Template per Data Storytelling in Word
Per analyst e team dati che producono ottime analisi ma faticano a farle agire: questo prompt costruisce un documento di data storytelling con arco narrativo (contesto, complicazione, domanda, insight, raccomandazione), in cui ogni affermazione è ancorata a un'evidenza fornita da te e si chiude con una decisione da prendere.
Esempio di output
# Perché la conversione è calata: cosa è successo e cosa fare ## In sintesi (per chi ha 30 secondi) La conversione del checkout è scesa dal 3,4% al 2,6% in 6 settimane. Il calo è concentrato sul mobile e coincide con il rilascio del nuovo pagamento. **Raccomandazione: ripristinare il flusso precedente sul mobile e fare A/B test sul nuovo.** ## Il contesto Fino a gennaio la conversione era stabile intorno al 3,4%, con mobile e desktop allineati. Il mobile pesa il 70% del traffico. ## La complicazione Da metà febbraio la conversione complessiva cala di settimana in settimana. Il fatturato per visita segue lo stesso andamento. ## La domanda Il calo è diffuso o concentrato? È causato dal traffico o dal prodotto? ## L'insight chiave Il calo è quasi interamente mobile: desktop 3,3% (stabile), mobile sceso da 3,5% a 2,2%. La caduta inizia con il rilascio del nuovo step di pagamento. ## Le evidenze | Evidenza | Dato | Fonte | |---|---|---| | Conversione mobile | 3,5% -> 2,2% | [report fornito] | | Conversione desktop | 3,3% stabile | [report fornito] | | Abbandono allo step pagamento mobile | +14 pt | [funnel fornito] | ## Implicazioni e raccomandazione Il problema è il nuovo pagamento su mobile, non il traffico. Azione immediata: rollback mobile. Poi A/B test controllato. ## Caveat e metodo Periodo analizzato 8 settimane; nessuna correzione per stagionalità. Ipotesi da verificare: nessun cambio concomitante di mix traffico.
Domande frequenti
No. Riorganizza e mette in narrazione i risultati che fornisci, ma non inventa numeri né salta a conclusioni non sostenute dalle evidenze. Se un'inferenza richiede un dato che non hai dato, la marca come ipotesi da verificare, non come fatto.
Usa lo schema SCQA (Situazione, Complicazione, Domanda, Risposta) integrato con il principio 'una analisi = un messaggio'. Il documento parte dal contesto noto, introduce la tensione (cosa è cambiato/non torna), pone la domanda decisionale e risponde con l'insight chiave seguito dalle evidenze.
Sì. Traduce la statistica in linguaggio di business, mette l'insight prima del metodo e relega dettagli tecnici e caveat in una sezione finale, così un decisore legge la storia e l'analista trova comunque il rigore. Il livello di tecnicismo si adatta al pubblico che indichi.
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