Capire cosa funziona, perché funziona e quando pubblicare: questa è la differenza tra analytics tradizionali e analytics decisionali. In questa guida ti mostreremo come Afflyt trasforma i dati in decisioni intelligenti, e come puoi usare gli analytics per ottimizzare il tuo canale Telegram.
Pro Tip
La differenza tra un canale che guadagna €100/mese e uno che ne guadagna €1.000 spesso non è il numero di iscritti, ma la capacità di analizzare i dati e prendere decisioni basate sui numeri.
Il problema reale
Oggi chi usa Telegram per affiliate pubblica alla cieca.
Nessuna visibilità reale
I bot mostrano "Pubblicato 50 deal oggi". Ma quanti hanno generato click? Quanti hanno convertito? Quali categorie funzionano? Zero dati.
Click ≠Performance
Vedere "1000 click" non significa nulla se non sai: su quale deal, in quale fascia oraria, con quale conversion rate.
Timing casuale
Pubblichi alle 15:00 perché "è pomeriggio". Ma non sai se il tuo pubblico converte meglio alle 18:00 o alle 21:00. Nessun dato, solo ipotesi.
Analytics ≠Dashboard
Per Afflyt, analytics significa input decisionale, non grafici da guardare.
| Aspetto | Analytics tradizionali | Analytics decisionali (Afflyt) |
|---|---|---|
| Output | Grafici da guardare | Alimentano il Decision Engine |
| Dati | Storici, nessuna azione | Dati → pattern → decisione automatica |
| Azione | Tu devi interpretare e agire | Il sistema agisce in base ai dati |
| Comportamento | Statico: stesso report ogni giorno | Dinamico: impara e si adatta |
Info
In pratica: Non ti mostriamo solo "CTR medio 6.5%". Ti diciamo "I deal tech con score 75+ postati alle 18:00 hanno CTR 8.2%" e il sistema inizia automaticamente a schedulare i deal tech in quella fascia.
I segnali che Afflyt misura
Metriche reali che alimentano il Decision Engine.
1. Click reali
Click tracciati via tag affiliato Amazon. Clean, anti-bot. Correlati a deal specifico, categoria, score assegnato, timing di pubblicazione.
2. Conversioni & Revenue
Stima basata su segnali Amazon (categoria, prezzo, velocità vendita) + correlazione con Deal Score. Non sostituisce Amazon Associates, aggiunge contesto.
3. Deal Score vs Performance
Correlazione: deal con score 80+ convertono davvero meglio? O nel tuo canale funzionano meglio i 65-75? Il sistema impara e adatta.
4. Credibility Score
Deal da seller affidabili convertono meglio? Tracciamo seller rating, review count, fulfillment type (FBA vs Marketplace) e correliamo con performance.
5. Best Time to Post
Analizziamo performance per fascia oraria (mattina/pomeriggio/sera/notte) e giorno della settimana. Ogni canale ha pattern diversi.
6. Categoria × Canale
Un canale tech converte meglio su elettronica. Un canale generalista può performare su casa/sport. Tracciamo CTR e conversioni per categoria.
7. Device & Geo (high level)
Dati aggregati da Telegram: % mobile vs desktop, paese predominante. Utile per capire se il pubblico è mobile-first (tip: lo è quasi sempre su Telegram).
8. Score Trends
Evolution: settimana 1 pubblichi score 60+, CTR 4%. Settimana 4 pubblichi solo 75+, CTR 7%. Il sistema traccia l'impatto delle soglie.
Attenzione
Privacy-first: Nessun tracking degli utenti finali. Dati aggregati da Telegram API + Amazon tag. GDPR compliant.
Analytics → Decision Engine
Come i dati diventano decisioni automatiche:
Click, conversioni, timing, categorie - tutto viene tracciato
Correlazioni, trend, anomalie - il sistema identifica cosa funziona
Decision Engine adatta criteri - soglie, timing, categorie
Deal giusto, momento giusto - esecuzione automatica
Nuovi dati, loop continuo - il sistema migliora sempre
Esempio pratico di learning
Settimana 1: Pubblichi deal tech e casa, score 60+, orari casuali → Dati: tech CTR 7%, casa CTR 3%. Tech alle 18:00 → CTR 9%, alle 14:00 → CTR 5%
Pattern rilevato: Canale tech-oriented, audience attiva sera → Decision Engine inizia a favorire deal tech con score 70+ e schedula verso le 18:00-20:00
Settimana 4: CTR medio sale a 8.5%, conversioni +35% → Nuovi dati confermano pattern. Sistema continua a ottimizzare (es. score minimo tech → 75+)
Le Metriche Fondamentali
Prima di tutto, definiamo le metriche chiave che devi monitorare.
Interesse generato
Efficacia conversione
Valore generato
Guadagno per click
Click
Il numero di volte che gli utenti cliccano sui tuoi link affiliati. Indica l'interesse generato dai tuoi post ed è il primo passo del funnel di conversione.
Conversion Rate (CVR)
La percentuale di click che si trasforma in ordini: CVR = (Conversioni / Click) × 100
| CVR | Valutazione | Cosa significa |
|---|---|---|
| >10% | Eccellente | Offerte molto rilevanti per il pubblico |
| 5-10% | Buono | Buon bilanciamento qualità /volume |
| 2-5% | Nella media | C'è margine di miglioramento |
| <2% | Da migliorare | Rivedi selezione prodotti |
EPC (Earnings Per Click)
Quanto guadagni in media per ogni click: EPC = Commissioni Totali / Click Totali
| EPC | Valutazione | Strategia |
|---|---|---|
| >€0.15 | Eccellente | Mantieni la strategia |
| €0.08-0.15 | Buono | Piccole ottimizzazioni |
| €0.03-0.08 | Nella media | Rivedi categorie e prezzi |
| <€0.03 | Da migliorare | Cambia strategia |
Scenario: stesso canale, orari diversi
Esempio illustrativo di impatto del timing.
Canale: Offerte Tech (12k iscritti)
- Categoria: Elettronica
- Deal: Stesso prodotto (AirPods Pro)
- Score: 78/100 (HOT)
- Prezzo: €219 (da €279, -21%)
| Metrica | Pubblicato alle 10:00 | Pubblicato alle 18:30 |
|---|---|---|
| Visualizzazioni | 4.200 | 5.100 |
| Click | 168 (4.0% CTR) | 418 (8.2% CTR) |
| Conversioni stimate | ~11 | ~28 |
| Insight | Pubblico poco attivo | +154% conversioni |
Fatto
Azione Afflyt: Dopo aver rilevato questo pattern per 2-3 settimane, il Decision Engine inizia automaticamente a schedulare i deal tech nella fascia 18:00-20:00. Risultato: CTR medio canale passa da 5.1% a 7.3% senza intervento manuale.
Perché i bot non possono farlo
3 limiti tecnici strutturali:
1. Nessuna attribution
I bot non hanno un sistema di tracking. Pubblicano un link e non sanno: quanti click ha generato quel deal specifico, in che orario sono arrivati i click, se hanno convertito. Zero correlazione deal → performance.
2. Nessun learning
Anche se un bot potesse tracciare i click, non ha un sistema di learning. Pubblica oggi con le stesse regole di 6 mesi fa. Non adatta i criteri in base a cosa funziona.
3. Nessuna correlazione cross-segnali
I bot non correlano: "Deal score 80 + categoria tech + orario 18:00 = CTR alto". Vedono ogni variabile isolata. Non costruiscono pattern multifattoriali.
Quando le analytics fanno la differenza
Casi d'uso dove i dati cambiano il risultato.
Canali con > 1k iscritti
Sotto i 1000 iscritti, anche pubblicando random puoi vedere crescita. Sopra i 1000, la qualità dei contenuti diventa critica. Analytics ti dicono esattamente cosa postare e quando, per mantenere engagement alto.
Più categorie (tech + casa + sport)
Se pubblichi solo tech, puoi andare "a sensazione". Ma se mixi categorie, devi sapere quale performa meglio nel tuo canale. Analytics ti mostrano: "Tech CTR 8%, Casa 3%, Sport 2%" → adatta i volumi.
Pubblicazione frequente (5+ deal/giorno)
Se pubblichi 1 deal al giorno, fai manualmente. Se pubblichi 5-10-20 deal/giorno, serve automazione intelligente. Analytics + Decision Engine selezionano i migliori deal e li schedulano nei momenti ottimali.
Creator che vogliono crescere senza spam
Se l'obiettivo è "postare più roba possibile", usa un bot. Se vuoi crescere mantenendo trust e qualità , serve selettività . Analytics ti mostrano che pubblicare meno (ma meglio) aumenta retention e CVR.
Dove Trovare i Dati
La fonte primaria per conversioni e commissioni. Vai su programma-affiliazione.amazon.it e accedi ai Report per vedere riepilogo guadagni, ordini dettagliati e trend giornalieri.
Analytics dettagliati con click per singolo post, conversioni attribuite, performance per categoria e fascia oraria, e correlazioni tra fattori e conversioni.
Per i canali con oltre 50 iscritti, Telegram fornisce crescita iscritti, visualizzazioni per post e engagement (reactions, forward).
Come Importare i Dati Amazon in Afflyt
Per analytics accurati, puoi importare i report CSV da Amazon Associates in Afflyt.
Scarica i Report da Amazon
Vai su programma-affiliazione.amazon.it/p/reporting/earnings, seleziona il periodo (consigliamo ultimo anno) e scarica i report Fee-Orders, Fee-Earnings e Fee-DailyTrends come CSV.
Importa in Afflyt
In Impostazioni → Amazon Associates, clicca "Importa Report CSV" e trascina i file scaricati. Afflyt li analizza e li abbina ai deal pubblicati automaticamente.
Analizza i Risultati
Dopo l'import vedrai quali deal hanno convertito, CVR reale per categoria, EPC per fascia oraria e correlazioni tra Deal Score e conversioni.
Pro Tip
Importa i report ogni settimana per analytics sempre aggiornati. Più dati hai, più accurate saranno le ottimizzazioni automatiche.
Metriche Avanzate da Monitorare
Oltre alle metriche base, ecco quelle avanzate che separano i pro dagli amatori.
Revenue per Subscriber
Quanto genera in media ogni iscritto: RPS = Revenue Mensile / Iscritti
Un buon risultato è €0.05-0.10 per iscritto al mese.
Best Performing Hour
L'ora del giorno con il miglior CVR. In Afflyt puoi vedere il grafico delle conversioni per ora e scoprire QUANDO il tuo pubblico compra di più.
Category Performance
Analizza quali categorie convertono meglio per il TUO pubblico.
| Categoria | Click | Conv | CVR | Revenue |
|---|---|---|---|---|
| Elettronica | 1.200 | 84 | 7.0% | €4.200 |
| Casa | 800 | 72 | 9.0% | €2.100 |
| Moda | 600 | 24 | 4.0% | €960 |
Info
Da questa tabella capisci che "Casa" ha il miglior CVR, anche se "Elettronica" genera più revenue assoluta. Entrambe le informazioni sono utili per ottimizzare.
Dashboard di Analytics: Cosa Monitorare
Vista Giornaliera
| Metrica | Cosa controllare | Azione se anomalia |
|---|---|---|
| Click totali | Trend vs ieri | Verifica pubblicazioni |
| Conversioni | Quante vendite? | Controlla qualità offerte |
| Deal pubblicati | Sistema attivo? | Verifica automazione |
| Anomalie | Picchi/crolli | Investiga cause |
Vista Settimanale
Ogni settimana analizza:
- CVR medio - sta migliorando?
- Top performing deals - cosa ha funzionato?
- Worst performing deals - cosa evitare?
- Crescita iscritti
Vista Mensile
Ogni mese valuta:
- Revenue e commissioni totali
- EPC trend
- Category breakdown
- ROI delle automazioni
Come Ottimizzare Basandosi sui Dati
I dati sono inutili se non li usi per prendere decisioni. Ecco come agire.
Domande Frequenti
Errori Comuni nell'Analisi Dati
Errori Comuni
- Guardare solo i click
- Ignorare la stagionalitÃ
- Reagire a singoli data point
- Non segmentare i dati
- Analizzare senza agire
Best Practices
- Focus su CVR e EPC
- Confronta periodi comparabili
- Guarda medie settimanali/mensili
- Segmenta per categoria e orario
- Ogni insight → un'azione
Strumenti Consigliati
| Strumento | Uso | Costo |
|---|---|---|
| Amazon Associates | Dati ufficiali conversioni | Gratuito |
| Afflyt Analytics | Dashboard completa, correlazioni | Da €0/mese |
| Keepa | Storico prezzi | Freemium |
| Google Sheets | Report custom | Gratuito |
| Telegram Stats | Metriche canale | Gratuito |
Conclusione
L'analisi dei dati è ciò che trasforma un canale Telegram amatoriale in un business serio. Con Afflyt, le analytics non sono solo numeri da guardare, ma input decisionali che alimentano il sistema.
Ricorda:
- Traccia le metriche giuste: Click, CVR, EPC, Revenue
- Importa i dati Amazon per analytics accurati
- Analizza regolarmente: daily, weekly, monthly
- Segmenta i dati per categoria, orario, tipo di deal
- Lascia che il sistema impari e ottimizzi automaticamente
Dati che decidono, non solo mostrano
Accedi alla beta di Afflyt e scopri come le analytics decisionali trasformano il tuo canale Telegram.
Vuoi capire come funziona lo scoring dei deal? Leggi la guida su Come funziona il Deal Score.