X KPI e metriche di coinvolgimento

1) Perché le metriche UX e dove sono i limiti

• Essere collegato agli obiettivi dello schermo (un obiettivo è un KPI principale).
• Separare il comportamento (che si fa) e la qualità (che è facile/comprensibile).
• Sostenere esperimenti A/B e prima/dopo.

2) Scheda UX-KPI (livelli)

Globale (end) - Attivazione (Activation), ritenzione (Retention), coinvolgimento (Engagement), soddisfazione (CSAT/NPS/SUS).
Pagine: DMC, TTV, Success Rate, Errore Rate, Scroll Depth, Rage/Dead Clicks.
Componenti: Adoption/Usage funzioni specifiche, Time on Task, Backtrack Rate.

3) Metriche comportamentali di base

DAU/WAU/MAU è un pubblico attivo alla finestra dell'ora.
Stickiness = DAU/MAU. Interpretazione: 0,2-0,6 per i prodotti utilitari;> 0,5 per gli script frequenti.
Sessions per User/Day - frequenza delle visite.
Avg Sessions Duration - Durata media della sessione (attenzione: non uguale al valore).
Events per Sessione - Profondità di interazione (associata agli eventi di destinazione).

4) Attivazione e velocità al valore

Attivation Rate = utenti che hanno raggiunto il «primo valore »/nuovi utenti.
Esempi dì primo valore "nel iGaming: lancio del primo gioco, deposito di successo, adesione al torneo.
TTV (Time to Value) - Tempo dall'ingresso al valore chiave (mediana/Quantili).
FMC (First Meaningful Click) - Percentuale di utenti che hanno eseguito l'azione di destinazione N secondi dal download.
Success Rate è il% degli utenti che hanno completato lo script (ad esempio un deposito).
Step Conversion è una conversione per passo flow (onboarding, KYC, biglietteria).

5) Metriche di qualità dell'interazione

Errore Rate = sessioni con errore/tutte le sessioni (suddivisi in convalida UI e in rete/NTCR).
Backtrack Rate = restituzioni al passo precedente/tutte le transizioni all'interno del flow.
Rage Click Rate = sessioni con click veloci in un punto/tutte le sessioni.
Dead Click Share = click senza effetto/tutti i clic.
Scroll Depth p50/p90 è la profondità di visualizzazione (importante per le lande/azioni).
My-Click Distance - Distanza media dal click all'obiettivo attivo più vicino (proxy «false affordance»).

6) Metriche di coinvolgimento (Engagement)

Feature Adoption Rate = Utenti che hanno utilizzato il Fic/Base di destinazione.
Repeat Usage = La percentuale di utenti che sono tornati alla festa è stata ≥N nel periodo.
Sessione Depth = azioni di destinazione per sessione (avvii giochi, aggiungi preferiti, ecc.).
Time in Feature - Tempo attivo totale con un modulo specifico (da non confondere con una scheda appesa).
Share of Attraction è una quota di tempo/clic sulle zone P1 vs P2/P3.

7) Ritardi e restituzioni

N-day Retention (D1/D7/D30) è la percentuale di ritorno al N-Day (classica coorte).
Rolling Retention N - è tornato da un giorno all'altro (più leggero e visibile).
Churn Rate = cancellati/attivi all'inizio del periodo.
Reattivation Rate è la percentuale di inattivi risvegliati nel periodo.
Survival Curve/Hazard - ritenzione cumulativa e probabilità di «caduta» nel momento.

8) Metriche soggettive di percezione

CSAT - Soddisfazione (scala 1-5).
CES (Customer Effort Score) - Forza per completare l'operazione (1-7).
NPS - pronto a raccomandare (-100... + 100).
SUS (System Usability Scale) - Convenienza percepita (0-100).

9) Metriche di qualità interfaccia (Web Vitals e disponibilità)

INP/LCP/CLS - Reattività, velocità del primo contenuto, stabilità del firewall.
Le metriche A11y sono la quota di schermate con stile focus visibile, la dimensione hit-area ≥44×44px, il contrasto AA/AAA sui percorsi critici.

10) Raccordo UX business (contesto )

Cashier Conversion = sono arrivati al deposito/hanno aperto la cassa.
Net Depositing Users Rate (NDU) = depositanti/attivi.
Giorney to First Deposit: TTV al primo deposito +% di scarto.
Bonus/Promo Clarity: CTR per «Unisci» + Errore/Backtrack nelle regole/condizioni.
Game Discovery Efficiency: DMC all'avvio del gioco, Success Rate ricerca/filtri, TTV al primo avvio.

11) Formule (breve riferimento)

FMC = utenti con il click di destinazione di ≤N secondi/tutti gli utenti dello schermo.
TTV = mediana (t (valore) - t (ingresso)).
Success Rate (flow) = Utenti che hanno completato la fase N/iniziale del passaggio 1.
Errore Rate (UI) = Eventi errori/eventi di input di destinazione.
Feature Adoption = che hanno utilizzato il fich/elegibile base.
Stickiness = DAU / MAU.
Rolling Retention D7 = Utenti tornati nei giorni 2-7/coorte D0.

12) Strumenti: cosa logica

session_id, user_bucket (A/B), device, page ui_click(zone, component_id, outcome)
ui_error(type, code, field, step)
ui_state_change(component_id, state)
route_change(from, to)
visibility(zone, time_in_view)
experiment_variant, cohort (signup_date)

Selettori stabili: «data-ux-zone», «data-component-id» - Non allinearsi alle classi CSS.
Igiene: maschera dei campi, assenza di PII negli eventi, consent/opt-in.

13) Dashboard (scheletri)

A. Capo UX-dashboard

FMC e TTV su schermi chiave (home, catalogo, gioco, biglietteria).
Success/Step Conversion in flow critici.
Rage/Dead Clicks e Errore Rate (trend 7/28 giorni).
Scroll Depth vs CTR chiave CTA.
Web Vitals (INP/LCP/CLS) per dispositivi.

B. Coinvolgimento e ritenzione

Stickiness, DAU/WAU/MAU, Sessions per User.
Feature Adoption/Repeat Usage per moduli (ricerca, preferiti, tornei).
Retention D1/D7/D30 per coorte, curva Survival.

Cassa e monetizzazione (taglio UX)

Conversione Cashier per passo (con errori).
TTV fino al primo deposito, Abandonment @ Step.
Errori di convalida/rete, Backtrack Rate.

14) Analisi e metodi

Analisi coorte: raggruppa per registrazione/primo deposito/primo avvio del gioco.
Analisi power A/B - Stimare in anticipo il traffico e l'effetto-dimensione (per non «sparare nell'oscurità»).
Causalità: utilizzare esperimenti e il metodo prima/dopo con schermi di controllo.
Segmentazione: nuovi vs di ritorno, mobile vs desktop, canali di traffico, cluster VIP.
Triangolazione: metriche + mappe termiche + registrazioni sessioni + ticket/zapport.

15) Soglie di destinazione (punti di riferimento, adattarsi al prodotto)

FMC: -50% nei primi secondi.
TTV: P50 da 30 a 60 secondi.
Success Rate (deposito flow): -85% con limiti/commissioni comprensibili.
Rage Click Rate: <1–2%.
Dead Click Share: <8-12% sugli schermi chiave.
Stick: 0,25-0,45 (script frequenti più vicini al limite superiore).

16) esempi OCR (come formulare gli obiettivi)

KR1: ridurre TTV al primo lancio del gioco da 75s → 50s (mediana).
KR2: Aumentare la CMC dal 38% al 50% nei primi 8 secondi.
KR3: riduce Rage Click Rate dal 2,3% <1,2%.
KR4: sollevare il deposito Success Rate dal 78% all '86%.
KR5 - Aumenta la feature Adoption nuova ricerca fino al 35% degli utenti elegibili.

17) Procedura di implementazione (comando rituale)

1. Indicare l'obiettivo dello schermo e il KPI principale.
2. Verificare la gerarchia (unica P1, contrasto, hit-area).
3. Formate le ipotesi di priorità (P1/P2/P3).
4. Avvia A/B o il rilascio «prima/dopo» con la logica.
5. Misurare FMC/TTV/Success/Errors/Scroll e i delta aziendali.
6. Fissare le soluzioni nel design e nelle pagelle.
7. Ripetere le iterazioni (cicli settimanali/spring).

18) Anti-pattern

«Vaniti metriche»: sessione media e «tempo sul sito» senza alcun collegamento con gli obiettivi.
Miscelare i dati mobili e quelli successivi in un unico output.
Interpretazione delle metriche senza statistiche (nessun intervallo di fiducia).
Contrassegni su finestre termiche senza outcome-metriche (Dead/Rage/Success).
Esperimenti senza power-analisi e senza criteri di successo predefiniti.
Nessuna maschera PII e nessun consenso utente.

19) Acceptance Criteria per operazioni UX con KPI

Lo schermo KPI principale e la soglia di destinazione sono definiti.
Sono stati aggiunti eventi a data layer e verificati su stage.
Costruito widget in dashbord (real time/giornaliero).
È previsto un A/B o una finestra prima/dopo con un controllo.
Ci sono i criteri «Go/No-Go» (ad esempio, DMC + 8 PP, TTV -20%).
I risultati sono stati documentati e inseriti nel sistema di progettazione.

20) TL; DR

Seleziona un KPI principale sullo schermo (FMC, TTV, Success Rate...), misurali stabilmente, associali alla cassa e alla scorta, confermando i test A/B. Evitare vaniti-metriche, segmentare il traffico e registrare miglioramenti nel sistema di design. Le metriche UX sono una disciplina decisionale, non una serie di numeri meravigliosi.