Interviste di discovery: cosa chiedere davvero per capire il problema dell’utente

Le interviste sono uno degli strumenti più potenti nella fase di validazione. Ma attenzione: un’intervista mal fatta ti porta lontano dalla verità. L’obiettivo non è ottenere complimenti o conferme, ma capire se il problema che vuoi risolvere esiste davvero e quanto è rilevante. In questo articolo ti spiego come condurre interviste di discovery che servono davvero. […]

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Landing page + ads: il metodo più veloce per validare un’idea di prodotto

Vuoi sapere se vale la pena costruire un prodotto? Prima di scrivere una riga di codice, puoi ottenere segnali reali dal mercato con una semplice landing page + una mini campagna a pagamento. Questo metodo è veloce, economico e replicabile. In questo articolo ti spiego come farlo bene, senza farti ingannare dai numeri. 🎯 Cosa

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Come testare un’idea in 7 giorni senza scrivere una riga di codice

Molti founder cadono nella trappola della costruzione prematura: passano mesi a sviluppare qualcosa che il mercato non ha mai chiesto. La verità? Puoi (e dovresti) testare la tua idea prima di scrivere anche una sola riga di codice. In questo articolo ti spiego come farlo in 7 giorni, con un processo replicabile e concreto. 🧭

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La dashboard minima per una startup che vuole trovare il product-market fit

In fase early-stage, non ti servono 30 grafici, 5 strumenti di BI o uno stack da enterprise. Ti serve una dashboard minima, chiara e focalizzata sull’unica cosa che conta: capire se stai costruendo qualcosa che il mercato vuole. Questa guida ti mostra quali sono le metriche essenziali da tracciare per capire dove sei nel percorso

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Come usare i dati qualitativi per rafforzare quelli quantitativi (e viceversa)

Nel mondo delle startup si tende a dividere i dati in due campi: Quantitativi: numeri, metriche, percentuali Qualitativi: feedback, interviste, osservazioni Ma la verità è che funzionano meglio insieme. Usati in isolamento, ti danno metà della storia. Usati insieme, ti aiutano a capire cosa succede e perché. 📊 I dati quantitativi ti dicono cosa succede

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Gli errori più comuni quando interpreti i dati di una startup early-stage

Guardare i dati è essenziale. Ma saperli leggere nel modo giusto è ciò che distingue un team che impara da uno che gira in tondo. In fase early-stage, basta poco per arrivare a conclusioni sbagliate: i volumi sono bassi, gli utenti sono poco rappresentativi e i segnali spesso sono deboli. Ecco gli errori più frequenti

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Funnel di activation: come misurarlo e migliorarlo con i dati giusti

Attirare utenti è solo metà del lavoro. La vera sfida è attivarli, cioè portarli a sperimentare concretamente il valore del tuo prodotto. Ed è proprio qui che il funnel di activation entra in gioco. Non è solo un concetto da slide: è lo strumento più concreto per capire dove perdi valore e cosa migliorare subito.

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Data-informed, non data-driven: cosa vuol dire davvero decidere con i dati

Negli ultimi anni abbiamo idolatrato il mantra “data-driven”. Ma la verità è che essere guidati solo dai dati può essere pericoloso quanto ignorarli del tutto. Quello che serve davvero è un approccio data-informed: un equilibrio tra ciò che mostrano i dati e ciò che sai come founder, product manager o marketer. Una guida, non un

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Cohort analysis: il modo più onesto per leggere la retention

Quando guardi la retention media di un prodotto su Google Analytics o su un tool qualsiasi, c’è un rischio: ti stai raccontando una mezza verità. Per capire davvero se stai costruendo qualcosa che le persone vogliono, devi guardare le coorti. Perché è l’unico modo per sapere se stai migliorando o peggiorando nel tempo. 🤔 Cosa

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