Formazione aziendale: perché i corsi “preconfezionati” non bastano

La crescita digitale non dipende dal numero di corsi acquistati, ma dalla qualità del percorso formativo che accompagna il team a usare davvero strumenti e dati in modo consapevole.

Oggi il marketing opera tra analytics, advertising, SEO, copywriting, AI generativa e automazioni: investire in competenze è necessario, ma la modalità con cui lo si fa fa la differenza.

Penso che, nonostante quello che si vede online, sia chiaro a tutti che le scorciatoie e le ricette miracolose non solo non sono utili, ma spesso siano la via più breve per l’insuccesso. Le guide pratiche possono essere fonte di ispirazione e utili nel caso si abbia già un buon livello di competenza ma non possono sostituire un percorso di apprendimento tradizionale e solido.

Condivido nel seguito alcuni punti che ritengo importanti e che applico quando progetto un percorso formativo con i miei clienti.

1) Il limite dei corsi standard

Corsi registrati o a “catalogo” in cui partecipano più aziende possono sembrare efficienti, ma generano bassa trasferibilità: ignorano livello di partenza, processi interni e obiettivi di business.
Un percorso efficace non si compra a scaffale: si progetta.

2) Dalla formazione generica alla formazione progettata

Il compito di HR è costruire un piano formativo che colleghi:

• Competenze da sviluppare: analytics (es. GA4), Google Ads, SEO, copywriting, AI generativa, marketing automation, CRM.
• Obiettivi di business: lead, vendite, awareness, fidelizzazione, brand.
• Risultati misurabili (KPI): CPA/CPL, ROAS, tasso di conversione, qualità lead, tempo al primo valore.

Ogni azienda ha una diversa maturità digitale: ciò che funziona per una start-up può non funzionare per un gruppo industriale o retail.

3) Il metodo che funziona

• Learning by doing: esercitazioni su casi e dati aziendali (o realistici).
• Modularità: base → avanzato → applicazione sul campo.
• Project work o coaching: accompagnamento nell’implementazione.
• Materiali riutilizzabili: template, checklist, dashboard, playbook.
• Integrazione disciplinare: l’AI potenzia SEO, copy e analytics; non li sostituisce.

4) Competenze da coprire (senza entrare nel dettaglio)

• Analytics & misurazione: tracking, lettura dati, attribuzione, insight azionabili.
• Advertising: strutture account, creatività, automazioni/AI, ottimizzazione.
• SEO: contenuti, tecnica essenziale, intenti di ricerca, basi di EEAT.
• Copywriting: funnel, tone of voice, prompt design per AI, test A/B.
• AI generativa: uso responsabile, prompt engineering, workflow produttivi.
• Data visualization: report chiari per decision maker.

5) Misurabilità, ROI e continuità

• Assessment iniziale delle competenze e dei gap.
• Test pre/post, rubriche di valutazione, obiettivi osservabili.
• Follow-up a 4–8 settimane: verifica dell’applicazione, aggiustamenti, coaching.
• Metriche di impatto: miglioramento KPI, autonomia del team, riduzione tempi/costi.

6) Sintesi operativa

• No ai corsi prefatti/registrati per più aziende: bassa efficacia.
• Sì a percorsi progettati su obiettivi, livelli e processi interni.
• Metodo pratico, moduli brevi, project work e materiali riusabili.
• Partner con esperienza reale e capacità di co-progettazione.
• Misurare il ROI e prevedere follow-up: la formazione è un investimento.

Le aziende che abbandonano i corsi generici e costruiscono un percorso su misura — integrando AI, SEO, copy e analytics — vedono risultati concreti: team più autonomi, decisioni migliori e performance superiori.

La vera svolta non è “fare corsi”, ma progettare una formazione che cambia i comportamenti in azienda e faccia crescere il gruppo di lavoro. Per mia esperienza un buon corso è anche un’occasione straordinaria per cementare il gruppo di lavoro, avere una visione comune e far comprendere quanto la collaborazione fra i vari ruoli permetta di ottenere risultati concreti.