Tag Manager Italia, attiva dal 2012 e scelta da oltre 2.300 aziende, cambia posizionamento per supportare imprese e team nell’utilizzo dei dati per orientare le decisioni strategiche.
Il problema che devono affrontare le aziende è che le informazioni raccolte da fonti diverse, come advertising, CRM, ecommerce e analytics, spesso restano frammentate e difficili da verificare e consultare in modo integrato.
Con la diffusione dell’intelligenza artificiale, il tema diventa ancora più rilevante: se i dati di partenza sono incompleti o poco affidabili, anche le analisi e le risposte generate dall’AI rischiano di esserlo.
In questo scenario Tag Manager Italia ha potenziato tre aree di lavoro collegate e creato un percorso in cinque fasi, che va dalla conformità normativa della raccolta fino all’uso dei dati nelle scelte su budget e canali.
Il percorso accompagna i decision maker aziendali dalla raccolta del dato a decisioni migliori e porta alla Data Market Leadership: la condizione in cui un’azienda dispone di dati conformi, completi, accurati e integrati tra loro, e li usa, anche attraverso l’AI, per prendere decisioni che generano un impatto sul business.
«Abbiamo cominciato 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, o come il consenso negato ai cookie e i modelli di attribuzione che vedono solo una parte del percorso del cliente. Di ognuna diciamo con chiarezza quale problema risolve e in quali condizioni funziona.»
Il percorso in sei fasi verso la Data Market Leadership
Il percorso verso la Data Market Leadership segue una sequenza in cui ogni fase rende possibile quella successiva. Ogni azienda entra dalla fase in cui si trova, e da quella prosegue.
Nel dettaglio, ecco l'elenco delle fasi:
- Data Assessment. Analizza il punto di partenza, i dati disponibili e crea la strategia che guida lungo il percorso.
- Data Compliance. Rende la raccolta dei dati conforme alle norme sulla privacy e difendibile in caso di verifica.
- Data Collection. Definisce quali informazioni misurare, come e perché.
- Data Quality. Verifica, pulisce e controlla nel tempo la qualità dei dati raccolti, condizione necessaria perché anche le analisi basate sull’AI siano attendibili.
- Data Integration. Riunisce in un unico database centralizzato i dati provenienti da CRM, piattaforme pubblicitarie, strumenti di business intelligence e fonti offline.
- Data Activation. Trasforma i dati integrati in decisioni, con dashboard, alert, indicazioni sull’allocazione del budget e strumenti di AI che permettono di interrogare i dati in linguaggio naturale.
«Un CMO che porta in consiglio una proposta di budget deve saper spiegare da dove arriva ogni numero, anche quando l’analisi l’ha preparata un sistema di intelligenza artificiale», spiega 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 questo: avere dati affidabili e collegati tra loro, che un’azienda usa per decidere meglio e prima dei concorrenti.»
L’impatto dei dati sul business
Il team di Tag Manager Italia affianca multinazionali, PMI, istituti bancari, assicurazioni, università, organizzazioni non-profit e agenzie digitali, dalla moda all’agricoltura. Alcuni clienti raccontano il lavoro svolto insieme e cosa è cambiato nel loro modo di usare i dati.
“Come quando si ha bisogno di un bravo medico, siamo andati da chi è tra i migliori in questo ambito.” dichiara Vincenza Sorrentino, Global eCommerce Site Analyst, CNH.
Michela De Santis, Head of Engagement & Innovation, Greenpeace, aggiunge: “Collaborare con Tag Manager Italia è stato fondamentale per gestire il passaggio a GA4, l’adeguamento GDPR e la riorganizzazione del modello di tracciamento.”
“Tag Manager Italia ci ha guidati nel tracking server-side e nella riorganizzazione della reportistica. Realizziamo report semplici e immediati, generando insight concreti e azionabili su advertising e UX”, spiega Federico Anastasia, Responsabile Marketing, Linear Assicurazioni.
“Sull’aspetto tecnologico non avevamo dubbi che Tag Manager Italia potesse supportarci. La vera scoperta è stata il valore strategico nell’approccio alla web e digital analytics: sono i primi a percorrere necessità simili alle nostre. Ogni nostra richiesta è stata accolta, rielaborata e sviluppata in evolutive che da soli, probabilmente, non saremmo riusciti a portare a termine”, dice Stefano Marzano, Digital Marketing Unit Manager, Esprinet Group.
“Questo progetto rappresenta un passo fondamentale nella nostra trasformazione digitale, permettendoci di prendere decisioni data-driven più rapide e più informate”, conclude Gabriele Barbati, Digital Director, Champion EMEA.
Tre aree di competenza
In Italia gli investimenti in Data Management & Analytics crescono (+24% nel 2026, per un valore di 5,07 miliardi), ma i dati sono ancora poco utilizzati nelle decisioni aziendali: solo il 18% delle grandi imprese li impiega in modo sistematico. Per rispondere a questo divario, Tag Manager Italia ha evoluto le proprie soluzioni, rivolgendole alle diverse esigenze aziendali, a partire dalla necessità di rendere i dati più affidabili per orientare le scelte di marketing ed ecommerce.
E' stata potenziata la business unit Consulenza, con l’ingresso di nuovi Senior Digital Analyst che affiancano i decision maker nella costruzione dell’intero percorso del dato: dalla strategia all’architettura, fino alla qualità, all’integrazione e all’attivazione. Le stesse competenze arrivano ai team marketing e analytics attraverso la business unit Formazione, con percorsi costruiti sulle esigenze di ciascuna organizzazione per leggere, usare e gestire in autonomia i sistemi di misurazione implementati insieme, compresi gli strumenti di AI applicati all’analisi.
Per i team analytics e IT, l’ostacolo principale sono spesso i limiti degli strumenti standard disponibili sul mercato. Da qui nasce la business unit Ricerca e Sviluppo, che progetta tecnologie proprietarie per superarli. In tutti i casi l’intelligenza artificiale supporta l’analisi, mentre verifiche e decisioni restano in capo alle persone.
Il primo passo per chi vuole diventare Data Market Leader
Per Tag Manager Italia il primo passo è capire in quale fase del percorso ci si trova. Per farlo, si può iniziare da alcune verifiche concrete: quanta parte di visite e acquisti si perde quando gli utenti rifiutano i cookie, quanto i dati degli strumenti di analytics si discostano dalle vendite registrate nel gestionale, se i report che arrivano al management vengono usati per prendere decisioni su budget e canali, e così via. Su questa base si costruisce un lavoro mirato sulle aree che pesano di più sulle decisioni, per arrivare a numeri e risposte date dai sistemi di intelligenza artificiale di cui il management può fidarsi, arrivando a prendere decisioni migliori con un impatto misurabile sul business.