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Come recuperare fino al 63% del tempo automatizzando le attività di reporting e analisi dati per agenzie e freelance
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Secondo una ricerca MarketingProfs, il 63% del tempo dedicato ai dati è speso su attività automatizzabili come raccolta e pulizia dei dati, costruzione, aggiornamento e analisi delle dashboard.
Per un'agenzia o un freelance con 10 clienti, significa decine di ore a settimana sottratte ad analisi, insight e decisioni strategiche molto più precise e profittevoli.
Oggi strumenti come Claude o Gemini possono connettersi direttamente alle piattaforme di tracciamento e analisi dati che già usi e svolgere in automatico parte di questo lavoro: generare report, identificare problemi nel sistema di raccolta dati, segnalare pattern anomali nei dati o insights per efficientare le campagne Ads, etc.
Ma c'è un prerequisito indispensabile per automatizzare in modo realmente profittevole questi task: i dati devono essere al 100% accurati e completi.
Secondo Demand Gen Report, il 45% dei dati che i marketer usano per prendere decisioni è incompleto o inaccurato.
Di conseguenza, automatizzare attività di marketing analytics con le AI su dati incompleti non fa risparmiare tempo, ma amplifica gli errori invece di eliminarli.
In questo webinar scoprirai come costruire un'infrastruttura dati affidabile con il server-side tracking e come usare sistemi avanzati di AI per automatizzare le attività che oggi occupano la maggior parte del tempo di chi lavora con i dati.
Un focus concreto su come collegare strumenti di AI alle piattaforme di analytics più usate da agenzie e freelance, con esempi e demo pratiche.
In particolare, potrai approfondire:
→ Il contesto reale: i dati sull'opportunità dell'automazione AI nel marketing e i rischi concreti di chi automatizza senza prima verificare la qualità dei propri dati
→ Come funziona il collegamento tra AI e strumenti di analytics: cosa sono e a cosa servono i sistemi che permettono a strumenti come Claude o Gemini di connettersi direttamente agli strumenti di analytics (Google Tag Manager, GA4, etc.). Tipologie ed esempi pratici di collegamenti in contesti di agenzia e consulenza
→ Perché i dati devono essere completi e accurati prima di introdurre l'automazione: una checklist per valutare se l'infrastruttura di raccolta dati dei tuoi clienti è pronta, e il ruolo del server-side tracking nel garantire che le informazioni elaborate dall'AI siano affidabili
→ Rischi e prerequisiti prima di automatizzare: quali attività possono girare in autonomia, quali richiedono supervisione, come gestire privacy e GDPR quando gli strumenti AI accedono a dati personali dei clienti, etc.
→ Demo di workflow concreti da applicare nei progetti dei tuoi clienti: dai controlli sul sistema di raccolta dati, all'aggiornamento automatico dei report, fino al monitoraggio delle anomalie. Con i prerequisiti tecnici necessari per farli funzionare correttamente
Questo webinar è pensato per chi gestisce dati, campagne e reporting per conto di clienti e vuole strutturare un modo di lavorare più efficiente, senza perdere tempo con task importanti ma automatizzabili e senza sacrificare qualità e controllo sui risultati.
È adatto in particolare a chi:
• Lavora come consulente freelance o in agenzia digitale e gestisce reporting, analisi e ottimizzazione campagne per più clienti, e vuole trasformare queste attività in processi ripetibili da erogare come servizio strutturato.
• Si occupa di digital analytics, performance marketing o ecommerce management e vuole integrare le AI nella propria infrastruttura dati, capendo quali attività di analytics poter efficientare in modo automatico e sicuro.
• Conosce il server-side tracking oppure ne ha sentito parlare e vuole capire perché è la precondizione necessaria per far funzionare qualsiasi automazione AI in modo affidabile.
• Coordina progetti o team per conto di clienti e vuole sapere quali attività si possono automatizzare oggi, con quale impatto atteso e quali requisiti servono per farlo correttamente.
Non è una panoramica teorica sull'AI, né un tutorial tecnico su come installare uno strumento.
È una sessione operativa su cosa costruire, in quale ordine e con quale impatto atteso: pensata per chi già lavora con i dati e vuole erogare servizi di qualità superiore in meno tempo.
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