Un’illusione ricorrente accompagna ogni azienda che decide di affidarsi ai dati per guidare le proprie decisioni di marketing: credere che i dati coincidano con la realtà. Non è così, e Matteo Pazzaglia lo scrive con chiarezza nel proprio libro “Il Desiderio Interrotto. Come marketing, pubblicità e comunicazione riscrivono il nostro immaginario” (Pratilia Edizioni, 2025): i dati sono il risultato di un’osservazione limitata, condotta attraverso strumenti imperfetti — non una fotografia neutra del mondo, ma una scelta su cosa guardare e come interpretarlo.
Il punto di partenza del ragionamento è una citazione spesso attribuita a Peter Drucker, secondo cui non si può gestire ciò che non si misura. Pazzaglia la riprende per poi complicarla in modo utile: “non si può misurare tutto ciò che conta, e non tutto ciò che si misura conta davvero”. È una distinzione che separa due errori opposti e ugualmente comuni — ignorare i dati per fidarsi solo dell’istinto, oppure trattare ogni numero disponibile come se fosse automaticamente rilevante solo perché misurabile.
Un concetto chiave del capitolo riguarda il linguaggio dei KPI — impression, reach, tasso di conversione, costo per acquisizione, valore del cliente nel tempo — che nel corso degli anni si è consolidato in un vero e proprio repertorio tecnico. Pazzaglia osserva che questo linguaggio non è mai neutrale: ogni indicatore scelto rappresenta “una scelta di prospettiva” su cosa un’azienda considera successo e cosa considera fallimento. Il linguaggio dei KPI, scrive, “è la grammatica attraverso cui un’azienda pensa a se stessa” — una frase da tenere presente ogni volta che si sceglie quale metrica mettere al centro di una dashboard, perché quella scelta definisce silenziosamente le priorità dell’intera organizzazione.
Il cuore teorico del capitolo, quello più direttamente citato dall’autore, richiama il giornalista e statistico Nate Silver: ogni dato è una prova, non una sentenza; una traccia, non un verdetto. I sistemi di tracciamento digitale registrano ciò che può essere contabilizzato — un clic, un acquisto, un abbandono di carrello — non ciò che realmente accade nella mente di chi osserva un messaggio senza mai agire di conseguenza. Un’immagine pubblicitaria può costruire valore di marca in una persona che non compra mai, e nessun sistema di tracciamento standard è in grado di registrarlo. A questo si aggiunge un rischio metodologico più insidioso: la confusione tra correlazione e causa. Un picco di vendite osservato in concomitanza con una campagna pubblicitaria può dipendere da quella campagna, ma anche da una stagionalità, da un evento esterno, da un cambiamento di contesto che non ha nulla a che fare con la comunicazione. Senza questa lucidità critica, scrive Pazzaglia, “la misurazione diventa superstizione quantitativa” — un’espressione che cattura con precisione un errore che questa stessa testata ha documentato più volte, in contesti diversi.
Un passaggio distingue con nettezza due attività spesso confuse tra loro: misurare è fotografare, modellizzare è raccontare. I dati grezzi descrivono cosa è già successo; i modelli — l’attribuzione, le serie storiche, il marketing mix modelling — provano a stabilire cosa tende ad accadere quando si verifica una determinata condizione. È la differenza tra sapere quante persone hanno visto una campagna e capire quanto quella visualizzazione abbia effettivamente contribuito a modificare un comportamento.
Il capitolo introduce anche un avvertimento specifico contro quello che definisce il “feticismo quantitativo”, richiamando il lavoro di Nassim Taleb sulla tendenza della mente umana a cercare conforto nei numeri proprio nei momenti di maggiore incertezza. Il rischio concreto, per un’organizzazione, è trasformare la misurazione in un rituale — guardare i numeri senza che questi incidano davvero su alcuna decisione, un gesto che diventa “un alibi, non uno strumento di lucidità”. L’antidoto proposto è tornare a una domanda semplice ma spesso trascurata prima di costruire qualunque dashboard: perché si sta misurando quel dato specifico, e quale decisione concreta quel numero dovrebbe aiutare a prendere meglio.
Una sintesi che ricorre più volte nel capitolo distingue esplicitamente data-driven da data-dominated: le strategie basate sui dati più efficaci, secondo Pazzaglia, non sostituiscono l’intuizione, la affiancano. Quando i numeri dominano senza contrappeso, la comunicazione tende a diventare ripetitiva e conservativa, perché i test statistici penalizzano sistematicamente le idee più audaci — quelle che, proprio per la loro novità, all’inizio sembrano meno performanti dei formati già consolidati, salvo poi rivelarsi capaci di aprire una fase nuova per un brand.
Il capitolo si chiude con un richiamo al lavoro di Shoshana Zuboff sui rischi di una raccolta dati massiva che trasforma il consumatore in una risorsa da estrarre — un principio che Pazzaglia traduce in una regola pratica: misurare per servire meglio, non per controllare meglio, raccogliendo solo ciò che migliora concretamente la rilevanza e l’esperienza offerta, evitando eccessi e ridondanze. È un principio che si lega direttamente a un tema già visto a proposito della personalizzazione che genera disagio invece di fiducia: la differenza tra un dato raccolto per servire meglio e un dato raccolto per controllare meglio è spesso proprio ciò che determina se una persona percepisce un messaggio come pertinente o come invasivo.
Fonte: Matteo Pazzaglia, “Il Desiderio Interrotto. Come marketing, pubblicità e comunicazione riscrivono il nostro immaginario”, Pratilia Edizioni, 2025, Capitolo 15.