Esempi di errori evitabili e competenze che il corso sviluppa nei partecipanti.
Competenze concrete, non nozioni teoriche.
Identifica quando due variabili si muovono insieme per ragioni che non hanno nulla a che fare con un legame causale reale.
Sa cosa chiedere quando gli viene presentata un'analisi. Quali dati mancano. Quale sarebbe il controfattuale. Cosa avrebbe potuto causare lo stesso risultato.
Riconosce i propri bias cognitivi nell'interpretazione dei dati. Applica tecniche semplici per ridurne l'influenza sulle decisioni.
Presenta risultati in modo onesto includendo i limiti dell'analisi. Costruisce credibilita attraverso la trasparenza, non attraverso la semplificazione.
Distingue tra dati raccolti bene e dati raccolti male. Valuta la qualita di un'analisi prima di usarla come base per una decisione.
Sa strutturare un argomento causale solido. Sa anche smontare un argomento causale debole presentato da altri in modo convincente.
Casi rappresentativi dei pattern piu comuni nell'analisi dei dati aziendali.
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.
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.
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.
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.
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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