Audit metriche per FinTech Innovation

La sfida

Il problema principale era la frammentazione dei dati tra il database SQL di produzione e il software di marketing automation. Il team interno non riusciva a correlare l'abbandono con azioni specifiche, perdendo traccia di circa il 29% degli utenti nel Q1 2024. Senza visibilità sul comportamento post-registrazione, ogni tentativo di recupero si basava su tentativi casuali invece che su evidenze concrete. Poca teoria, molta pratica.

Approccio

Il nostro team di Rebootsph ha analizzato 3.4 GB di log di sistema per identificare i colli di bottiglia nel funnel. Abbiamo lavorato direttamente con il CTO e il responsabile prodotto per mappare 12 punti di frizione nel percorso utente. Non abbiamo cambiato lo stack esistente, abbiamo solo ottimizzato le query SQL per estrarre insight in tempo reale ogni martedì mattina.

La soluzione

Abbiamo implementato una dashboard dedicata su Metabase che separa gli utenti attivi da quelli a rischio in base alla frequenza di login. Il sistema invia ora un avviso automatico se l'attività di un account cala del 40% rispetto alla media settimanale. Il funnel non mente: ora il management vede esattamente dove avvengono le uscite e può intervenire entro 24 ore.

Risultati

Il nuovo sistema di monitoraggio ha permesso di stabilizzare la base utenti e ridurre drasticamente le uscite non pianificate. I dati ora guidano ogni decisione operativa.

Tempistiche

1. Aprile 2024
   Audit iniziale del database SQL e identificazione lacune dati
2. Maggio 2024
   Implementazione pipeline di monitoraggio in tempo reale
3. Giugno 2024
   Setup dashboard di controllo per il team prodotto
4. Luglio 2024
   Test di validazione metriche e chiusura progetto