Ecco cosa leggerai in questo numero:
- Dall’automazione operativa ai sistemi decisionali
- I numeri che spiegano perché il modello a flussi non regge più
- Cosa significa, in pratica, passare dai flussi ai sistemi
- Marketing Automation Lab
Dall’automazione operativa ai sistemi decisionali
La marketing automation nasce come risposta a un problema molto concreto: l’impossibilità, per i team marketing, di gestire in modo manuale volumi crescenti di contatti, canali e messaggi.
Nei primi anni, l’obiettivo era chiaramente operativo: automatizzare invii, follow-up, reminder, sequenze ripetitive. I flussi erano semplici, lineari, spesso legati a un singolo canale e a un numero limitato di condizioni.
Con l’aumento della maturità degli strumenti e l’espansione dei touchpoint digitali, l’automazione ha iniziato a spostarsi dal “fare di più con meno” al “fare meglio su scala”: segmentazioni avanzate, trigger comportamentali, scoring, nurturing multistep, prime logiche omnicanale.
È in questa fase che la marketing automation ha costruito la propria legittimità strategica, diventando una componente centrale dello stack Martech e non più un semplice motore di invio.
Il problema è che questa evoluzione si è sviluppata seguendo una logica prevalentemente incrementale: invece di ripensare il modello, abbiamo aggiunto complessità sopra complessità.
Più flussi per coprire più casi, più regole per gestire più eccezioni, più segmenti per inseguire una personalizzazione sempre più fine. Il risultato, oggi, è sotto gli occhi di molti: ecosistemi di automazione potenti ma fragili, difficili da governare, costosi da mantenere e, spesso, incapaci di adattarsi realmente a comportamenti che non rientrano nei percorsi previsti.
Contemporaneamente, il comportamento dei clienti è cambiato più velocemente dei sistemi progettati per intercettarlo. I journey non sono più sequenze ordinate ma traiettorie irregolari; l’interazione non è più sincrona ma distribuita nel tempo; l’intenzione non emerge in un singolo evento, ma in una costellazione di segnali deboli.
Continuare a rispondere a questa complessità con flussi statici significa accettare un disallineamento strutturale tra come le persone agiscono e come i nostri sistemi decidono.
È da questo punto di frizione che nasce il tema centrale del 2026: il passaggio dalla marketing automation come insieme di processi esecutivi a un modello basato su sistemi decisionali, in cui l’automazione non si limita ad attivare messaggi, ma interpreta contesto, priorità e probabilità, orchestrando l’esperienza nel tempo.
Questa trasformazione non è solo una percezione diffusa tra gli addetti ai lavori, né una proiezione teorica sul futuro della disciplina. È un cambiamento che sta già emergendo in modo chiaro dall’analisi dei dati, delle performance reali dei sistemi di automazione e delle difficoltà operative riscontrate dalle organizzazioni più mature. Per capire perché il modello basato sui flussi sta mostrando i suoi limiti strutturali, vale quindi la pena guardare ai numeri.
I numeri che spiegano perché il modello a flussi non regge più
Negli ultimi due anni, i segnali empirici che indicano il superamento del paradigma “flow-centric” si sono moltiplicati, e non arrivano solo da analisi teoriche ma da ricerche condotte sugli stack Martech reali.
Secondo il State of Marketing Automation Report di Gartner, oltre il 63% delle aziende enterprise dichiara che la propria marketing automation è “tecnicamente avanzata ma strategicamente inefficiente”, ovvero capace di eseguire processi complessi senza riuscire a migliorare in modo misurabile l’esperienza del cliente o il time-to-value delle campagne.
Un dato che diventa ancora più significativo se incrociato con un’altra evidenza: sempre Gartner rileva che più del 70% dei flussi attivi nelle piattaforme di marketing automation non viene mai aggiornato dopo la fase di go-live, nonostante cambiamenti sostanziali nei comportamenti degli utenti e nei canali utilizzati. Questo porta a sistemi formalmente corretti, ma progressivamente disallineati dal contesto reale in cui operano.
La stessa criticità emerge anche dal punto di vista della customer experience. Uno studio di McKinsey sull’orchestrazione omnicanale mostra che le aziende che gestiscono la CX attraverso regole statiche e journey predefinite registrano un calo medio del 20–30% nell’engagement quando l’utente devia dal percorso previsto, mentre le organizzazioni che adottano modelli decisionali adattivi ottengono un incremento del CLV fino al 15%.
Il tema non è quindi “automatizzare di più”, ma decidere meglio. Lo conferma anche Forrester, che nel suo Predictions 2025: Customer Engagement evidenzia come il principale collo di bottiglia delle strategie di marketing automation non sia la mancanza di dati, bensì l’incapacità dei sistemi di trasformare segnali comportamentali eterogenei in decisioni coerenti nel tempo. Non a caso, Forrester stima che entro il 2026 oltre il 50% delle grandi aziende B2C e B2B inizierà a sostituire i journey rule-based con decisioning layer basati su AI e modelli probabilistici.
Infine, c’è un dato che riguarda direttamente l’operatività quotidiana dei team marketing. Secondo il Marketing Automation Benchmark Report di Ascend2, il 48% dei marketer indica la “complessità eccessiva dei flussi” come principale causa di inefficacia delle strategie di automazione, superando persino problemi storici come la qualità dei dati o l’integrazione delle piattaforme.
Presi singolarmente, questi numeri raccontano inefficienze. Letti insieme, spiegano perché oggi non siamo di fronte a un semplice bisogno di ottimizzazione, ma a un cambio di modello: continuare ad aggiungere flussi, regole e segmenti a sistemi pensati per un mondo lineare significa aumentare la distanza tra ciò che il cliente vive e ciò che l’automazione decide. È da qui che nasce la necessità di ripensare la marketing automation come sistema decisionale continuo, non come insieme di percorsi predefiniti.
Cosa significa, in pratica, passare dai flussi ai sistemi
Nel lavoro quotidiano, il passaggio dai flussi ai sistemi si traduce in scelte progettuali molto concrete.
Il primo cambiamento riguarda il nurturing. In un modello tradizionale, costruiamo sequenze predefinite che cercano di anticipare il comportamento dell’utente; in un modello sistemico, definiamo invece un set limitato di contenuti e una logica di priorità basata su segnali osservabili (interazioni recenti, frequenza, contenuti consultati, tempo di inattività).
→ Takeaway operativo: ridurre il numero di flussi e spostare la complessità sulle regole di scelta, non sulle sequenze.
Il secondo esempio riguarda l’omnicanalità. In molti stack, l’orchestrazione tra email, SMS, push e messaging avviene tramite fallback rigidi (“se non apre, invia”). In un sistema decisionale, lo stesso evento alimenta un motore di selezione del canale, che tiene conto dello storico di risposta, del carico comunicativo e del valore del contatto.
→ Takeaway operativo: separare la logica di attivazione dell’evento dalla scelta del canale, trattando il canale come una decisione e non come una conseguenza.
Un terzo ambito è la loyalty. Nei modelli a flussi, premiamo singole azioni con ricompense standard; nei sistemi, utilizziamo pattern comportamentali per modulare l’esperienza nel tempo: meno pressione commerciale in caso di segnali di saturazione, più relazione quando cresce il valore potenziale, interventi anticipati quando emergono segnali deboli di churn.
→ Takeaway operativo: progettare soglie di comportamento e finestre temporali, non singoli trigger.
Infine, c’è il tema della governance. I flussi tendono a crescere per stratificazione; i sistemi richiedono una regia centrale che definisce priorità, obiettivi e metriche comuni.
→ Takeaway operativo: introdurre un layer decisionale, anche semplice inizialmente, che stabilisca “cosa ha più senso fare ora” per l’utente, prima di chiedersi “quale flusso attivare”. È in questo passaggio che la marketing automation diventa realmente scalabile: non perché esegue più azioni, ma perché prende decisioni migliori nel tempo.
La trasformazione della marketing automation da flussi predefiniti a sistemi decisionali non è un tema teorico: è già una sfida reale per chi gestisce comunicazioni su scala, omnicanalità e customer journey complessi. Il valore non sta nell’aggiungere più regole, più messaggi o più segmenti, ma nel mettere in moto un sistema capace di leggere segnali, prendere decisioni e adattarsi nel tempo. Guardare a questo paradigma significa progettare automazioni più intelligenti, esperienze più coerenti e relazioni più solide con i clienti.