Affinity Index: Calcolo e Uso Marketing Analytics
Scopri come calcolare l'Affinity Index, il CPM in-target, e perche media planning senza affinity e come pescare al buio. Formula, SQL, casi studio e-commerce.
Analisi tecniche, guide operative e riflessioni sul mondo dei dati e del marketing.
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Il 15-20% degli studenti italiani abbandona dopo il primo anno. Modelli predittivi identificano i rischi. Guida pratica con dati ISTAT e predictive analytics.
Correlazione vs causalita, survivorship bias, Simpson's paradox, base rate neglect. I bias cognitivi che costano milioni a ogni azienda e come evitarli.
Il 90% degli A/B test nel marketing non e' statisticamente valido. Scopri sample size, peeking, multiple testing e Minimum Detectable Effect per test robusti.
Predictive audiences, attribuzione data-driven, MMM e creative testing. Cosa funziona nel 2026, cosa e hype, come amplificare (non sostituire) il lavoro umano.
Segmentazione clienti con cluster analysis: K-means, DBSCAN, RFM, silhouette score. Codice Python, casi studio e-commerce, quando usare quale algoritmo.
Guida pratica al boxplot (box and whisker plot): come leggerlo, crearlo in Python, quando usarlo. Scopri come vedere cio che la media nasconde nel tuo business.
Perche' il 70% delle dashboard non viene mai usato e come creare una dashboard decision-driven che il team consulta davvero ogni giorno.
Analisi dello stato della cultura data-driven nelle aziende italiane con dati ISTAT, DESI Index e confronti UE. Come le PMI possono partire oggi.
Come usare la conjoint analysis per scoprire il valore reale degli attributi di prodotto e ottimizzare prezzi e feature con dati da 250+ consumatori.
Guida pratica alle metriche essenziali per e-commerce: CR, AOV, CAC, LTV, retention. Framework acquisition→conversion→retention con SQL e caso studio.
Come il ciclismo professionista usa i dati per ottimizzare performance. KPI di ciclismo applicabili al business: efficienza, clustering e feedback loop.
Il ciclo HADI (Hypothesis, Action, Data, Insights) per la growth analytics. Come testare ipotesi, accelerare decisioni e scalare esperimenti con rigore statistico.
Tre metodi statistici per prevedere le vendite: MA, regressione lineare e SARIMA. Gestire stagionalità, misurare accuratezza con MAPE/MAE.
Differenza strutturale tra funnel tradizionale e growth loop. Viral, content, paid e network effect loop con K-Factor, cycle time e metriche di misurazione.
Come misurare l'incrementalità delle campagne marketing oltre l'attribuzione. Geo-lift test, incrementality testing e iROAS per scoprire il vero ROI.
Come portare data-driven management e analytics in università. Learning analytics, digital transformation e casi di successo Bologna, Politecnico Milano.
Come costruire mappe percettive per capire il positioning del brand. Guida completa: survey, PCA, MDS, analisi strategica con Python e case study italiano.
Modello di Kano per classificare feature in Must-be, Performance, Attractive. Come usarlo per la prioritizzazione di prodotto e massimizzare la soddisfazione cliente.
Come i Millennial stanno trasformando il management italiano con dati, trasparenza e velocità. People analytics, dashboard real-time, culture data-driven.
Tre metodi scientifici (Van Westendorp, Gabor-Granger, A/B test) per testare i prezzi e ottimizzare i profitti con dati reali invece di intuito.
Come fare ricerca di mercato in 1-2 settimane invece di 6 mesi. 7 metodi concreti: interviste, smoke test, sondaggi, social listening.
Analisi critica del Net Promoter Score. Limiti scientifici di NPS, confronto con CSAT/CES, driver analysis e metriche alternative di customer loyalty.
Guida pratica al cookieless tracking: server-side tagging, Consent Mode v2, first-party data e alternative privacy-compliant a GA4.
Come progettare sondaggi online corretti: campionamento, scale di misura, bias nelle domande, calcolo della sample size, analisi chi-quadro.
Come impostare trigger comportamentali e predittivi che attivano automazioni marketing in real-time: event scoring, GA4, Segment, email automation.
Query SQL pratiche per marketer: revenue per canale, CAC, retention, ROAS, cohort analysis, window functions, CTEs per attribution e CLV.
Come calcolare correttamente CAC e LTV, interpretare il rapporto LTV/CAC, ottimizzare il payback period e benchmark per settore (SaaS, e-commerce, marketplace).
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