Tracciamento dati: lo stai facendo nel modo giusto?

Non esiste decisione strategica che attualmente non passi dai dati. Eppure, nonostante piattaforme di analytics e campagne di marketing siano per gran parte delle business line un investimento con cui fare i conti a fine anno, non sempre la qualità dei numeri acquisiti è soddisfacente.

Raccogliere dati non basta: serve un’implementazione corretta, basata su standard di qualità, validazioni regolari e una governance solida. In assenza di queste condizioni, gli errori si propagano a catena: KPI distorti, funnel mal interpretati, decisioni errate e user journey ottimizzati sulla base di insight fuorvianti.

In un ecosistema ipercompetitivo, trascurare un’architettura di tracciamento robusta e scalabile è fuori discussione. Quindi tanto vale farlo seguendo le best practice del settore.

Perché è fondamentale per il business?

Marketing, vendite, prodotto e customer experience, non esiste area che un buon dato non possa migliorare. Ma quali sono i principali vantaggi?

Comprendere il comportamento degli utenti

L’analisi dei flussi di navigazione all’interno di siti o app è un punto di partenza strategico. Consideriamo, ad esempio, la funzione di ricerca interna: se dai dati emerge che molte ricerche non restituiscono risultati, è possibile intervenire suggerendo contenuti alternativi o migliorando l’indicizzazione dei prodotti. Il risultato? Un’esperienza utente più fluida e tassi di conversione più alti.

Misurare gli obiettivi di business

Avere KPI chiari e tracciati in modo preciso permette di monitorare ogni fase del funnel e agire su ciò che davvero conta. Se, per esempio, l’obiettivo è aumentare il numero di richieste da form contatto, ma non si è tracciato correttamente l’invio effettivo, ogni dato a valle sarà falsato.

Ottimizzare le campagne marketing

Senza dati affidabili, anche la migliore strategia media è cieca. Disporre di un modello di attribuzione accurato – che tenga conto delle conversioni reali e non solo dei click – è fondamentale per valutare il contributo effettivo di ciascun canale e allocare di conseguenza il budget in modo ottimale.

Segmentare il pubblico con precisione

Quando parliamo di target, spesso ci riferiamo a un pubblico ampio e generico, basato su fattori come età, genere o area geografica. Seppur utile in alcune situazioni, è un approccio che rischia di risultare vago. I segmenti, al contrario, identificano comportamenti, interessi o esigenze comuni.

In sintesi, segmentare significa parlare direttamente a chi è interessato e personalizzarne l’esperienza, anziché disperdere risorse su un pubblico troppo generico.

Individuare problemi tecnici o di usabilità

Immagina di tracciare il funnel d’acquisto e scoprire che la maggior parte degli utenti abbandona nella pagina di checkout. Potrebbe esserci un problema tecnico, un errore nella UX o un elemento che genera sfiducia. Senza tracciamento, tutto questo resta invisibile.

Cosa non fare quando si tracciano i dati

Molti credono di avere tutto sotto controllo, salvo poi scoprire – tardi – che i dati raccolti non riflettono la realtà. Report vuoti, numeri incoerenti, campagne senza attribuzione. Avere strumenti di analytics attivi non garantisce dati utili o affidabili: è la qualità dell’implementazione che fa la differenza.

Spesso si dà per scontato che tutto funzioni, ma bastano piccoli errori tecnici per minare la qualità dell’intero ecosistema di tracciamento.

Errori comuni (e sottovalutati)

Ecco alcuni degli errori più frequenti che incontriamo quando i dati sembrano esserci, ma non parlano davvero.

• Google Tag Manager non installato correttamente. È un elemento centrale nel tracciamento moderno, ma se non installato correttamente, i dati raccolti potrebbero essere incompleti o incoerenti.
• Errata configurazione del DataLayer. Il DataLayer è la base su cui si costruisce qualsiasi tracciamento solido all’interno di Google Tag Manager. Se non viene progettato e testato correttamente, in funzione degli obiettivi e dei KPI, si possono generare rilevazioni incomplete, incoerenti o difficilmente utilizzabili.
• Consent Mode assente o mal configurato. Non è solo una questione di privacy: il Consent Mode è cruciale anche per la qualità dei dati. Se mal configurato, il tracciamento non sarà corretto, con effetti diretti sull’attribuzione delle campagne e sulla valorizzazione dei dati.
• Test pre go-live sottostimato. Una volta che il sistema è operativo, può capitare di sottovalutare alcuni passaggi ritenuti secondari, spostando l’attenzione esclusivamente su pilastri come i KPI di alto livello. In questa fase, controlli fondamentali rischiano di passare in secondo piano: il comportamento della piattaforma su browser differenti, la corretta attivazione degli eventi o l’esperienza utente su tutti i dispositivi.
• Nessun confronto con i dati del back-end. GA4 è uno strumento imprescindibile, ma non è insindacabile. Fidarsi ciecamente dei suoi numeri senza confrontarli con quelli reali (CRM, e-commerce, ERP, etc.) è rischioso. Un classico esempio: GA4 segna 100 acquisti, ma il sistema e-commerce ne registra 73. Senza confronto, nessuno se ne accorge. Confrontare i dati serve a validare la qualità del tracciamento e scoprire incongruenze che potrebbero falsare KPI fondamentali.

Come impostare un sistema di tracking solido

Senz’ombra di dubbio la complessità digitale è aumentata: nuove piattaforme, touchpoint sempre più frammentati, percorsi utente non lineari. Ma così lo sono anche le possibilità, a patto che il tracciamento dati sia solido, coerente e privo di errori strutturali.

Un valore sbagliato oggi non è solo un errore tecnico: è una decisione sbagliata domani. È un investimento mal allocato, una campagna che non performa, un cliente perso.

Ecco perché costruire un ecosistema di tracking affidabile non è un’attività sporadica, quanto più un processo continuo, che richiede standardizzazione, controllo, testing e confronto costante con la realtà dei numeri. Quali step seguire?

1. Analisi KPI e piano di misurazione

Ogni implementazione di tracciamento dovrebbe partire da una misurazione guidata da obiettivi, formalizzata in uno strumento di documentazione che definisca: cosa vogliamo misurare? Quali eventi ci interessano davvero? Che obiettivi di business supportano?

2. Gestione del consenso chiara e robusta

Una configurazione solida della gestione del consenso permette al tracciamento di operare coerentemente con le linee guida aziendali nel rispetto della GDPR e delle norme in vigore.

3. Mappatura completa dello user journey

Da dove provengono gli utenti? Dove cliccano? Cosa fanno prima di convertire?

4. Google Tag Manager come hub centrale

Gestire il tracciamento via GTM permette di avere una visione di insieme e maggiore velocità di controllo e aggiornamento, oltre a rendere molte attività indipendenti da quelle di sviluppo della piattaforma.

5. Tracciamento server-side

Oggi non è più un “nice to have”. È lo standard. E i vantaggi sono davvero innumerevoli:

• aggira gli Ad Blocker e garantisce una raccolta più accurata, soprattutto per le ADV platform;
• migliora le prestazioni del sito riducendo i tempi di caricamento, poiché i tag vengono gestiti dal server anziché dal browser, alleggerendo il carico sul lato utente;
• offre un maggiore controllo su diversi aspetti, in particolare sulla gestione della privacy e del traffico bot, oltre alla possibilità di anonimizzare i dati e applicare altre politiche di personalizzazione;
• riduce il rischio di esposizione tenendo nascosti nel backend chiavi API ed endpoint sensibili;
• consente di integrare dati da fonti esterne come CRM, vendite offline, sistemi di loyalty e altri database interni, fornendo una visione completa dell’interazione dell’utente con il brand, indipendentemente dal canale.

6. Google Ads

Il collegamento di Google Analytics 4 con gli strumenti dell’ecosistema Google, come Google Ads, Search Console, AdSense e non solo, è sempre la best practice per ottenere una visione grandangolare delle performance digitali.

Ma per ottimizzare davvero le campagne, non solo su Google Ads ma anche su Meta, LinkedIn e altre piattaforme, il primo passo è monitorare correttamente le conversioni. Solo così è possibile misurarne con precisione l’efficacia.

In questo contesto, è essenziale la configurazione di Google Tag Manager (GTM) per il tracciamento flessibile e centralizzato degli eventi (acquisti, iscrizioni, visualizzazioni di pagina, ecc.), semplificando anche l’invio dei dati alle diverse piattaforme pubblicitarie.

Interagendo con Google Ads, GTM permette l’implementazione di funzionalità avanzate come il remarketing dinamico, che mostra annunci personalizzati in base ai prodotti o contenuti visualizzati dagli utenti, e le conversioni avanzate che, previo consenso dell’utente, permettono di rilevare dati aggiuntivi (come email o numero di telefono), anche in presenza di cookie limitati o indisponibili.
Questo processo risulta quindi utile non solo a garantire la precisione del tracciamento, ma anche ad aumentare l’efficacia della strategia di offerta.

7. Integrazione con BigQuery

BigQuery consente di superare i limiti di GA4 che restituisce solo dati aggregati. Lo strumento permette di accedere al 100% dei dati grezzi, eliminando approssimazioni e permettendo un’analisi dettagliata di ogni singolo evento.

Grazie a BigQuery è possibile:

• condurre analisi avanzate non realizzabili nei normali strumenti di reporting;
• integrare facilmente dati da fonti esterne (CRM, vendite offline, database interni) per una visione omnicanale dell’utente;
• ottimizzare query e strutture dati, migliorando velocità e stabilità dei report in Looker Studio, Microsoft Power BI, Tableau;
• automatizzare dashboard e report avanzati, senza limiti di personalizzazione.

In sintesi: se i dati sono il cuore delle decisioni, BigQuery è il motore che li fa muovere.

8. Monitoraggio 

Un tracciamento non è mai fatto una volta per tutte. Ogni modifica al sito, nuova feature o aggiornamento tecnico può impattare direttamente la raccolta dei dati. Per questo è essenziale prevedere un sistema continuo di controllo, monitoraggio e alerting.

Dalla teoria alla pratica: esempi di ecosistema di tracciamento dati

Fino a qualche anno fa, con Universal Analytics, il flusso di raccolta e analisi era piuttosto lineare e facilmente gestibile: si trattava per lo più di configurare correttamente il codice, definire alcuni obiettivi base e monitorare i risultati attraverso un’interfaccia relativamente semplice e familiare.

Un percorso che possiamo riassumere così:

Sito → GTM client → Universal Analytics → Report

Oggi, con GA4, l’integrazione server-side e BigQuery, le opzioni si moltiplicano notevolmente. Questi strumenti permettono flussi di dati più complessi, personalizzati e scalabili, offrendo nuove possibilità di analisi avanzata e ottimizzazione delle campagne. Di seguito sono riportate alcune delle possibilità.

Efficienza q.b.

sito → GTM client → GA4 → Looker Studio

È la soluzione adatta a piccoli brand o aziende con budget limitato. I dati vengono tracciati tramite GTM lato client, inviati a GA4, e poi visualizzati in Looker Studio.
Chiaramente vi sono alcuni limiti come:

• Ad Blocker che possono fermare il tracciamento;
• un’analisi limitata;
• report spesso lenti e imprecisi, soprattutto quando si hanno rilevamenti complessi.

Data Analytics a prova di budget

sito → GTM client → GTM server → GA4 → Looker Studio

Un buon compromesso tra costi e performance. Aggiungendo il tracciamento server-side (tramite Google Tag Manager Server), si migliorano affidabilità e accuratezza. I tag vengono gestiti dal server, riducendo il rischio di perdite.
Se da una parte quindi i numeri risultano più completi, sicuri e resistenti ad Ad Blocker, è una soluzione comunque non priva di limiti. I report su Looker Studio, in presenza di tanti eventi, possono risultare infatti ancora lenti e poco flessibili.

Analisi dati per grandi numeri

sito → GTM client → GTM server → BigQuery

Quando il volume dei numeri da misurare cresce, aumenta anche la necessità di strumenti più avanzati. In questo setup, pur passando per GA4, i dati vengono esportati automaticamente su BigQuery, dove possono essere manipolati, arricchiti e analizzati in modo flessibile.
Ecco alcune delle opzioni possibili:

a. BigQuery → Databricks → Power BI

Un esempio tipico di flusso enterprise, perfetto per chi lavora già con stack Microsoft o ha bisogno di elaborazioni complesse.

b. BigQuery → Tabelle ad hoc → Looker Studio

Creando tabelle ottimizzate e query custom in BigQuery, è possibile poi alimentare Looker Studio con dati precisi, veloci e già pronti all’uso. Questo setup risolver i problemi di lentezza e permette di avere a disposizione una reportistica realmente su misura.

c. BigQuery → KPI su misura

In molti casi, BigQuery è utilizzato in modo specifico per calcolare i KPI su misura e coerenti con gli obiettivi di business (es. tasso di abbandono per tipo di device, revenue per cluster di utenti, ecc.).

Queste query possono convivere perfettamente con Looker Studio, Power BI, Tableau o altri strumenti di visualizzazione, garantendo scalabilità, personalizzazione e automazione dei report e rappresentano probabilmente la soluzione più efficace oggi disponibile.

Un tracciamento dati non implementato secondo le best practice non genera errori visibili. Non lancia allarmi. Ma mina silenziosamente ogni analisi, ogni dashboard, ogni scelta strategica.

Se non hai la certezza che il tuo sistema di raccolta sia configurato secondo logiche coerenti con gli standard di qualità, è il momento di intervenire. Non serve ripartire da zero: è sufficiente costruire un’infrastruttura di tracciamento solida, monitorabile e coerente con i tuoi obiettivi di business.

Perché oggi più che mai, il dato non è solo ciò che misuri. È ciò che sei in grado di trasformare in azione.