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Consulenza BigQuery, Google Cloud, Data Warehouse
Integrazione e attivazione dei dati aziendali per trasformare informazioni frammentate in insight affidabili, KPI reali e decisioni strategiche basate su dati completi.
I tuoi utenti e clienti utilizzano ogni giorno decine di touchpoint ibridi online (Gemini, ChatGPT, Claude, siti web, app, YouTube, Instagram, etc.) e offline (flyer, visite in store fisici, etc.).
Di conseguenza, i dati sul loro comportamento e interazioni sono frammentati, registrati all’interno delle molteplici piattaforme che utilizzi per effettuare analisi:
dalla proprietà di GA4 al tuo CRM, passando per i diversi business manager di Meta Ads, TikTok Ads, etc.
Ogni piattaforma ti racconta una parte diversa della storia e nessuna ti dà l’immagine completa.
Per questo, aziende ed ecommerce hanno bisogno di unificare questi dati in un unico sistema centralizzato.
Un luogo dove puoi vedere realmente come si muovono i clienti, quali canali marketing convertono, dove vale davvero la pena investire il budget, e qual è il vero ritorno dei tuoi investimenti pubblicitari.
Per queste ragioni il nuovo “gold standard” della gestione dei dati oggi per aziende e PMI è rappresentato dalla gestione dei dati in Cloud e Data Warehouse, utilizzando strumenti come Google BigQuery:
ossia sistemi scalabili che consentono di archiviare, collegare e interrogare dati reali provenienti da tutte le unit aziendali e touchpoint online e offline aziendali.
Cos’è un database relazionale e perché BigQuery è diventato centrale
I Database Relazionali in Cloud – come Google BigQuery – sono sistemi avanzati progettati per raccogliere, integrare e mettere in relazione dati provenienti da molteplici fonti e reparti aziendali.
È un sistema che permette di integrare in un unico archivio una grande quantità di dati provenienti da:
- CRM aziendali
- GA4 e da altri tool di analytics
- piattaforme advertising
- export da software di terze parti (strumento di email marketing, gestionali esterni, etc.)
- file Google Sheet
- canali fisici e offline (punti vendita, eventi, call center, etc.)
A differenza degli analytics tradizionali, BigQuery non campiona: conserva il dato reale, completo e non filtrato.
Dashboard di analisi delle sequenze di touchpoint più profittevoli nel percorso d’acquisto (cliente coperto da accordo di riservatezza)
Esempio funzionamento di BigQuery: estrazione di un cucchiaino rimestando tutta l’acqua dal pentolone (architettura BigQuery errata = costi fuori controllo); estrazione solo della quantità di acqua necessaria da tanti pentolini (query estrazione dati leggere, risultati più veloci = costi sotto la soglia gratuita di 1 TB/mese).
Questo garantisce una qualità di analisi impossibile da raggiungere con l’analisi di dati “a silos”, archiviati in modo separato all’interno di strumenti di analisi dati, CRM, gestionali e piattaforme pubblicitarie.
Grazie a BigQuery è possibile centralizzare tutti i dati aziendali in un’unica base stabile e affidabile, sulla quale costruire report e dashboard che guidano decisioni consapevoli, ottimizzano gli investimenti pubblicitari e migliorano i risultati di business.
Tuttavia, un’architettura BigQuery mal progettata genera sprechi di risorse e incrementi di costi: per questo è fondamentale implementare una struttura dati ottimizzata che mantiene i costi sotto la soglia gratuita di 1 TB/mese, garantendo query leggere e risultati veloci senza compromettere la qualità delle analisi.
“In collaborazione con il team di Tag Manager Italia abbiamo configurato KPI chiave in GA4 tramite Google Tag Manager, implementando variabili standard e personalizzate per ottenere una reportistica precisa e granulare. Questo progetto rappresenta un passo fondamentale nella nostra trasformazione digitale, permettendoci di prendere decisioni data-driven più rapide e più informate.”
Gabriele BarbatiChampion EMEA
“Collaborare con Tag manager Italia è stato fondamentale per gestire un passaggio critico come il passaggio a G4, l’adeguamento agli standard GDPR e la ri-organizzazione del modello di tracciamento dei dati, in un contesto in continua evoluzione e cambiamento, realizzando per noi un piano di training customizzato.”
Michela De SantisGreenpeace
“Il nostro partner Quadrantia ha scelto Tag Manager Italia, i migliori nel campo dell’Analytics che ci hanno aiutato a incrementare di +85% le vendite dell’e-commerce e a tracciare in modo accurato fino a +100% di conversioni aggiuntive per le nostre campagne Facebook Ads e Instagram Ads.”
Alessandro ZuenaMondo Convenienza
Il valore di BigQuery per il business
Dashboard di analisi della crescita e della redditività per canale (cliente coperto da accordo di riservatezza)
Integrare un database relazionale all’interno dell’azienda significa:
• disporre di KPI unificati e affidabili per marketing, sales e management;
• confrontare dati reali di vendita con quelli delle campagne advertising, identificando sprechi o investimenti non redditizi;
• unificare e mettere in relazione dati prima separati tra loro per estrarre insight più completi ed efficaci;
• creare audience e segmenti avanzati basati sul comportamento reale degli utenti per ridurre i costi pubblicitari e aumentare le conversioni ( a parità di budget investito);
• attivare modelli predittivi (CLV, churn, propensione all’acquisto) e algoritmi di raccomandazione;
• democratizzare l’accesso al dato, offrendo report e dashboard chiari ai team interni per monitorare solo i KPI specifici per ciascun reparto aziendale.
In sintesi, BigQuery non è solo un archivio: è un abilitatore strategico che trasforma il dato in valore concreto, aumento del ROI e miglior efficienza operativa.
Perché scegliere Tag Manager Italia
Tag Manager Italia è riconosciuta da esperti del settore ed addetti ai lavori come il centro di competenza italiano di riferimento per la Data Governance per il marketing e l’advertising, in particolare nei contesti Google (GA4, Google Tag Manager, BigQuery, etc.).
Il suo è stato l’unico team al mondo ad aver ricevuto due riconoscimenti internazionali nella digital analytics:
- il premio Golden Punchcard Prize per la migliore soluzione di digital analytics presentata durante la Superweek, il convegno più importante al mondo sulla digital analytics
- i Quanties Awards, i premi della Digital Analytics a livello internazionale – ricevendo il riconoscimento per la categoria “Top Analytics Educator“.
Il team di Tag Manager Italia.
Il team tecnico di consulenza di Tag Manager Italia al lavoro.
Parallelamente alle attività di consulenza, Tag Manager Italia investe ogni anno in programmi di Ricerca & Sviluppo dedicati allo studio e creazione di soluzioni di analytics capaci di superare i limiti degli strumenti di tracking, sviluppando soluzioni e tool inediti di efficientamento dei processi di data governance.
Da questo lavoro nascono soluzioni personalizzate per le esigenze specifiche di ciascun cliente:
dai sistemi avanzati di attribuzione multi–touchpoint delle conversioni, all’integrazione di dati offline, dai modelli predittivi basati su AI, agli strumenti di monitoraggio in tempo reale.
Quando più clienti necessitano di uno stesso set di interventi e attività, il team R&D realizza un metodo proprietario strutturato:
è così che sono nati Deep Touch e Full Consent, oggi riconosciuti dalla community internazionale di analytics come soluzioni all’avanguardia per migliorare la qualità dei dati, risolvere problemi di attribuzione e rendere BigQuery un abilitatore strategico per il business.
“La collaborazione con Tag Manager Italia è stata fondamentale per abilitare le analisi di business e la raccolta degli insight, per poi arrivare alla realizzazione delle azioni di ottimizzazione del portale di noleggio Decathlon Rent.”
Vanessa Li PumaDecathlon Italia
“Lavorare sulle digital analytics, al giorno d’oggi, è una priorità nell’ambito del digital marketing e ha grandi potenzialità. I risultati del lavoro svolto con Tag Manager Italia si sono visti subito lasciandoci molto soddisfatti e fiduciosi dei prossimi sviluppi.”
Alessandro ManeaFAI (Fondo Ambiente Italiano)
Analizzare il customer journey con BigQuery: il metodo Deep Touch
Deep Touch è un metodo proprietario sviluppato dal team R&D di Tag Manager Italia per ricostruire in BigQuery l’intero insieme dei touchpoint che compongono il customer journey.
Tramite Deep Touch ogni azienda può ottenere il proprio modello di attribuzione in base ai propri presidi digitali e modelli di business.
A differenza dei modelli di attribuzione standard delle piattaforme advertising, Deep Touch consente di visualizzare nei report le percentuali reali di merito assegnate a ciascun canale per ogni singola conversione.
Questo metodo permette alle aziende di:
- ricostruire in modo più fedele e preciso i percorsi di conversione degli utenti
- individuare e distinguere i touchpoint che generano valore, da quelli che disperdono budget
- ridistribuire gli investimenti per migliorare ROI e marginalità in base agli insight raccolti
Dashboard di analisi della redditività per segmento generazionale (cliente coperto da accordo di riservatezza)
Gestione avanzata dei consensi privacy con BigQuery: il metodo Full Consent
Full Consent è il metodo proprietario di Tag Manager Italia dedicato alla gestione avanzata dei consensi cookie accettati o negati dagli utenti.
La soluzione Full Consent consente di recuperare e utilizzare i dati aggregati delle sessioni di navigazione degli utenti anche quando non viene prestato il consenso privacy.
Un metodo che soddisfa due esigenze fondamentali per imprenditori, marketing manager e DPO (Data Protection Officer):
da un lato, garantire continuità nella misurazione di eventi chiave per il business (purchase, add_to_cart, generate_lead, etc.) e delle attribuzioni delle conversioni multicanale; dall’altro lato, assicurare la piena conformità normativa in ambito GDPR e privacy.
Grazie a Full Consent si disporrà in BigQuery di una base dati più completa per costruire report, effettuare analisi e prendere decisioni basate su indicatori completi, accurati e senza perdite di dati.
Dashboard di confronto tra il valore medio di ordini generato dai diversi canali di marketing aziendali (cliente coperto da accordo di riservatezza)
Consulenza BigQuery e database relazionali: cosa possiamo fare per te
La nostra consulenza segue un processo strutturato per trasformare il database relazionale in un asset strategico che guida le decisioni di marketing e massimizza il ritorno sugli investimenti pubblicitari, traducendo i dati in risultati di business concreti e misurabili.
Audit completo della qualità dei dati
Verifichiamo l’affidabilità, la completezza e la coerenza dei dati raccolti dal sistema di tracking in essere sui diversi presidi aziendali (GA4, tracking server-side, CRM, piattaforme advertising, ecommerce, email marketing, fonti offline).
L’obiettivo è identificare lacune e imprecisioni che compromettono le decisioni di marketing, garantendo che ogni analisi e ogni euro investito si basino su informazioni solide e accurate.
Infrastruttura di tracciamento unificato
Implementiamo un sistema di raccolta dati che assegna a ogni utente un identificativo univoco e persistente, riconciliando automaticamente tutte le interazioni online e offline all’interno di BigQuery.
Il risultato sono profili cliente completi e sempre aggiornati, fondamentali per segmentazioni precise, analisi comportamentali approfondite e modelli di attribuzione affidabili che mostrano realmente come i clienti interagiscono con il brand.
Architettura BigQuery su misura per i KPI di business
Progettiamo e costruiamo un’infrastruttura dati personalizzata in BigQuery, configurata per calcolare i KPI strettamente necessari per il marketing e i team aziendali:
ROAS reale, valore medio degli ordini, marginalità per campagna pubblicitaria, profitabilità per segmento di clienti e altri indicatori strategici, etc.
Questo riduce drasticamente i tempi di analisi, migliora la qualità degli insight e abbatte i costi operativi, permettendo al team di concentrarsi sulle decisioni strategiche anziché sulla raccolta manuale dei dati.
Integrazione centralizzata dei costi pubblicitari
Importiamo in BigQuery i dati di spesa di tutte le piattaforme advertising (Google Ads, Meta, LinkedIn, etc.), unificandoli con i dati di conversione già presenti.
Questo permette di ricalcolare KPI e metriche di performance con precisione, eliminando le distorsioni causate dalle discrepanze tra le metriche native delle diverse piattaforme e ottenendo una visione univoca e affidabile del reale rendimento degli investimenti pubblicitari.
Durante il GA Summit 2025 Matteo Sorba – Digital Strategist WEP – ha presentato e raccontato i benefici ottenuti grazie all’implementazione delle soluzioni BigQuery realizzate dal team di Tag Manager Italia
Sistema di attribuzione proprietario multi-touch
Sviluppiamo modelli di attribuzione personalizzati che analizzano tutti i touchpoint del customer journey utilizzando i dati grezzi in BigQuery.
A differenza dei modelli predefiniti delle piattaforme pubblicitarie (che tendono a sovrastimare il proprio contributo), questi sistemi proprietari assegnano con precisione a ogni canale e campagna il reale merito delle conversioni, permettendo di ottimizzare il budget allocando le risorse sui canali che generano effettivamente valore.
Recupero dati reali con gestione avanzata della Consent Mode
Integriamo BigQuery con la nostra soluzione proprietaria Full Consent per ottenere dati di tracciamento completi e reali anche in assenza di consenso esplicito degli utenti.
Questo significa recuperare informazioni accurate su sessioni, conversioni e attribuzioni dalle campagne pubblicitarie che altrimenti andrebbero perse, garantendo decisioni di marketing basate sul quadro completo delle performance e non su dati parziali e incompleti.
Dashboard e report strategici per tutti gli stakeholder
Progettiamo dashboard e sistemi di reporting avanzati alimentati dai dati unificati in BigQuery, personalizzati per le esigenze di marketing, sales, finance e top management.
Ogni team ottiene una visione chiara, aggiornata in tempo reale e immediatamente azionabile delle performance, con insight affidabili e privi delle distorsioni delle singole piattaforme, accelerando il processo decisionale e migliorando l’allineamento strategico tra le diverse funzioni aziendali.
