# KPI e metriche di business (Data Analytics) > CAC, LTV, MRR, ARR, churn rate, NPS, tasso di conversione, ARPU, funnel metrics, north star metric - 20 domande da colloquio - Junior - [Domande da colloquio: Data Analytics](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio.md) ## 1. Cos'è un KPI (Key Performance Indicator)? **Risposta** Un KPI è un indicatore chiave di performance che misura il progresso verso un obiettivo di business specifico. A differenza di una semplice metrica, un KPI è direttamente legato a un obiettivo strategico e consente di prendere decisioni. Ad esempio, il tasso di conversione è un KPI per un team e-commerce perché riflette direttamente la performance commerciale. ## 2. Qual è la differenza tra una vanity metric e una actionable metric? **Risposta** Una vanity metric è un numero che sembra impressionante ma non guida le decisioni di business, come il totale di pagine viste o di download cumulati. Una actionable metric, invece, informa direttamente una decisione e permette di agire, come il tasso di conversione o il tasso di retention a D7. Distinguere le due è essenziale per concentrare l'analisi su ciò che ha un impatto reale. ## 3. Come si calcola il tasso di conversione? **Risposta** Il tasso di conversione si calcola dividendo il numero di conversioni (acquisti, iscrizioni, ecc.) per il numero totale di visitatori o utenti, quindi moltiplicando per 100 per ottenere una percentuale. Questa metrica è fondamentale nell'e-commerce e nel marketing digitale perché misura l'efficacia con cui una pagina, un funnel o una campagna trasforma i visitatori in clienti. ## Altre 17 domande disponibili - Cosa rappresenta il CAC (Customer Acquisition Cost)? - Cosa misura il LTV (Lifetime Value) di un cliente? Registrati gratis: https://sharpskill.dev/it/login ## Altri argomenti di colloquio Data Analytics - [Google Sheets - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/google-sheets-basics.md): 20 domande, Junior - [Google Sheets - Formule avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/google-sheets-advanced.md): 20 domande, Junior - [SQL - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-basics.md): 25 domande, Junior - [SQL - Aggregazioni e raggruppamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-aggregations.md): 20 domande, Junior - [SQL - Join](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-joins.md): 20 domande, Junior - [BigQuery - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/bigquery-fundamentals.md): 20 domande, Junior - [Data Cleaning - Pulizia dei dati](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/data-cleaning.md): 20 domande, Junior - [Statistica descrittiva](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/descriptive-statistics.md): 20 domande, Junior - [Zapier e automazione No-Code](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/zapier-automation.md): 20 domande, Junior - [Principi di data visualization](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/data-viz-principles.md): 20 domande, Junior - [Python & Pandas - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/python-pandas-basics.md): 20 domande, Junior - [Google Sheets - Dashboard automatizzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/google-sheets-dashboards.md): 20 domande, Mid-Level - [SQL - Subquery e CTE](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-subqueries-ctes.md): 20 domande, Mid-Level - [SQL - Window Functions](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-window-functions.md): 20 domande, Mid-Level - [BigQuery - Funzionalità avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/bigquery-advanced.md): 20 domande, Mid-Level - [Data Modeling](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/data-modeling.md): 20 domande, Mid-Level - [Analisi di funnel e conversione](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/funnel-analysis.md): 20 domande, Mid-Level - [Analisi delle coorti e retention](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/cohort-retention.md): 20 domande, Mid-Level - [Google Tag Manager e tracking](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/gtm-tracking.md): 20 domande, Mid-Level - [API e webhook](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/apis-webhooks.md): 20 domande, Mid-Level - [dbt - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/dbt-fundamentals.md): 20 domande, Mid-Level - [AB Testing e statistica applicata](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/ab-testing.md): 20 domande, Mid-Level - [Looker Studio (Google Data Studio)](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/looker-studio.md): 20 domande, Mid-Level - [Power BI - Fondamenti](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/power-bi-fundamentals.md): 20 domande, Mid-Level - [SQL - Query analitiche avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/sql-advanced-analytics.md): 20 domande, Senior - [dbt - Funzionalità avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/dbt-advanced.md): 20 domande, Senior - [Power BI - DAX e dashboard avanzate](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/power-bi-dax.md): 20 domande, Senior - [Python Analytics - Analisi avanzata e ML](https://sharpskill.dev/it/technologies/data-analytics/domande-colloquio/python-analytics-advanced.md): 20 domande, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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