Home & Living Store — Da dati inaffidabili a decisioni basate sui numeri reali
Come abbiamo portato la copertura di tracking dal 41% al 96% e scoperto che il 22% della spesa ads andava su canali che non convertivano.
96%
Copertura tracking (era 41%)
8.1
EMQ Meta (era 3.2)
-22%
Spesa ads ridefinita
Contesto
eCommerce home & living, prodotti di fascia media-alta, AOV medio €180. Stava spendendo €25k/mese tra Meta Ads e Google Shopping. Il ROAS Meta mostrava 6.1x, Google Shopping 4.8x. Eppure il MER reale era 2.9x — a malapena sopra il break-even. Qualcosa non tornava.
Il problema
Pixel Meta con EMQ 3.2: il segnale scarso costringeva l'algoritmo a ottimizzare su dati incompleti.
GA4 che perdeva il 59% degli eventi di acquisto: il tag client-side veniva bloccato da Safari e ad blocker.
Google Tag Manager con 34 tag accumulati in anni, molti conflitti, alcuni eventi duplicati.
ROAS dashboard gonfiati: Meta e Google si attribuivano le stesse vendite. Somma dei ROAS attribuiti > fatturato reale.
Nessuna distinzione tra nuovi clienti e abituali nel reporting: impossibile calcolare il vero costo di acquisizione.
Il nostro approccio
Audit tracking completo
Mappato ogni evento dal sito a Klaviyo, GA4 e Meta: scoperto 11 eventi duplicati e 7 trigger errati.
Confrontato ordini Shopify vs eventi purchase in GA4 negli ultimi 90 giorni: divergenza del 59%.
Identificata la causa principale: tag GA4 bloccato da uBlock Origin e Safari ITP — che insieme coprono il 44% del traffico.
Server-side tagging e CAPI
Deploy di Google Tag Manager Server-Side su Cloud Run con sottodominio proprietario (tag.brand.it).
Configurato Meta CAPI server-side con deduplication via event_id univoco: EMQ salito da 3.2 a 8.1.
Cookie GA4 impostati lato server: persistenza estesa a 13 mesi anche su Safari, sessioni di ritorno ora correttamente attribuite.
Pulito il container GTM: da 34 tag a 12 tag attivi, nessun conflitto.
Ridefinizione del budget
Con dati affidabili, analizzato l'attribuzione reale per canale: Google Shopping performance max stava spendendo il 35% del budget su query branded già coperte da campagne brand dedicate.
Identificato che Meta Ads performava al 4.2x MER reale, Google Shopping non-brand al 3.1x, Google Shopping brand al 6.8x.
Ridistribuito il budget: -22% su canali inefficienti, +budget su quelli con MER reale più alto.
Risultati
La copertura di tracking è passata dal 41% al 96%. L'EMQ Meta è salito da 3.2 a 8.1. Dopo la ridefinizione del budget basata su dati reali, il MER complessivo è migliorato da 2.9x a 4.1x — a parità di spesa totale.
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