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Casi e Applicazioni

Cosa cambia dopo il percorso formativo

Esempi di errori evitabili e competenze che il corso sviluppa nei partecipanti.

Competenze Sviluppate

Cosa sa fare un partecipante al termine del corso.

Competenze concrete, non nozioni teoriche.

Riconoscere la correlazione spuria

Identifica quando due variabili si muovono insieme per ragioni che non hanno nulla a che fare con un legame causale reale.

Fare le domande giuste

Sa cosa chiedere quando gli viene presentata un'analisi. Quali dati mancano. Quale sarebbe il controfattuale. Cosa avrebbe potuto causare lo stesso risultato.

Proteggersi dai bias

Riconosce i propri bias cognitivi nell'interpretazione dei dati. Applica tecniche semplici per ridurne l'influenza sulle decisioni.

Comunicare l'incertezza

Presenta risultati in modo onesto includendo i limiti dell'analisi. Costruisce credibilita attraverso la trasparenza, non attraverso la semplificazione.

Valutare le fonti

Distingue tra dati raccolti bene e dati raccolti male. Valuta la qualita di un'analisi prima di usarla come base per una decisione.

Costruire argomenti causali

Sa strutturare un argomento causale solido. Sa anche smontare un argomento causale debole presentato da altri in modo convincente.

Esempi Formativi

Tipi di errori che il corso insegna a evitare.

Casi rappresentativi dei pattern piu comuni nell'analisi dei dati aziendali.

Retail

L'effetto della promozione che non era un effetto

Un retailer osserva un aumento delle vendite subito dopo una promozione via email. Conclude che la campagna ha funzionato. Il modulo mostra come isolare l'effetto della campagna dal trend stagionale e dall'attivita del competitor che aveva alzato i prezzi nello stesso periodo.

Correlazione spuria Variabili confondenti
Risorse Umane

Il programma di wellbeing e il calo dell'assenteismo

Un'azienda introduce un programma di wellbeing. Nei mesi successivi l'assenteismo scende. Il corso esamina perche questa sequenza temporale non prova la causalita e quali domande bisogna porre prima di attribuire il merito al programma.

Post hoc ergo propter hoc Causalita inversa
Finanza

I fornitori con margini migliori che non erano i migliori

Un'analisi identifica i fornitori con margini storicamente piu alti. L'azienda decide di concentrare gli acquisti su di loro. Il modulo mostra come il survivorship bias aveva escluso dall'analisi tutti i fornitori che erano stati eliminati nel tempo.

Survivorship bias Selezione del campione
Marketing Digitale

Il canale che sembrava convertire ma non convertiva

L'analisi multi-touch attribution attribuisce molte conversioni a un canale specifico. Il corso esplora perche i modelli di attribuzione possono creare l'illusione di causalita e come valutare l'incrementalita reale di un canale.

Attribution bias Incrementalita
Professionista che esamina report aziendali con attenzione critica
Cosa Rimane

Il corso non finisce quando finisce il corso.

I partecipanti portano via un modo diverso di guardare i numeri. Non uno scetticismo generico, ma una capacita critica strutturata. Sanno dove guardare, cosa chiedere, quando essere cauti.

Questa capacita cambia il modo in cui si partecipa alle riunioni. Cambia le domande che si fanno ai colleghi. Cambia la qualita delle decisioni aziendali nel tempo.

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Prossimo Passo

Porta queste competenze nel tuo team.

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