Sfrutta UPI per classificare gli investimenti sulle keyword in base al profitto previsto, riallocando i budget di contenuti, link building e CRO verso guadagni di fatturato più rapidi e difendibili.
L’Usage Propensity Index (UPI, indice di propensione all’uso) quantifica, su una scala da 0–1 o da 0–100, la probabilità che il traffico proveniente da un determinato cluster di keyword o segmento di utenti completi un’azione generatrice di ricavi, basandosi su segnali comportamentali e contestuali passati. Gli specialisti SEO applicano i punteggi UPI per stabilire le priorità di contenuti, link e CRO, reindirizzando le risorse verso pagine e query con il più alto impatto di profitto previsto.
L’Usage Propensity Index esprime, su una scala 0-1 o 0-100, la probabilità che una visita proveniente da uno specifico cluster di keyword, URL o segmento di utenti completi un evento di revenue (acquisto, MQL, avvio trial). Integra dati storici di conversione, segnali di intento (modificatori di query, feature della SERP cliccate) e fattori contestuali (device, orario, geo) in un unico punteggio. In pratica, i SEO visualizzano l’UPI in dashboard per capire quali pagine meritano contenuti aggiuntivi, link equity o sforzi di CRO, perché generano statisticamente il maggior incremento di profitto per visita incrementale.
conversions / sessions per ogni cluster, smussato con prior bayesiano per evitare over-fitting su righe a basso volume.Implementare un Usage Propensity Index allinea i team SEO, CRO e content sul profitto—trasformando i guadagni di ranking in margine, non solo in traffico.
UPI quantifica la probabilità che un utente (o un segmento) compia un’azione chiave entro una finestra temporale definita, rispetto alla media degli utenti. Mentre il conteggio grezzo della frequenza d’uso registra gli eventi, UPI normalizza tale attività rispetto alle norme della coorte o della popolazione, evidenziando quali utenti sono statisticamente più (o meno) propensi a interagire a breve. Questo consente ai team di growth di dare priorità a campagne di outreach, esperimenti o lanci di funzionalità rivolti alle coorti con il maggiore potenziale di incremento delle conversioni.
Per prima cosa calcola il tasso di checkout di ciascun segmento: Segmento A: 1.680 ÷ 2.400 = 0,70 Segmento B: 1.440 ÷ 3.200 = 0,45 UPI = tasso del segmento ÷ media della piattaforma. UPI Segmento A: 0,70 ÷ 0,55 ≈ 1,27 UPI Segmento B: 0,45 ÷ 0,55 ≈ 0,82 Un UPI > 1 per il Segmento A significa che gli utenti hanno una probabilità superiore del 27 % rispetto alla media di completare il checkout, quindi il segmento è autosufficiente. Un UPI < 1 per il Segmento B indica che gli utenti hanno una probabilità inferiore del 18 %, rendendolo il target logico per una campagna di retention o di attivazione.
L’aumento delle sessioni accompagnato da un calo dell’UPI (User Purchase Intent) indica che la coorte sta navigando di più ma converte – o compie la North Star action – in modo meno efficiente; le possibili cause sono frizioni di funzionalità, dubbi di pricing o la presenza di contenuti irrilevanti. Eseguirei una funnel drop-off analysis per individuare dove l’engagement cala, quindi testerei in A/B un intervento per ridurre la friction, ad esempio snellendo il checkout o mostrando prompt contestuali nello step individuato.
UPI si focalizza sulla probabilità relativa di un’azione—utile per il targeting—ma può mascherare il volume assoluto. Su una base utenti ridotta, una coorte potrebbe registrare un UPI elevato grazie a pochi power user, fornendo una falsa percezione di traction. Affianca l’UPI al Conteggio Assoluto delle Azioni (es. prove attive settimanali o MRR) per garantire che i segmenti ad alta propensione siano anche sufficientemente ampi da generare ricavi significativi.
✅ Better approach: Calcola l’indice separatamente per coorti ben definite (ad es. clienti nuovi vs di ritorno, self-service vs enterprise) e imposta soglie specifiche per ciascuna coorte affinché i team di prodotto e marketing inneschino azioni che trovino realmente riscontro.
✅ Better approach: Automatizza il riaddestramento settimanale o mensile con dati di evento aggiornati, monitora le dashboard di drift ed esegui back-test periodici per garantire che il lift predittivo resti al di sopra della tua soglia minima accettabile.
✅ Better approach: Blocca la finestra di addestramento ai dati disponibili al momento della decisione, escludi le variabili post-evento e valida con una cross-validation out-of-time prima di metterlo in produzione nella pipeline live
✅ Better approach: Considera l’UPI un segnale leading, abbinalo a KPI lagging (LTV, churn) e conduci esperimenti che dimostrino l’impatto downstream, così da evitare che qualcuno manipoli il punteggio a discapito della crescita reale.
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