienda, per trent'anni.
Per noi oggi è difficile l'idea di lavorare per trent'anni per la stessa azienda.
No dici c'è qualcosa di strano.
Però quelli quella roba facciamo finta l'abbiamo superata però l'altro pezzo di partire con la valigia di cartone lo facciamo ancora perché tu sei andato in Australia, sono andato in ognuno di noi, ha fatto i nostri giri e ci sta perché questo ti arricchisce.
Però mi piacerebbe molto di più se tutti noi facciamo i nostri giri perché vogliamo.
Non necessariamente perché dobbiamo gestire un trade-off tra un lavoro e non uso il cervello se dopo tanti anni ma bo faccio un'altra roba che non è necessariamente utilizza le mie competenze oppure lavoro nel campo che effettivamente mi piace e credo che se c' è una cosa bella che questo mondo terribile che stiamo vivendo adesso ci sta insegnando che il il pezzetto location nell'equazione di dove lavoriamo diventa sempre meno importante, no? Quindi secondo me per l'italia è una figata totale, perché noi ora questo è indubbio, ci sono, ma i dati empirici per sottolineare che siamo il paese più bello del mondo di end.
Quindi diciamo devo dare a Friburgo o venire in Italia Italia all the fucking way.
Quindi questo è quello che vogliamo costruire, essere un po' se ci pensi la toscana l'ultima volta che ho fatto innovazione era milleseicento va il rinascimento fatta è andata, riposiamoci per altri cinquecento anni baby week' spin e provare a inventarci qualcosa riguardo a questo vuoi raccontarmi in venti secondi, come già fatto anche potrei dirti quanto tempo vuoi, però racconta un attimo chi sei Gianluca può essere anche la cosa che ti piace fare non nella vita lavorativa in qualcos'altro allora purtroppo nella vita lavorativa e non lavorativa mi piace fare google a facebook.
Questa roba qua é triste dentro, eh no, veramente a parte gli scherzi, io mi chiamo gianluca vent'anni da sedici anni e nella vita lavoro a buster box che in città che si occupa di performance marketing e il mio lavoro è un po' coordinare, fare fare il vigile del fuoco a buster books, la mia maschera esatto a spegnere gli incendi si' si' ogni tanto li creo, sono anche colpa mia.
E gli incendi però la maggior parte.
Insomma, la job descriptions feeder e buster box, come potete vedere da questa roba qua che letteralmente c' è un pezzo di dax che tiene la porta come si vede da questo è una star.
Questa è proprio la prova ufficiale che siamo una start-up che io ti ho conosciuto, ma non so quanto tempo fa.
Secondo me almeno un anno e mezzo fa su contatto di Elena siamo di subito punto it che mi ha già introdotto perché mi ha detto tu hai qualcosa di particolare, ti voglio presentare a qualcuno di molto più pazzo di te e mi ha presentato da te.
Ci siamo incontrati all'evento social media e tu mi hai mi hai aperto un mondo.
Soprattutto mi hai proprio parlato dell'inn incredibile bellezza dell'italia sia dal punto di vista come hai detto, di cibo, luogo, eccetera, ma anche dalla bellezza del talento che noi abbiamo in Italia di quanto siamo fortunati ad avere il talento di persone in Italia che molte volte all' estero.
Non dico che non si trovi, ma magari è molto più difficile da trovare.
Oggi costa molto di piu' e tu mi aveva detto questo Tu mi hai anche detto non stare a preoccuparti di tutti quelli che sono i problemi italiani, perché i problemi italiani vengono fuori quando diventi molto piu' grande.
Tu pensa a questo mi hai ascoltata, sono commosso, ma io ci ripenso tantissime volte, poi adesso lo sto dicendo in maniera molto diplomatica.
Però quello che vi vedete con altre parole, però, quello che tu mi hai detto è tutti si preoccupano di quando faranno milioni Quante tasse pagheranno? Tu mi hai detto tu preoccupati di fare milioni e paga tutto quello che devi pagare.
Se poi un giorno dovrà farai così tanti milioni che te ne vuoi andare all' estero almeno avrei fatto i migliori.
Ma sono i migliori.
Sono chiaramente una metafora.
Ma per dire puo' pensa ai problemi di quando sarai grande quando sarai grande prima diventa grande e questo mi ha cambiato tantissimo l'ottica di proprio non preoccuparmi di tutto quello che devo perché io quando sono tornato in Italia io quando parlavo con te ero ancora residente in Australia.
Io potevo teoricamente lavorare da dove volevo vivere la mia azienda dove volevo e invece tu mi hai detto mi ha detto una cosa chiara tutti perché tutti mi ripetevano ma tu sei pazza! Vuole aprire un'azienda in Italia quando puoi aprirla all' estero.
É la verità che tu mi hai detto è non preoccuparti di queste cose.
Penso a queste cose quando dovrai pensarci molto molto.
Parto gli occhi questa cosa? Si, io credo che siamo molto fortunati dal punto di vista dell'accesso al talento.
Penso farei per chi ci segue se c' è qualcuno che ci segue, non lo so se c' è qualcuno che ci segue di la' a fare un segno tutti noi ce l'abbiamo un amico magari delle superiori, che era fortissimo, che era proprio il genio della classe che ora fa il dottorato in filologia romanza da qualche parte e campa con gli assegni di ricerca di sei mesi in sei mesi e fame e la fatica e tutti noi sappiamo che lui era un figaccione enorme no, questa roba qua se la leggiamo dal punto di vista di che cosa vogliamo fare con questa roba del digital sta a noi per noi è chiarissimo per noi che siamo in questa riunione che questa roba del digital design e sta a noi secondo me fare un po' di evangelizzatori intorno alle persone che sono nella nostra vita.
Quindi per tornare al nostro amico fortissimo, quel nostro amico la' in altri paesi che hanno male un sistema economico diverso.
Oggi lui guadagnava centocinquantamila euro, all'anno bene per lui, ma non era un tipo di talento che poteva far parte della nostra attività, della nostra start-up, quindi la vedo così invece di sempre starci a lamentare che le tasse whatever pensiamo alla gente figa che c' è che possiamo tirare in mezzo.
E proprio riguardo a questo quando dicevi il talento toscana e tutto il resto.
Susannah membro del team Werner membro importantissimo il timer ne indovina dov'è proprio li' a casa tua e io chiaramente l'ho catturata prima che la prendessi tu perché so che se non l'avresti presa tu quindi l'ho l'ho presa che sarebbe stato materiale tu quello guarda che siamo già in tanti e abbiamo già fatto un po' di presentazioni.
Chiaramente qualsiasi altra cosa che vuoi aggiungere prima di entrare nel webinar è quello che come si struttura tutto quanto.
Io ti lascio la parola perché è giusto che parli tu e qualsiasi domanda, qualsiasi cosa potete tranquillamente usare la live chat che c' è qua di fianco e nel momento in cui finirà la presentazione sarà una parte di Chinese.
Potremmo porre a Gianluca tutte le domande del caso.
Vai! Fantastico! Io volevo solo raggiungere Grazie mille per avermi invitato perché è una figata quello.
Innanzitutto, se sei qualcuno che è seduto in questa stanza è già un figo perché è una persona che capisce che ha voglia di imparare robe nuove e quindi è molto ben detto che state mettendo giù e lo state facendo anche con, creando una cultura aziendale particolare, quindi veramente bravi perché è una roba che richiede tanto sforzo senza sacrificio.
Non me lo dice mai nessuno.
Bravi, ve lo dico io oggi dal l'lte di niente, ma ve lo dico lo stesso grazie tantissimo.
Qualcuno che me lo dice del tuo calibro con il pezzo di scott ha attaccato la porta è il massimo che posso avere, quindi guarda grazie davvero, ma lo scotch lo scotch Bene, iniziamo.
Veniamo alle mani, parliamo un po' di io mi tolgo e ti lascio la parola.
Prego.
Allora oggi parliamo di un po' di robe varie dal come scegliere per cosa ottimizzare che bid mettere modelli di attribuzione.
Ovvero ci poniamo un po' di domande che ci servono prima di partire quando montiamo su una macchina di acquisizione clienti.
Ora parliamo di tre temi come troviamo la corsair ideale viene sempre ogni volta che dico la stella polare per la dicono italiano.
Una battuta fantastica del blog Spinoza di una frase di Berlusconi credo che tipo del millesettecento quattordici Berlusconi dissi se la legalità è la mia stella polare e sul blog spinosa giunsero nel senso lontana da me anni luce? No, a parte gli scherzi, la nostra lo sappiamo tutti cos'è la metrica che vogliamo utilizzare.
Poi fumiamo sul tema del modello di attribuzione, che è un tema ovviamente super importante.
E poi parliamo dei modelli di pudding.
Abbiamo quattro ore, non scherzo.
Non lo so quanto tempo abbiamo, ma quando vi annoiate me lo dite, io smetto.
Io sono Gianluca, come ci siamo detti, ho lavorato un bel po' di anni a Google faccio delle foto da cretino.
É il mio lavoro a Google è stato nel proprio promuovere i prodotti di Google su Google, Facebook su varie piattaforme.
Google ha un team che compra pubblicità per conto di Google per promuovere prodotti virtuosi e i tubi di Google, quindi molto probabilmente degli ad che ho fatto nel passato li avete visti e me ne scuso.
Però se siete qui vuol dire che un po' hanno funzionato.
In questa esperienza Google ha speso un sacco di soldi, per la maggior parte male, però ho imparato due, tre lezioni e in particolare ho iniziato a lavorare con un fondo di investimento, uno dei due fondi d'investimento che Google ha che si chiama Capital G é la' dentro.
Mi sono accorto probabilmente tante persone, un po' nate in provincia, no, cioè sempre l'idea che le aziende, Silicon Valley, Harvard, eccetera siano tutti dei geni fortissimi in realtà poi, lavorando con queste persone ti accorgi si' che sono bravi, ma insomma come possiamo essere bravi noi, sono anche loro umani.
Anche loro sbagliano.
E questa cosa mi ha fatto accorgere che quello che per me era ovvio, cioè come monta di un team di acquisizione come facevi le campagne come ti occupavi di digital? In realtà non era così ovvio.
E quindi ho fatto la doppia cazzata di tornare in Italia e aprire la mia azienda.
No, scherzo, però sono tornato in Italia, aperto la mia azienda e oggi faccio questo e lavoro a Buster Box Buster box auto.
Definiamo la migliore scientific performance marketing Agency perché migliore ce l'hanno detto le nostre mamme.
Quindi è vero.
E poi abbiamo vinto un po' di premi per strada e ci occupiamo di performance marketing principalmente con clienti internazionali.
Quindi le attività principali che facciamo sono Israele iOS, però la fabbrica per noi in Toscana.
Qui abbiamo circa una trentina di persone poi abbiamo circa una decina di persone a Milano è ora.
Oggi parliamo di tre temi che sono un po' come risolvere un cubo di Rubik.
Io ho visto un sacco di tutorial nella vita per provare a risolvere il cubo di Rubik, ma veramente non sono abbastanza intelligente per farlo.
Una delle tecniche spesso suggerite per risolvere il cubo di Rubik è intanto fai una facciata e poi fai l'altra.
È una cazzata, sta credo che sia una cazzata perché per me non ha mai funzionato.
Tuttavia ipotizziamo che funzioni, cioè molto spesso quando andiamo a parlare dei temi di cui parliamo oggi, quindi di quali utilizziamo, ovvero la Northstar, qual è il modello di attribuzione? Qual è il modello di building? Molto spesso affrontiamo questi argomenti in un'ottica Silos.
In realtà è come un cubo di Rubik, quindi non dobbiamo fare una facciata tutta blu perché poi le altre vanno un po' a quel paese, ma dobbiamo pensarli in modo olistico.
È ora questo era un pippone teorico, ma vi faccio vedere in modo pratico che che cosa intendo Il punto di partenza, ovviamente capire che cosa vogliamo fare da grandi no, cioè che stiamo facendo del nostro business.
Ad esempio Lauren ottimizza per nel lungo termine.
Ottimizza per Leeds? Non lo so, però sicuramente Luca e il suo team avranno fatto ampia ampie riflessioni alla lavagna per capire in che direzione andare, magari dopo.
Nel Cni ci racconta Però il primo punto è abbiamo bisogno di capire qual è il nostro gol ora questa roba ce lo dicono tutti i libri di performance marketing.
Capitolo uno è capisce il tuo gol, però lo voglio veramente.
Stress dis point perché mi capita, direi una volta al mese di parlare con aziende che non lo sanno.
Qual è il loro gol? Ripeto una volta al mese parlo con qualcuno che il loro gol, che il proprio gol non lo sa, è impossibile.
Se qualcuno di voi lavora come freelance ero come agenzia o Klein Said e gestisce campagne pubblicitarie o attività digital marketing.
Non iniziate neanche.
Se non avete il gol proprio licenziate, vi cambiate mestiere, andate al mare tutto il giorno.
Ho attaccato un Pippo né di sei ore al vostro capo per farvi dire il gol.
Ma questo è un pezzo fondamentale perché altrimenti sarete sempre insoddisfatti.
Cioè, per dirla in modo Instagram guidava Gold Yukon Score così abbiamo una frase figa, però abbiamo bisogno di una metrica che metrica e scegliere è figlio di varie riflessioni che adesso vediamo.
Ora la prima metrica piu' classica che possiamo avere è il cpa Ho kak oh, costo per acquisizione.
Questa metrica che ci dice ad esempio, è molto facile da implementare.
Quindi, ad esempio, questo si basa su facciamo finta che siamo li' generation.
No, abbiamo un form.
Le persone arrivano e compilano in forma.
E poi i dati di questo forno vengono passati a qualcuno del team vendite che chiamerà gli umani.
Dall'altra parte e li convince una demo di comprare il prodotto, eccetera.
Quindi ipotizziamo che questo sia il caso di specie.
Facciamo finta che siamo li' generation per non lo so emissione di carte di credito.
Ecco la cosa più noiosa.
Non potevo pensarla, però ipotizziamo questa roba qua.
Ora, se noi lavoriamo tutto con tutti quelli che hanno, quanti hanno compilato il form, quindi quante li abbiamo avuto? E ipotizziamo che quindi che stia per Lee dovute a un costo per l'id.
Di fatto questo è una metrica.
È molto facile implementare, perché ogni volta che una persona compila il form dico ieri ho vinto.
Il problema di questo tipo di approccio è che ignoriamo totalmente la qualità delle lead e questo ci preme sempre.
Nella situazione in cui il nostro capo cliente chi sarà ci dice Ok, bellissimo.
Abbiamo fatto un milione di Leeds questo mese.
Lei però la qualità e noi non lo sappiamo come la qualità è quindi il secondo tipo di approccio è il costo per marketing qualified Leadsom.
Il vantaggio è che iniziamo avere già una visione sul Vi spiego meglio cos'è prima di avere vantaggi e svantaggi.
Quindi nella nostra nel nostro esempio, noi produciamo lead per lei Generation per un istituto, ad esempio, che emette carte di credito.
Ma veramente potrebbe essere vendite ad un corso online in qualunque caso in cui non vogliamo che le persone comprino subito, ma cioè l'intervento di umano perché di un umano, perché l'acquisto è complesso.
In questo caso il costo per marketing qualified lead nel mezzo vuol dire che abbiamo una mano che mi dice Guarda la lead di Pippo Baudo col numero di telefono.
Tre tre nove uno due, tre, quattro, cinque, sei, sette Non risponde al telefono.
Non è qualified La lead di Paolino Paperino L'ho chiamato è veramente citato della del prodotto lo voglio utilizzare e quindi lo marker o nel mio CRM come marketing qualified.
Chi di voi ha un po' utilizzato Facebook as con particolare riferimento a Liz, che è uno dei formati di Facebook? Sa esattamente cosa di cosa sto parlando, no.
Quindi un formato classico che mi dà molto volume, ma poi poco gusto, perché la maggior parte di queste Leeds non sono di una qualità eccelsa.
Quindi questa roba qua del costo per marketing qualified l'hydra metrica un pochino più intelligente perché non facciamo costi totali diviso tutte le Leeds, ma soltanto le lead che qualcuno che le ha valutate ci ha detto a Rosewood queste sono effettivamente persone qualificate.
Qual è l'inghippo con questo tipo di approccio? In ovviamente questo si basa sull'assunzione che tutte le Leeds in modo equanime diventino spettatori paganti che tutte le Leeds che hanno sottomesso veramente interesse per la per quello che facciamo per la carta di credito.
Se poi questa roba si basa sul fatto che tutte le lead comprino una carta di credito con lo stesso probabilità e che estrinseco il loro valore nel tempo nello stesso modo, cosa che non è detto, quindi si basa su una media per dire nel modo più brutale e quindi la media fa cagare per motivi che tutti noi sappiamo o per dirla meglio, la media non è un indicatore robusto.
Il cpa è una metrica trippa lo chiamo io, quindi lo potete anche chiamare Franco.
Però intendo costo per Payn customer.
In questo caso non stiamo ottimizzando tutta la nostra macchina né per le lead né per l'élite qualificate, ma effettivamente per gli utenti che poi decidono di sottoscrivere la carta di credito o comprare il software o quello che è il nostro prodotto.
Quindi il livello di gravità.
Ottimo, perché veramente andiamo in dettaglio.
Tuttavia dov'è che inizia a esserci il problema.
Il numero di clienti paganti sarà molto inferiore rispetto alle lead qualificate o alle lead totali e questo complica tantissimo la vita da un punto di vista di ottimizzazione, perché avremmo dei dati estremamente è Scooter Darnell.
Avremo molti pochi dati che non sono sufficienti per prendere delle decisioni di building per chi di nuovo, per tornare all'esempio di Facebook è più familiare con i modelli di bidding automatici di Facebook.
Lo sapete che quando vogliamo che Facebook faccia un buon lavoro abbiamo bisogno di dargli abbastanza dati google wow sta andando in quella direzione.
Dopo vedremo in dettaglio come affrontare questo tema.
Però il punto che voglio sottolineare che come tutte le donne nella vita c' era oscar Wilde, diceva una roba tipo non c' è niente di piacevole che non è illegale e immorale o non faccia morire e veramente non c' è nulla di piacevole nella vita che non sia illegale e immorale o che non faccia morire e nel nostro caso ok se vogliamo ottima gradualità perché ovviamente vogliamo ottimizzare per spettatori paganti, non per leeds, però purtroppo c' è un trade-off da gestire.
C' è un bel lato negativo, ovvero che avremo molti meno dati e daremo in pasto alla macchina dati un dataset più scarso perché i dati sono hardware e quindi farà più fatica a ottimizzare.
Avanti e vi metto ho saltato uno slide, credo ok l'ultimo punto che è il ritorno del ros return on advertising band ora il ros la metrica principe che tipicamente utilizzando l'e-commerce se ci pensiamo nel modello di che stiamo utilizzando un e-commerce è come se fosse facciamo finta che un e-commerce che vende cento prodotti è come se fosse cento li generation messi insieme? No, perché io ho un costo di a di vendita o una nachos o un costo di vendita potenziale per ogni item massimo che voglio pagare.
Quindi rojas è una visione più completa del cpa.
Volendo però senza andare a fare filosofia, il rojas tipicamente la metrica, viene utilizzata dagli e-commerce, ha un livello di ottimizzazione abbastanza preciso.
Qual è il problema? Che non rispetto allo torniamo all'esempio di prima, quindi abbiamo non soltanto che ottimizzano per le persone che hanno poi sottoscritto la carta di credito, ma facciamo finta che abbiamo la carta di credito platino e la carta di credito oro.
La platino la vendo a cento euro all'anno la oro a cinquanta euro all'anno aggiungo ulteriore varianza nel mix, quindi ottimo perché ottimizzato per ritorno sull'investimento pubblicitario quindi è una metrica o sicuramente più accurata rispetto al corpo in account acquisition.
Ma aggiungo nel mix la varianza, nel senso che avrò da tenere in considerazione il fatto che do in pasto agli algoritmi di building un dato che è ancora più fase perché porta con sé una volta una persona che compra la carta da cento euro.
Una volta la persona che compra la carta da cinquanta euro.
Quindi questa roba ha senso farla.
Ma devo avere una base di dati molto ampia perché altrimenti la review rischia di essere ancora più spalmata su millemila keyword millemila assets.
E non ho dei dati abbastanza consistenti se mettiamo ora il ros non è in realtà la metrica più intelligente del mondo il rosa, in realtà una metrica piuttosto stupida e secondo me è incredibile che la maggior parte degli e-commerce di oggi ottimizzano per ros.
Secondo me il tema di ottimizzazione deve essere non il ros ma la marginalità.
Quindi chiamiamolo fumo has your margin gonna spend per dargli un nome ma mining.
Il ros comunque ha delle limitazioni significative se mettiamo tutto lottiamo lo così così abbiamo tutto insieme.
Sulle x abbiamo una visione di granularità del nostro gol, quindi ipotizziamo che noi siamo un piccolo commercio, siamo appena partiti solo in italia abbiamo un solo gol.
Tra due anni lanciamo il nostro e-commerce in italia, in francia, in spagna avremo tre segmenti, quindi ad esempio tre geografie e quindi avremo degli o dei gol con delle marginalità e degli obiettivi diverse a seconda di geografia diverse.
Come vado a scegliere sull'asse delle Y.
Qual è il giusto? Ecco, più sofisticato rispetto al Ros posso appunto tenere in considerazione le La differenza tra il Pd e Eros è che il Pd tiene in considerazione anche la marginalità futura che un cliente può portare.
Ad esempio, se io mi compro un modello in sottoscrizione, ipotizziamo nel l'esempio della carta di credito non dovrei considerare solo la reven huh della persona a cui vendo la carta di credito al primo anno.
Ma avrò anche un modello di stima di quante transazioni questa persona farà? Di quanto è probabile che questa persona rinnoverà la carta di credito nel futuro, eccetera eccetera.
Quindi non ho soltanto una review, ma un vero e proprio attivi un lifetime value.
Ora, nella mia esperienza è sempre meglio partire con una roba facile e poi complicare la successivamente, perché altrimenti non si parte mai.
Innanzitutto, ma poi soprattutto perché tipicamente start-up progetti nuovi non hanno chiarezza di qual è la del prodotto, la probabilità che il cliente ritorni, eccetera.
Quindi e il CAC è sicuramente una metrica di arrivo.
Ma immagino con difficoltà un e-commerce online generation che domani mattina parte e va da zero a cento e utilizza subito la tv suk è molto più probabile partire con delle medie qua.
Quindi un ros se uno in commercio una metrica abbastanza standard e se una persona li' generation probabilmente da lavorare o con cpa cpa voglio dire costo per leeds, così lo traduco per tutti.
Costo per marchi quali file lead o costo per perin account il punto fondamentale è che voglio sottolineare qua dipende da cosa dipende dal nostro business, dal volume che il nostro business porta quindi è fondamentalmente dipende dalla varianza più varianza abbiamo cioè se noi tutte le lead il trenta percento delle lead tutti i nostri venditori sempre chiudono contratti con una proprietà del trenta percento é sempre il valore del contratto è sempre di cento allora serenamente non abbiamo varianza possiamo utilizzare un modello con cpa.
Se invece abbiamo mol la varianza avremo bisogno di andare più in profondità e utilizzare un modello più accurato, come ad esempio il cpa.
Quindi andare a operare per cospirare in customer però qual è il problema quando andiamo così in profondità che dobbiamo avere abbastanza volume? Quindi purtroppo e qui vi faro' risparmiare per chi di voi non ha fatto la bocconi vi faro' risparmiare una ventina di mila euro l'unica cosa che si impara, non l'unica.
Ma la Una delle cose più importanti che si impara alla Bocconi è che a qualunque domanda puoi rispondere.
Dipende welcome.
Purtroppo dipende quindi che devo scegliere? Dipende, dipende da quanta varianza nel mio business e dipende da che volume prendo.
Sicuramente se sto iniziando non parto dalla ferrari, ma parto da qualcosa di più semplice.
Quindi questo dovrebbe darci già un'idea su quali sono le metriche vogliamo utilizzare per l'ottimizzazione.
Andiamo a vedere a questo punto come al m' possiamo semplificare ora fondamentalmente se noi siamo un e-commerce il nostro gol è fondamentalmente fare un ritorno sull'investimento il modo più semplice per portarci a casa questo risultato è il tv sook ros.
Molto probabilmente se siamo un e-commerce partiremo col Ros.
Teniamo però nel retro cranio l'informazione del fatto che il rosso geometrica monca non tiene in considerazione la marginalità, la probabilità che i clienti ritornino nel futuro.
Se invece siamo un sito che fallì generation, dovremmo scegliere fra cpl cpa o costo per marketing qualified lead.
Qual è il problema di questo tipo di approccio che dobbiamo scegliere rispetto alla varianza e al volume che abbiamo però queste sono le tre metri che fra le quali abbiamo possibilità di scelta.
Quindi questa è una tabella di sintesi che dovrebbe dirci rispetto a quello che siamo.
Quale metrica dobbiamo prendere? Perfetto, quindi facciamo finta che a questo punto abbiamo il nostro gol e abbiamo scelto che noi ottimizzato tutto per cpa.
Quindi cos'é per payn account.
Quindi tutti quelli che arrivano e dicono sì, voglio sottoscrivere l'abbonamento a questa carta di credito parliamo un po' di modelli di attribuzione.
Allora quando si parla di modelli di attribuzione, la prima regola dei modelli di attribuzione è il las clic.
Fa schifo questo se qualcuno di voi ha mai sentito la parola modelli di attribuzione, questa cosa la sa già ora una breve analogia per chi non ha mai sentito parlare di modelli di attribuzione.
Ah, facciamo finta che quando ancora si poteva uscire eravamo persone libere.
Potevamo uscire a bere una roba con gli amici che siamo usciti ieri sera e ci siamo fatti un cocktail, un appletini.
Poi ne abbiamo fatto due Martini dry shakerato, non mescolati per fare figli.
Poi abbiamo preso un porto, giusto per essere sicuri.
Poi, dopo di sentirsi male, ci abbiamo aggiunto una bella pinta e alla fine abbiamo concluso la serata brindando con due bei prose chini.
Ora, ovviamente, il giorno dopo ci ricorderemo molto poco di come è andata la serata.
Inizieremo a dire madonna ieri i ragazzi che abbiamo fatto dio da ieri, quelle situazioni la' in cui ti scordi che hai fatto la sera prima in un modello las click, noi diremmo che la cosa che ci ha ubriacato ieri sono gli ultimi due prosecco chini della staffa che abbiamo bevuto prima di andare a letto.
Ma probabilmente sappiamo che non sono quelli che ci hanno ubriacato, ma è un mix fra tutte le zozzerie che ci siamo bevuti prima, quindi quand'è che dobbiamo spiegare la limitatezza del modello las click è tutta qua, cioè il modello da click non cattura la complessità del percorso che porta un cliente da conoscere.
Il nostro brand a comprare il nostro prodotto é probabilmente a tornare perché questo è un punto super importante, perché le persone tipicamente le cose difficili non ci hanno voglia di farle e i modelli di attribuzione sono una cosa difficile più gli altri non le fanno piu' questo da una gang di ottimizzazione per noi, quindi ha un ottimo punto per tutti noi che siamo qui oggi.
Più noi siamo bravi a prendere un modello di attribuzione che non dice una roba stupida come è stato il prosecco, ma fa un mix fra tutto il resto, rappresenta meglio la complessità della realtà.
Più abbiamo un hedge per poi andare a comprare media su google, su Facebook, ad aver per portare a casa risultati che siano positivi per il business.
Come facciamo a provare che abbiamo un problema di attribuzione? C' è sempre una pistola fumante che prova che c' è un problema di attribuzione.
Quando andiamo su J se in altro a destra scriviamo Pat Plants, noi in alto a destra scusate nella barra che c' è centrale su j si viene fuori un re portino fatto così che ci dice qual è il numero di interazioni che un utente ha dovuto fare prima di comprare il prodotto.
Ora qui non vedete, ma c' è scritto quarantacinque percento.
Quindi vuol dire in questo caso abbiamo venduto mille bla bla, bla conversioni per diecimila euro di fatturato.
Il cinquanta per cento delle persone che sono venute sul sito sono arrivate e hanno visto hanno comprato.
Questo significa che c'è un altro cinquanta per cento di persone che sono arrivate non hanno comprato subito, ma sono tornate un'altra volta e poi hanno comprato piu'.
Questo numero è basso, più abbiamo un problema di attribuzione.
Cioè, in altri termini più sono le persone che devono tornare più di una volta, più è probabile che ci abbiamo un problema di attribuzione.
Dico problema veramente leggiamo lo come challenge cioè è lì dentro c' è un'opportunità di ottimizzazione sulla concorrenza perché il problema dell'attribuzione ce l'abbiamo tutti nella vita.
Se non lo risolviamo in modo un pochino più intelligente degli altri, vinciamo.
La cosa grandissima, secondo me della nostra industria è che è un gioco a somma zero.
Non dobbiamo vincere sei a zero, basta vincere veramente due a uno con gol all'ultimo basta essere un pochino più bravi degli altri.
È un'altra delle pistole fumanti.
La vediamo qua.
Quando facciamo Suge il Typ Convention Pfaff vedremo un sacco di di robe fatte così vedremo.
Un sacco di persone che sono venute più volte sul sito hanno fatto sono animali da piu' canali prima di poi comprare il prodotto.
Ora nella vita esistono due modelli di attribuzione.
Li possiamo semplificare così ci sono modelli euristici e questi sono modelli top down.
I modelli euristici sono modelli che semplificano molto le cose.
É questo il modello las click, ad esempio il modello più semplice all'interno dei modelli euristici dall'altra parte invece abbiamo modelli algoritmici nei modelli algoritmici.
Siamo noi che misuriamo come andiamo a segnare il peso ai differenti canali e poi eleviamo questo modello.
Ne calcoliamo una ora la.
Ma chi di voi ha un pochino più famiglia con il modello Data-driven, che è quello che utilizza Google Analytics e anche Gul Azzi? In alcuni casi eh? Sanno probabilmente che il modello data-driven di Google è un modello algoritmico che rumors si basa su una roba che si chiama Shirley value da.
Comunque al di là dell'algoritmo che c' è dentro Google, fondamentalmente nel modello algoritmico, analizza i comportamenti di ogni singola persona, li aggrega e tira fuori un modello nel modello invece euristico.
E questo è il modello che utilizzano l'hanno novantanove percento.
Due persone utilizzano questo è il novanta per cento all'interno di questo utilizza la click.
Queste cifre le sto inventando io sulla base del mio dato empirico.
Non sono dati ufficiali di nessuno, però giusto per darvi un'idea I modelli euristici sono molto semplici e dicono sono sempre fatti così.
Questa è una tabella che ho preso dal blog di Avi Nash.
Kaushik.
Chi di voi non lo conosca, dica sette Ave Maria di penitenza e e lo legga nel pomeriggio.
Si scriva per questo.
È un blog superfigo.
Il modello di In questa tabella di Cacic spiega quali sono i modelli di attribuzione.
Sappiamo tutti che il modello Las click attribuisce al cento per cento delle conversioni all'ultimo click.
Quindi è una cazzata.
Il modello First click colpisce il cento percento delle conversioni al primo click, quindi è una cazzata.
Nel mezzo ci sono altri tre modelli che sono comunque cazzate, però cazzate più piccole.
Cioè il tema su quando si parla di modello di attribuzione non è scegliere la perfezione, ma è scegliere la roba meno sbagliata.
Quindi per non saper né leggere né scrivere quando vediamo Un'attività in place, il modello push-up e il modello Time di Kay sono già meno stupidi rispetto alla click click e nel modello A U o batta Borgward per noi.
Diamo il quaranta percento del credito al primo canale, il quaranta per cento all'ultimo il venti per cento al secondo il modello linear abbastanza cretino perché è tutti la notte in cui tutte le vacche sono uguali.
Il modello time che invece ha un po' senso perché cioè un'accelerazione, quindi si accelera quindi sì da cinque, dieci quindici eccetera di peso, di attribuzione ai vari canali.
Quindi, sulla base della mia esperienza, suggerirei che i due modelli più facili da utilizzare sono o position bays o time.
Ci si mette sette secondi a implementare li' e subito in sette secondi ci dà una visione estremamente più accurata rispetto agli altri.
Quindi, per ricapitolare, se siamo ninja di modelli di attribuzione, ci calcoliamo il nostro modello algoritmico e ora vi faccio vedere un esempio.
Se non ci abbiamo voglia di diventare ninja, stiamo appena iniziando.
Utilizziamo un modello euristico é gia' passare da un modello da clic a position bays.
Stiamo già facendo passi da gigante.
Ottimo, andiamo a vedere modelli algoritmici, vediamo se non allora se gestiamo un business un pochino più sofisticato.
Quindi magari abbiamo investimenti importanti.
Investiamo un paio di milioni all'anno non lo so, una cifra che inizia a essere rilevante.
Dobbiamo spostarci più su modelli algoritmici.
Una delle opzioni che io trovo estremamente interessante è utilizzare un modello basato sulle catene di marco.
Oggi non ve lo attacco il pippo né su questa roba.
Però se qualcuno è interessato, se va sul sito buster box digital punto com e non buster punto com perché siamo poveri e quindi come vedete dallo scotch costava troppo.
Quindi buster box digital punto com lì ci dovrebbe essere una tab che si chiama stadi.
Se c' è un gay stadi sull'utilizzo del modello delle catene di markov che spiega come si fa e c'è anche un pezzo di codice gratis se non ricordo male.
Quindi se qualcuno ha voglia di provare questo è un ottimo modello algoritmico.
Se vogliamo utilizzare invece il modello algoritmo di google, questo lo prendete già off the show off da google analytics o da google.
Perfetto.
Questa era la visione sui modelli di attribuzione.
Mi butterei a parlare di building ora prima di andare nei dettagli.
Nella vita ci sono tre filosofie.
Quando guidiamo abbiamo un bidding manuale, quindi io vado e dico che su questo asset o su questa keyword su questo placement whatever indipendentemente dalla piattaforma voglio scommettere un euro per x motivi abbiamo modelli automatici dov'é in questo caso è ci decidiamo di dare a Google un target e lasciamo che google sette l'elemento del bid.
Ma abbiamo poi sempre di più il mondo sta andando verso l'autopilot, ovvero Google e Facebook ti dicono dammi qual è la carta di credito e quali sono gli asset.
Ci penso a tutto io.
Dimmi che ci vuoi fare o dimmi che rose vuoi fare? Ci penso io.
Il mondo sta sicuramente al cento percento, andando sul per cento per cento al cento per cento andando su modelli in Autopilot.
Quindi Google, Facebook fanno tutto loro.
Tuttavia l'obiettivo di oggi è cercare di approfondire un pochino di più sui modelli manuali per vedere che cosa c' è dentro.
Perché poi anche se il mondo è fatto di Tesler la almeno sapere che c' è nel motore può essere utile allora il modello manuale.
Quindi questo caso è un modello manual dove noi andiamo e vi diamo manualmente.
Ovviamente possiamo anche utilizzare uno script per prendere le nostre decisioni, ma quello che voglio dire è che è un umano che prende la decisione, non una macchina.
Il grande vantaggio di questo modello è che l'umano sa cos'é che la la macchina non conosce.
Detta così sembra tipo la ragione ha il cuore.
Ha ragioni che la ragione non esiste.
No, ma veramente penso che noi umani abbiamo un bel vantaggio sulle macchine.
Cioè sappiamo se ci sono condizioni meteo, stagionalità, sconti di business, situazioni che il business ha il una serie storica non può conoscere quindi il modello manuale a questo grande vantaggio.
I grandi svantaggi sono è insostenibile per grandi account.
Non considera tutte le informazioni relative agli all inside mille data point che Google e Facebook e le altre piattaforme hanno a disposizione.
E noi poveri Wani non abbiamo vi faccio un esempio, facciamo questo esempio.
Credo che sia anche nel libro di Frederick valleys che si chiama non mi ricordo digital marketing sampling future'.
Forse però fred valleys probabilmente lo conoscete, sennò l'ho googlato.
Comunque il punto è se io sono ad esempio questo weekend mi pare di aver capito nelle regioni in zona gialla si può andare a sciare ora, se io sono un proprietario di un resort, probabilmente questa informazione la so e apra bomba le campagne perché voglio che la gente venga finalmente faccio godere di fatturato anch'io questo questo quarter quest'anno.
Se invece mi baso sulla serie storica la serie storica zero è morta.
Non lo sa che questo weekend è successa questa roba? Quindi L'umano ha delle informazioni che solo l'umano a e le può utilizzare.
Però se siamo due due fra in un anno normale, non di covi di whatever e stiamo io con un altro Sky Resort proprietario gestendo campagne in competizione, io utilizzo le campagne manuali e quindi vi do a mano sulla base di un mio script o di un mio modello.
Il mio competitor utilizza Google, ad esempio il modello di Facebook Google ha delle informazioni che io no, perché Google sa qual è il device della persona, quindi sa se una persona iOS dodici, quelli con iOS dodici hanno più soldi, quindi comprano di più.
Sa se l'utente in questione è una persona che magari ha appena comprato da Un'altra parte un risorse.
Quindi Google ha molte più informazioni che gli umani non hanno.
Quindi il trade-off che dobbiamo gestire è questo era modelli automatici, non Google Bays.
Sono modelli in cui possiamo su una base, ad esempio utilizzando delle regole automatico degli script.
Utilizziamo è fondamentalmente guidato dall' umano è come modello manuale, ma non andiamo noi ama nella A cambiare.
Ma C' è uno script che gira, quindi ha esattamente gli stessi vantaggi e svantaggi Dell' Ltro elemento.
Il vantaggio in più è che questo lo possiamo utilizzare anche per account molto grandi a Buster Box.
Nel passato abbiamo trovando questo approccio estremamente efficiente, sempre meno a essere franchi.
Ultimamente è ora.
Vi dirò perché.
Però quindi noi gestiamo account cicciottelli, quindi gli investimenti significativi su campagne internazionali, quindi account che hanno migliaia e migliaia di di asset e di keyword.
E questi sono modelli che reggono bene.
Un approccio che regge bene anche su una base di dati molto complessa.
Tuttavia vengo al punto che dove sta andando il mondo adesso? Scusate, torno indietro.
Ok, è ha senso.
Probabilmente adesso lavorare nel mondo di Google, in smart bidding o su Facebook.
Probabilmente era già così dopo.
Se facciamo un breve sondaggio, presumo che la maggior parte delle persone su Facebook già da sempre budino in modo automatico.
È molto difficile fare meglio del big di Facebook su Google da quattro cinque sei quarter.
La parte smart bidding sta funzionando molto bene e questo fa il paio con quello che ci siamo detti all'inizio.
Perché? Perché e modelli smart bidding hanno bisogno di dargli in pasto delle serie storiche che siano stabili e e che richiedono tempo per essere frenati.
Quindi più noi siamo bravi a dare in pasto una metrica e torno quindi al punto non star che sia consistente, che non abbia varianza e che sia prevedibile, più è facile la vita per il modello Tesla, quindi dove la macchina va il modello automatico che nel mondo Google si chiama smart bidding per dare in pasto a Google un target cpa un target ross o maxi maxi convention value e poi Google navigherà in quella direzione ora.
Questo ovviamente, al grande vantaggio del machine learning anche tutti gli svantaggi del machine learning vi ricordate a tutti noi la mamma ha detto quelle frasi tipiche tipo questa casa non è un albergo che nella versione diurna e questa casa non è un ristorante.
Grande frase tipica della mamma, eh, ma se i tuoi amici si buttassero giù dal ponte, lo faresti anche tu.
Machine learning? Sì, se gli amici di machine learning si buttano giù dal ponte fa esattamente questo.
Quindi il vulnus di un approccio machine learning Riven è proprio la stabilità della serie storica.
Cioè se gli altri fanno una cazzata.
Se il passato a è viziato da errori, la predizione del futuro lo sarà altrettanto.
Quindi, per utilizzare un approccio simile a quello che abbiamo fatto prima, se mettiamo sulle X il che abbiamo e mettiamo sulle Y il business model, io credo che un mondo Google bidding probabilmente la posizione ideale per chi inizia all'inizio.
Probabilmente qui quindi, dipendentemente da quale che sia, voglio utilizzare no se sono li' generation o e-commerce.
Io suggerirei di iniziare con un bid manuale o non manuale, quindi utilizzato da script.
Ma quando la serie storica diventa più prevedibile e con una quantità di dati piu' ampia, ha probabilmente senso lavorare su un modello che utilizza il binding automatico smart di Google o le funzioni automatiche di Facebook.
Quindi partirei facile e poi andrei nell' ancora piu' facile, perché il binding Google e Facebook hanno pochissime azioni da parte dello specialist, tuttavia richiedono una base dati pulita, concreta e corretta che non c' è da subito Dez.
Se qualcuno ha dubbi, domande, emozioni, qualcosa da chiedere, può scrivere a Gianluca chiocciola, buste box digital punto com o a growth buste box digital punto com.
Vi rispondo comunque io ma faccio finta di essere un'altra persona.
No, scherzo di rispondere mia collega elena fantastico gianluca lascio un secondo questa slide, così chiunque se la può segnare.
Quindi risponderai tu.
Risponderà elena.
Elena, elena la versione più più brava, più bella, più di tutto di me.
Infatti quando ti avevo scritto per questa presentazione continuava a scrivermi e a un certo punto ho chiesto la presentazione.
La fai tu o lo fa gianluca? Perché non capivo? E alla fine infatti, secondo me il prossimo step sarà quello di clonare arti ed essere light con la tua maschera per riuscire a parlare al posto no, la versione Android beh, io direi che ti faccio vedere due cose giusto per darti il giudizio sulla tua presentazione.
Giuseppe dice se ci avessero spiegato la matematica al liceo, come la spiega Gianluca i modelli attribuzione saremo tutti le sedie.
Ci sono veramente tantissime persone che ti stanno dando dei feedback Super io ti ho aggiunto su quella pausa, spero di sentirti presto clubhouse si', ma le attribuzioni stasera faccio una che vuoi fare altro che parlare, quindi proprio è completamente perfetto, no, però veramente veramente grazie, è stato super interessante e sono sicuro che ci sono tante persone a casa con il loro culo analytics aperto che andavano me compreso, che andavo a vedere ancora una volta.
Ma guardiamo questi cavolo di poteri e attribuzioni diversi, lineare, eccetera eccetera no, comunque, veramente e poi la so, hai creato la domanda a tutti di che cos'è la ma è particolare.
Comunque sì, a un certo punto dovro' scrivere.
Voglio scrivere un post riguardo a questo, perché chiaramente una scelta intanto è ripeto, oltre ad averti farti i complimenti per la presentazione, se apriamo una velocemente una discussione, io penso che molte volte sono d'accordissimo con te che il Lifetime Wook eccetera è una cosa che devi fare nel tempo.
Ed è anche la ragione per cui noi siamo partiti con un abbonamento mensile in un abbonamento annuale.
Perché per avere più velocemente sapere piu' velocemente qual è il charney dei nostri utenti e poter fare delle previsioni molto più veloci riguardo a questo.
Altrimenti sono d'accordissimo con te che non lo puoi sapere prima di un bel po'.
Ma oltre a questo, io penso molte volte che la North Star sia lei a venire fuori per te, cioè tu, secondo me, nelle aziende di un questo tipo dove tu vai, ancorare la Northstar, magari a come gli utenti usano il business molte volte devi cercare da una star in maniera quasi agnostica.
Devi lasciare che siano i dati a comparire e dire Questa è la metrica che contraddistingue gli utenti, che era una retention più alta online.
Il piu' alto rispetto agli altri.
Perché magari non potresti individuarla da solo.
Tu sei d'accordo riguardo questo.
Guarda, la metterei così.
Era un vecchio film che ho derubato Anton o dove cercavano il peyote che ha un fungo allucinogeno nel deserto.
In realtà il peyote che trova te non sei tu che trovi il peyote che cresce sotto la sabbia.
Potremmo metterla così.
La star è come il peyote.
Ma sai per esempio Twitter che avevano individuato che gli utenti che rimanevano la retention iniziale Lombardi era più alta degli utenti che seguivano almeno dieci prove per dieci persone.
Quando appena entravano nell'account.
Questa è una metrica che non è che loro hanno cercato.
Qual è la sede? Dieci amici.
Ma tu segui dieci amici di quanto rimane di più ha molte volte era poi una delle statistiche.
Hanno contra che contraddistingueva gli utenti chéri.
Venivano dentro comunque, detto questo, sono molto d'accordo da sempre.
Mi ricordo quando eravamo a google ci eravamo accorti che chi utilizzava il conversion tracking era molto più probabile che poi utilizzasse google.
Però è il solito problema causalità e e correlazione capacità me lo scordo sempre.
Ma quella roba per cui se fai il cross dei film dell'attore che ha fatto facebook mask con aiutami attore che non mim ci devo pensare ok, è un attore che qualcuno sicuramente sa chi sto riferendomi in cui c'è una correlazione tipo pierson zero novantotto fra i persone che affogata in piscina é uscita dei suoi film è una di quelle robe la' a volte spesso voglio dire che correlation stockhausen nation cioè tu a volte puoi dire la maggior parte delle persone si o una persona che segue dieci profili, poi dei stick around e quindi funziona.
Ok, sposto tutta la macchina su questa roba, qua in qualche modo funziona pero' è difficile capire cos'è causale e cose è causa o effetto? Voglio dire no, nel senso che magari aggiunge dieci robe è perché si era già innamorato.
Però da un certo punto di vista da surf a kilmer l'importante è che funzioni quindi chi se ne frega una cosa? Ci sono alcune domande riguardo a questo.
Aspetta che te le trovo prima domanda squadra ottimo.
Me la sono persa in domanda di fabrizio in una strategia fatta solamente di google adventure più display targeting è sbagliato utilizzare il last click non avendo fase di convention awareness.
Allora siccome sì, perché avrai sicuramente all'interno di questa roba qua un pezzo di brand non brando all'interno delle keyword che hai avrai un si ripareranno il proprio effetto in modo differente.
Cioè le keyword possono se parliamo solo di wolowitz possono essere divisi in tre gruppi keyword che convertono keyword che non convertono e keyword che assistono.
In questo caso ti perdi totalmente il terzo giro, quindi è vero che non hai nulla per funnel, ma anche se hai solo keyword botton funnel disse perché me l'hanno all'interno di questo ci sono delle keyword che convertono di più e delle keyword che assistono di più.
Quindi ci metti trentaquattro secondi, lo fai ora in questa cosa e poi ci dice il follow-up se vai in google analytics e fai il model comparison tool ti fa il ok ottantasette per cento conversione in un giorno ok Gatwood Chance che sei a posto pero' anche qui.
Magari lo ottantasette percento delle tue conversioni avviene un giorno proprio perché non fai per fan del il giorno che fai per fare il pieno in considerazione però per tagliare la testa al toro.
E stasera non ci dormo se non me lo controlli.
Fabrizio, per cortesia se vai su Google Analytics e cerchi in modo il comparison tool e compari las click contro position based e time di Kay e quello che va all'insù e se la' dentro? Se non so se c' è un dieci quindici percento di valore che si sposta valida direct o da altri canali a Bad, questo forse ti dà una visione piu' accurata.
Se ce lo dici mi fai un favore così stanotte dormo io prima l'ho fatto e cio' era un aumento dell'ottanta sette percento, il che va super ammazza perché un sacco di volte, soprattutto a me attribuisce tutto google-analytics Google Google attribuisce tutto alla parte storce perché chiaramente un utente magari vede clicca su una keyword che magari relativa, che ne so ha un corso sui fan nel poi esce, poi ricerca Lerner e converte con le urne.
Ma quando invece poi era stato assistito da qualcun altro.
Esatto, questo è un classico né una ragazza super importante su questo, soprattutto per chi ha un media che sia su Google che su Facebook, come il caso di dirlo, ma di tutti noi, probabilmente m'.
Lo sappiamo tutti che analytics tende a sotto dimensionare il valore del traffico di Facebook.
Facebook invece, sempre al sopra dimensionare se stesso.
Quindi un problemone nell'industria grande opportunità di ottimizzazione per tutti noi è capire meglio qual è il valore di incrementali that di Facebook.
Che problema acuito da iOS quattordici, ma non ne parliamo.
Dai, questo è quello che è chiaro.
Però è anche è vero che chiaramente entrambi sottostimano l'altro.
È anche vero che poi si si assegnano le conversioni in maniera differente, perché è proprio un modello di attribuzione diverso.
Uno se lo attribuisce poi al giorno in cui l'utente realmente a click ho visto quella specifica Facebook l'altro invece il giorno in cui ha completato l'acquisto, quindi è anche quella poi la differenza che magari crea confusione.
Certamente lo stesso tipo di differenza c' è anche fra Google Earth e Google Analytics.
Comunque, secondo me è chiaro che chi vuole è essere un pochino avanzato sulla gestione, quando una responsabile di budget un pochino più ampi e la necessità di trovare angolo di ottimizzazione più cattivi.
Insomma, c'è un grandissimo angolo di miglioramento nell'avere una visione terza rispetto a quella di Google o di Facebook, ovvero Google ti dice Hai fatto cento di fatturato ieri Facebook dice Hai fatto cento di fatturato ieri, poi vai in banca e non è ai duecento, ma nei centocinquanta no.
Quindi alla fine conta la banca, perché è quella che paga gli stipendi, il commercialista, eccetera.
Noi stessi quando va bene.
È quindi per cui ci serve una fonte terza che si diagnostica rispetto a Google Analytics Facebook, perché fra di loro non faranno mai la pace.
Quindi se qualcuno di voi ci ha voglia di inventarsi un google-analytics due punto zero grazie, io ve lo compro.
Ma comunque quello che dice è molto importante.
Il concetto di cash flow viene quasi mai nominato e un sacco di volte soldi nella banca, una metrica che non trovi su Google Analytics e non trovi su Facebook.
Ma è poi alla fine quello che in moltissimi business detta legge alla fine dei conti chiaramente è Marco chiede suo account nuovi solamente su account nuovi.
Solitamente come vi siete partite subito smart, dico fate ancora una prima fase di manuale, il manuale, collezionando dati e poi smart bidding.
Successivamente in realtà smart building.
Lo testiamo, li testiamo i modelli al modello di attribuzione e il modello di bidding.
Sono robe che di solito testiamo.
Non lo testiamo il modello di attribuzione.
Se Dallas click devo fare positions, facciamo quel che abbiamo visto prima con Fabrizio se ho ricordo correttamente il nome e manualmente decidiamo di passare a position Bays maxence però per rispondere al tuo punto manuale e poi testiamo fra un modello manuale nostro automatizzato basato su un modello nostro e lo smart building di Google in quel il passaggio scusa una roba pratica.
Ho trovato che prima di passare i diretti a target, la sua targa cpa maximus convention value è un buon elemento, quindi, ma nella maxi maxi convention value targets è un bel percorso.
Ottimo domanda di luca su voulez come attivi le conversioni tramite import da j oppure tramite tag tramite importa jay perché fai l'importo questo titolo? Giochi su tutti i canali? No.
Quindi sicuramente tramite tag intendevi tramite il pixel di google glass presumo.
Quindi sicuramente l'import jay ti consente molta più flessibilità l'assunto probabilmente che c' è dietro la tua domanda.
La perplessità sul fatto che il modello attribuzione di uno dell'altro sono un po' diversi pero' per me conta il dato dj perché è quello che utilizzo anche sulle altre piattaforme.
Sempre luca da tra da classica domanda da ex raffiche come lo tieni, vada questo con il modello di attribuzione che è quello che ti dà una visione più corretta di qual è il volume di come dire l'effetto spillover che ceda le attività paid magari a Derek organic no o da organica dark directed un canale estremamente egoista No, è tutto mio, è tutto mio perché è un canale del super lasch, quindi con un modello di attribuzione meno stupido della click lei già risolta.
Certo, sempre Luca per il testo di cui parli sfrutti la funzione bots ed esperimenti un paio separate? No, lo facciamo con siti piggott.
Ho detto una risposta troppo tranchant dipende, come abbiamo già visto nella lezione precedente.
Nel senso che luca diecimila euro ti ho fatto risparmiare all'anno beato te? No, a parte gli scherzi, dipende nel senso ci sono alcune robe non so se devo testare un ad eccetera che lo facciamo con quella roba di pozzi.
Esperimenti, ma tipicamente per test più come dire in che religione voglio credere? No, se voglio credere nella clicco altri modelli.
Da quel punto di vista invece devo fare test che sono più server side, quindi magari utilizzo mandiamo traffico con due pm diversi o due pagine diverse a due versioni diverse e lo vediamo dal back-end raccogliendo il dato da J o dal back del cliente o della nostra attività.
E poi dopo da Li' facciamo un test una prova fondamentale.
Google utilizza cioè zero di scientifico nell'approccio al testing bozza esperimenti.
Ma come ci anche zero di scientifico quando tu non al group metti tre Aziz e poi li fa girare Google non è scienza quella roba là è faccio girare threats quello che prende meglio sui primi mille impression ha vinto.
Vai daje forte! Quella roba lì non è statistica, va benissimo e farla perché Ma io non c' è tempo per fare il test.
O comunque crediamo che C' è una rappresentazione bellissima di Martin Kreutzer.
Ora la mia presenza pronuncia tedesca è sono sicuro, perfetta su che ha vinto ero conf.
Best presentation, credo duemila diciotto.
Vorrei dire che parla di come mai non bisogna più fare a test in fatto così, ma credere al sistema di Google che comunque ha un veste di interesse nel portare avanti il CTR.
Quindi tutto questo per dire che Google non utilizza un approccio scientifico.
Tuttavia, siccome Google ha talmente tanto interesse a farti spendere a vincere perché i nostri interessi loro sono allineati, per cui il loro approccio comunque funziona, però insomma, se vuoi vedere la presentazione, la spiega meglio sta roba di me in due secondi in base a quello che hai appena detto.
Se quello di Google e scientifico quanto meno scientifico è quello di Facebook, quando metti quando lasci che lui Facebook dopo neanche quanti cento, cento utenti che hanno visto Ladd ti spostano tutto su una sola, molto peggio di Google, secondo me, almeno dalla mia esperienza.
Certo, sicuramente, ma se vogliamo essere esatti, anche quello che noi consideriamo scientifiche non lo sono propriamente, nel senso che immagina, se facciamo a volte l'avete fatto tutti una no in un anno scrivo mele e nell'altro ad scrivo mele e il primo funziona benissimo.
Perché? Perché in realtà non abbiamo controllo di tutti gli elementi che compongono.
Immaginiamo una due ad su Google, tutti e tre nella top position, tutti e due ad.
Nelle tre pop position però il primo appare il cento percento delle volte in posizione uno il secondo il cento percento delle volte in posizione tre il primo sempre su iOS poveri, il secondo sempre su iOS ricchi ci sono mille elementi per cui il controllo e l'esperimento non sono veramente scientifici.
Fondamentalmente, quindi se vogliamo essere corretti secondo me anche quando noi diciamo l'approccio scientifico alla B testing ha ovviamente delle imitazioni che dobbiamo estrinseca, però si sono d'accordo quello di Facebook, peggio in questo caso qua però tu quindi cercheresti di renderlo scientifico dicendo Faccio una bio con me e cerco di lasciare non che Facebook possa prendere il controllo, ma invece proprio vado ad aspettare che ci sia una distribuzione equa del traffico per valutare veramente quello che porta più risultati o mi affido completamente A Mark dico vivi Mark, portami tu i tuoi, le tue cose migliori di dipende da quello che sto testando.
Nel senso a volte facciamo il sono un grande brand, sto testando il posizionamento.
Io sono Laverne, sono la piattaforma per diventare una persona migliore oppure sono non è nulla da fare.
Impara nel weekend on the go che ne so se sto testando proprio una roba super importante lo faccio più scientifico possibile e lo faccio magari con un p sono disposto ad accettare un errore dello al grado di confidenza valle a novantacinque al novantanove no.
Se invece stanno roba più semplice lo facciano un grado di confidenza anche a novanta.
Una roba che tutti noi ci portiamo dietro la statistica one delle superiori o o della statistica non si fa alle superiori dell'università prendiamo sempre novantacinque no come grado per il test però, cioè a volte novantacinque detto perry, ma basterebbe novanta a volte novantacinque poco dovrebbe essere novantanove.
Quindi il punto è sta a noi a volte testare loro è una cazzata che bisogna stare sempre tutto a prescindere.
Secondo me un mix di quanto tempo abbiamo e quanto è importante.
Oggetto che vogliamo capire perché se l'essenza stessa della nostra azienda.
Ovviamente vogliamo testarlo con grande livello di scrupolosità assolutamente ultime due cose e poi ti lascio andare che so che tu comunque sei super impegnato.
Fabrizio ti dà il feedback che chiedevi ho controllato.
Bravissimo, Fabrizio, Quando fai milioni grazie a questo cambiamento, non la prima, ma la seconda barca la chiami Jean Spazio Luca Così accontenti tutti e due.
Eul Eul.
Penultima! Cosa? C'è sempre quella percezione data dall'umano chi fa poi la differenza anche sui test, eccetera Dimmi che è così.
È così.
Voleva soltanto sapere questo.
In questo caso non so se che si' si' Siamo sicuramente no, ma la fastidio differenza l'umano mi pare ovvio.
Tutta sta roba Stiamo montando per raggiungere umani.
Siamo umani.
La macchina è solo delle righe di codice al nostro servizio.
Quindi è vero che le macchine taking over Ayoub.
Però noi siamo Faking Smart, Then Dam.
Quindi gli umani, cazzo! Ultima cosa sono diverse persone in salute che stanno chiedendo Quando Gianluca farò un corso sulle questa tela ha avuto lì Perché non sono io che lo sto dicendo solo loro.
No, Basta, ragazzo L'altro Scusa.
Da super paranoico come sono? Devo dire una roba.
Questa roba che ho detto contro le macchine Volevo aggiungere una cosa.
Care signore macchine! Se riascoltate questo messaggio nel duemila cinquanta quando padroneggiato l'umanità, mi scuso.
Era una boutade.
Io vostro servo legale Gianluca Binelli.
Grazie non si sa mai, non si sa mai quando mi inviti faccio quello che vuoi.
Io sono sempre presente.
Mi invitate, mi presento ma la velocità con cui dice le cose praticamente in un quarto d'ora abbiamo finito un corso che dovrebbe nove ore Va bene Gianluca, se è stata la presentazione piu' veloce e piu' intensa é sicuramente piu' divertente fino ad oggi che abbiamo fatto dentro Lerner Fabrizio ti promette che non vede l'ora di farti avere la barca.
Allora complimenti per Widener.
Stavo cercando chiarimenti sui modelli Gianluca veramente super super grazie per questa presentazione è stato qualcosa di favoloso.
A me è piaciuto, è troppo gentili tutti grazie.
Mi invitate quando volete.
Sono stra contento di vedermi.
Ha fatto molto piacere.
Grazie per quello che stai organizzando per quello che state costruendo tutti insieme.
Hai detto tutto tu.
Grazie davvero grazie alle persone che ci hanno seguito in questo venerdì pomeriggio e vi auguro a tutti quanti una buona giornata.
Grazie Gianluca
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