IL CROLLO DEL WEEKEND

Come abbiamo stabilizzato un ROAS che moriva ogni sabato

Tag: PERFORMANCE | DAY-PARTING | AUDIENCE BEHAVIOR

Venerdì sera, 22:00. ROAS 4.2x.

Sabato mattina, 09:00. ROAS 1.3x.

Non è il budget. Non è l'algoritmo impazzito. Non è sfortuna.

È un pattern. E se non lo capisci, stai bruciando soldi ogni singolo weekend.

Questo case study racconta come abbiamo diagnosticato e risolto il problema del "weekend crash" per un e-commerce fashion con €80k/mese di ad spend. Un problema che stava costando €15k di margine perso ogni mese.

Il contesto: numeri che non tornavano

Brand di abbigliamento streetwear. Target 18-35. Prodotto che funziona, margini sani, team interno competente.

Performance advertising gestito internamente con risultati "accettabili". ROAS medio mensile intorno al 3.2x. Scaling bloccato perché ogni tentativo di aumentare budget portava a crolli di performance.

Il pattern era sempre lo stesso:

• Lunedì-Giovedì: ROAS stabile tra 3.5x e 4.5x

• Venerdì: inizia il declino verso le 18:00

• Sabato-Domenica: ROAS crolla a 1.2-1.8x

• Lunedì: recovery lento, torna a regime verso martedì

Il team aveva provato di tutto:

• Ridurre budget nel weekend → non funziona

• Aumentare bid → peggiora

• Cambiare creatività → nessun effetto

• Pausare campagne → perdono learning

Niente funzionava perché stavano curando i sintomi, non la malattia.

La diagnosi: non è quando spendi, è chi raggiungi

Abbiamo fatto quello che nessuno aveva fatto: analizzare i dati a livello granulare. Non ROAS giornaliero. ROAS per ora, per device, per placement, per audience segment.

Scoperta #1: Il CPM non cambia, la qualità del traffico sì

CPM medio settimanale: €12.40 CPM medio weekend: €12.80

Differenza trascurabile. Il problema non era il costo dell'impression.

Ma quando abbiamo guardato il CTR:

• Settimana: 1.8%

• Weekend: 2.3%

Aspetta. CTR più alto nel weekend ma ROAS peggiore?

Significa una cosa sola: stai attirando i click sbagliati.

Scoperta #2: L'audience muta nel weekend

Abbiamo segmentato le conversioni per comportamento:

Acquirenti weekday:

• Session duration media: 4:32

• Pages per session: 6.2

• Add to cart rate: 4.1%

• Cart to purchase: 31%

Acquirenti weekend:

• Session duration media: 1:47

• Pages per session: 2.8

• Add to cart rate: 5.8%

• Cart to purchase: 12%

Il weekend attira "window shoppers". Persone che scrollano annoiate, cliccano tutto, non comprano niente.

CTR alto + conversion rate basso = traffico spazzatura.

Scoperta #3: Il placement shift

Distribuzione placement weekday:

• Feed: 62%

• Stories: 24%

• Reels: 14%

Distribuzione placement weekend:

• Feed: 41%

• Stories: 31%

• Reels: 28%

Nel weekend, l'algoritmo spingeva verso formati più "entertainment" (Stories, Reels) dove l'intent d'acquisto è naturalmente più basso.

Scoperta #4: Device behavior

Desktop:

• Weekday conversion rate: 2.8%

• Weekend conversion rate: 2.4%

• Delta: -14%

Mobile:

• Weekday conversion rate: 1.6%

• Weekend conversion rate: 0.7%

• Delta: -56%

Il crollo era concentrato su mobile. Nel weekend, il traffico mobile diventava quasi inutile.

La strategia: non combattere il pattern, cavalcalo

Una volta capita la dinamica, la soluzione non era "fixare" il weekend. Era ottimizzare per il comportamento reale di ogni momento.

Intervento #1: Audience split per intent

Abbiamo creato due strategie parallele:

HIGH INTENT (Lun-Gio):

• Audience: Lookalike purchasers, Website visitors 7gg, Engaged

• Obiettivo: Conversioni dirette

• Bidding: Value optimization

• Budget allocation: 70%

ENGAGEMENT-FIRST (Ven-Dom):

• Audience: Broad, Interest-based, Lookalike engagers

• Obiettivo: Engagement + Add to cart (eventi più leggeri)

• Bidding: Cost cap conservativo

• Budget allocation: 30%

La logica: nel weekend raccogli interesse, in settimana converti.

Intervento #2: Creative rotation per momento

Creatività weekday:

• Focus: Benefit, urgency, social proof

• Format: Static image, carousel prodotto

• Copy: Direct response, CTA esplicita

• Messaggio: "Compra ora"

Creatività weekend:

• Focus: Brand, lifestyle, aspirazione

• Format: Video, UGC, behind-the-scenes

• Copy: Storytelling, engagement-bait

• Messaggio: "Scopri il brand"

Non puoi vendere a chi non vuole comprare. Ma puoi costruire familiarità per quando sarà pronto.

Intervento #3: Bid adjustment per fasce orarie

Abbiamo implementato regole automatiche su Meta:

Regola 1: "Weekend Night Reduction"
Condizione: Sabato/Domenica, 20:00-08:00
Azione: Riduci budget del 40%
Motivo: Intent minimo, consumption mode

Regola 2: "Sunday Evening Recovery"
Condizione: Domenica, 18:00-23:00
Azione: Aumenta budget del 25%
Motivo: Inizio planning settimana, intent risale

Regola 3: "Monday Boost"
Condizione: Lunedì, 08:00-12:00
Azione: Aumenta budget del 30%
Motivo: Decision time, massimo intent

Intervento #4: Retargeting sequenziale

Il traffico "spazzatura" del weekend non è inutile. È una lista di retargeting.

Flow weekend → weekday:

1. Sabato/Domenica: Utente clicca, visita sito, non compra

2. Lunedì-Martedì: Retargeting con offerta specifica + urgenza

3. Mercoledì-Giovedì: Se non converte, sequenza nurturing

Abbiamo creato audience specifiche:

• Weekend_Visitors_No_ATC: Brand content → Product benefit

• Weekend_ATC_No_Purchase: Urgency → Incentivo → Last chance

• Weekend_Video_75%: Product showcase → Social proof

Intervento #5: Attribuzione corretta

Il problema nascosto: attribuzione 7-day click.

Un utente che clicca sabato e compra martedì veniva attribuito al sabato. Questo faceva sembrare il weekend migliore di quello che era (alcune conversioni) e la settimana peggiore (conversioni "rubate").

Abbiamo switchato l'analisi interna a:

• Attribuzione 1-day view + 7-day click per reporting

• Attribuzione 1-day click per ottimizzazione real-time

• Cross-reference con GA4 data-driven attribution

L'implementazione: 6 settimane di transizione

Settimana 1-2: Setup e baseline

• Installazione tracking avanzato per segmentazione temporale

• Creazione audience granulari

• Produzione creative bank differenziato

Settimana 3-4: Test A/B

• 50% budget su nuova strategia

• 50% budget su controllo (strategia precedente)

• Monitoraggio giornaliero per anomalie

Settimana 5-6: Rollout completo

• Scaling nuova strategia al 100%

• Fine-tuning regole automatiche

• Ottimizzazione creative winners

I risultati: stabilità + crescita

Before (media 3 mesi pre-intervento)

Metrica	Weekday	Weekend	Delta
ROAS	4.1x	1.4x	-66%
CVR	1.9%	0.8%	-58%
CPA	€24	€71	+196%
Budget efficiency	82%	34%	-58%

After (media 3 mesi post-intervento)

Metrica	Weekday	Weekend	Delta
ROAS	4.3x	2.9x	-33%
CVR	2.1%	1.4%	-33%
CPA	€22	€34	+55%
Budget efficiency	85%	71%	-16%

Risultati aggregati:

• ROAS medio mensile: da 3.2x a 3.9x (+22%)

• CPA medio: da €31 a €24 (-23%)

• Revenue: da €256k a €312k/mese (+22%)

• Margine recuperato: ~€18k/mese

Ma il vero win è stato un altro: la stabilità.

Deviazione standard ROAS giornaliero:

• Prima: 1.4 (oscillazioni violente)

• Dopo: 0.6 (prevedibilità)

Prevedibilità significa poter scalare. Scaling significa crescita.

Il framework generalizzabile

Questo non è un caso isolato. L'80% degli e-commerce soffre di pattern temporali che non capisce.

Step 1: Analisi granulare

Esporta i dati a livello orario. Segmenta per:

• Giorno della settimana

• Fascia oraria

• Device

• Placement

• Audience segment

Step 2: Identifica i pattern

Cerca correlazioni tra:

• Momento → CTR (interesse)

• Momento → CVR (intent)

• Momento → AOV (qualità)

Step 3: Ipotesi comportamentale

Chiediti: perché questo pattern esiste? Cosa fa il mio utente ideale in questo momento?

Step 4: Strategia differenziata

Non una strategia. Due (o più) strategie ottimizzate per momenti diversi.

Step 5: Automazione

Regole, script, o piattaforme third-party per eseguire gli aggiustamenti senza intervento manuale.

Le lezioni

1. Il ROAS medio mente

Una media di 3x può nascondere un 5x in settimana e un 1x nel weekend. Stai ottimizzando per un numero che non esiste.

2. Il CTR alto non è sempre buono

Click ≠ Intent. Un CTR alto con CVR basso significa che stai attirando curiosi, non compratori.

3. Non tutti i momenti hanno lo stesso valore

Trattare ogni ora uguale è come trattare ogni cliente uguale. Inefficiente.

4. Il traffico "cattivo" può diventare buono

Con il giusto nurturing, il window shopper del sabato diventa il cliente del martedì.

5. La prevedibilità vale più del picco

Un ROAS costante al 3.5x è meglio di un ROAS che oscilla tra 5x e 1x. Puoi pianificare, puoi scalare, puoi dormire.

Epilogo

Oggi quel brand ha raddoppiato il budget. Stanno spendendo €160k/mese con un ROAS stabile sopra il 3.5x.

Il "problema del weekend" non esiste più. Perché non era un problema. Era un'opportunità non capita.

La prossima volta che le tue campagne crollano nel weekend, non toccare il budget. Apri i dati. La risposta è lì, nascosta nei numeri che non stai guardando.

Il tuo ROAS crolla nel weekend?