Servizi locali · USA · 4 mesi
5.1× Ritorno sulla spesa pubblicitaria
Situazione
Un'azienda di servizi per la casa attiva in diverse aree metropolitane USA comprava la maggior parte della propria domanda da un fornitore di lead le cui tariffe per lead crescevano ogni trimestre — gli stessi lead venivano rivenduti ai concorrenti. I tentativi interni con Google Ads avevano prodotto richieste che raramente si trasformavano in lavori prenotati, così il team aveva concluso che il paid «non funzionava per il loro mercato».
Diagnosi
- Tutto il traffico atterrava sulla homepage: nessuna pagina dedicata per linea di servizio, quindi l'intento si disperdeva nella navigazione.
- Il targeting geografico faceva colare spesa in ZIP code che le squadre non servivano.
- Il bidding ottimizzava su chiamate e form compilati, non sui lavori effettivamente prenotati.
Sistema costruito
Abbiamo costruito landing page dedicate per linea di servizio e area metropolitana, lanciato Google Search con controlli rigidi su geografia e query, e aggiunto prospecting su Meta nei due mercati più forti. Il loop critico: gli esiti di prenotazione dal sistema di field management alimentavano il bidding, così le piattaforme ottimizzavano verso i lavori prenotati anziché verso le richieste grezze.
Risultati
In quattro mesi il costo per lavoro prenotato era meno della metà del riferimento del fornitore, il volume prenotato dal paid è quasi raddoppiato e la dipendenza dal fornitore è scesa dal 70% al 22% del flusso di lead — con ogni dollaro di advertising che al quarto mese rendeva 5,1 in ricavi. Il mercato locale USA è enorme e frammentato: per un'azienda di servizi italiana che valuta l'espansione oltreoceano, è uno dei terreni più redditizi dove un sistema disciplinato batte i fornitori di lead.
Prima / Dopo
| Metrica | Prima | Dopo |
|---|---|---|
| Costo per prenotazione | $118 | $57 |
| Lavori prenotati / mese | 46 | 86 |
| Ritorno sulla spesa pubblicitaria | 1.9× | 5.1× |
| Dipendenza dal fornitore | 70% dei lead | 22% dei lead |
I casi studio sono anonimizzati per proteggere la riservatezza dei clienti. Le metriche riflettono le performance reali degli account nei periodi indicati.
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