L'inferenza causale. Cos'è e perché dobbiamo saperlo.

Per anni, il marketing ha vissuto con un alibi quasi perfetto: la correlazione. "L'utente ha visto l'annuncio, poi ha comprato" era la prova che bastava per giustificare budget e strategie. Ma un buon detective sa che una coincidenza non è una prova.

Oggi, con la scomparsa dei cookie, quell'alibi sta crollando e il marketing è stato chiamato a processo. Nella mia ultima indagine per Cherry Picking, ho esaminato il nuovo avanza che sta avanzando: l'Inferenza Causale.

L'Alibi che non Regge: Perché il "Last Click" è un Testimone Inaffidabile

Il problema dei modelli di attribuzione tradizionali è che non distinguono la causa dalla coincidenza. Registrano una sequenza di eventi, ma non possono rispondere alla domanda fondamentale: la vendita sarebbe avvenuta comunque, anche senza il nostro intervento? Affidarsi a questi dati è come costruire un caso basandosi su un testimone inaffidabile. È ora di cercare prove concrete.

L'Inferenza Causale: Misurare l'Impatto Reale

L'inferenza causale abbandona le congetture e adotta un metodo scientifico. Proprio come in un trial medico, confronta un "gruppo di test" (esposto a una campagna) con un "gruppo di controllo" a cui la campagna non viene mostrata. La differenza nel loro comportamento rivela l'impatto incrementale: il valore generato direttamente e unicamente dalla nostra azione.

Con tecniche avanzate come l'Uplift Modeling, possiamo fare un passo in più: non solo misuriamo l'impatto, ma identifichiamo i clienti "persuadibili", ovvero coloro che agiscono solo perché influenzati dal nostro messaggio, permettendoci di concentrare gli investimenti dove contano davvero.

Il Verdetto: Chi sta Già Usando Questo Metodo?

L'adozione non è uniforme. C'è un'avanguardia di giganti tecnologici – Netflix, Amazon, Booking.com – che lo usa da anni, usano l'inferenza causale da anni. Perché?

Hanno due cose che gli altri non avevano: una quantità enorme di dati di prima parte e team di data scientist interni di altissimo livello. Per loro, misurare l'impatto reale di un nuovo feature, di una campagna o di uno sconto non è un lusso, è il modo in cui operano.

Ci sono i primi adottanti, brand evoluti come Zalando e Novartis, che lo stanno implementando per ottenere un vantaggio competitivo.

E poi ci sono i centri media e le agenzie più avanzate, che stanno costruendo team e competenze per offrire questo servizio, agendo come i nuovi "esperti forensi" del mercato.

Il resto del settore è in una fase di consapevolezza. Sa che deve cambiare, ma non ha ancora le competenze.

Le 3 Regole della Nuova Indagine:

1. La Correlazione non è Causa: Il primo passo è accettare che i vecchi modelli sono morti. L'obiettivo è misurare l'impatto, non solo contare i click.

   
   

2. Misurare è Sperimentare: Senza un gruppo di controllo, non c'è prova, ma solo opinione. La cultura del test diventa centrale.

   
   

3. Il Vantaggio è nelle Competenze: La differenza non la faranno i tool, ma gli analisti in grado di porre le domande giuste e interpretare le prove.

   
   

Conclusione: La Domanda che Conta

L'inferenza causale costringe il marketing a smettere di giustificare i costi e a iniziare a dimostrare il proprio valore.

La domanda a cui dobbiamo finalmente rispondere non è più "cosa abbiamo fatto con i soldi?", ma "cosa abbiamo fatto succedere, che altrimenti non sarebbe accaduto?".

È l'unica domanda che conta.

Per seguire l'intera indagine e approfondire il caso, ascolta l'episodio di Cherry Picking

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L’estensione AI di Cherry Picking. Non è un assistente. È un investigatore.

Se hai una domanda, preparati anche a cambiare idea.

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