Piano Strategico

Expert Italia
Data & Automation

Il layer di misurazione e governo che collega HQ, territori, store ed ecommerce — e lo fa funzionare in automatico.

Preparato da Giacomo Galanti 8 aprile 2026
400+
Punti vendita
3
Livelli organizzativi
4
Fasi di ingresso
5
Use case prioritari

Executive Summary

Expert Italia e' una rete con 400+ punti vendita, tre livelli organizzativi distinti e un ecosistema martech gia' strutturato (RetailTune per il local, Mapp per il CRM, partner dedicato per l'ecommerce). Il problema non e' la mancanza di strumenti: e' la mancanza di un layer di misurazione e governo che li connetta tutti.

Oggi ogni piattaforma vive in un silos. L'HQ non sa cosa succede nei territori. I soci non possono confrontarsi tra loro. Lo store manager non riceve dati actionable. L'ecommerce e il fisico non si parlano.

Non vi proponiamo un altro canale: vi costruiamo il layer di misurazione e governo che collega HQ, territori, store ed ecommerce — e lo facciamo funzionare in automatico.

Il nostro lavoro non compete con RetailTune o Mapp. Li potenzia. Li rende leggibili. Li connette.

Oggi — Silos
GA4 / Web Analytics
- - -
RetailTune / Local
- - -
Mapp / CRM
- - -
Ecommerce
- - -
GBP / 400+ schede
Domani — Connesso
GA4 / Web Analytics
RetailTune / Local
DATA & AUTOMATION LAYER
BigQuery + GTM SS + Dataform + Looker Studio
Mapp / CRM
Ecommerce
GBP / 400+ schede
Livello 1

Customer (Cliente Finale)

Misurazione e attivazione a livello del singolo cliente, dal primo click alla visita in store.

Measurement & Attribution

Il click su "indicazioni stradali" su Google Maps, la visita allo store, l'acquisto in cassa e il reso sull'ecommerce sono quattro eventi che nessuno mette in sequenza.
  • Framework di misurazione omnicanale — Collegamento tra traffico sito, store locator, schede local, click su "chiama" / "indicazioni stradali" / "prenota e ritira", lead locali, eventi ecommerce e segnali di prossimita'. Stack: GA4 + GTM Server-Side + BigQuery
  • GTM Server-Side con routing per store — Tagging pulito, compliance GDPR nativa, zero dipendenza da cookie di terze parti. Container centralizzato con routing logico per singolo punto vendita
  • Drive-to-store attribution proxy — Modello pratico (non speculativo) per stimare l'impatto delle campagne locali sulle visite fisiche. Correlazione tra impression/click e variazioni di traffico locale misurato da GBP
Stack Tecnologico
Raccolta
GA4
GTM SS
GBP API
Mapp
Elaborazione
BigQuery
Dataform
Governance
Naming & UTM
Permessi Role-Based
Output
Looker Studio
Report Auto
Alert

CRM & Activation Intelligence

In integrazione con Mapp, non in sostituzione:

  • Arricchimento segmentazioni con dati comportamentali ed ecommerce: browse, wishlist, abbandono, riacquisto, service reminder
  • Analisi predittiva churn per cluster e store, basata su dati transazionali
  • Ottimizzazione trigger automatica con A/B test continuo (tempi di invio, oggetto email, segmenti)
  • Misurazione dell'incrementality: campagne locali vs centrali — chi porta vera addizionalita'?

KPI

Store locator engagement rate
Click-to-call rate / Get directions rate
Prenota-e-ritira rate
Local page conversion rate
Costo per visita qualificata allo store
Revenue uplift per automation trigger
Livello 2

Consorzi (Gruppi Area / Soci)

Governance e comparabilita' territoriale tra le aree della rete.

HQ
1 direzione nazionale
AREA / SOCIO
Consorzi territoriali
STORE CLUSTER
Gruppi di punti vendita
400+ SINGOLI STORE
Ogni negozio con i suoi dati

Governance & Comparabilita' Territoriale

Ogni area lavora con logiche proprie. Non esiste un benchmark nazionale. Non c'e' modo di sapere se l'area Nord performa meglio del Centro — e perche'.
  • Modello dati gerarchico in BigQuery: nazione > area > socio > store, con permessi per livello (ogni area vede solo i propri dati + benchmark aggregato nazionale)
  • Benchmark territoriali: ogni area si confronta con le altre in modo anonimizzato
  • Naming convention campagne e governance UTM centralizzata — prerequisito per qualsiasi analisi comparativa
  • Consolidamento tassonomie tra campagne centrali e adattamenti locali

Intelligence Competitiva per Area

  • Monitoraggio automatico competitor (MediaWorld, Unieuro, Amazon) per zona geografica
  • Sentiment analysis recensioni Google: Expert vs competitor per cluster territoriale
  • Alert automatici quando un competitor apre, chiude o cambia strategia local in una zona specifica

Reporting Area-Level

  • Dashboard Looker Studio con filtro per area/socio — accesso role-based
  • Ranking dei cluster con confronto top/bottom performer
  • Export automatico con refresh giornaliero via Dataform
  • Business review mensile con dati pre-calcolati, pronta all'uso

KPI

Performance media area vs benchmark nazionale
Quota traffico local vs ecommerce per zona
Copertura e qualita' schede GBP per area
ROI campagne per territorio
Ranking store per area (top/bottom mensile)
Livello 3

Punti Vendita (Singolo Negozio)

Monitoraggio, alerting e reporting operativo per ogni singolo store della rete.

Local Performance Monitoring

RetailTune produce report periodici. Ma nessuno sa in tempo reale se una scheda GBP ha orari sbagliati, una recensione negativa non risposta, o una foto mancante.
  • Audit automatico continuo su 400+ schede GBP (non report mensile: monitoraggio in tempo reale)
  • Alerting automatico su anomalie: orari errati, recensioni negative non risposte entro 48h, foto mancanti, schede duplicate
  • Scorecard per punto vendita: punteggio qualita' 0-100 con priorita' operative
  • Ranking locale vs competitor nella stessa zona geografica

Reporting "Vivo" per Store Manager

Lo store manager non apre Looker Studio. Non sa cosa significano le metriche. L'HQ produce dashboard che nessuno legge.

Report settimanale automatico via email (o WhatsApp) per ogni store, scritto in linguaggio semplice — non una dashboard.

"Questa settimana hai avuto 45 click su indicazioni stradali (+12% rispetto alla media della tua area). 3 recensioni nuove, di cui 1 negativa non ancora risposta. Il prodotto piu' cercato sul tuo store locator e' stato X. Azione consigliata: rispondere alla recensione negativa e aggiornare l'orario di sabato mattina."
  • Generato automaticamente da pipeline dati
  • Personalizzato per store (dati reali, non template generico)
  • Zero lavoro manuale per l'HQ
  • Lo store manager non deve saper leggere una dashboard

Enablement Operativo

  • Training operativo per store manager (1 sessione, materiale scritto semplice)
  • Playbook di interpretazione KPI: cosa significa ogni numero, cosa fare
  • Priorita' operative chiare: cosa fare questa settimana per migliorare il punteggio

KPI

Completezza scheda GBP (score 0-100)
Review response time
Numero e sentiment recensioni (NPS locale)
Click-to-call e Get directions
Traffico local page
Confronto con media area e nazionale
Piano di Ingresso

4 Fasi

Dall'audit alla scalabilita': un percorso graduale, misurabile, senza rischi.

Timeline indicativa
Mese 1 Mese 3 Mese 6 Mese 9 Mese 12+
Discovery & Audit
4-6 sett.
Fondazione Dati
6-8 sett.
Use Case Alto ROI
8-12 sett.
Enablement
Ongoing
Fase 1

Discovery & Audit

4-6 settimane

Capire esattamente dove siamo prima di costruire qualsiasi cosa.

  • Mappa dell'ecosistema dati e martech esistente
  • Audit tracking web/app/local (GA4, GTM, eventi)
  • Audit store locator e funnel "trova negozio"
  • Audit CRM/automation esistente (Mapp): segmenti, trigger, performance
  • Audit GBP e local (RetailTune): qualita' schede, copertura, anomalie
  • Gap analysis online-offline: cosa non viene misurato oggi
Output: documento di architettura tecnica + priorita' per business impact. Giacomo presenta a Barbara Donelli e al team tecnico.
Fase 2

Fondazione Dati

6-8 settimane

Costruire la base senza la quale tutto il resto e' rumore.

  • Data layer e tracking plan condiviso (standard per tutti i touchpoint)
  • Standard eventi GA4 per ecommerce + local actions
  • GTM Server-Side setup
  • Pipeline BigQuery + Dataform (ETL, trasformazioni, modello dati)
  • Modello dati gerarchico HQ/area/store con permessi role-based
  • Naming convention e governance UTM (accordo con tutti i team)
  • KPI North Star definition: 5-7 metriche condivise tra HQ, aree e store
Output: misurazione consistente, comparabile e affidabile su tutta la rete.
Fase 3

Use Case ad Alto ROI

8-12 settimane

Cinque use case prioritari, selezionati per impatto immediato e fattibilita'.

1

Store Locator Intelligence

Capire quali store generano interesse ma poca conversione. Identificare i colli di bottiglia per priorita' di intervento.

2

Local SEO & GBP Performance Dashboard

Dashboard centralizzata per l'HQ con performance per scheda, anomalie in evidenza, alerting automatico. Punteggio qualita' per store con trend mensile.

3

Drive-to-Store Attribution Proxy

Modello quantitativo per stimare l'impatto delle campagne sulle visite fisiche. Non perfetto — ma pratico e difendibile in budget review.

4

CRM Trigger Optimization

Analisi dei trigger e segmenti piu' efficaci in Mapp. A/B test su timing, oggetto, segmento. Nuovi trigger basati su segnali comportamentali e locali.

5

Promo Governance

Misurazione delle campagne centrali vs adattamenti locali. Chi performa meglio? Le promo nazionali si adattano al contesto locale o perdono efficacia?

Fase 4

Enablement & Scaling

Ongoing

Adozione organizzativa reale — non solo implementazione tecnica.

  • Dashboard per HQ, aree e store (Looker Studio, role-based)
  • Report automatici settimanali per ogni store manager
  • Training operativo (store manager, responsabili area)
  • Alerting automatico su anomalie critiche
  • Business review mensile con dati pre-calcolati per Barbara Donelli
  • Iterazione trimestrale su use case e priorita'
Output: il sistema funziona da solo. L'HQ riceve insight, non richieste di estrazione dati.
Perche' noi

3 Differenziali Netti

Automazione Nativa

Non consegniamo report statici. Costruiamo sistemi che girano da soli. Il monitoraggio e' continuo — non mensile. L'alerting e' in tempo reale. I report per i 400+ store manager vengono generati automaticamente ogni settimana, senza lavoro manuale per l'HQ. Non e' consulenza: e' infrastruttura.

Integrazione, Non Sostituzione

Non competiamo con RetailTune o Mapp. Non chiediamo di cambiare fornitore. Ci posizioniamo come layer che connette tutto: rendiamo leggibile cio' che gia' esiste, misuriamo cio' che oggi non viene misurato, e restituiamo all'HQ una vista unificata.

Expertise Verticale Retail + Data

GA4, BigQuery, GTM Server-Side, Looker Studio, Dataform non come buzzword — come stack implementato e governato su progetti reali. 10+ anni su clienti come Pirelli, Loro Piana, Aboca, GaGa Milano, Squale.

Approccio

Stakeholder

Tre interlocutori chiave, tre esigenze distinte, un unico framework.

Barbara Donelli

Direzione Marketing

Obiettivo: controllo, coerenza del brand, ROI misurabile su ogni iniziativa.
Cosa le portiamo: visibilita' centralizzata, benchmark territoriali, report executive pronti per il board. Niente da estrarre manualmente: i dati arrivano.

Responsabili Area / Soci

Gruppi Territoriali

Obiettivo: comparabilita' con le altre aree, strumenti per gestire i propri store.
Cosa gli portiamo: dashboard con filtro per area, ranking store, alerting su anomalie. Benchmark che li motivano — non che li penalizzano.

Operations / CRM / Digital

Team Tecnico

Obiettivo: fattibilita' tecnica, integrazione con lo stack esistente, adozione da parte degli store.
Cosa gli portiamo: architettura documentata, standard condivisi, implementazione graduale che non rompe niente. Partiamo dall'audit per capire prima di toccare.