Setup di LinkedIn Conversions API per arricchire i dati delle campagne B2B Fintech | Stape Care

Un'azienda B2B Fintech gestiva campagne a pagamento con LinkedIn Ads e altri canali, ma i dati di conversione non erano abbastanza affidabili per ottimizzare le campagne verso lead di qualità.

Il problema non era che il tracking fosse assente, ma che non fosse affidabile. L'azienda monitorava già lead, invii di form, tassi di conversione ed efficienza delle campagne. La difficoltà consisteva nel fatto che, nel fintech, la qualità dei lead viene spesso determinata più avanti nel funnel. I segnali di maggior valore emergono dopo la conversione iniziale sul sito web, quando i lead vengono esaminati, qualificati, integrati o convertiti in entrate.

A causa delle restrizioni dei browser, degli ad blocker e dei limiti sui cookie, questi segnali erano tuttavia più difficili da acquisire. Di conseguenza, l'azienda non aveva la certezza che i dati di conversione trasmessi alle piattaforme pubblicitarie riflettessero la reale situazione del proprio funnel di lead.

La configurazione dell'azienda Fintech si basava interamente sul client-side tracking. Ogni evento di conversione dipendeva dal browser dell'utente per eseguire il codice di tracciamento e inviare i dati di conversione a LinkedIn. Questa metodologia funzionava solo in assenza di interruzioni e richiedeva che l'utente cliccasse sull'annuncio ed effettuasse l'azione nella stessa sessione, cosa che spesso non accade. Nella realtà, gli ad blocker potevano impedire il caricamento degli script di tracciamento, l'Intelligent Tracking Prevention (ITP) di Safari limitava i cookie e l'attribuzione basata su browser, e le restrizioni sul consenso spesso bloccavano il tracking prima ancora che qualsiasi dato di conversione venisse inviato. Di conseguenza, alcune conversioni non venivano mai registrate su LinkedIn o su altre piattaforme pubblicitarie, creando diversi problemi:

• LinkedIn Ads aveva una visibilità limitata sull'intero customer journey.
• L'ottimizzazione delle campagne si basava su dati di conversione incompleti.
• La mancanza di dati rendeva più difficile ottimizzare per la qualità dei lead anziché solo per il loro volume.
• Gli eventi a valle, come i lead qualificati o le entrate generate, erano più difficili da ricollegare alla campagna di origine.
• Ogni piattaforma riceveva i dati in modo indipendente, senza una struttura unificata tra i diversi canali.

Il team di Stape Care ha migrato l'azienda Fintech all'infrastruttura server-side GTM di Stape per creare un'architettura di tracciamento unificata su tutte le principali piattaforme pubblicitarie, incluso LinkedIn. Il nuovo setup è stato progettato per garantire che ogni piattaforma ricevesse dati di conversione coerenti da PipeDrive come fonte CRM primaria. Un elemento chiave dell'implementazione è stata l'accurata deduplicazione degli eventi, mappando gli eventi lato browser e lato server tramite ID evento condivisi per prevenire conversioni duplicate.

Per migliorare ulteriormente l'attribuzione, l'implementazione ha introdotto il first-party tracking basato sul power-up Cookie Keeper. Estendendo la durata dei cookie di attribuzione di prima parte e degli identificatori di clic, la soluzione ha preservato l'attribuzione lungo customer journey più lunghi, nonostante le restrizioni sulla privacy dei browser. 

La migrazione ha incluso anche l'arricchimento dei dati lato server grazie al power-up Enricher. Ogni volta che durante il percorso dell'utente si rendevano disponibili identificatori di prima parte (come indirizzi email con hash, numeri di telefono o ID di clic), questi venivano automaticamente associati agli eventi di conversione successivi. 

Prima che gli eventi venissero inoltrati alle piattaforme pubblicitarie, venivano validati all'interno del container server. Payload non validi, parametri obbligatori mancanti, richieste malformate ed eventi duplicati sono stati filtrati automaticamente, assicurando che solo dati di conversione di alta qualità raggiungessero LinkedIn e le altre piattaforme pubblicitarie dell'azienda.

Per migliorare la qualità del reporting delle conversioni offline, il team ha implementato anche Stape Store come livello di convalida. Prima che gli eventi CRM offline venissero inviati a LinkedIn, ogni lead veniva confrontato con i record elaborati in precedenza utilizzando l'indirizzo email del cliente. 

Oltre alla Conversions API di LinkedIn, l'azienda ha adottato un'architettura server-side unificata per tutti i principali canali a pagamento, inclusi Google Ads, Meta, TikTok e Snapchat. Ciò ha creato un framework di tracciamento centralizzato che ha semplificato la manutenzione, garantito strutture di eventi coerenti tra le piattaforme e fornito una base scalabile per integrazioni future.

La nuova configurazione ha inoltre reso possibile inviare eventi CRM offline (inclusi lead qualificati, opportunità di vendita, trattative chiuse, rinnovi di abbonamenti e fatturato) a LinkedIn. In questo modo è possibile ottimizzare le campagne in base ai risultati di business effettivi anziché limitarsi agli invii iniziali dei lead, offrendo agli algoritmi di offerta di LinkedIn segnali di conversione di valore superiore.

Per garantire un'affidabilità a lungo termine, sono state implementate le funzionalità di Monitoring e Logs per identificare rapidamente errori di recapito, anomalie API, problemi di rate limit ed errori di configurazione prima che potessero impattare sulle performance delle campagne. Questi miglioramenti hanno ridotto i tempi di risoluzione dei problemi, semplificando notevolmente la manutenzione ordinaria per il team di marketing.

L'intera migrazione è stata completata senza richiedere un impegnativo progetto di sviluppo interno, consentendo all'azienda di modernizzare la propria infrastruttura di tracciamento con il minimo sforzo di sviluppo.

La nuova implementazione ha portato diversi miglioramenti duraturi:

• Tutte le principali piattaforme pubblicitarie ricevono ora i dati di conversione attraverso la stessa infrastruttura server-side, garantendo misurazione e attribuzione coerenti tra i canali.
• LinkedIn riceve segnali di conversione più completi, compresi eventi che in precedenza sarebbero andati persi a causa del modello last-click, degli ad blocker o delle restrizioni sulla privacy dei browser.
• L'attribuzione di prima parte potenziata dal power-up Cookie Keeper ha incrementato le conversioni attribuite di una percentuale stimata tra il 10 e il 15% lungo customer journey più lunghi.
• Il power-up Enricher ha migliorato i tassi di corrispondenza delle conversioni di LinkedIn di circa il 10–20%, fornendo segnali di ottimizzazione più efficaci per la delivery delle campagne.
• Stape Store ha ridotto i caricamenti duplicati di lead offline di oltre il 95%, garantendo una reportistica più pulita e un'ottimizzazione più accurata.
• Gli eventi CRM offline, come lead qualificati, trattative chiuse e fatturato, possono ora essere utilizzati per l'ottimizzazione delle campagne invece di affidarsi esclusivamente agli invii iniziali dei lead.
• I sistemi integrati di convalida, monitoraggio e log hanno ridotto i tempi di risoluzione dei problemi di circa il 60–70%, migliorando al contempo l'affidabilità complessiva del tracciamento e la qualità dei dati di conversione.

Implementando il server-side tracking con Stape, puoi:

• Rilevare più conversioni e migliorare la precisione dell'attribuzione riducendo la perdita di dati causata dalle restrizioni sulla privacy dei browser e dagli ad blocker.
• Ottimizzare le campagne LinkedIn utilizzando segnali di conversione di qualità superiore, tra cui lead qualificati, pipeline, trattative chiuse e fatturato.
• Costruire una base di dati proprietari più solida con cookie più duraturi e una corrispondenza avanzata delle conversioni per una misurazione più affidabile.
• Migliorare la qualità dei dati e la fiducia nella reportistica convalidando gli eventi e prevenendo l'invio di conversioni duplicate prima che raggiungano le piattaforme pubblicitarie.
• Scalare la misurazione su LinkedIn e sulle altre piattaforme pubblicitarie tramite un'unica infrastruttura server-side, senza la complessità di dover sviluppare e gestire sistemi backend personalizzati.