MarTech come architettura di crescita: la visione di Tinext Experience tra dati, AI e governance

Nel mercato MarTech del 2026, la competizione non si gioca più sul numero di strumenti implementati, ma sulla capacità di trasformare tecnologia e dati in architetture di crescita coerenti e scalabili. È questa la prospettiva con cui Tinext Experience — società di consulenza specializzata in soluzioni MarTech integrate per clienti enterprise — affronta l’evoluzione del settore. A raccontarla è Matia Rosa, Head of Sales dell’azienda, che guida la strategia commerciale e lo sviluppo di modelli digitali capaci di connettere marketing, IT e business in un unico ecosistema.

Il MarTech come ecosistema strategico, non come insieme di piattaforme

Per Tinext Experience, il MarTech non è una questione di software da installare. Come spiega Matia Rosa, l’azienda opera «nel punto di intersezione tra tecnologia, marketing e business», con l’obiettivo di tradurre gli obiettivi di crescita dei clienti in architetture digitali concrete. Selezionare le soluzioni più adatte, integrarle correttamente e renderle coerenti con processi, governance e persone: è questo il cuore della proposta di valore.

«Non vendiamo software, ma la capacità di costruire modelli di go-to-market più efficaci, data-driven e scalabili, capaci di generare valore misurabile e sostenibile nel tempo», sottolinea Rosa. Una posizione che riflette un cambio di paradigma sempre più diffuso tra le aziende enterprise che si affacciano a questo mercato.

I tre ambiti in cui tecnologia e dati guidano il customer journey

Secondo Rosa, l’impatto più evidente della tecnologia sul marketing si concentra in tre aree principali. La prima è la gestione dell’esperienza digitale, dove DXP e piattaforme di Digital Commerce permettono di orchestrare touchpoint coerenti e personalizzati su più canali. La seconda è quella di lead generation e marketing automation, sempre più integrata con CRM e sistemi di vendita per garantire continuità tra marketing e funzione commerciale.

Il terzo ambito, definito «sempre più centrale», è quello di analytics, integration e data management: l’infrastruttura decisionale su cui si basano le strategie AI e la governance delle informazioni aziendali. «La differenza non la fa il singolo tool ma l’integrazione», precisa Rosa. «Il customer journey è realmente guidato dai dati solo quando le piattaforme dialogano tra loro e quando esiste una governance chiara e strutturata del dato.»

L’intelligenza artificiale: da supporto operativo a leva competitiva

Sul ruolo dell’AI nelle architetture MarTech, la posizione di Tinext Experience è netta: l’intelligenza artificiale sta diventando un elemento strutturale, non un’opzione accessoria. «Spesso parte come leva di efficienza operativa — automazione di contenuti, ottimizzazione di campagne, segmentazione avanzata — ma evolve rapidamente in leva competitiva quando viene integrata nei processi decisionali», spiega Rosa.

L’adozione dell’AI, tuttavia, non può essere superficiale. «Senza una base dati solida e senza una chiara definizione degli obiettivi di business, l’AI resta sperimentazione», avverte Rosa. «Inserita invece in un framework strategico coerente, diventa un acceleratore concreto di performance e innovazione.»

Gli errori più comuni: tecnologia senza strategia e change management trascurato

Tra le criticità più frequenti che Tinext Experience osserva nelle aziende, Rosa ne individua due in particolare. Il primo è considerare il MarTech principalmente come una scelta tecnologica: «Molte aziende selezionano piattaforme senza aver definito use case prioritari, KPI di business e modello operativo. Il risultato sono stack complessi, costosi e spesso sottoutilizzati.»

Il secondo errore riguarda il change management. Implementare una soluzione MarTech significa intervenire su processi, competenze e cultura organizzativa. «Senza questo allineamento, anche la miglior tecnologia non genera impatto reale», sottolinea Rosa. Un avvertimento che vale tanto per le grandi corporation quanto per le realtà in fase di crescita.

I prossimi 12-24 mesi: dalla fase esplorativa all’industrializzazione

Guardando al futuro, Tinext Experience sta evolvendo il proprio posizionamento verso un ruolo sempre più strategico e meno meramente implementativo. «Le aziende non cercano più solo competenze implementative, ma partner capaci di affiancarle nella definizione del modello di crescita, nella governance dei dati e nell’integrazione tra marketing, IT e funzioni commerciali», osserva Rosa.

L’investimento principale si concentra quindi a monte delle decisioni tecnologiche: supportare i clienti nella costruzione di roadmap che partano dagli obiettivi di business, non dalla scelta delle piattaforme. In parallelo, si rafforzano le competenze sull’AI applicata a casi d’uso concreti e misurabili. «Il mercato sta passando dalla fase esplorativa a quella di consolidamento e industrializzazione», conclude Rosa. L’obiettivo dichiarato è fare in modo che tecnologia e dati diventino parte integrante della strategia di crescita e del vantaggio competitivo nel medio periodo, non un semplice layer aggiuntivo.