Il conduttore Francois Marchand è affiancato da Matt Ranta—Head of Practice presso Nimble Gravity—per discutere del motivo per cui dovresti fidarti dei dati piuttosto che dell’istinto per avere successo nell’e-commerce.
Punti salienti dell’intervista
- Il background di Matt [1:07]
- Nimble Gravity è un gruppo di consulenti e un team collaborativo di esperti appassionati del potere dei dati. Credono che i dati siano spesso superiori alle opinioni e cercano di trasmettere questa visione nelle aree in cui lavorano, che includono e-commerce, strategia per la trasformazione digitale, data science, analytics e anche ingegneria.
- Esistono da circa tre anni.
- Sono un gruppo di amici ed ex colleghi.
- Lavorano con 10-20 organizzazioni.
- Cosa fa un Head of Practice per la trasformazione digitale, l’e-commerce e la strategia? [2:07]
- Aiuta un marchio nascente a lanciare il suo primo sito web.
- Consiglia un’organizzazione impegnata in un grande processo di trasformazione digitale, spiegando l’esperienza vissuta in passato, dove hanno trovato sfide, quali piattaforme hanno utilizzato o meno e perché.
- Aiuta le organizzazioni a gestire i processi di selezione.
- Dal punto di vista della strategia:
- Valutare il talento organizzativo e capire come stanno avvenendo le cose.
- Lavorare con Agile e introdurre questo approccio in un’organizzazione.
- Consulenza direzionale e strategia manageriale simile a quella che si trova in organizzazioni più grandi, come ad esempio una delle tipiche grandi società di consulenza.
- Perché è più importante fidarsi dei dati rispetto all’istinto o all’intuito imprenditoriale? [3:55]
- Matt porta un esempio dalla sua precedente azienda. Quando è entrato in azienda, ha deciso di testare la pubblicità display nel settore dei componenti elettrici. Gli ingegneri non gradivano le classiche pubblicità accattivanti e vistose. Preferivano inserti che fossero come schemi tecnici, che si mescolavano allo sfondo e che non avevano call to action.
- Devi approfondire i dati perché saranno i clienti a dirti quello che cercano. Le idee preconcette non sono necessariamente corrette.
- Hanno fatto test A/B e hanno scoperto che più iteravano, più miglioravano i risultati.
- Qual è una metrica comune che i proprietari di un ecommerce tendono a trascurare e perché è così importante? [7:23]
- C’è un gruppo di tre metriche: tasso di acquisto ripetuto, frequenza di acquisto e click through rate.
- Tasso di acquisto ripetuto: devi sapere quanto tempo impiega un cliente a fare un nuovo acquisto. Se hai questo dato e noti che alcuni clienti superano quel tasso, devi ricontattarli e riattivarli.
- Come ha fatto Matt a tracciare con successo questa metrica? Ci sono trucchi o strumenti che aiutano? [9:40]
- Excel è uno strumento perfetto per questo tipo di analisi. Se hai milioni di record, dovrai però spostare i dati su uno strumento più avanzato.
- Ci sono ottime guide su come calcolare tassi di acquisto ripetuto o studi RFM.
- Amazon ha pubblicato informazioni su Amazon Science riguardanti i modelli di acquisti ripetuti e come li gestiscono.
- Qualsiasi strumento di trasformazione dati con cui hai dimestichezza va bene.
- Come può tracciare questo tipo di dati aiutarti a far crescere il tuo business? [11:47]
- Questo tipo di dati può essere usato nelle previsioni perché puoi stimare quando un cliente effettuerà un altro acquisto.
- Puoi consultare le tempistiche consigliate per inviare email ai clienti per riattivarli, quando aggiornare i messaggi sul sito web, campagne outbound e promozioni a tempo limitato. Aiuta a fare tutto ciò in modo intelligente, perché se stai facendo una campagna winback, conosci il segmento più ristretto di consumatori che ti ha effettivamente dimenticato o sta guardando altrove. Invece di sprecare budget con clienti che sarebbero già tornati a comprare nel prossimo futuro.
- Da questi dati si può creare un modello in abbonamento? [14:10]
- Sì, ma dipende da alcune cose.
- Matt porta un esempio utilizzando gli integratori alimentari.
- Fidarsi dell’istinto piuttosto che dei dati può portare al successo? [15:52]
- Quando ci si trova davanti all’innovazione, spesso mancano i dati. Prendi l’iPhone, che è stato un enorme successo. Se torniamo a quando è stato creato, non c’erano dati di mercato sufficienti per giustificare la creazione di un iPhone (i prodotti più simili erano i Palm Pilot).
- Creare musica—ci sono intelligenze artificiali che possono prevedere quale sarà una hit, ma l’intuito dell’artista resta comunque importante.
Ci sono dati che possono informare il percorso che dovresti intraprendere, ma non c’è necessariamente qualcuno che abbia già seguito esattamente il tuo stesso percorso prima, che possa fungere da guida al cento per cento.
Matt Ranta
- Gli strumenti di IA che analizzano i dati ti aiuteranno a gestire meglio la tua azienda? [18:33]
- Assolutamente sì. Matt consiglia comunque di mantenere un certo livello di coinvolgimento umano. L’IA non è precisa al 100%—CNET ha avuto un problema con articoli scritti da IA che non erano fattuali.
- Altri aspetti importanti che Matt condivide sulla sua esperienza nell’usare i dati per guidare le decisioni [20:53]
- Si torna a parlare di strumenti, mentalità e cultura organizzativa. La velocità è fondamentale quando si analizzano e si esaminano i dati. Devi predisporre la tua organizzazione ad osservare i dati rapidamente. Non trarrai valore dai dati se l’analisi richiede molti mesi.
Immergiti e inizia a osservare quei dati, poi sperimenta e itera su di essi per stimolare una vera crescita.
Matt Ranta
Conosci il nostro ospite
Matt Ranta è Responsabile della Practice per la Digital Transformation, l’E-Commerce e la Strategia presso Nimble Gravity. I suoi 24 anni di esperienza sono stati maturati all’interno di startup, aziende di proprietà dei dipendenti, così come in aziende di livello Fortune 120. Matt ha gestito marketplace con 3 milioni di SKU e miliardi di GMV, ha lanciato iniziative di vendita e marketing a livello globale in numerose organizzazioni, ha fatto parte del team di leadership di un’azienda classificata al primo posto da Consumer Reports per l’acquisto di elettronica di consumo online, ha contribuito a introdurre l’iPhone nel settore del wireless prepagato, ha fatto consulenza per società di e-commerce plurimiliardarie, ha generato una crescita a tre cifre di diversi siti web e ha guidato team digitali sia in ambito B2C che B2B.

La velocità è fondamentale quando si analizzano e si osservano i dati. Devi preparare te stesso e la tua organizzazione a raccogliere, manipolare e analizzare i dati rapidamente se vuoi davvero coglierne la potenza.
Matt Ranta
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- Come calcolare la frequenza d’acquisto, e 3 consigli per migliorarla
- Buy it again: Modelli di raccomandazione per acquisti ripetuti
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Leggi la trascrizione:
Stiamo provando a trascrivere i nostri podcast tramite un programma software. Per favore perdonate eventuali errori di battitura: il bot non è sempre preciso al 100%.
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Francois Marchand: Dati. Ci sono così tanti dati là fuori. Cosa succede quando i numeri si scontrano con la tua intuizione aziendale? I numeri hanno sempre ragione? Come si monitorano e applicano i risultati dei dati per prendere decisioni migliori? Sono domande giuste, vero?
Benvenuto a The Ecomm Manager Podcast. La nostra missione è aiutarti ad avere successo nel tuo percorso e-commerce con consigli utili dagli esperti che ce l’hanno fatta. Io sono il tuo conduttore, Francois Marchand.
Oggi sono accompagnato da Matt Ranta. È responsabile di practice per la trasformazione digitale, l’e-commerce e la strategia presso Nimble Gravity. E parleremo del perché dovresti fidarti dei dati piuttosto che del tuo istinto per avere successo nell’e-commerce. Rimani con noi per scoprire le migliori pratiche riguardo alla raccolta e analisi dei dati per l’e-commerce, quali metriche i responsabili e-commerce tendono a trascurare e come i dati siano la chiave per far crescere il tuo business.
Siamo molto felici di averti qui con noi oggi, Matt. Benvenuto a The Ecomm Manager Podcast.
Matt Ranta: Sì. Grazie mille per avermi invitato. Sono entusiasta della conversazione. Apprezzo molto l’opportunità, prima di tutto.
Francois Marchand: Parliamo un po' di te e di ciò che fai con Nimble Gravity. Per chi non ti conosce, prima di tutto, cos’è Nimble Gravity? E come hai iniziato a lavorare per questa azienda?
Matt Ranta: Sì, assolutamente. Nimble Gravity è un gruppo di consulenti e un team collaborativo di esperti appassionati del potere dei dati. Crediamo che i dati spesso abbiano più valore delle opinioni, in quasi tutti i casi. Cerchiamo di trasmettere questo concetto nelle aree in cui lavoriamo, che sono e-commerce, strategia di trasformazione digitale, data science, analytics e anche ingegneria.
Si tratta di creare team di ingegneri per lavorare su software per le aziende, ovviamente. Esistiamo da circa tre anni. Sono entrato nell’organizzazione grazie a... sono sinceramente un gruppo di ex amici e colleghi. Molti di noi lavoravano insieme in una precedente azienda, Arrow Electronics, e ci siamo ritrovati qui. Sì, è davvero divertente.
Francois Marchand: Cosa fa esattamente un responsabile di practice per la trasformazione digitale, e-commerce e strategia?
Matt Ranta: Bella domanda. Tante cose diverse. Può essere aiutare un marchio agli inizi a lanciare il suo primo sito web, oppure consigliare un’organizzazione impegnata in un grande processo di trasformazione digitale condividendo l’esperienza che abbiamo avuto in passato. Dove abbiamo trovato difficoltà, quali piattaforme abbiamo utilizzato e quali no, il perché e aiutarli nei processi di selezione, cose di questo genere.
Dal punto di vista della strategia, può significare valutare i talenti organizzativi, capire cosa succede internamente, lavorare con l’Agile e trasmetterlo in azienda. E può arrivare fino alla consulenza manageriale e alla strategia manageriale che si vedono di solito in grandi aziende come le principali società di consulenza.
Francois Marchand: Lavorate con molte aziende, quante ne ha ora Nimble Gravity?
Matt Ranta: Non condividiamo il numero esatto, ma sono nell’ordine delle decine. Non centinaia. E sono nelle alte decine, diciamo così, e molto diversificate. Lavoriamo con un’organizzazione che protegge la fauna selvatica monitorando le attività negli ambienti di conservazione.
E offre software al personale che monitora tali aree naturali, qualsiasi esse siano. Li aiuta nella gestione, ma lavoriamo anche con marchi di abbigliamento, grandi realtà della distribuzione medica, di tutto. Un’enorme varietà di clienti. Non ci concentriamo solo su fintech o biomedico o qualcosa di specifico. È davvero molto diversificato, quindi davvero interessante.
Francois Marchand: Hai menzionato i dati, ovviamente, è ciò su cui lavorate molto. Nimble Gravity è esperta in questo. Analizzando i dati, ed è proprio ciò di cui vogliamo parlare oggi. Perché dovresti fidarti dei dati nell’e-commerce invece del tuo istinto nel trovare il successo?
Sia che si tratti di costruire un marchio da zero, di massimizzare le vendite o ottimizzare aspetti specifici del business. Parliamone un po'.
Matt Ranta: Certamente. Posso fornirti un esempio pratico di un’opportunità che mi è capitata nel corso della carriera. Quando sono entrato in Arrow Electronics, siamo stati chiamati proprio per fare una trasformazione digitale e accelerare la crescita digitale.
Molti di noi provenivano da settori diversi rispetto ai componenti elettronici. Non avevamo quindi la stessa comprensione della mentalità degli ingegneri che sono i principali consumatori di quei prodotti. Magari capivamo il consumatore standard di elettronica dal mio background, ad esempio, chi compra TV o altro.
Per altri era un altro settore industriale, sportivo, ecc. Così abbiamo iniziato a fare pubblicità display nei media dedicati al settore componentistica che sapevamo essere visitati da ingegneri, siti di aggregatori, ecc.
Abbiamo usato tecniche e paradigmi visti in altri settori: grandi call-to-action, colori vividi, annunci accattivanti per attirare attenzione e far interagire le persone. Indovina?
Lo odiavano. Gli ingegneri non lo sopportano. Abbiamo scoperto che preferivano annunci che si integravano nello sfondo, magari mostravano uno schema elettronico: cose che normalmente non metteresti in un annuncio B2C tradizionale.
Li preferivano talmente che, se conosci il display advertising, i click through rate sono di solito bassissimi, decimi di percentuale. Stavamo ottenendo centinaia di percentuale di click sui nostri annunci "classici", poi due, tre, fino anche al 5% di click su quelli con schemi tecnici, senza call-to-action né altro, solo un'immagine discreta.
Era controintuitivo. Ecco perché devi testare. Devi esaminare i dati per capire davvero cosa succede, perché i tuoi clienti lo comunicano. Non puoi affidarti solo ai pregiudizi o all’istinto e aspettarti sempre miglioramenti e risultati positivi.
Francois Marchand: Ha richiesto molti A/B test? Avete fatto una proof of concept per arrivare a queste conclusioni?
Matt Ranta: Esattamente. Abbiamo lavorato con partner interni ed esterni che comprendevano meglio la mentalità degli ingegneri, testando le varianti e ottenendo le conferme, migliorando di volta in volta gli annunci che funzionavano e continuando a iterare perché più si testava meglio era il risultato.
Francois Marchand: Abbiamo parlato di click through rate e altre metriche, tutte importanti in e-commerce, in particolare per landing page e display. Ma qual è una metrica comune che spesso viene trascurata e perché è così importante?
Matt Ranta: Ottima domanda. In realtà, ce ne sono tre che vengono trascurate spesso: tasso di riacquisto, frequenza di acquisto e tempo tra un acquisto e l’altro. Sono metriche che emergono spesso con gli studi RFM e affini.
Il motivo per cui sono importanti (e da calcolare fino al livello cliente così da poter creare coorti) è che danno un’idea sulla tempistica degli acquisti. Soprattutto per prodotti consumabili puoi capire cosa e quando comunicare.
In ruoli passati sapevo, ad esempio, che mediamente passavano 121 giorni prima che l’85% degli acquirenti facesse un secondo ordine. Quindi, chi comprava il primo giorno, tornava dopo circa 121 giorni.
Di conseguenza, se ho un gruppo di clienti a 100 giorni senza un secondo acquisto, dovrei contattarli, inviare offerte, messaggi onsite, email ecc., per anticipare l’acquisto. Se superano i 121, serve una strategia di retention o riattivazione—cambia la sequenza email, fare remarketing su Google Ads, ecc.
Queste strategie aiutano davvero nella crescita attraverso i dati, con metriche che di solito molti trascurano.
Francois Marchand: Quindi queste cose si misurano con strumenti specifici: CRM, dashboard, ecc. Quali strumenti tu usi per misurare ripetizione d’acquisto e frequenza? Qualcuno che semplifica il lavoro?
Matt Ranta: Può sembrare strano, ma Excel è perfetto per queste analisi quando hai uno storico di acquisti gestibile. Se hai milioni di record, allora serve un ambiente big data, qualcosa che possa gestire milioni di ordini.
A quel punto, ti serve una dashboard come Tableau o Looker, dove il team dati produce i calcoli aggiornati periodicamente.
Online ci sono tutorial ottimi per calcolare la frequenza di acquisto e fare studi RFM. Anche Amazon pubblica modelli di analisi del riacquisto. Puoi studiare quei casi come benchmark.
L’importante è cominciare da uno strumento di trasformazione dati che conosci.
Francois Marchand: Quindi se sei una piccola/media azienda va bene anche Excel o Google Sheet. Ma se vuoi scalare e vendere volumi, allora investire in strumenti SaaS in abbonamento potrebbe essere il passo successivo, giusto?
Matt Ranta: Esatto, sì, assolutamente.
Francois Marchand: In che modo monitorare questi dati aiuta davvero a crescere l’azienda? Parliamo di scalabilità: se vuoi crescere come lo fai?
Matt Ranta: Questo tipo di dati ti dà un sacco di informazioni utili. Puoi usarli per il forecasting, perché capisci quando la tua coorte di clienti farà un secondo acquisto, e impostare le strategie di fidelizzazione e acquisizione sapendo in anticipo quando riacquisteranno.
Dal lato marketing, puoi sincronizzare la tempistica delle email per ogni coorte, personalizzare i messaggi sul sito o in outbound. Puoi ancora fare posta cartacea diretta, spedire cartoline automatiche basate su dati interni, offerte speciali a tempo limitato.
Puoi anticipare i ricavi quando necessario stimolando queste azioni. E hai la possibilità di creare email winback per riattivare solo i clienti giusti nel momento giusto, invece di offrire uno sconto al 10% a chi comunque avrebbe riacquistato.
Così non “regali soldi” inutilmente, ma li offri al target corretto (chi si è dimenticato di te, ha cercato altrove, ecc.). In questo modo migliori i margini: quindi è un set di metriche fondamentale per la crescita e la redditività totale.
Francois Marchand: Ovviamente avrai un ROI migliore se riesci a risparmiare su costi di marketing, soprattutto fisico. Risparmiare è fondamentale.
Matt Ranta: Assolutamente. Per una nuova azienda piccola che vuole crescere, è davvero cruciale.
Francois Marchand: È anche un buon modo per creare modelli in abbonamento? Se conosci il repeat rate e in quanto tempo ricomprano, puoi costruire un modello in abbonamento partendo da quei dati?
Matt Ranta: Sì, si può e dipende da alcune cose. Ovviamente se hai, ad esempio, un integratore con 120 pillole per 3 al giorno, hai già la tempistica definita.
Ma se vendi consumabili come una crema viso (che può durare 45, 60 giorni a seconda di quanto viene usata), hai davvero bisogno di guardare ai dati reali per capire ogni quanto offrire l’abbonamento e personalizzare l’offerta.
Quindi sì, assolutamente, questo è fondamentale.
Francois Marchand: Grazie, apprezzo l’input, perché riceviamo tante domande sui modelli in abbonamento. Amazon li fa spesso, ma una piccola azienda deve essere certa del momento giusto per riproporre lo stesso prodotto, altrimenti rischia di non vendere. Quindi è molto utile tracciare queste informazioni.
Matt Ranta: Assolutamente.
Francois Marchand: Si può davvero fidarsi dell’istinto invece dei dati per avere successo?
Matt Ranta: Amo questa domanda. In realtà ci sono dati che dimostrano di sì. Non sarebbe giusto ignorarlo. Soprattutto nell’innovazione e nei settori creativi: lì manca il dato storico. Pensa all’iPhone: quando Apple partì con il progetto, non c’erano i dati di mercato, magari solo qualche interesse per i palm. Nessuno avrebbe detto “sì, metti insieme calcolatrice e videocamera”. Nessun dato lo avrebbe giustificato: lì serve intuito, visione del mercato e della psicologia delle persone. E’ diverso per la creatività o scrivere un hit musicale: molti riescono a riconoscere un potenziale successo, anche se oggi c’è IA che crea canzoni, ma serve ancora l’occhio e l’istinto umano.
Francois Marchand: Se però vuoi creare una nuova categoria o prodotto, praticamente non ci sono dati. Si può guardare ad altre aziende innovative, oppure no?
Matt Ranta: In parte sì: puoi osservare i processi, vedere le prove e gli errori, le idee, la sperimentazione. Quindi ci sono dati che informano la strada, ma nessuno ha percorso ESATTAMENTE il tuo sentiero, quindi serve anche intuito.
Francois Marchand: Con l’arrivo dell’AI, pensi che l’analisi dati diventerà più predittiva? E renderà migliore il business?
Matt Ranta: 100%. L’AI ci porterà lì: chi usa l’AI nella data analytics migliorerà i risultati. Esistono già strumenti così: il punto è che serve comunque la supervisione umana. L’AI non è ancora priva di errori—basta vedere il caso CNET: avevano scritto articoli con AI pieni di errori, hanno dovuto correggere e segnalarli. Serve sempre controllo umano.
Puoi farti aiutare con il codice, ma anche qui bisogna ricontrollare perché l’IA si allena sull’intero web dove ci sono esempi ottimi e altri pessimi, quindi il rischio di errore non si elimina. Serve sempre la verifica manuale, non puoi fidarti al 100% senza controllare, mai.
Francois Marchand: Giusto. L’internet è pieno di istinti più che di fatti, si torna al punto di partenza. C’è altro che vuoi consigliare per usare i dati nel decision making agli e-commerce manager o ai titolari?
Matt Ranta: Ottima domanda. Qui entra anche la questione tools, mentalità e cultura aziendale. Un aspetto fondamentale è la velocità nel lavorare i dati. Devi impostare azienda e strumenti in modo da poterli analizzare rapidamente per sfruttarne tutto il valore.
Se imposti dei processi che richiedono mesi o un anno, non sarà efficace. Bisogna velocizzare: si può assumere esperti, cambiare strumenti, scegliere i tool che si conoscono meglio. Unire la velocità all’approccio “i dati sono meglio delle opinioni” ti mette sulla strada giusta.
Francois Marchand: Qual è il tuo consiglio numero uno per diventare un e-commerce manager di successo?
Matt Ranta: Il mio consiglio numero uno è guardare i dati, immergersi completamente nelle analytics, senza paura, sperimentare, testare, iterare per alimentare la crescita vera—sono i clienti che, tramite i dati (qualitativi e quantitativi), te la mostrano. Questo è ciò che bisogna iniziare a fare subito!
Francois Marchand: A proposito di tools: troverete tutto nelle note dell’episodio, inclusi i consigli di Matt e altri articoli del sito The Ecomm Manager. In più, vorrei segnalare che con Matt abbiamo già fatto un'intervista su come costruire un sito e-commerce di successo: la trovate sempre sul sito e nelle note significative.
Matt, dove si può seguire il tuo lavoro, sia in Nimble Gravity che fuori?
Matt Ranta: I due canali migliori sono il sito di Nimble Gravity, nimblegravity.com, e il mio profilo LinkedIn, dove pubblico le novità e si può seguire il mio percorso.
Francois Marchand: Matt, grazie davvero per essere stato con noi oggi. È stato un vero piacere parlare di dati con te. Ora sappiamo che l’istinto serve nella creazione e nell’innovazione dei prodotti, ma se vuoi crescere, guardare ai dati è imprescindibile: misurare repeat rate, frequenza d’acquisto e click through rate. Queste sono le metriche che contano, e credo, Matt, che tu ce l’abbia confermato oggi.
Ancora grazie per essere stato su The Ecomm Manager Podcast.
Matt Ranta: Grazie infinite per avermi invitato. Conversazione splendida!
Francois Marchand: Grazie mille, alla prossima.
