Accedi con Google Ogni giorno, una persona prende circa 35.000 decisioni1. Dalle più istintive, come capire se è sicuro attraversare la strada, alle più quotidiane, come scegliere cosa mangiare a pranzo o dove acquistare una nuova giacca di jeans.
In questo flusso incessante di micro-scelte in cui sono immersi i consumatori contemporanei, l’intelligenza artificiale e una solida strategia di dati sono per le aziende lo strumento chiave per dare un peso strategico a questo insieme di segnali. Non si tratta di essere ovunque, ma di essere rilevanti nel momento esatto in cui una di quelle decisioni riguarda il nostro brand. Tra online e offline, l’obiettivo è fare in modo che nessun touchpoint venga lasciato indietro.
Questa filosofia è ciò che ha permesso a Decathlon, Vodafone e Eataly di creare strategie di successo.
Decathlon: quando il digitale diventa il primo alleato dello store manager
Durante la ricerca online, il consumatore non si chiede solo “cosa comprare”, ma sempre più spesso: “dove posso trovarlo adesso, vicino a me?”. Per il brand sportivo Decathlon questa domanda rappresenta la sfida cruciale per dimostrare che l’investimento digitale e il retail fisico non sono mondi distanti, ma facce della stessa medaglia. In questa visione, l’online può diventare il motore per alimentare capillarmente la rete degli oltre 140 negozi in Italia, creando un valore aggiunto misurabile per i direttori di store.
Per rispondere con precisione a questa esigenza, il brand ha fisicamente mappato lo stock di ogni singolo punto vendita per implementare poi gli annunci di inventario locale. Questi permettono di mostrare in tempo reale la disponibilità dei prodotti a chi effettua ricerche nelle vicinanze. Invece di una generica promessa di reperibilità, Decathlon offre la disponibilità aggiornata della taglia e del colore esatti presenti nel punto vendita più prossimo.
Tuttavia, la vera svolta strategica è arrivata dall’integrazione dei dati di prima parte del CRM tramite la carta fedeltà. Incrociando i dati delle vendite offline con l’ID utente, Decathlon ha dato un peso reale al traffico drive-to-store, riuscendo a tracciare con precisione chi, dopo un’interazione online, ha effettivamente concluso l’acquisto in cassa.
Con questo approccio Decathlon ha trasformato l’omnicanalità da concetto teorico a certezza economica. Come racconta Aleksandra Zientek, Performance Media Manager del brand Decathlon Italia, risultati hanno superato ogni previsione, rivelando un ROAS a tre cifre, che nelle zone con più negozi ha superato quota 150. Oltre alla redditività, l’efficienza è stata strutturale: il costo per store visit e il costo per clic si sono più che dimezzati, confermando che la spinta digitale alimenta direttamente il fatturato fisico.
Fastweb+Vodafone: precisione e completezza del dato per decodificare l’intento reale
Un consumatore che cerca un nuovo abbonamento internet o un’offerta mobile, si aspetta che il brand riconosca il suo valore e la sua urgenza, senza attriti. Per Fastweb+Vodafone, questa aspettativa si traduce in una sfida di business cruciale: leggere l’intenzione reale dell’utente per trasformare una ricerca online in una relazione duratura.
La strategia sviluppata con l’agenzia Dentsu si è basata su Data Manager integrato in Search Ads 360, la piattaforma di gestione delle campagne sulla Ricerca. Data Manager agisce come una centrale operativa unica: connette e attiva i dati provenienti da diverse origini in tutti i prodotti Google, garantendo un’integrazione perfetta tra online e offline.
Grazie a un’interfaccia intuitiva e a flussi di lavoro collaborativi, Data Manager ha permesso a Vodafone di catturare una densità di dati molto più elevata da tutte le fonti di traffico: il volume di segnali tracciati è cresciuto del 43%.
Fastweb+Vodafone ha arricchito l’algoritmo di bidding sulla Ricerca Google con un segnale di propensity, sviluppato al proprio interno dal team Data Science. Si tratta di un indicatore predittivo che misura la probabilità che una determinata persona compia una specifica azione. Il brand ha così trasformato le informazioni proprietarie in istruzioni chiare per la sua strategia di customer acquisition, registrando una riduzione del 28% del costo di acquisizione e un incremento del 20% nel tasso di conversione.
Il successo dell’operazione risiede nella semplificazione di processi storicamente complessi che hanno consentito di utilizzare un segnale concreto di intenzione degli utenti. Come sottolineato da Emiliano Bozzi, Digital Marketing e eCommerce Manager di Fastweb+Vodafone: il risultato non è stato solo un miglioramento tecnico, ma una prova concreta di come, nell’era dell’AI, la qualità del dato e le possibilità di attivare le informazioni in maniera coerente ad ogni livello della stack digitale siano fondamentali per sviluppare campagne efficaci.
Eataly: trasformare le ricerche Google in visite in-store
Il periodo pasquale rappresenta per i consumatori del settore food & beverage un momento di sovraccarico decisionale. Per un brand come Eataly, catena specializzata nella vendita e distribuzione di prodotti enogastronomici di alta qualità, la sfida sta nel dare un peso strategico a ogni segnale digitale prima che il consumatore scelga dove acquistare.
In occasione della Pasqua 2026, Eataly ha voluto presidiare l’intero funnel ben prima del picco festivo. L’obiettivo era fornire supporto concreto e misurabile alla rete fisica, in particolare ai negozi di Torino, Milano e Roma.
Attraverso l’utilizzo di AI Max per la rete di ricerca, il brand ha cominciato a intercettare la domanda latente e i desideri dei potenziali clienti non ancora espressi in modo specifico. Questo strumento, infatti, espande la capacità di intercettare l’intento di ricerca, grazie a una migliore corrispondenza dei termini di ricerca degli annunci. Così Eataly ha presidiato le ricerche “vicino a me”, quelle legate ai singoli brand rivenduti e quelle stagionali dedicate a colombe e uova di cioccolato.
Le campagne Performance Max per gli obiettivi del negozio, che promuovono le attività su rete di ricerca, Maps, Gmail e altre properties di Google, hanno fornito alle persone online le informazioni necessarie per decidere quando e come visitare i negozi. A completare questo ecosistema, le campagne Demand Gen hanno lavorato su segmenti di pubblico personalizzati e segmenti simili. Eataly ha potuto testare anche la nuova funzionalità di Demand Gen che permette di raggiungere i clienti direttamente su Google Maps, attraverso i segnaposto sponsorizzati.
Rispetto al periodo precedente a questa attività, Eataly tra il 9 e il 24 marzo ha quasi triplicato le visite in negozio tracciate e rilevato un incremento del +35% sulle conversioni di acquisto registrate. Le nuove campagne implementate, hanno contribuito per oltre il 70% a questo incremento. L’efficacia di questa strategia si misura anche sull’intero ecosistema di brand, con un aumento del 70% nella percentuale di clic sui prodotti da forno dedicati alla Pasqua. Racconta Ylenia Salinaro, Digital & Media Manager di Eataly: “Questo media mix evidenzia il potenziale dell’AI nel creare continuità tra l’ispirazione online e la conversione fisica in store”.
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