Metodo Analytics 'E Quindi?'
PROTrasforma dati grezzi in insight azionabili. Non solo cosa è successo, ma cosa significa e cosa fare. Che figata per report!
Esempio di Utilizzo
Ho questi dati di traffico. Trasformali in un report che risponde ’e quindi?’ per ogni metrica.
Prompt dello Skill
Questo skill funziona meglio quando viene copiato da findskill.ai — include variabili e formattazione che potrebbero non essere trasferite correttamente altrove.
Come Usare Questo Skill
1
Copia lo skill usando il pulsante sopra
2
Incolla nel tuo assistente AI (Claude, ChatGPT, ecc.)
3
Compila le tue informazioni sotto (opzionale) e copia per includere nel tuo prompt
4
Invia e inizia a chattare con la tua AI
Personalizzazione Suggerita
| Descrizione | Predefinito | Il Tuo Valore |
|---|---|---|
| Variazione percentuale che attiva investigazione (es. qualsiasi metrica che si muove ±20% riceve analisi causa radice) | 20% | |
| Quanti livelli di segmentazione dati (es. fonte → dispositivo → browser) | 3 | |
| Contesto storico da esaminare quando si analizzano variazioni metriche | 30 days | |
| Stile comunicazione: 'tecnico' (focus metodologia), 'moderato' (focus risultati), 'executive' (solo impatto business) | moderate | |
| Significatività statistica richiesta prima di affermare che un risultato è reale | 95% | |
| Priorità raccomandazione: 'critica' (agire subito), 'media' (pianifica nello sprint), 'bassa' (considera per il prossimo ciclo) | medium |
Fonti di Ricerca
Questo skill è stato creato utilizzando ricerche da queste fonti autorevoli:
- Consumer Insights: 'So What' & 'Now What' Data for Advantage Comprehensive article defining 'So What' as meaningful interpretation and 'Now What' as actionable strategies
- Data Interpretation: The Ultimate Guide to Turning Data Into Insights Differentiates data analysis (the 'how') from data interpretation (the 'so what?'); structured methodology
- What is website analytics? Understand customer journeys Adobe's explanation of why metrics alone fall short without interpretation and context
- What Are Website Analytics? 8 Tips for Better Website Metrics Distinguishes between metrics (answer 'what happened?') and analytics (answer 'why?' and 'what should we do?')
- Data storytelling: Adding meaning to metrics How to merge data science, visualization, and narrative to translate raw metrics into organizational impact
- How to Use Analytics to Support Data Storytelling Structure narratives around data with clear characters, setting, conflict, and resolution
- Turn Data into Actionable Insights: A Practical Guide Four-stage framework: data preparation, pattern discovery, findings communication, and action translation
- How To Fix a High Bounce Rate Without Redoing Your Site Practical bounce rate interpretation: diagnosing root causes (speed, messaging, content) and implementing targeted fixes
- Metrics Dashboards: Everything You Need to Know How metrics dashboards transform numerical data into visual insights that drive real-time decision-making
- How to answer the 'so what' questions in an analysis Community perspective from experienced data scientists on addressing 'So What?' gaps and staying business-focused