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MODULO 3

Metriche, KPI Trees e Fondamenti Analitici

Impara a leggere i numeri come sistemi, con KPI tree, unit economics, baseline corrette e lettura causale dei segnali.

Copertina editoriale del modulo Metriche, KPI Trees e Fondamenti Analitici
La Chiave per un Inizio di Successo - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD
1
Base 18 min

North Star Metric, KPI tree e metrica obiettivo

Come scegliere una metrica obiettivo, costruire un KPI tree e usare la North Star Metric senza trasformarla in uno slogan vuoto.

Prerequisiti: 1

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Fondamenti di Statistica Applicata - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD
2
Base 18 min

Guardrail metrics, counter-metrics e failure metrics

Come usare guardrail, counter-metrics e failure metrics per evitare che una metrica obiettivo venga ottimizzata a scapito del sistema.

Prerequisiti: 1

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Generazione Idee: Da Dati a Opportunita - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD
4
Base 18 min

Cohort logic, segmentazione e baseline corrette

Come usare coorti, segmenti e baseline per confrontare fenomeni nel tempo senza confondere mix utenti, stagionalita e cambiamenti reali.

Prerequisiti: 1

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Ricerca Desk: Dati Secondari e Fonti Affidabili - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD
6
Base 18 min

Segnale, rumore, variazione normale e falsi allarmi

Come distinguere cambiamenti reali da normale variabilita dei dati usando baseline, soglie, volume, stagionalita e controllo del rumore.

Prerequisiti: 1

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Cheat Sheet: Fondamenti e Metriche - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD
7
Base 18 min

Correlazione, proxy metric e lettura causale dei KPI

Come evitare letture causali improprie quando KPI, proxy metric e correlazioni sembrano raccontare una relazione più forte di quella realmente dimostrata.

Prerequisiti: 1

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Caso Studio - Fondamenti e Metriche - immagine ufficiale della lezione su GinnyTech, creata da AD
8
Base 28 min

Lab: rifare il framework metrico di un business reale

Laboratorio guidato per rifare il sistema di metriche di un business reale: North Star, KPI tree, guardrail, denominatori, coorti, economics e decisioni.

Prerequisiti: 1

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Collegamenti tra moduli

Prerequisito naturale Data Collection & Tracking Systems 8 lezioni

Passa da tag e strumenti isolati a sistemi di misura affidabili, governati e osservabili.

 Stessa fase del percorso Gestione Data-Driven e Operating System Decisionale 9 lezioni

Porta i dati nel modo quotidiano di decidere con cadence, governance, decision memo e allineamento tra funzioni.

 Stessa fase del percorso Panoramica del Corso e Metodo di Studio per Data Work 8 lezioni

Trasforma il corso da catalogo a sistema cognitivo, con metodo di studio, memoria tecnica e piano di output professionali.

 Modulo successivo Product Analytics e Growth Diagnostics 11 lezioni

Leggi dove il prodotto crea valore, attrito o perdita con funnel, retention, activation e monetization analytics.

 Modulo successivo Marketing Analytics, Incrementality e Unit Economics 22 lezioni

Porta il marketing da reporting a disciplina quantitativa seria con incrementality, unit economics e review decisionali.

 Modulo successivo Dashboard, Visualization e Decision Interface 8 lezioni

Costruisci dashboard che fanno decidere, con gerarchia visiva, semantic consistency, alerting e contesto operativo.