Alternative a Google Analytics: restare su GA4, cambiare strumento o costruire il proprio data stack

Le alternative a Google Analytics seguono tre strade: passare a uno strumento più semplice e senza cookie, come Plausible o Fathom; spostarsi su uno strumento con funzioni simili e dati in Europa, come Piwik PRO o Matomo; oppure costruire un proprio data stack con strumenti come Snowplow o PostHog. C’è anche una quarta possibilità, spesso trascurata: restare su GA4 e rafforzarne l’impostazione. Quale sia quella giusta non dipende dallo strumento, ma da quanto valgono i vostri dati e da quanto sono esposti. Una precisazione: Universal Analytics ha smesso di elaborare dati tra il 2023 e il 2024, quindi oggi cercare un’alternativa a Google Analytics significa, in pratica, cercare un’alternativa a GA4.

Nella mia esperienza, prima o poi questa domanda arriva su ogni cliente: Google Analytics è lo strumento più adatto a noi? Può nascere per ragioni diverse. A volte viene da fuori, come quando il Garante privacy ha giudicato illecito l’uso di Google Analytics da parte di un’azienda italiana. Altre volte viene da dentro: lo strumento non abilita abbastanza bene i casi d’uso che servono, e ci si chiede se un altro lo farebbe meglio.

In entrambi i casi la risposta si cerca di solito confrontando strumenti. Prima dello strumento, però, servono due risposte: quanto contano i dati che raccogliamo per le decisioni dell’azienda, e quanto rischio comporta il modo in cui li raccogliamo oggi. Lo strumento giusto viene di conseguenza.

GA4 si può ancora usare in Italia?

Sì, oggi GA4 si può usare legittimamente, ma con un rischio regolatorio da tenere sotto osservazione. Con il provvedimento del 9 giugno 2022 il Garante ha dichiarato illecito l’uso di Google Analytics da parte di Caffeina Media, perché i dati venivano trasferiti negli Stati Uniti senza garanzie adeguate. Ha ordinato di mettersi in regola entro 90 giorni e ha chiuso con un ammonimento, senza sanzione economica. Nel comunicato che lo accompagnava ha esteso l’avvertimento a tutti i gestori di siti italiani e ha chiarito che l’indirizzo IP resta un dato personale anche quando è troncato.

Quel provvedimento riguardava Universal Analytics e un quadro normativo che nel frattempo è cambiato. Da luglio 2023 i trasferimenti verso gli Stati Uniti possono appoggiarsi all’EU-US Data Privacy Framework, a cui Google dichiara di aderire. Google dichiara inoltre che GA4 non registra né conserva gli indirizzi IP degli utenti di Unione europea, Svizzera e Regno Unito.

Il quadro, però, non è chiuso. La validità del Data Privacy Framework è contestata davanti alla Corte di giustizia dell’Unione europea, con un appello ancora pendente (causa C-703/25 P), e nel 2026 il Comitato europeo per la protezione dei dati ha chiesto alla Commissione di valutare l’impatto di alcuni sviluppi negli Stati Uniti. Per questo la domanda utile non è solo «GA4 è legale?», ma «quanto ci costerebbe cambiare, se domani la base giuridica venisse meno?».

Due assi: valore e rischio del dato

Un modo utile per ragionarci è il framework Fight, Flight, Freeze, che incrocia due assi. Il primo è il valore del dato: quanto i numeri raccolti entrano davvero nelle decisioni. Il secondo è il rischio: esposizione su privacy e normativa, ma anche dati incompleti, incoerenti o legati a un solo fornitore.

Fight, Flight, Freeze · valore e rischio del dato

Freeze. Quando il valore è basso o le risorse sono limitate, si congela l’impostazione e si osserva come evolve il contesto. È una scelta legittima, purché fatta con piena consapevolezza dei rischi.

Fight. Quando il valore è alto e il rischio è gestibile, si difende l’impostazione attuale e la si rafforza: consenso coerente, tracciamento server-side, documentazione e regole condivise. Il tracciamento server-side dà più controllo su quali dati escono e verso chi, ma nessuna autorità ha stabilito che basti, da solo, a rendere GA4 conforme.

Flight. Quando il rischio è alto, si cambia rotta. La direzione dipende dal valore: verso l’alto se il dato è strategico, verso il basso se non giustifica l’investimento.

Come si misurano valore e rischio

Il framework funziona solo se i due assi vengono misurati, non stimati a sensazione. Per questo, prima di qualsiasi progetto, scomponiamo ciascun asse in tre domande.

Il valore del dato si legge prima di tutto nelle decisioni che orienta. Se i numeri raccolti spostano ogni mese il budget media, guidano la roadmap di prodotto o arrivano sul tavolo del board, il valore è alto. Conta poi quanto il dato è diffuso: quando più team decidono sugli stessi numeri, ogni errore si moltiplica. Infine c’è il legame con i ricavi: se le piattaforme media ottimizzano le campagne sugli eventi tracciati, la qualità di quegli eventi incide direttamente sul ritorno della spesa.

Il rischio ha tre facce, e la privacy è solo la più visibile. La prima riguarda la giurisdizione: dove vengono conservati i dati e come si raccoglie il consenso, che spesso è gestito in modo diverso tra sito e app. La seconda è la qualità: strumenti che restituiscono numeri diversi per la stessa metrica, utenti che diventano persone diverse quando cambiano dispositivo. La terza è la dipendenza, da un solo fornitore o da una sola persona che sa come funziona il tracciamento.

Il risultato è una posizione motivata nella matrice, che diventa la base della decisione. Spesso la sorpresa sta proprio qui: aziende convinte di avere un problema di strumento scoprono di avere un problema di qualità del dato, che nessuna migrazione risolve da sola.

Le alternative a GA4: downgrade, sideways o upgrade

Quando la scelta è lasciare l’impostazione attuale, le direzioni possibili sono tre. Si sceglie in base a quanto valore il dato porta alle decisioni e a quanto si è disposti a investire.

Downgrade

Se i dati non giustificano un investimento, si passa a uno strumento più semplice. Soluzioni come Plausible o Fathom raccolgono metriche aggregate, senza cookie e senza profilazione. Si perde profondità di analisi, si guadagna leggerezza e un’esposizione molto più bassa. Attenzione però: «senza cookie» non vuol dire automaticamente «senza consenso». Le regole europee riguardano qualsiasi accesso al dispositivo dell’utente, non solo i cookie, e l’esenzione dipende da come lo strumento è configurato.

Sideways

Se lo strumento attuale fa quello che serve ma il problema è dove finiscono i dati, si cerca un’alternativa con funzioni simili e un quadro di garanzie diverso. Piwik PRO è la scelta tipica per chi vuole restare in giurisdizione europea. Matomo, nella versione cloud o installato sui propri server, è l’alternativa più diffusa. Amplitude, con l’hosting dei dati in Europa, è l’opzione per chi lavora molto sull’analisi di prodotto. Anche qui la conformità non è una proprietà dello strumento: dipende da configurazione, contratti e dati che si decide di raccogliere.

Upgrade

Se il dato è al centro del processo decisionale e c’è la volontà di investire, la strada è costruire un proprio data stack. Strumenti come Snowplow o PostHog raccolgono gli eventi e li portano nel data warehouse dell’azienda, che ne mantiene il controllo pieno. Richiede competenze tecniche interne più avanzate, e restituisce dati che nessuno strumento standard può dare.

La tabella riassume le quattro strade, compresa quella di restare su GA4.

Due aziende, due rischi diversi: due casi reali

Il rischio non è solo privacy. Due progetti recenti lo mostrano bene, perché partono da preoccupazioni opposte e arrivano a scelte opposte.

Un gruppo del largo consumo: il rischio era dove finivano i dati

Il primo caso è un gruppo internazionale del largo consumo, con diversi marchi molto noti. Per i suoi brand il dato aveva valore, e lo strumento in uso rispondeva alle domande del marketing. Il problema era un altro: serviva un sistema di tracciamento costruito attorno alla privacy degli utenti e alla sicurezza dei dati, coerente con il quadro europeo su cookie e dati personali.

La scelta è stata un movimento laterale. Abbiamo migrato il tracciamento da GA4 e Universal Analytics a Piwik PRO su cinque proprietà: il sito di gruppo e i siti e le app dei singoli marchi. Oggi sono 160 gli eventi tracciati su tutti i brand, con datalayer documentati. Abbiamo poi ridisegnato le dashboard e formato i referenti dei brand, perché uno strumento nuovo che nessuno sa usare è un rischio diverso, non un rischio in meno.

Airalo: il rischio era la qualità del dato

Airalo è il primo marketplace globale di eSIM per chi viaggia. È una scale-up in crescita rapida, con oltre 25 team che lavorano in parallelo su B2C, B2B e partnership. Qui il dato è il centro di ogni decisione, dal budget media alla roadmap di prodotto.

L’audit ha coperto tutto lo stack di tracciamento e attribuzione: Google Tag Manager, GA4, Adjust, CleverTap, la gestione del consenso e i modelli di attribuzione. Le criticità erano di qualità, non di giurisdizione: consenso gestito in modo diverso tra app e web, export dei dati grezzi di GA4 configurato in modo non standard, strumenti di raccolta e reportistica sparsi su più piattaforme, utenti difficili da riconoscere quando cambiano dispositivo.

Con un dato così centrale, il downgrade non aveva senso e il movimento laterale non avrebbe risolto la frammentazione. In una realtà in cui la qualità dei dati di prodotto e dei test è così importante, la proposta di un upgrade verso PostHog è stata accolta con grande favore. Leggi il caso Airalo.

Prima di scegliere: i quattro passaggi che precedono il progetto

La scelta tra Fight, Flight e Freeze arriva alla fine di un lavoro preciso, non all’inizio. Lo organizziamo in quattro passaggi.

1. Mappa dell’architettura. Ricostruiamo il flusso dei dati su tutte le piattaforme coinvolte, dalla raccolta su web e app fino al data warehouse.
2. Analisi di ogni strumento. Tag management, analytics, attribuzione mobile, modelli di attribuzione: per ciascuno elenchiamo le criticità e la priorità di intervento.
3. Stima dell’impatto. Per ogni criticità stimiamo quanto pesa su efficienza media, qualità dei dati e affidabilità delle decisioni. È il passaggio che trasforma un elenco tecnico in una scelta di business.
4. Decisione e roadmap. Posizioniamo l’azienda nella matrice, scegliamo la direzione e consegniamo una roadmap dettagliata sui processi di sviluppo.

Il valore di questa fase è che rende la scelta difendibile. Chi deve approvare un investimento in migrazione, o la decisione di non farlo, ha davanti costi e benefici misurati, non preferenze tra strumenti.

Chi è Digital Pills e come può aiutarvi

Digital Pills è una società di consulenza su dati e intelligenza artificiale con sede a Torino. Aiuta aziende ed e-commerce a trasformare dati, analytics e AI in decisioni di business misurabili, e lavora dentro le organizzazioni, insieme ai team che useranno i sistemi. Tra i progetti sugli strumenti di analytics ci sono la migrazione a Piwik PRO di un gruppo del largo consumo e l’audit dello stack di tracciamento di Airalo.

Sulla scelta e sulla gestione degli strumenti di analytics lavoriamo con due servizi:

• Ground Data: valuta lo stack di tracciamento esistente, progetta e implementa la raccolta dei dati su web e app, integra le fonti in un’unica infrastruttura e accompagna le migrazioni tra strumenti, da GA4 a Piwik PRO o verso un data stack proprietario.
• Govern KPIs: definisce le metriche e il modello semantico su cui si basano report e dashboard, così che i numeri restino stabili e confrontabili anche quando cambia lo strumento che li raccoglie.

Se la domanda è sul vostro tavolo, prenotate una call con il nostro team analytics. Partiamo da dove siete oggi e vi diciamo in quale quadrante vi trovate.