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Case study · Retail & E-Commerce

Retail di arredamento di fascia media,pensato come operazione di performance.

Come Digital Maker ha portato la gestione di Google Ads di un rivenditore di arredamento attivo in tutta l'area DACH oltre il dashboard standard, con analisi basate su MCP — ottimizzata di continuo su dati più profondi.

/ client
Möbel-Style
/ industry
Retail di arredamento · E-commerce
/ location
DACH
/ engagement
Performance · in corso

Un retail di arredamento affermato,con un assetto digitale frammentato.

Möbel-Style è un rivenditore di arredamento di medie dimensioni nell'area DACH, con un business e-commerce cresciuto nel tempo. Assortimento solido, clientela fedele, logistica interna. Le campagne Google Ads giravano da anni — il budget scorreva, i clic arrivavano. Ma la gestione finiva dove finisce il dashboard di Google Ads.

Il vero problema
Il dashboard standard mostra clic, costi, conversioni — ma non quali termini di ricerca bruciano denaro, quali gruppi di prodotti portano davvero margine o dove il budget è mal distribuito. Möbel-Style aveva attività di campagna, ma nessuna vera base di analisi.

Möbel-Style non aveva bisogno di un'altra agenzia standard, ma di un partner di performance capace di analizzare i dati delle ads più in profondità di quanto consenta il dashboard — e di ricavarne ottimizzazioni concrete. È esattamente ciò che abbiamo costruito.

Tre livelli,una vera base di analisi.

Invece di limitarci a leggere il dashboard, abbiamo reso i dati di Google Ads direttamente accessibili tramite server MCP — analizzabili, confrontabili, trasferibili in report propri.

  • 01

    Google Ads — gestione operativa

    Struttura delle campagne, keyword, offerte, budget — la gestione continua degli account Google Ads è interamente in capo a Digital Maker. Nessuna black box, nessun fornitore intermedio.

  • 02

    Analisi via MCP — più profonda del dashboard

    Tramite server MCP accediamo direttamente ai dati di Google Ads e li analizziamo in autonomia: termini di ricerca, gruppi di prodotti, dispositivi, fasce orarie. Report e analisi che il dashboard standard non fornisce in questo modo.

  • 03

    Ottimizzazione dai dati reali

    Dalle analisi nascono interventi concreti: ridistribuire il budget, escludere i termini di ricerca deboli, potenziare i gruppi di prodotti forti. Ottimizzazione continua — non una volta a trimestre, ma in base a ciò che mostrano i dati.

/ Stack utilizzato in questo progetto
google-ads-api mcp-server claude-api python google-cloud

Un marketingche funziona come funzione aziendale.

Più visibilità del dashboard

Termini di ricerca, gruppi di prodotti e distribuzione del budget non sono più intrappolati nell'interfaccia del dashboard — possono essere analizzati, confrontati e trasferiti liberamente in report propri.

Visione chiara della performance

La direzione sa ogni giorno quale campagna, quale prodotto e quale canale genera fatturato — e quale no. Decisioni al posto di reportistiche.

Ottimizzazione invece di amministrazione

Invece di limitarsi a gestire le campagne, si interviene di continuo. I termini di ricerca deboli vengono eliminati più in fretta, i gruppi di prodotti forti ricevono più budget — sulla base dei dati, non dell'intuito.

Per anni abbiamo guardato il dashboard di Google Ads pensando che non si potesse fare di più. Oggi vediamo quali termini di ricerca portano davvero fatturato — e il budget va dove funziona.

— Möbel-Style, DACH

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