Corso di Product Analytics

Lezione 1 • Metriche Chiave e Concetti di Misurazione

Introduce la tassonomia delle metriche: indicatori di input, output, anticipatori e ritardati. Collega la selezione delle metriche agli obiettivi di prodotto e ai risultati aziendali.

Lezione 2 • Che Cosa Significa Product Analytics

Definisce la product analytics e la distingue dall'analisi di marketing e di business. Stabilisce l'ambito e lo scopo che inquadrano l'intero corso.

Lezione 3 • Il Flusso di Lavoro della Product Analytics

Mappa il processo end-to-end dalla formulazione della domanda alla comunicazione dell'insight. Fornisce agli studenti un framework ripetibile applicato durante tutto il corso.

Lezione 1 • Progettare un Piano di Tracciamento

Insegna a definire, documentare e prioritizzare gli eventi prima dell'implementazione. Un solido piano di tracciamento previene il debito di dati e analisi disallineate a valle.

Lezione 2 • Implementare e Validare il Tracciamento

Copre i passaggi tecnici per distribuire il tracciamento e verificare la qualità dei dati post-lancio. Assicura che gli studenti possano confermare che i dati raccolti corrispondano al comportamento previsto.

Lezione 3 • Risoluzione dell'Identità e Unione degli Utenti

Affronta come le sessioni anonime e autenticate vengono collegate a un singolo profilo utente. Una risoluzione accurata dell'identità è essenziale per l'analisi del ciclo di vita e di coorte.

Lezione 1 • Analisi del Flusso e del Percorso dell'Utente

Esplora percorsi di navigazione non strutturati per rivelare comportamenti inaspettati dell'utente. Completa l'analisi del funnel scoprendo percorsi non previsti nel design del prodotto.

Lezione 2 • Analisi del Funnel

Insegna la costruzione e l'interpretazione dei funnel di conversione lungo i percorsi chiave dell'utente. L'analisi del funnel è lo strumento principale per identificare dove gli utenti abbandonano i flussi critici.

Lezione 3 • Analisi della Retention e dell'Abbandono

Misura quanto bene un prodotto trattiene gli utenti nel tempo utilizzando curve di retention per coorte. La retention è il segnale fondamentale dell'adattamento prodotto-mercato e della crescita a lungo termine.

Lezione 1 • Principi di Segmentazione degli Utenti

Definisce le dimensioni della segmentazione: demografica, comportamentale, tecnografica e fase del ciclo di vita. Una segmentazione corretta evita che medie fuorvianti nascondano differenze critiche tra sottogruppi.

Lezione 2 • Costruire e Leggere le Tabelle di Coorte

Insegna la costruzione di tabelle di coorte di acquisizione e comportamentali e come leggere le tendenze diagonali. Le tabelle di coorte rivelano se i cambiamenti del prodotto migliorano i risultati per i nuovi utenti.

Lezione 3 • Confronto tra Coorti e Benchmarking

Confronta le coorti attraverso periodi temporali e canali di acquisizione per isolare segnali di miglioramento. Il benchmarking delle coorti tra loro rivela l'impatto dei cambiamenti di prodotto e crescita.

Lezione 1 • Interpretare e Agire sui Risultati

Insegna a leggere i risultati degli esperimenti, gestire test inconcludenti e prendere decisioni di lancio. Collega l'output statistico al giudizio di prodotto e alla comunicazione con gli stakeholder.

Lezione 2 • Fondamenti Statistici per il Test A/B

Copre p-value, intervalli di confidenza, potenza statistica e calcolo della dimensione del campione. Gli studenti acquisiscono l'alfabetizzazione statistica necessaria per progettare test validi ed evitare conclusioni errate.

Lezione 3 • Eseguire Esperimenti nella Pratica

Affronta randomizzazione, suddivisione del traffico, metriche di salvaguardia e monitoraggio degli esperimenti. I dettagli pratici di esecuzione prevengono errori di strumentazione che invalidano i risultati del test.

Lezione 4 • Tecniche Avanzate di Sperimentazione

Introduce test multivariati, gruppi di controllo a lungo termine e metodi di test sequenziale. Estende le competenze fondamentali di A/B a scenari sperimentali più complessi in prodotti maturi.

Lezione 1 • Analisi del Funnel di Acquisizione

Analizza la parte superiore del funnel, dal traffico all'attivazione, per identificare i miglioramenti di acquisizione a maggior leva. Collega i dati del canale di marketing al comportamento in-prodotto per una visibilità completa del funnel.

Lezione 2 • Analisi dell'Attivazione e del Momento Aha

Identifica le azioni specifiche correlate alla retention a lungo termine, note come momento aha. Ottimizzare l'attivazione è l'intervento a più alta leva nel ciclo di vita iniziale per la crescita.

Lezione 3 • Framework di Contabilità della Crescita

Scompone la crescita netta in utenti nuovi, mantenuti, resuscitati e persi in ogni periodo. La contabilità della crescita rivela quale leva—acquisizione, retention o resurrection—guida o limita la crescita.

Lezione 4 • Analisi della Crescita dei Ricavi e dell'Espansione

Traccia i movimenti MRR, i ricavi da espansione e la net revenue retention per misurare lo stato della monetizzazione. L'analisi dei ricavi chiude il ciclo tra utilizzo del prodotto e risultati aziendali.

Lezione 1 • Analisi del Funnel di Monetizzazione

Mappa il percorso di conversione da utenti gratuiti o di prova a clienti paganti e identifica i punti di attrito. I dati del funnel di monetizzazione informano direttamente il design della pagina dei prezzi, della prova e del paywall.

Lezione 2 • Fondamenti del Customer Lifetime Value

Definisce l'LTV concettualmente e matematicamente, coprendo formulazioni semplici e predittive. L'LTV è la metrica di riferimento per valutare la spesa in acquisizione e l'investimento in retention.

Lezione 3 • Analisi dei Prezzi e Disponibilità a Pagare

Utilizza dati comportamentali e sondaggi per stimare la sensibilità al prezzo e i punti di prezzo ottimali. Decisioni di prezzo basate sui dati riducono la perdita di ricavi dovuta a sotto- o sovra-prezzo.

Lezione 1 • Costruire un Framework di Metriche di Prodotto

Progetta una gerarchia coerente di metriche allineata alla strategia aziendale, dalla North Star alle metriche di input. Un framework ben strutturato previene la proliferazione delle metriche e priorità di team disallineate.

Lezione 2 • Dashboard e Reporting per i Team di Prodotto

Progetta dashboard operative che facciano emergere i segnali giusti alla giusta cadenza per i team di prodotto. Dashboard efficaci riducono il tempo all'insight e supportano decisioni di prodotto più rapide.

Lezione 3 • Promuovere una Cultura di Prodotto Data-Driven

Affronta le abitudini organizzative, i processi e gli incentivi che incorporano l'analisi nei flussi di lavoro di prodotto. Il cambiamento culturale è l'ultima barriera per realizzare il pieno valore dell'investimento in analytics.