TL;DR — I funnel di marketing sono un modello pseudo-scientifico che funziona per chi li vende, non per chi li compra. Le evidenze accademiche demoliscono i loro presupposti fondamentali: i consumatori non seguono percorsi lineari, i campioni piccoli rendono ogni ottimizzazione statistica una finzione, e la legge del Double Jeopardy spiega perché le PMI devono puntare sulla penetrazione — non sulla fidelizzazione tramite funnel. Questa è la prova definitiva.
Il Problema con i Funnel di Marketing
Ogni anno migliaia di PMI italiane spendono decine di migliaia di euro in "funnel di marketing": sequenze email automatizzate, landing page ottimizzate, retargeting multi-step, lead magnet seguiti da upsell e downsell. Ogni anno, la maggioranza di queste PMI non riesce a misurare un ritorno chiaro su questo investimento. E ogni anno, le agenzie e i consulenti che vendono questi sistemi trovano una nuova spiegazione per cui "il funnel non ha ancora funzionato" — e perché serve un altro mese, un altro test, un'altra ottimizzazione.
Questo articolo non è un attacco al marketing digitale. È una critica basata su evidenze accademiche a un modello specifico — il funnel lineare di conversione — che viene venduto come soluzione universale quando i dati mostrano che è una soluzione parziale, spesso controproducente per le PMI, e quasi sempre nell'interesse economico di chi la vende più che di chi la compra.
Perché i Funnel Sono Pseudo-Scientifici per le PMI
Il concetto di funnel di marketing nasce nel 1898 con il modello AIDA di Elias St. Elmo Lewis (Awareness, Interest, Desire, Action). In 126 anni, il modello non ha mai ricevuto validazione empirica robusta come descrizione accurata del comportamento d'acquisto reale. È rimasto una metafora utile diventata dogma.
Il problema fondamentale è epistemico: il funnel è un modello descrittivo normativo (dice come dovrebbero comportarsi i consumatori) non positivo (descrive come si comportano effettivamente). La ricerca di comportamento del consumatore degli ultimi 30 anni mostra coerentemente che i percorsi d'acquisto reali sono non-lineari, bidirezionali, multi-canale e altamente idiosincratici.
Tre problemi strutturali:
- Il funnel presuppone sequenzialità: un consumatore deve passare per Awareness prima di Interest prima di Desire prima di Action. Le neuroscienze del consumatore mostrano che spesso il desire precede l'awareness razionale (impulso), o che Action avviene simultaneamente all'Awareness (impulse buying visto per la prima volta)
- Il funnel presuppone unicità del percorso: un consumatore per un prodotto, un funnel. La realtà è parallela e multipla — lo stesso consumatore considera contemporaneamente più soluzioni su canali diversi
- Il funnel presuppone ottimizzabilità lineare: migliorare ogni step migliora il risultato finale. In sistemi complessi non-lineari, ottimizzare un sottocomponente può degradare il sistema complessivo (effetto cobra)
L'Insignificanza Statistica dei Campioni Piccoli
Questo è il punto più tecnico — e il più distruttivo per l'industria dei funnel. La maggior parte delle PMI che implementano funnel ha volumi di traffico e conversioni insufficienti per fare ottimizzazioni statisticamente significative. Eppure continuano a farlo.
Supponiamo una landing page con tasso di conversione del 2% e 500 visitatori al mese. Vuoi testare due varianti (A/B test). Per rilevare una differenza del 20% tra le varianti (passare dal 2% al 2.4%) con potere statistico dell'80% e p-value <0.05 standard, hai bisogno di circa 7.500 conversioni per variante — 750.000 visitatori totali. Con 500 visitatori al mese, ci vorrebbero 125 anni. Nessun consulente te lo dice.
La conseguenza pratica: le "ottimizzazioni" basate su A/B test con campioni piccoli producono risultati casuali — non miglioramenti causali. La variazione che sembra vincere è spesso rumore statistico. Il consulente interpreta il rumore come segnale, aggiusta il funnel, e il ciclo ricomincia.
Nota: questi calcoli assumono α=0.05, potere=0.80, test a due code. Il punto non è che l'A/B test sia inutile in assoluto — è che è inutile con i volumi tipici delle PMI italiane che vendono funnel a 3.000–15.000 euro.
Comportamento Non-Lineare del Consumatore: Le Evidenze
Lo studio più citato sulla non-linearità del percorso d'acquisto è il "Zero Moment of Truth" di Google (2011), che ha rilevato come il consumatore medio consideri in media 10.4 fonti di informazione prima dell'acquisto (up da 5.3 del 2010). Questi touchpoint non avvengono in sequenza ma in modo sovrapposto e bidirezionale: un consumatore può leggere una recensione (fase "consideration") e tornare alla ricerca generica ("awareness") multiple volte.
La ricerca di Edelman & Singer (McKinsey, 2015) ha introdotto il modello del "loyalty loop" come alternativa al funnel: i clienti esistenti soddisfatti saltano l'intero funnel e tornano direttamente all'acquisto. Questo ha implicazioni enormi per le PMI: i clienti esistenti sono 5–25× meno costosi da convincere all'acquisto rispetto ai nuovi clienti (Frederick Reichheld, Bain & Company). Costruire un funnel per acquisire nuovi clienti mentre si ignorano i clienti esistenti è spesso un'allocazione errata di risorse.
Double Jeopardy: Penetrazione vs Fidelizzazione
La legge del Double Jeopardy, originariamente scoperta da Andrew Ehrenberg nei media (1959) e poi applicata al marketing da Ehrenberg-Bass, è probabilmente la scoperta empirica più robusta nel marketing scientifico: i brand più piccoli hanno sia meno acquirenti sia acquirenti meno fedeli. È una doppia penalità legata alla dimensione del brand, non alla qualità o alla strategia.
Le implicazioni per la strategia delle PMI sono radicali:
- La fedeltà è una conseguenza della penetrazione, non viceversa. I brand con alta penetrazione hanno naturalmente clienti più fedeli — non perché abbiano programmi di loyalty migliori, ma perché la fedeltà è correlata alla notorietà e all'accessibilità mentale e fisica
- Investire in retention prima di avere penetrazione sufficiente è matematicamente errato. Se il tuo brand ha una quota di mercato del 3%, il tuo tetto di fedeltà è strutturalmente basso indipendentemente da quanto buona sia la tua email sequence
- La crescita per le PMI viene quasi esclusivamente dall'acquisizione di nuovi clienti — non dall'aumentare la frequenza di acquisto dei clienti esistenti. Questo è il contrario di quello che la maggior parte dei consulenti di funnel predica
La Regola 60/40 di Binet & Field: La Gerarchia degli Obiettivi
Les Binet e Peter Field, nella loro analisi di oltre 1.400 casi pubblicitari per l'IPA (Institute of Practitioners in Advertising), hanno dimostrato con dati che la crescita sostenibile richiede un bilanciamento tra brand building (60%) e attivazione diretta (40%). Il funnel di marketing è uno strumento di attivazione diretta — ottimizza la conversione di chi è già nel mercato. Ma se il 60% del potenziale futuro clienti non ti conosce ancora, ottimizzare la conversione del 40% che ti conosce è un'operazione di nicchia.
Il problema delle PMI che investono pesantemente in funnel è che spesso stanno spendendo il 90%+ del budget su attivazione diretta (paid performance, email sequences, retargeting) e quasi nulla su brand building (content, PR, video non-conversion, sponsorizzazioni). Il risultato: buona efficienza nell'immediate conversion, crescita strutturale assente.
Binet & Field hanno anche quantificato i rendimenti temporali:
- Attivazione diretta: peak dell'effetto in 0–6 mesi, poi decade rapidamente se si smette di spendere
- Brand building: effetti visibili da 6–18 mesi, ma composti nel tempo con effetti che perdurano anche quando si smette di spendere
Reach vs Frequency: La Trappola del Retargeting
Il retargeting — la colonna vertebrale della maggior parte dei funnel digitali — è basato su un principio di frequency: mostrare più volte il messaggio a chi ha già interagito per "spingerlo" alla conversione. La teoria sembra solida. I dati meno.
Le ricerche di Andrew Ehrenberg sulla distribuzione degli acquisti mostrano che la frequenza ottimale di esposizione è molto più bassa di quanto i marketer assumano. La "effective frequency" di 3× popolarizzata da Michael Naples (1979) era basata su studi TV con metodi oggi considerati insufficienti. La ricerca più recente (Ephron, 1995; Jones, 1995; Reichel, 2017) suggerisce che nella maggioranza dei casi l'effetto marginale di ogni esposizione aggiuntiva oltre la 2a–3a è negativo: aumenta l'irritazione (ad fatigue) senza aumentare la probabilità di conversione.
La conseguenza del retargeting aggressivo: i consumatori che erano vicini alla conversione vengono allontanati dall'overexposure. Questo è misurabile — ci sono casi documentati di aziende che hanno aumentato le vendite disabilitando il retargeting su alcuni segmenti.
Quando Disabilitare i Funnel Aumenta le Vendite
Non è un paradosso teorico: ci sono casi reali e documentati di aziende che hanno visto aumentare le conversioni riducendo o eliminando elementi del funnel. Il meccanismo non è magico — è la rimozione di attrito artificiale.
I casi più comuni:
- Rimozione della popup di exit intent: in diversi A/B test con volumi sufficienti, la popup di exit intent (che intercetta chi sta uscendo con un'offerta last-minute) ha mostrato effetti neutrali o negativi sul LTV dei clienti acquisiti, pur aumentando marginalmente la conversione immediata. I clienti acquisiti via exit intent discount hanno tassi di churn più alti
- Semplificazione del checkout: Amazon ha costruito un vantaggio competitivo enorme con l'acquisto 1-click. La ricerca di Baymard Institute (2024) mostra che il funnel di checkout medio ha 5.1 passaggi inutili. Rimuoverli aumenta le conversioni del 20–35%
- Riduzione delle email di follow-up: le sequenze email di 7–12 email per i lead non convertiti mostrano spesso rendimenti decrescenti dopo il 3° follow-up, con tassi di disiscrizione crescenti che danneggiano la deliverability futura
L'Industria dei Funnel Come Centro di Profitto per i Consulenti
Non è una critica moralistica: è un'analisi degli incentivi economici. L'industria dei funnel — corsi, agenzie, software (ClickFunnels, Kartra, GoHighLevel, ActiveCampaign con automazioni avanzate) — ha generato miliardi di dollari in ricavi globali. Il modello di business è solido: la complessità percepita del funnel crea dipendenza da esperti, le metriche intermedie (open rate, CTR, lead magnet download) mostrano "progresso" anche quando le vendite non crescono, e la personalizzazione infinita ("il tuo funnel deve essere unico per il tuo settore") giustifica ore illimitate di consulenza.
L'incentivo del consulente non è allineato con l'incentivo del cliente PMI:
- Il consulente beneficia dalla complessità (più ore fatturabili)
- Il cliente beneficia dalla semplicità (meno costi, meno gestione)
- Il consulente beneficia dalla vagueness delle metriche (difficile attribuire fallimento)
- Il cliente beneficia dalla chiarezza (misurare il ROI reale)
- Il consulente beneficia dalla dipendenza (software proprietario, custom setup)
- Il cliente beneficia dall'autonomia (sistemi comprensibili internamente)
Questo non significa che tutti i consulenti di marketing siano disonesti. Significa che il modello di incentivi struttura naturalmente verso la complessità, indipendentemente dalle intenzioni dei singoli.
Cosa Funziona Al Posto dei Funnel (Per le PMI)
Demolire un modello senza proporre alternative sarebbe inutile. Le evidenze suggeriscono che per le PMI con budget limitati, le strategie con il miglior rapporto costo/beneficio documentato sono:
- Penetrazione di mercato: investire nella brand awareness per raggiungere i "light buyers" (compratori occasionali) che sono la fonte primaria di crescita secondo la legge di Ehrenberg-Bass. Canali: SEO, content, PR, social organico.
- Mental Availability: essere presenti nella mente del consumatore nei Category Entry Points (Sharp, 2010). Priorità alla memorabilità del brand sulla sofisticazione del funnel.
- Physical Availability: rendere il prodotto/servizio il più facile possibile da acquistare. CRO sul checkout, riduzione dell'attrito, presenza su marketplace, recensioni verificabili.
- Customer experience: i clienti soddisfatti sono il funnel più efficiente che esiste. Il Net Promoter Score come metrica principale di crescita sostenibile.
In pratica: per molte PMI, fare bene 4 cose semplici (SEO, Google Ads basic, recensioni Google, referral program) produce ROI superiore a un funnel a 10 step costato 15.000 euro.
FAQ — Domande Frequenti
I funnel non funzionano mai?
I funnel funzionano bene in contesti specifici: e-commerce con alti volumi (dove l'A/B test è statisticamente valido), prodotti digitali con margini alti (dove anche CR migliorati marginalmente si giustificano), e aziende con brand già stabilito (dove l'attivazione diretta lavora su un'audience già calda). Il problema è venderli come soluzione universale anche a PMI B2B con 50 lead al mese.
Il Content Marketing è migliore dei funnel?
Il content marketing è uno strumento di brand building (fase See/Think) che costruisce Mental Availability nel tempo. Non sostituisce l'attivazione diretta — la integra. La strategia ottimale per una PMI non è scegliere tra contenuto e funnel, ma allocare il budget nel rapporto 60/40 tra brand building e attivazione, usando gli strumenti più semplici ed economici per ciascuno.
Come valutare se un consulente di marketing vale il prezzo?
Tre domande: (1) Può mostrarti casi studio con metriche di business reali (revenue, CAC, LTV) — non solo metriche di vanità (impressioni, follower)? (2) Le sue raccomandazioni semplificano o complicano il tuo marketing stack? (3) Puoi gestire internamente ciò che costruisce, o crei dipendenza permanente? Se le risposte sono no, no, sì — rinegozia o cambia consulente.
La legge di Double Jeopardy si applica al digitale?
Sì. Studi successivi di Ehrenberg-Bass hanno replicato il Double Jeopardy su dati di social media, e-commerce e app mobile, trovando la stessa struttura: brand/app/account più piccoli hanno sia meno utenti sia utenti meno fedeli. Le leggi del comportamento del consumatore non sembrano rispettare il confine online/offline.
Come misurare se il mio funnel funziona davvero?
L'unica metrica che conta è il CAC (Costo di Acquisizione Cliente) comparato al LTV (Lifetime Value). Se CAC è inferiore a LTV/3, il sistema è sostenibile. Se stai ottimizzando open rate e CTR ma non sai il tuo CAC, stai misurando le cose sbagliate. Calcola il CAC includendo: costo del tool, ore di gestione del consulente, budget paid, e dividi per i clienti paganti reali acquisiti nel periodo.
Fonti e Riferimenti
- Sharp, B. (2010). How Brands Grow: What Marketers Don't Know. Oxford University Press.
- Binet, L., & Field, P. (2013). The Long and Short of It. IPA.
- Binet, L., & Field, P. (2017). Media in Focus: Marketing Effectiveness in the Digital Era. IPA.
- Ehrenberg, A.S.C. (1959). The pattern of consumer purchases. Applied Statistics, 8(1), 26–41.
- Reichheld, F. (2001). Loyalty Rules!. Harvard Business School Press.
- Edelman, D.C., & Singer, M. (2015). Competing on customer journeys. Harvard Business Review, November.
- Google ZMOT. (2011). Winning the Zero Moment of Truth. Google Think.
- Naples, M.J. (1979). Effective Frequency: The Relationship Between Frequency and Advertising Effectiveness. Association of National Advertisers.
- Jones, J.P. (1995). Single-source research begins to fulfill its promise. Journal of Advertising Research, 35(3), 9–16.
- Baymard Institute. (2024). E-Commerce Checkout Usability Study.
- Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.
- Lewis, E.St.E. (1898). AIDA model. Historical reference in advertising literature.
- Ehrenberg-Bass Institute for Marketing Science. (2014–2024). Various papers on Double Jeopardy, Mental Availability, Physical Availability.
