Iper, una delle principali catene retail in Italia, ha intrapreso una trasformazione basata sui dati per superare i limiti delle strategie di marketing costruite su dati frammentati e prevalentemente descrittivi. La sfida era chiara: unificare i dati online e offline, migliorare la qualità della risoluzione dell’identità e spostare le campagne media da un’esecuzione basata sul volume a un’ottimizzazione guidata dal valore.
In collaborazione con Bytek, Iper ha costruito un ecosistema predittivo nativo su BigQuery, integrando i dati di fedeltà, CRM, e-commerce e comportamento digitale in una Single Customer View arricchita da modelli di IA predittiva. Questa architettura ha permesso a Iper di attivare audience di alto valore su Google Ads e Meta, misurare le conversioni in negozio tramite Google Store Sales e sostituire la segmentazione statica con una logica predittiva dinamica.
I risultati includono un aumento del +20% nel match rate sulle audience di prima parte, la misurazione delle conversioni offline per il 15% delle transazioni in negozio idonee, un incremento predittivo del +25% rispetto ai modelli basati su regole e l’identificazione di oltre 100 segnali di interesse predittivi.
Il caso dimostra come un approccio basato sull’IA predittiva e sui dati di prima parte possa migliorare l’efficienza dei media, collegare i percorsi online e offline e gettare le basi per casi d’uso avanzati come il Predicted Lifetime Value e la monetizzazione dei dati.
