Nel settore del digital marketing, i case study sono diventati un format di acquisizione clienti molto diffuso. Ogni giorno, su LinkedIn e su blog aziendali, emergono articoli che vantano risultati sbalorditivi ottenuti attraverso tecniche “rivoluzionarie”.
“Abbiamo incrementato il fatturato del 50% grazie alla psicologia nel marketing”, o ancora “Scopri come abbiamo triplicato i lead in un mese utilizzando solo questo semplice trucco.”
Tuttavia, dietro a queste affermazioni eclatanti si cela un problema cruciale: la confusione tra correlazione e causalità.
Correlazione vs Causalità: Un Problema Sistemico
La correlazione si verifica quando due variabili si muovono insieme, ma ciò non implica necessariamente che una causi l’altra. La causalità, invece, implica che una variabile sia la diretta responsabile del cambiamento dell’altra. Questo è un concetto che spesso viene trascurato per ingenuità o, peggio, maliziosamente ignorato nei case study che molte agenzie e professionisti pubblicano per impressionare potenziali clienti.
Prendiamo un esempio concreto: un’agenzia potrebbe affermare che l’aumento delle vendite del 30% sia stato il risultato diretto di una campagna pubblicitaria su Facebook. Tuttavia, senza un setting e un analisi adeguati, è possibile che ci siano altri fattori in gioco, come una stagionalità favorevole o il lancio di un nuovo prodotto che ha attirato naturalmente più visitatori. Nonostante ciò, le agenzie spesso tralasciano questi dettagli, preferendo focalizzarsi su narrazioni semplicistiche e rassicuranti.
Questa confusione è alimentata anche dal desiderio di vendere: un case study ben confezionato dà l’illusione che la soluzione proposta possa funzionare universalmente. In realtà, molti fattori esterni non vengono considerati, i settori e i periodi storici mutano e l’apparente correlazione tra l’azione intrapresa e i risultati ottenuti può essere puramente casuale.
Case Study: Più Marketing Che Scienza
Molti case study sono progettati più per vendere una soluzione che per educare il pubblico. Invece di offrire una visione equilibrata e critica dei dati, le agenzie tendono a semplificare eccessivamente i risultati, creando una narrativa accattivante ma fuorviante. Questo tipo di approccio si traduce spesso in una mancanza di trasparenza, che può confondere i clienti e portarli a prendere decisioni basate su dati parziali o mal interpretati.
Ad esempio, quando si legge un case study che afferma: “Abbiamo aumentato le vendite del 30% grazie a una campagna di email marketing”, è fondamentale chiedersi: a cosa si deve realmente questo aumento? È stato davvero l’email marketing a fare la differenza, o c’erano altri fattori coinvolti? Forse il mercato stava crescendo in quel momento, o il brand ha beneficiato di una copertura mediatica favorevole.
La Mancanza di Rigorosità Nelle Analisi
Uno dei problemi principali dei case study è la mancanza di rigorosità metodologica. Spesso le agenzie non eseguono test adeguati per isolare le variabili e determinare se l’effetto osservato sia davvero causato dall’intervento specifico.
Senza un’analisi approfondita, è difficile determinare se il miglioramento delle performance derivi da una strategia ben definita o semplicemente da coincidenze fortunate. Molti credono erroneamente che le dashboard delle piattaforme pubblicitarie siano ambienti adeguati per condurre A/B test scientifici che producano risultati replicabili. In realtà, non è così.
Le attività comunemente chiamate “testing” sugli account, in Essenthia, preferiamo definirle “refreshing”. Queste operazioni sono utili per mantenere le piattaforme performanti, poiché richiedono costantemente nuovi contenuti per mantenere alto il watch time degli utenti, che altrimenti calerebbe con inserzioni ripetitive. Sebbene tali attività offrano informazioni preziose per affinare l’intuito e mantenere un approccio basato sui dati, non possiamo definirle scienza. Spesso, infatti, si testano piccole variabili come il copy, con budget ridotti e su periodi troppo brevi. Questo può aumentare la probabilità di trovare la giusta combinazione di messaggio, tecnica e fortuna, ma non significa che esista un copy “vincente” universale.
Perché un A/B test sia davvero scientifico, le variabili testate devono essere più rilevanti (macro), con condizioni e strumenti di analisi adeguati e un periodo di tempo sufficientemente lungo. Un esempio virtuoso di approccio scientifico è il marketing mix modeling, che puoi approfondire cliccando qui.
Secondo la nostra visione gli advertiser sono performer (e non ricercatori) e l’analisi dati profonda è da delegare a Data Analyst/Scientist.
Il Ruolo di un Partner Affidabile
In un settore in cui i numeri possono essere facilmente distorti per vendere servizi, è fondamentale poter contare su un partner che non solo sappia leggere e interpretare i dati, ma che lo faccia in modo trasparente e senza cadere nei bias comuni.
Affidarsi a un’agenzia che non cerca di venderti soluzioni miracolose, ma che sia disposta a discutere in modo onesto e critico dei risultati, è essenziale per evitare delusioni. La trasparenza, l’analisi rigorosa e l’onestà intellettuale sono le qualità che distinguono un partner di marketing di fiducia da uno che cerca semplicemente di impressionarti con case study privi di sostanza.
In un mondo dove la correlazione viene spesso confusa con la causalità, scegliere con attenzione chi ti supporta nella tua strategia di digital marketing può fare la differenza tra ottenere risultati reali e finire vittima di illusioni ben confezionate.
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