“Adottare il Marketing Mix Modeling è un passaggio fondamentale per gestire al meglio la complessità di un concessionario multi-brand come Autotorino. Questo approccio ci permette di analizzare in modo preciso l’impatto dei nostri investimenti, riducendo l’incertezza e aiutando il team a concentrarsi sull’elaborazione di soluzioni innovative e mirate. Una strategia che ci consente di reagire rapidamente al mercato e di rafforzare la nostra leadership nel settore.”

Giacomo Nani – Head of Digital at Autotorino

L’azienda

Autotorino, fondata nel 1965 a Morbegno, in Italia, è nata come una singola concessionaria automobilistica e si è evoluta, nel corso dei decenni, fino a diventare il principale concessionario multibrand d’Italia.
Nel 2015, Autotorino è diventata la concessionaria numero uno del paese e, nel 2017, è stata la prima azienda italiana a entrare nella classifica dei 50 maggiori Dealer europei della ICDP Guide to Europe’s Biggest Dealer Group.
Autotorino, oggi, gestisce 71 filiali in sei regioni italiane: Lombardia, Piemonte, Emilia-Romagna, Veneto, Friuli Venezia Giulia e Lazio.
L’azienda conta circa 2.750 collaboratori e registra un fatturato annuo superiore ai 2 miliardi di euro, con oltre 63.000 veicoli venduti ogni anno.

La sfida

L’obiettivo di Autotorino è quello di ottimizzare il proprio marketing mix per incrementare le vendite e migliorare il ritorno sugli investimenti (ROI). Nell’implementazione del Marketing Mix Model (MMM) l’azienda si è trovata ad affrontare due sfide fondamentali: l’attribuzione delle vendite ai canali di marketing online – con un percorso sempre più multi touchpoint è difficile attribuire correttamente le vendite a ciascun canale – e stabilire l’impatto dei fattori esterni sulle vendite, essendo il mercato automobilistico influenzato da vari eventi che spaziano dalle condizioni economiche ai prezzi del carburante, ai bonus e agli incentivi pubblici, tutti fattori che necessitano di essere integrati nel MMM.

L’approccio

Autotorino si trova quindi ad affrontare la sfida di attribuire correttamente le vendite ai canali online, ottimizzare la distribuzione del budget tra i diversi media e adattarsi ai fattori esterni che influenzano il comportamento dei consumatori. L’approccio del Marketing Mix Modeling (MMM), unito alle avanzate funzionalità del framework Robyn, sviluppato da META, offre una soluzione data-driven a queste sfide. Sfruttando queste funzionalità, Autotorino ha potuto attribuire con precisione le vendite ai vari touchpoint digitali identificando i canali più efficaci nelle conversioni. L’integrazione del framework Robyn migliora l’attribuzione grazie a modelli bayesiani e machine learning, catturando interazioni non lineari e pattern stagionali per ottimizzare la strategia multi-canale. Sul fronte dell’allocazione del budget, il MMM ha permesso ad Autotorino di testare scenari di distribuzione degli investimenti, ottimizzando anche la ripartizione tra auto nuove e usate. Inoltre, incorporando variabili esterne come economia, prezzi del carburante, tendenze e incentivi, il MMM aiuta a comprendere come questi fattori influenzano le vendite, permettendo previsioni più precise e aggiustamenti agili delle strategie e fornendo ad Autotorino una visione predittiva per rispondere rapidamente alle dinamiche di mercato e mantenere l’agilità strategica.

I risultati

1. Utilizzando il modello sui dati storici, è stato validato l’investimento strategico dell’azienda nel marketing digitale; il MMM ha infatti dimostrato come all’aumentare del budget corrispondesse un incremento del traffico presso le concessionarie.

2. Ottimizzazione dell’allocazione di budget: attraverso il MMM e le simulazioni Robyn, Autotorino ha raggiunto precise ridistribuzioni di budget, riducendo il costo per acquisizione CPA per le campagne di auto nuove e usate su Meta del 10%.

3. Validazione della capacità di previsione dei trend di lead generation per segmento con la conseguente possibilità di adattare le strategie in base alle variazioni economiche, adottando un approccio market-responsive.