Analisi dei dati e dashboard

1. Studiamo la tua attività, con un questionario, tirando fuori peculiarità, nicchie di mercato in cui opera e obiettivi.
2. Mettiamo a fuoco le domande a cui la dashboard deve rispondere e scegliamo gli indicatori che le misurano davvero, che non sempre coincidono con quelli che le piattaforme mostrano per primi.
3. Facciamo l’inventario delle fonti, ovvero che cosa registri già, dove lo registri e che cosa esce davvero da ogni piattaforma, che sui progetti grandi diventa uno studio di fattibilità a sé stante.
4. Sistemiamo la misurazione dove è messa male: la piattaforma di statistiche che usi, i sistemi pubblicitari, il gestore dei tag e la raccolta del consenso, in autonomia o assieme ai tuoi web designer.
5. Costruiamo la raccolta dei dati, con i collegamenti già pronti, le estrazioni dirette dalle piattaforme che non ne hanno e, quando serve, un magazzino in cui tutto si conserva per gli anni a venire.
6. Mettiamo d’accordo le definizioni, ovvero che cos’è un contatto, chi è un cliente nuovo e quando una vendita si considera fatta, così i numeri che vengono da reparti diversi si possono finalmente sommare.
7. Ti costruiamo la dashboard, personalizzata e interattiva, con lo strumento che si adatta ai tuoi dati e alle persone che lo guarderanno, così potrai analizzare tutto in futuro in autonomia.
8. Se lo desideri ti impostiamo dei resoconti automatici settimanali o mensili; facciamo poi una videochiamata finale per spiegarti tutto.

Si parte sempre dalle domande, prima ancora che dai grafici: quali sono le cose che vuoi sapere ogni settimana sulla tua attività, quali decisioni prendi guardandole e ogni quanto le prendi. Da lì si capisce quali numeri devono stare in prima pagina, quali si tengono in un secondo livello per quando serve approfondire e quali, viceversa, sono soltanto belli da vedere e si lasciano fuori, perché una dashboard che mostra tutto si smette di guardare, di solito, dopo il primo mese.

Il giro che facciamo ha un nome, A.P.P.A.S.A., ed è la sequenza che tiene insieme tutto il lavoro: prima si chiede ai dati quello che si vuole sapere, poi si raccoglie quello che serve a rispondere, lo si pulisce, lo si esplora e lo si analizza, quindi si condivide curando il modo in cui si vede, per agire infine su quello che è emerso. Detta così sembra una fila di passaggi ovvi, però l’ordine non è casuale: i dati raccolti prima di aver messo a fuoco la domanda finiscono per rispondere a un’altra domanda, cosa che di solito si scopre a grafici già costruiti.

Sui progetti con molte fonti, prima di costruire qualsiasi cosa, si fa uno studio di fattibilità, che è un lavoro a sé e si preventiva a parte: si apre una fonte per volta e si guarda che cosa esporta davvero, con quanti anni di storico, con quali limiti sulle chiamate e con quali costi di licenza, per poi scrivere che cosa potrà entrare nella dashboard, che cosa potrà entrarci soltanto in parte e che cosa resterà fuori. Da lì si preventiva il resto su numeri verificati; capita anzi che il risultato utile sia soltanto quello, ovvero sapere che cosa si può fare prima di decidere se farlo.

Un esempio di dashboard che tiene insieme i numeri di tutta l’attività

Dalle domande si capisce anche fin dove arriva la dashboard, dal momento che i livelli possibili sono tre e non è affatto detto che servano tutti. Il primo è il traffico, quindi la piattaforma di statistiche del sito, la ricerca organica e le campagne. Il secondo aggiunge il resto del web marketing, ovvero la newsletter, i podcast con i loro ascolti, le pagine sui social e le app. Il terzo arriva ai numeri della tua attività vera e propria, quindi le vendite dentro e fuori dal sito, gli abbonamenti con i loro rinnovi e disdette, i preventivi, il magazzino e le chiamate che entrano.

Accanto ai tuoi numeri si può tenere una pagina sui concorrenti, costruita su quello che è pubblico: le posizioni che occupano sulle ricerche che interessano anche a te, la quota di visibilità che prendono loro e quella che prendi tu, le pagine nuove che pubblicano, gli annunci che le piattaforme pubblicitarie mostrano nei loro archivi aperti, i siti che li linkano e il modo in cui gli assistenti li nominano. I loro numeri interni, naturalmente, non si vedono, quindi quella pagina racconta come si sta muovendo il mercato intorno a te e aiuta a spiegare le tue posizioni quando cambiano.

Le piattaforme le prendiamo come le hai: Google Analytics 4 se usi quello, oppure Adobe Analytics, Matomo, Piwik PRO o un’altra piattaforma di statistiche; Search Console per la ricerca organica; Google Ads insieme a Meta, LinkedIn e agli altri sistemi pubblicitari; Mailchimp, Brevo o il servizio con cui mandi la newsletter; Shopify, WooCommerce o il tuo e-commerce; il CRM e il gestionale in cui tengono i numeri le persone che vendono. Nessuno di questi nomi è obbligatorio, dal momento che il lavoro consiste nel far parlare fra loro quelli che ci sono già.

Poi si vanno a prendere i dati dove sono, con due strade possibili: i collegamenti già pronti, per esempio quelli di Supermetrics verso le piattaforme più diffuse, oppure l’estrazione diretta quando un collegamento pronto non esiste, che è la situazione più frequente con i gestionali e con i sistemi di abbonamento. Quando le fonti diventano tante o i dati devono restare per anni, li facciamo passare da un magazzino come BigQuery, dove i numeri si conservano per intero e si interrogano anche molto tempo dopo che la piattaforma di origine ha smesso di tenerli.

Quello che si costruisce, in ogni caso, è un impianto: la differenza con un foglio di calcolo collegato a mano si vede quando qualcosa va storto: se una piattaforma non risponde, l’impianto riprova da solo e avvisa se è rimasto un buco, mentre il foglio smette di aggiornarsi in silenzio e se ne accorge qualcuno settimane dopo.

A volte costruiamo anche il posto in cui i dati nascono. Il questionario di fine corso, per esempio, può scrivere le risposte dritte dentro un archivio invece che dentro un foglio, così nessuna risposta si perde per strada.

Gli impianti che raccolgono i dati e li tengono in ordine li progettiamo con Antonio Macchia, matematico e specializzato in analisi dei dati e soluzioni AI, ed è con lui che è nato il nostro lavoro sull’analisi dei dati: noi portiamo le domande di marketing e la conoscenza delle piattaforme, lui la parte di architettura, ovvero come i dati si trasformano, si conservano e si tengono puliti mentre passano gli anni, oltre allo sguardo matematico che serve quando un numero va confrontato con un periodo diverso oppure va preso con le pinze.

Anche la dashboard vera e propria si può costruire in più modi, dal momento che la scelta dipende da dove stanno i dati e da chi la dovrà guardare. Data Studio, già Looker Studio, lo usiamo più spesso degli altri, perché è gratuito, si condivide con un indirizzo e si aggiorna da solo; ci sono però i casi in cui ha più senso una pagina costruita su misura con l’aiuto di un assistente AI come Claude, che oggi permette di disegnarla in tempi molto più brevi di quelli che sarebbero serviti qualche anno fa, oppure uno degli strumenti di business intelligence che la tua azienda ha già, per esempio Power BI, Tableau o Qlik. Su questo non poniamo limiti, dal momento che lo strumento si sceglie alla fine, quando le domande sono chiare e si sa quali di loro deve reggere.

Se la misurazione è messa male, la si sistema prima, dal momento che una dashboard costruita su dati sbagliati è soltanto un bel disegno. Sulle piattaforme di Google le mani ce le mettiamo noi, sia lato piattaforma sia lato sito, mentre dove serve toccare il codice lavoriamo insieme al tuo web designer o a chi cura il sito; sulle altre si guarda caso per caso che cosa si può correggere e che cosa, viceversa, va preso per come registra, dicendotelo prima invece di lasciartelo scoprire dentro un grafico.

Dentro alla dashboard entra anche il modo in cui le persone arrivano dagli assistenti AI, ovvero la parte che si sta ridisegnando proprio adesso: quando una domanda trova risposta dentro ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity il clic sul tuo sito non arriva, quindi gli indicatori costruiti sulle sole visite raccontano una parte sempre più piccola della storia. Quel traffico si riconosce in parte dalle sorgenti e in parte dalle visite che arrivano senza dire da dove vengono, quindi va tenuto da parte: lasciato nel traffico diretto, finisce mescolato a chi digita il tuo indirizzo a mano.

Su parecchi siti, per adesso, quel numero è piccolo e qualche volta a zero, però si mette comunque nella dashboard fin dal primo giorno, così quando comincerà a muoversi lo vedrai muoversi. In parallelo si guardano le menzioni, ovvero le volte in cui il tuo nome compare nelle risposte degli assistenti, che nessuno strumento oggi conta con precisione: quei numeri si leggono per quello che sono, naturalmente, ovvero un’indicazione con il suo margine di errore.

La dashboard è tua: sta su un tuo accesso, la puoi condividere con chi vuoi, si legge dal computer come dal telefono ed è fatta in modo che si capisca anche senza di noi.

Per farsi un’idea ci sono due esempi, che mostrano due cose diverse. Il primo è la dashboard per i siti di servizi, uno dei modelli pubblici che abbiamo costruito su GA4 e Search Console: sta su Data Studio, quindi è viva e si esplora cambiando il periodo e i filtri, ed è una dashboard del primo livello, ovvero solo traffico.

Il secondo è una dashboard di esempio con dati inventati, una pagina ferma che si guarda e basta: serve a far vedere il livello opposto, un laboratorio artigiano dove accanto alle visite ci sono da dove arriva il lavoro, le vendite, la produzione, il magazzino, la newsletter e una panoramica su quello che fanno i concorrenti. Ogni pezzo di quel quadro arriva da un posto diverso, quindi tenerli insieme è esattamente il lavoro di cui parla questa pagina.

Tre progetti veri, raccontati senza i nomi dei clienti. Sono diversi fra loro apposta, dal momento che il lavoro cambia parecchio a seconda di dove stanno i dati e di che cosa si vuole sapere.

Una dashboard sola per marketing, vendite e abbonamenti

Una casa editrice teneva gli abbonamenti, il traffico del sito, gli ascolti dei podcast e le newsletter su piattaforme separate, così per rispondere a una domanda sola, ovvero quali canali portassero ricavi davvero, ogni settimana bisognava rimettere insieme a mano dei fogli che nascevano scollegati. Abbiamo costruito la catena intera: la raccolta che va a prendere i dati da ogni piattaforma, il magazzino dove si conservano puliti e la dashboard che li legge insieme. Quel lavoro di ricucitura adesso non serve più, mentre la direzione vede in un posto solo quali canali producono abbonamenti e quali si limitano a portare visite.

Le recensioni che non si perdono più

Un’azienda di formazione raccoglieva le recensioni e i questionari di fine corso con dei fogli tenuti insieme da integrazioni pronte, che ogni tanto si bloccavano: qualche recensione andava persa e qualcuno doveva rimettere i dati in ordine a mano. Al posto di quel meccanismo abbiamo costruito una raccolta stabile, dove ogni risposta viene registrata all’istante dentro un archivio, con la dashboard che mostra il gradimento dei corsi giorno per giorno. I grafici c’erano anche prima, però adesso arrivano tutte le risposte, comprese quelle che prima si fermavano per strada.

La previsione della domanda a dodici settimane

Un’azienda grande del settore dei servizi pianificava la produzione su proiezioni ferme, che a ogni scostamento producevano colli di bottiglia. Abbiamo costruito un sistema che ogni settimana rifà la stima della domanda per le dodici settimane successive, confrontando più modelli e tenendo quello che in quel momento sbaglia di meno, con il margine di sicurezza dichiarato accanto a ogni numero. L’accuratezza è cresciuta di circa un quarto e ha superato il novanta per cento, quindi la pianificazione delle persone e dei materiali ha potuto appoggiarsi su quei numeri.

La prima messa in opera comprende lo studio delle domande, l’inventario delle fonti, la revisione della misurazione, la costruzione della raccolta e della dashboard e la videochiamata in cui te lo spieghiamo. La distanza fra i due estremi sta tutta qui: una dashboard di traffico su un sito piccolo si costruisce in pochi giorni, mentre un impianto che tiene insieme il traffico, le campagne, la newsletter, i podcast e gli abbonamenti di una realtà grande è un progetto che dura mesi, con il magazzino dei dati da costruire e le definizioni da mettere d’accordo reparto per reparto.

Il prezzo si muove quindi su quante fonti vanno collegate e su quanto sono ospitali, dal momento che un gestionale che esporta i dati per bene è un lavoro di un giorno mentre uno che non li esporta affatto è un’altra storia; cresce ancora se serve conservare uno storico lungo oppure sistemare una misurazione che oggi conta le cose in modo sbagliato.

Sui progetti con molte fonti lo studio di fattibilità si preventiva prima e a parte, dal momento che è quello a dire quanto costerà il resto: si guarda una fonte per volta, si scrive che cosa se ne può tirare fuori e si mette il tutto in fila per priorità, così puoi decidere se partire da tutto oppure dal primo pezzo soltanto.

Il canone di manutenzione, viceversa, parte da 400€ + IVA al mese e si concorda in base a quante fonti vanno tenute in vita, perché le piattaforme cambiano i loro collegamenti, i nomi dei rapporti si spostano, il tuo catalogo si allarga e le domande che fai ai dati non restano quelle del primo giorno. Se preferisci fermarti alla messa in opera si può fare, naturalmente: la dashboard resta tua lo stesso.

Che cos’è una dashboard

Una dashboard è una pagina sola in cui stanno i numeri che riguardano la tua attività, presi da fonti diverse e aggiornati da soli, con i filtri per cambiare il periodo o guardare un pezzo per volta. Serve a rispondere alle domande che ti fai di continuo senza dover entrare ogni volta in cinque strumenti e rimettere i numeri a mano dentro un foglio di calcolo, così i numeri si guardano nel momento in cui servono a decidere qualcosa.

Che differenza c’è fra una dashboard e un resoconto

La dashboard si guarda quando vuoi e mostra i dati come sono in questo momento, mentre il resoconto è un documento che qualcuno scrive in un momento preciso, dove i numeri diventano un discorso, ovvero che cosa si è mosso, per quale motivo e che cosa si fa adesso. Le due cose lavorano insieme, dal momento che la dashboard ti tiene compagnia tutti i giorni e la relazione periodica serve a fermarsi e a decidere.

Che cos’è la business intelligence

Business intelligence è il nome che si dà, di solito nelle aziende grandi, a tutto il lavoro che serve per far diventare i dati sparsi nei vari reparti dei numeri leggibili e confrontabili: la raccolta, il magazzino dove si conservano, le regole con cui si puliscono e la dashboard da cui si guardano. Una dashboard di marketing, in fondo, è un pezzo di quel mestiere applicato alla parte che riguarda i clienti: cambiano la scala e gli strumenti, mentre il lavoro resta lo stesso, ovvero mettere d’accordo fonti che parlano lingue diverse.

Che cosa vuol dire mettere insieme fonti diverse

Vuol dire fare in modo che numeri nati in posti diversi si possano leggere nella stessa riga. Il lavoro più delicato sta nel vocabolario: la campagna che nella piattaforma pubblicitaria si chiama in un modo nel gestionale si chiama in un altro, una piattaforma conta la vendita il giorno dell’ordine mentre un’altra il giorno della spedizione, senza contare che perfino le date arrivano con fusi diversi. Prima si mettono d’accordo le definizioni, quindi che cos’è un contatto, che cos’è un cliente nuovo e quando una vendita si considera fatta; soltanto dopo i grafici cominciano ad avere senso.

Con che cosa si costruisce una dashboard

Lo strumento più diffuso è Data Studio, gratuito e di Google, che si collega alle fonti dei dati, aggiorna i numeri da solo e produce pagine condivisibili con un indirizzo, come un documento; per qualche anno si è chiamato Looker Studio, poi da aprile 2026 è tornato al nome di prima, quindi i due nomi indicano la stessa cosa e i rapporti già costruiti continuano a funzionare. Accanto a lui ci sono gli strumenti di business intelligence che molte aziende hanno già, per esempio Power BI, Tableau o Qlik, oltre alle pagine costruite su misura, che con l’aiuto di un assistente AI come Claude oggi si fanno in tempi che qualche anno fa avrebbero richiesto uno sviluppo intero.

Che cosa sono GA4 e Search Console

Google Analytics 4, che si abbrevia in GA4, è lo strumento gratuito di Google che registra che cosa succede dentro il tuo sito, quindi le visite, le pagine viste, i percorsi e le conversioni; Google Search Console, invece, racconta quello che succede prima del clic, ovvero per quali ricerche il tuo sito compare nei risultati, in che posizione e quante volte le persone lo scelgono. Sono le due fonti da cui parte quasi ogni dashboard di traffico, semplicemente perché sono gratuite e le ha già quasi chiunque abbia un sito; messe una accanto all’altra dicono cose che separate non si vedono.