Lean Analytics: una mappa per orientarsi • w@lter

Lean Analytics: una mappa per orientarsi (non una formula per vincere)

Ci sono periodi in cui tutto sembra convergere: dati, conversazioni, segnali sparsi. Ultimamente, mi trovo spesso a tornare su un tema che per un po’ avevo lasciato sullo sfondo: come misuriamo davvero quello che conta, mentre costruiamo prodotti?

Non parlo solo di “analytics”, ma proprio di quel momento in cui ci chiediamo: sto guardando il segnale giusto? O sto rincorrendo un numero che mi tranquillizza?

In questo contesto, Lean Analytics è tornata a farsi sentire come una bussola utile. Un libro scritto da Alistair Croll e Benjamin Yoskovitz (qui se vuoi leggerlo) che ha aiutato tanti team, startup e aziende a farsi le domande giuste nel momento giusto.

Non è una formula magica. È una traccia da cui partire per esplorare meglio il proprio contesto. E in un’epoca in cui l’intelligenza artificiale ha reso più facile ottenere dati ma non più semplice interpretarli, ci sembrava il momento giusto per ripartire da lì.

Perché mettersi in viaggio (di nuovo)

Costruire prodotti oggi è più accessibile che mai: tool no-code, API, piattaforme cloud, AI generativa. Ma se costruire è più accessibile (non facile!), capire cosa ha davvero impatto diventa sempre più difficile.

Il rischio è quello di perdersi in infinite varianti, iterazioni cieche, “test” che non insegnano nulla. Oppure, peggio ancora, affidarsi a metriche che ci fanno sentire bene ma non ci aiutano a decidere: le cosiddette vanity metrics.

Lean Analytics ci propone un’altra prospettiva: guardare ai dati non per avere ragione, ma per sbagliare in fretta e con criterio. Per ridurre l’incertezza senza mai illuderci di eliminarla.

Questo approccio si basa su alcuni principi semplici:

in ogni fase del tuo prodotto, una sola metrica conta davvero;
le metriche vanno scelte in base al contesto, non per abitudine;
è più utile avere un segnale imperfetto ma coerente, che 20 dashboard scollegate;
l’analisi è un atto collettivo, non un esercizio solitario da “analyst”.

Questa non è una religione, né una dottrina. È un modo di stare nei progetti con più lucidità e meno dispersione.

Cosa cercheremo in questo percorso

Con questo blogpost inauguro una serie che esplorerà, passo dopo passo, un adattamento di Lean Analytics al presente. Non sarà un riassunto del libro, né una sua semplificazione. Sarà un viaggio parallelo, ispirato ma autonomo.

Cercheremo insieme:

come definire la metrica che conta davvero, quella che oggi può sbloccare il prossimo passo;
come usare gli strumenti dell’AI per ascoltare meglio il contesto (senza farsi incantare dai numeri);
come connettere team diversi intorno agli stessi segnali, per evitare che ognuno veda un film diverso;
come scegliere e raccontare gli esperimenti che facciamo, con la giusta leggerezza e il giusto rigore.

Useremo esempi, casi pratici, canvas operativi, domande guida e piccoli esercizi. Nessuna “metrica universale”. Nessun approccio “data-driven” cieco. Solo la volontà di esplorare con più consapevolezza.

A chi può servire

Questo percorso è pensato per chi lavora dentro o attorno a un prodotto: founder, designer, developer, marketer, strategist. Non è necessario saper scrivere query SQL, né conoscere il significato esatto di CAC, LTV, churn e retention. Li incontreremo, certo. Ma sempre a partire dal contesto.

Se ti sei mai chiesto:

“Sto guardando il segnale giusto?” “Perché ho dieci KPI e nessuna direzione?” “Come posso prendere decisioni basate su dati, senza perdere il senso del progetto?”

…allora questo percorso può offrirti strumenti utili per orientarti.

Dove ci porterà tutto questo?

Ecco alcuni dei territori che voglio esplorare insieme a te che leggi:

Le cinque fasi del ciclo Lean Analytics: Empatia, Stickiness, Viralità, Revenue, Scala
I modelli di business principali (SaaS, e-commerce, UGC, marketplace) e le metriche chiave per ciascuno
Come usare le metriche per prendere decisioni condivise, non solo per “rendicontare”
Che ruolo può giocare l’AI nella misurazione e nell’interpretazione (spoiler: uno strumento, non una scorciatoia)
Come evitare il paradosso della misurazione: più dati, meno comprensione

Ma soprattutto, proveremo a costruire una cultura leggera e utile della misurazione. Una cultura che non ci fa sentire stupidi davanti ai numeri, e che ci permette di tornare a fare domande prima di cercare risposte.

Per iniziare, con i piedi per terra

Lean Analytics ci ricorda che:

“Non si tratta di misurare tutto. Si tratta di misurare abbastanza per poter scegliere.”

Ecco da dove partiamo.

Con i piedi per terra, gli occhi aperti e la voglia di esplorare. Un passo alla volta. Una metrica alla volta.

Hai già in mente quale potrebbe essere la tua One Metric That Matters oggi? Nel prossimo post inizierò proprio da lì.