Tag Manager Italia punta sulla Data Market Leadership

I dati non mancano, le informazioni nemmeno. A scarseggiare, nelle aziende, è spesso la certezza di poterli utilizzare per prendere decisioni corrette. Tra piattaforme che non comunicano, sistemi di misurazione incompleti e strumenti di analisi che restituiscono risultati difficili da verificare, la distanza tra disponibilità delle informazioni e loro effettivo valore strategico rimane significativa. L’intelligenza artificiale aggiunge un ulteriore livello di complessità: può elaborare grandi quantità di dati e fornire risposte in tempi rapidi, ma la qualità delle conclusioni dipende dalla solidità delle informazioni di partenza.

Un problema che riguarda soprattutto le organizzazioni strutturate e le imprese enterprise, dove i dati provengono da advertising, CRM, e-commerce, piattaforme di analytics e sistemi aziendali differenti. In molti casi, chi deve decidere non dispone di una visione aggregata e non conosce con sufficiente precisione il grado di affidabilità dei numeri.

È da tale scenario che prende forma il nuovo posizionamento di Tag Manager Italia, società di consulenza specializzata nella marketing analytics, attiva dal 2012 e scelta finora da oltre 2.300 aziende strutturate. La società rinnova la propria proposta con un obiettivo preciso: accompagnare le imprese verso la Data Market Leadership, una condizione nella quale informazioni conformi, complete, accurate e integrate diventano una risorsa concreta per il business.

Il progetto si sviluppa attraverso sei fasi e tre aree di competenza, Consulenza, Ricerca e Sviluppo e Formazione, concepite come parti di un unico percorso. Il punto di partenza rimane la qualità della raccolta, mentre il traguardo coincide con la capacità di utilizzare i dati, anche attraverso l’AI, per orientare le scelte aziendali e ottenere risultati misurabili.

La qualità viene prima
«Cominciamo dal tracciamento, nel 2012, e ancora oggi è da lì che parte tutto», spiega Matteo Zambon, co-founder e CTO di Tag Manager Italia. «Lo vedo di continuo nei progetti: un’azienda collega un assistente AI ai propri dati e riceve risposte rapide e sicure di sé, costruite però su numeri incompleti. L’AI amplifica la qualità dei dati che riceve, nel bene e nel male. Le tecnologie che sviluppiamo nascono da limiti concreti come questo, oppure dal consenso negato ai cookie e dai modelli di attribuzione che vedono soltanto una parte del percorso del cliente. Di ognuna diciamo con chiarezza quale problema risolve e in quali condizioni funziona».

La riflessione chiarisce la logica alla base del nuovo modello: l’intelligenza artificiale non sostituisce la necessità di una corretta architettura dei dati e non rende automaticamente attendibili informazioni raccolte in modo incompleto o frammentato. Al contrario, può amplificare le distorsioni presenti nelle fonti e restituire analisi apparentemente convincenti, ma poco solide. Per le aziende diventa quindi fondamentale conoscere l’origine dei numeri, verificarne l’accuratezza e disporre di sistemi capaci di mettere in relazione informazioni provenienti da ambienti differenti. La Data Market Leadership identifica proprio la capacità di governare l’intera filiera, dalla raccolta all’attivazione, con una visione condivisa tra tecnologia, marketing e management.

Sei fasi interconnesse
Il percorso elaborato da Tag Manager Italia comprende sei passaggi, ciascuno propedeutico al successivo. Non si tratta di una sequenza rigida da affrontare necessariamente dall’inizio: ogni azienda può entrare nel modello dal livello già raggiunto e intervenire sulle aree che presentano le maggiori criticità. Una realtà con una raccolta già conforme alle normative sulla privacy, per esempio, può concentrarsi sulla qualità delle informazioni, con l’obiettivo di migliorare l’accuratezza dei dati dal 70% al 98%, come documentato nel caso studio dedicato al settore automotive.

La prima fase è il Data Assessment, che analizza la situazione di partenza, le fonti disponibili e le esigenze dell’organizzazione, definendo la strategia da seguire. Segue la Data Compliance, dedicata alla conformità della raccolta rispetto alle normative sulla privacy e alla possibilità di documentare e difendere le procedure adottate in caso di verifica. La Data Collection stabilisce quali informazioni misurare, attraverso quali modalità e con quali finalità. Il quarto passaggio, Data Quality, verifica, pulisce e controlla nel tempo i dati raccolti, affinché le analisi, comprese quelle affidate ai sistemi di AI, possano poggiare su basi attendibili. La Data Integration riunisce le informazioni provenienti da CRM, piattaforme pubblicitarie, strumenti di business intelligence e fonti offline in un database centralizzato. Infine, la Data Activation trasforma i dati integrati in indicazioni operative attraverso dashboard, alert, suggerimenti per l’allocazione dei budget e strumenti di intelligenza artificiale che consentono di interrogare le informazioni in linguaggio naturale.

Il valore del modello emerge soprattutto nel passaggio dall’analisi alla decisione. «Un CMO che presenta al consiglio una proposta di budget deve saper spiegare da dove arriva ogni numero, anche quando l’analisi la prepara un sistema di intelligenza artificiale», sottolinea Roberto Guiotto, co-founder e CMO di Tag Manager Italia. «Le aziende con cui lavoriamo hanno già molti dati. Quello che chiedono a noi è la sicurezza di poterli usare per decidere dove investire. Data Market Leadership significa avere dati affidabili e collegati tra loro, che un’azienda usa per decidere meglio e prima dei concorrenti».

Dalle analisi al business
Il modello trova applicazione in organizzazioni di dimensioni e settori differenti: multinazionali, PMI, istituti bancari, assicurazioni, università, realtà non-profit e agenzie digitali, con esperienze che spaziano dalla moda all’agricoltura. Le esigenze cambiano in funzione del livello di maturità raggiunto. Alcune imprese devono rendere conforme la raccolta delle informazioni, altre hanno bisogno di integrare fonti separate oppure di trasformare i report in strumenti effettivamente utilizzati dal management.

Le testimonianze dei clienti restituiscono la varietà degli interventi e dei risultati. Vincenza Sorrentino, global ecommerce site analyst di CNH, descrive la scelta con un paragone diretto: «Come quando si ha bisogno di un bravo medico, andiamo da chi è tra i migliori in questo ambito». Michela De Santis, head of engagement & innovation di Greenpeace, sottolinea il valore del supporto nella transizione tecnologica: «Collaborare con Tag Manager Italia è fondamentale per gestire il passaggio a GA4, l’adeguamento GDPR e la riorganizzazione del modello di tracciamento».

Per Federico Anastasia, responsabile marketing di Linear Assicurazioni, il lavoro riguarda anche la capacità di rendere più efficaci le informazioni disponibili: «Tag Manager Italia ci guida nel tracking server-side e nella riorganizzazione della reportistica. Realizziamo report semplici e immediati, con insight concreti e azionabili su advertising e UX». Stefano Marzano, digital marketing unit manager di Esprinet Group, evidenzia invece la dimensione strategica della collaborazione: «Sul piano tecnologico non abbiamo dubbi che Tag Manager Italia possa supportarci. La vera scoperta è il valore strategico nell’approccio alla web e digital analytics: sono i primi a percorrere necessità simili alle nostre. Ogni nostra richiesta viene accolta, rielaborata e sviluppata in evolutive che da soli, probabilmente, non riusciamo a portare a termine». Gabriele Barbati, digital director di Champion EMEA, riconosce il passaggio importante per la trasformazione digitale: «Il progetto rappresenta un passo fondamentale, perché ci permette di prendere decisioni data-driven più rapide e più informate».

Tre competenze integrate
A sostenere il nuovo posizionamento concorrono tre business unit, con competenze e interlocutori distinti ma complementari. La scelta risponde anche a un divario che caratterizza il mercato italiano. Secondo l’Osservatorio Data & Decision Intelligence del Politecnico di Milano, nel 2026 gli investimenti in soluzioni di Data Management & Analytics raggiungono 5,07 miliardi di euro, con una crescita del 24%. La diffusione delle tecnologie, tuttavia, non coincide ancora con una piena maturità decisionale: soltanto il 18% delle grandi imprese utilizza sistematicamente i dati nei propri processi decisionali, mentre tra le PMI il 30% prende le decisioni soprattutto sulla base dell’esperienza. Tag Manager Italia interviene proprio sulla distanza tra investimenti tecnologici e capacità di tradurre le informazioni in scelte.

La business unit Consulenza, potenziata con l’ingresso di nuovi Senior Digital Analyst, si rivolge alle direzioni aziendali e ai responsabili marketing ed ecommerce. Il lavoro parte dalla costruzione di una strategia e prosegue con la definizione dell’architettura di misurazione, il controllo della qualità, l’integrazione e l’attivazione dei dati. La priorità consiste nel restituire fiducia ai numeri, chiarendo quali canali contribuiscono realmente alle vendite e dove si verificano perdite informative, prima di decidere come distribuire gli investimenti o affidare le analisi all’intelligenza artificiale.

La business unit Formazione trasferisce le competenze ai team marketing e analytics attraverso programmi costruiti sulle necessità delle singole organizzazioni. L’obiettivo è rendere le persone autonome nella lettura, nella gestione e nell’utilizzo dei sistemi di misurazione implementati, compresi gli strumenti di AI applicati all’analisi.

La terza area, Ricerca e Sviluppo, risponde soprattutto alle esigenze dei team analytics e IT, spesso alle prese con i limiti degli strumenti standard disponibili sul mercato. Qui nascono tecnologie proprietarie progettate per affrontare problemi specifici: dal recupero di informazioni in forma anonima nel rispetto del GDPR alla possibilità di interrogare i dati in linguaggio naturale attraverso un AI Data Analyst, con modalità rapide e sicure. In tutti gli ambiti l’intelligenza artificiale rappresenta un supporto all’analisi, mentre la verifica dei risultati e le decisioni rimangono responsabilità delle persone.

Il punto di partenza
Per un’impresa interessata a raggiungere la Data Market Leadership, la prima verifica riguarda il livello di maturità dei propri sistemi informativi. Tag Manager Italia suggerisce di partire da alcune domande concrete: quanta parte delle visite e degli acquisti viene persa quando gli utenti negano il consenso ai cookie? Quale scostamento esiste tra i dati delle piattaforme di analytics e le vendite registrate nel gestionale? I report destinati al management influenzano realmente le decisioni sui budget e sui canali oppure rimangono strumenti di consultazione? Le risposte consentono di individuare la fase del percorso da cui iniziare e di concentrare gli interventi sugli aspetti che incidono maggiormente sulle scelte aziendali.

Il traguardo consiste nel disporre di informazioni affidabili, integrate e verificabili, capaci di sostenere anche le risposte prodotte dai sistemi di intelligenza artificiale. Una condizione che permette al management di valutare le alternative con maggiore consapevolezza, individuare le opportunità e assumere decisioni migliori, con un impatto misurabile sul business.

Le aziende interessate possono richiedere una consulenza attraverso la pagina dedicata.