Metodo di lavoro per architetture dati governabili
Il mio ruolo nel progetto
Il mio ruolo non è limitato alla configurazione degli strumenti o all’esecuzione operativa.
Il mio compito è progettare l’architettura dati e marketing su cui si basano le decisioni.
Questo, per me, significa definire:
la struttura del sistema dati
il ruolo e l’integrazione di CRM, analytics e canali
i KPI e i flussi informativi necessari per governare il sistema
la sequenza e le priorità di implementazione
Una volta definita l’architettura, lavoro con il tuo team e con specialisti di fiducia per realizzare un sistema coerente, governabile e sostenibile nel tempo.
Cosa progetto concretamente
Il mio intervento si concretizza nella progettazione di una struttura chiara, su cui strumenti, dati e decisioni possono basarsi in modo coerente e governabile.
Architettura dati e marketing
La struttura che definisce come CRM, analytics, canali e sistemi sono collegati, e quale ruolo svolge ciascun componente.
Sistema di misurazione e KPI framework
La definizione di cosa misurare, come misurarlo e come rendere le informazioni utilizzabili per prendere decisioni affidabili.
Struttura di integrazione tra strumenti e dati
Il modello che garantisce coerenza tra CRM, piattaforme di analytics, sistemi di marketing e fonti dati.
Roadmap di implementazione e priorità
La sequenza logica con cui costruire o ristrutturare il sistema, evitando interventi isolati o incoerenti.
Modello di governance operativa
La definizione di come il sistema viene mantenuto, controllato e utilizzato nel tempo.
Analizzo la struttura attuale e definisco cosa serve per renderla affidabile e governabile.
Dalla progettazione all’implementazione
Progetto l’architettura e realizzo direttamente le componenti più critiche del sistema, in particolare quelle legate alla raccolta dati, al tracking e all’integrazione con il CRM.
Questo garantisce che la struttura progettata venga implementata in modo coerente, senza perdita di qualità o compromessi tecnici che potrebbero ridurne l’affidabilità nel tempo.
Quando necessario, collaboro con specialisti e team interni per estendere l’implementazione, mantenendo la coerenza con l’architettura definita.
Le fasi di progettazione e implementazione dell’architettura
Ogni intervento segue un percorso strutturato, progettato per costruire un sistema dati e marketing coerente, governabile e sostenibile nel tempo.
1. Analisi della struttura esistente
Esamino come dati, CRM, analytics e canali sono attualmente configurati e utilizzati, per identificare incoerenze, fragilità e limiti strutturali.
Obiettivo: comprendere il livello di affidabilità del sistema esistente.
2. Progettazione dell’architettura
Definisco la struttura del sistema, il ruolo dei diversi componenti, i flussi dati e il modello di misurazione necessario per supportare decisioni affidabili.
Obiettivo: costruire un’architettura coerente e governabile.
3. Implementazione delle componenti critiche
Realizzo direttamente le parti più sensibili dell’architettura, in particolare quelle legate alla raccolta dati, al tracking e all’integrazione con il CRM, garantendo coerenza con la struttura progettata.
Obiettivo: trasformare l’architettura in un sistema funzionante.
4. Verifica, stabilizzazione e governance
Verifico il corretto funzionamento del sistema, definisco le modalità di controllo e garantisco che la struttura resti affidabile e utilizzabile nel tempo.
Obiettivo: rendere il sistema stabile, governabile e sostenibile.
Cosa cambia quando l’architettura è progettata correttamente
Prima
Sistema non strutturato
Dati distribuiti tra strumenti non integrati
Decisioni basate su analisi manuali o interpretazioni
Dipendenza operativa da singole persone
Difficoltà nel verificare l’affidabilità delle informazioni
Interventi tecnici isolati e non coordinati
Dopo
Sistema progettato e governabile
Dati coerenti e integrati in un’unica struttura logica
Decisioni basate su informazioni affidabili e accessibili
Sistema utilizzabile dal team senza dipendenze individuali
KPI e flussi dati chiaramente definiti
Architettura stabile e sostenibile nel tempo
Il mio ruolo è progettare questa transizione e garantire che il sistema diventi una base affidabile per le decisioni.
Questo metodo nasce dal mio lavoro su progetti di digital analytics, tracking, CRM, BigQuery e data management. Nel profilo professionale trovi una sintesi delle competenze e delle aree in cui intervengo con maggiore frequenza.
Case Study - Esempi di interventi strutturali sui dati
In questa sezione trovi esempi concreti in cui un sistema dati apparentemente funzionante presentava vincoli reali e limitazioni. Ogni caso mostra come ho affrontato il problema, ripensato l’architettura e implementato una soluzione strutturale che ha reso il sistema utilizzabile per decisioni affidabili.
Case study
BigQuery e dashboard prodotto per analizzare comportamento e dati di una web app di formazione
Il cliente aveva bisogno di leggere insieme due tipi di dati che restavano isolati: il comportamento degli utenti su GA4 e le informazioni proprietarie della web app (utenti, collegamenti con enti e aziende, competenze) nel database PostgresSQL. L'intervento ha portato entrambe le fonti in un unico progetto BigQuery, modellando i dati in funzione dei report necessari e costruendo la dashboard finale su Data Studio.
Case study
BigQuery e dashboard marketing per analizzare conversioni MQL e SQL
Il cliente aveva bisogno di incrociare i dati delle campagne advertising con le conversioni effettive generate dalle landing page, qualificate manualmente come MQL e SQL. L’intervento ha spostato il processo da Google Sheet a BigQuery, introducendo una web app per l’inserimento dei dati e tabelle modellate per alimentare dashboard più stabili, flessibili e governabili.
Case study
Misurare l’engagement reale su sito con pagine prodotto e contenuti editoriali
Progettazione di un sistema di engagement scoring per leggere attenzione reale e interesse commerciale in un sito LeadGen, distinguendo contenuti editoriali, case study e pagine prodotto in base al loro ruolo nel percorso di conversione.
Case study
Lead generation tra sistemi separati: continuità dati e Conversioni Avanzate
Progettazione di una soluzione per preservare le informazioni di sorgente in un flusso multi-piattaforma con form non tracciabile su Salesforce, garantendo continuità di attribuzione e corretta registrazione delle conversioni in GA4.
Case study
Blog aziendale – Misurazione dell’engagement reale
Progettazione di un sistema di misurazione dell’engagement basato su tempo attivo e micro-interazioni, per superare i limiti delle metriche standard e distinguere attenzione reale da semplice permanenza in pagina.
Case study
WordPress – Integrazione form e CRM oltre i limiti della versione free del plugin
Integrazione server-side tra form WordPress e CRM realizzata tramite Tag Manager Server e API, per superare i limiti della versione gratuita del plugin e garantire sincronizzazione automatica dei contatti.
Case study
Hospitality – Architettura dati SEO per continuità e decisioni affidabili
Progettazione di un repository centrale e integrazione tra fonti per superare i limiti temporali delle piattaforme e rendere il sistema decisionale governabile nel tempo.
Case study
Marketing Automation – Dashboard su misura oltre i limiti di licenza HubSpot
Progettazione di un’architettura dati esterna basata su BigQuery e Looker Studio, per superare i vincoli di reporting e licenza di HubSpot e ottenere dashboard di analisi aggregate modellate sulle reali esigenze del business.
Case study
SEO – Oltre i limiti strutturali di Wix
Sviluppo di un sistema di iniezione dinamica per dati strutturati "Product" su cms Wix tramite Tag Manager, per garantire la corretta interpretazione delle esperienze e l'attivazione dei rich snippet nei motori di ricerca.
Analizzo la struttura attuale e definisco cosa serve per renderla affidabile e governabile.
Strumenti e ambienti di lavoro avanzati
Gli strumenti digitali da soli non risolvono problemi: risolvono quei problemi per cui sono stati integrati in un’architettura progettata. Per comprendere come utilizzo tecnologie quali Google Tag Manager, BigQuery, CRM e altri strumenti in progetti strutturali e governabili nel tempo, visita la pagina dedicata agli ambienti e alle soluzioni tecnologiche che supportano il mio approccio strategico.
