Oltre il prezzo: quali metriche guardare prima di investire in un progetto digitale?

Nell’universo adrenalinico degli investimenti in progetti digitali, che si tratti di startup innovative o di protocolli della finanza decentralizzata (DeFi), l’attenzione è quasi sempre calamitata da un unico, ipnotico indicatore: il prezzo. Grafici che salgono vertiginosamente, tweet che annunciano nuovi record e la paura di perdere l’occasione (FOMO) creano un rumore di fondo che oscura ciò che conta davvero. Molti investitori si affidano a segnali di superficie, come un Valore Totale Bloccato (TVL) in crescita o volumi di scambio elevati, credendo che siano garanzia di successo. Questo approccio, però, è come guidare guardando solo il tachimetro: si conosce la velocità attuale, ma non si ha idea della destinazione, della quantità di carburante rimasta o delle condizioni della strada.

E se il segreto per investire con consapevolezza non fosse trovare la prossima metrica “magica”, ma costruire un vero e proprio sistema di data intelligence? Un framework mentale da data scientist che non si ferma al dato singolo, ma lo mette in relazione con gli altri per svelare la storia completa. Un approccio che permette di distinguere una crescita organica e sostenibile da un castello di carte gonfiato da bot e capitale speculativo. Questo articolo non ti darà una formula magica, ma qualcosa di molto più potente: un metodo analitico per smontare e comprendere i meccanismi interni di un progetto digitale.

Esploreremo insieme come analizzare il TVL per la sua qualità, come scovare l’engagement reale degli utenti, come interpretare la tokenomics, decifrare i bilanci e prevedere i rischi di diluizione. L’obiettivo è trasformarti da un osservatore passivo del prezzo a un analista attivo dei fondamentali, capace di prendere decisioni basate sui dati e non sull’hype del momento.

Per navigare con chiarezza in questo percorso analitico, ecco la struttura che seguiremo. Scopriremo insieme le metriche essenziali e come interpretarle per costruire una visione completa e affidabile di qualsiasi progetto digitale.

Perché il valore totale bloccato è il miglior indicatore di salute per un protocollo DeFi?

Il Valore Totale Bloccato (TVL) rappresenta la quantità complessiva di capitale che gli utenti hanno depositato in un protocollo di finanza decentralizzata (DeFi). Funge da misura diretta della fiducia e dell’adozione del mercato: più alto è il TVL, maggiore è il capitale che il protocollo sta gestendo, suggerendo che gli utenti lo ritengono sicuro e utile. Piattaforme leader come Lido hanno raggiunto livelli impressionanti, con un TVL che ha superato i 31.690 milioni di dollari, secondo l’analisi dei protocolli DeFi più capitalizzati. Questo lo rende, a prima vista, il barometro principale per valutare la “dimensione” e la rilevanza di un progetto.

Tuttavia, un’analisi da data scientist non si ferma al numero assoluto. È fondamentale analizzare la traiettoria e la qualità di questo TVL. Una crescita improvvisa e verticale potrebbe essere dovuta a “capitali mercenari” (mercenary capital), ovvero fondi che si spostano rapidamente da un protocollo all’altro alla ricerca dei rendimenti più alti del momento, per poi sparire con la stessa velocità. Al contrario, una crescita costante e organica indica un interesse genuino e una fiducia a lungo termine da parte della community. Un TVL “sticky”, ovvero che rimane stabile o cresce anche durante le fasi di volatilità del mercato, è un segnale di salute estremamente positivo.

Inoltre, è cruciale esaminare la composizione del TVL. Un protocollo il cui TVL è composto principalmente da stablecoin (come USDC o DAI) è generalmente percepito come più stabile e meno esposto alla volatilità del mercato rispetto a uno il cui TVL è dominato da token nativi o altri asset altamente volatili. La diversificazione degli asset bloccati è un altro indicatore di maturità e robustezza. Un TVL elevato, quindi, non è il punto di arrivo dell’analisi, ma il punto di partenza per una serie di domande più profonde sulla sostenibilità e la qualità del capitale che attrae.

Come distinguere la crescita reale di una startup dai numeri gonfiati dai bot?

Nell’era digitale, i numeri possono mentire. Una startup può vantare milioni di “utenti registrati”, ma se la maggior parte di questi sono account inattivi o, peggio, bot creati per gonfiare le statistiche, la valutazione che ne deriva è costruita sulla sabbia. Un analista accorto deve saper guardare oltre le “vanity metrics” e concentrarsi su indicatori di engagement che dimostrino un’interazione reale e continuativa. La metrica chiave per questo tipo di analisi è il rapporto tra Utenti Attivi Giornalieri (DAU) e Utenti Attivi Mensili (MAU). Un rapporto DAU/MAU del 20% o superiore è considerato positivo, indicando che una porzione significativa degli utenti torna sulla piattaforma regolarmente.

Un altro segnale di crescita autentica è la “user retention”, ovvero la capacità di una startup di mantenere i propri utenti nel tempo. Grafici che mostrano coorti di utenti che continuano a utilizzare il servizio dopo una settimana, un mese o un trimestre sono molto più eloquenti di un singolo picco di iscrizioni. Bisogna anche analizzare la profondità dell’interazione: gli utenti compiono solo l’azione più superficiale o utilizzano le funzionalità chiave del prodotto? La spesa media per utente (ARPU) o la frequenza di transazioni sono indicatori potenti della salute del modello di business.

Il contesto di mercato italiano, ad esempio, mostra una fase di maturazione. Nel primo trimestre 2025, si è notato un consolidamento, con la crescita dell’occupazione nelle startup innovative che rallenta (+4% nel 2024 rispetto al +13% del 2023). Questo, secondo i dati del MIMIT, non è un segnale negativo, ma indica un focus sulla qualità e sulla sostenibilità piuttosto che sulla crescita a tutti i costi. Un investitore deve quindi cercare startup che dimostrino un percorso di crescita solido e un engagement profondo, anche se i numeri assoluti non sono esplosivi.

Offerta limitata o inflazione infinita: come l’emmissione di token impatta il tuo investimento?

La “tokenomics”, ovvero il modello economico che governa l’emissione, la distribuzione e la gestione di un token, è uno degli aspetti più critici e spesso trascurati nell’analisi di un progetto crypto. Le due filosofie principali sono l’offerta limitata (come Bitcoin, con un massimo di 21 milioni di monete) e l’offerta inflazionistica (come Ethereum, senza un cap predefinito). La scelta tra questi due modelli ha implicazioni profonde e dirette sul valore a lungo termine del tuo investimento. Un token con un’offerta massima fissa (hard cap) crea una pressione deflazionistica naturale: se la domanda aumenta e l’offerta è statica, il prezzo tende a salire. Questo modello favorisce gli “HODLers”, ovvero coloro che detengono l’asset a lungo termine.

Al contrario, un token con un’offerta inflazionistica può esercitare una costante pressione al ribasso sul prezzo, poiché nuovi token vengono continuamente immessi sul mercato. Questa inflazione non è necessariamente un male: può servire a finanziare lo sviluppo del protocollo, a incentivare i partecipanti (come i validatori) e a promuovere l’utilizzo della rete. Il problema sorge quando il tasso di inflazione è troppo alto e non è controbilanciato da meccanismi di “value accrual” (accumulo di valore), come il burning di token o l’utilizzo delle commissioni di rete per riacquistare e distribuire il token ai detentori. Se l’unico motivo per cui un protocollo offre rendimenti elevati (yield) è l’emissione di nuovi token, quel modello è intrinsecamente insostenibile e destinato a crollare.

Un’analisi da data scientist richiede di calcolare il “real yield”, ovvero il rendimento generato dalle commissioni reali del protocollo, al netto della pressione inflazionistica. Il seguente confronto evidenzia le differenze chiave.

Prima di investire, è fondamentale leggere il whitepaper del progetto e capire non solo quanti token verranno emessi, ma anche a chi sono destinati (team, investitori, community), con quali tempistiche di sblocco (vesting schedule) e quali meccanismi sono in atto per creare una domanda sostenibile che possa assorbire l’offerta futura.

L’errore di fidarsi dei volumi di scambio su exchange minori (Wash Trading)

Il volume di scambio di un token è spesso visto come un indicatore di liquidità e interesse da parte del mercato. Un volume elevato suggerisce che è facile comprare e vendere l’asset senza influenzarne significativamente il prezzo. Tuttavia, soprattutto sugli exchange meno regolamentati o decentralizzati, questa metrica può essere facilmente manipolata attraverso una pratica nota come wash trading. Il wash trading si verifica quando un’entità (o un gruppo di entità colluse) compra e vende ripetutamente lo stesso asset per creare un’impressione artificiale di attività di mercato. L’obiettivo è ingannare gli investitori, far salire il token nelle classifiche di volume e attirare capitale ignaro.

Fidarsi ciecamente dei volumi riportati, specialmente su exchange sconosciuti, è un errore che può costare caro. Un data scientist applica un’analisi forense per smascherare queste pratiche. Si cercano pattern sospetti: volumi di scambio perfettamente costanti per ore, picchi improvvisi e innaturali non correlati a notizie specifiche, o una profondità dell’order book (la lista degli ordini di acquisto e vendita) molto bassa nonostante volumi apparentemente alti. Se un token sembra avere milioni di dollari di volume ma l’order book è quasi vuoto, è un enorme campanello d’allarme: significa che un singolo ordine di medie dimensioni potrebbe far crollare il prezzo.

Per proteggersi, è essenziale utilizzare strumenti di terze parti e applicare un rigoroso processo di verifica prima di considerare il volume come un indicatore valido.

L’approccio corretto è considerare i volumi come un dato potenzialmente utile, ma che richiede una convalida rigorosa prima di poter essere integrato nel proprio modello decisionale.

Quanto velocemente la startup brucia cassa: il segnale d’allarme prima del fallimento

Il “burn rate” è la velocità con cui una startup consuma il proprio capitale per finanziare le operazioni prima di diventare redditizia. È una delle metriche più brutalmente oneste sulla salute di un’impresa: indica quanto tempo le resta da vivere se le entrate non dovessero aumentare. Un analista deve calcolare due valori chiave: il Gross Burn Rate (le spese operative totali mensili) e il Net Burn Rate (la differenza tra spese e ricavi mensili). Quest’ultimo, diviso per la cassa totale disponibile, determina il “runway”, ovvero il numero di mesi di autonomia rimanenti. Se una startup ha 1 milione di euro in cassa e un Net Burn Rate di 100.000 euro al mese, il suo runway è di soli 10 mesi.

In un ambiente di finanziamenti più selettivo, avere un runway adeguato è diventato ancora più critico. Il tempo mediano tra i round di finanziamento si è allungato, raggiungendo i 20 mesi per un Series A e fino a 25 per un Series C. Di conseguenza, le linee guida si sono fatte più conservative. Mentre in passato 18 mesi di runway erano considerati uno standard, oggi, secondo le linee guida di JPMorgan per l’ambiente di funding attuale, si consigliano 24-36 mesi di autonomia per navigare con sicurezza le incertezze del mercato e avere tempo sufficiente per raggiungere i traguardi necessari al prossimo round.

Un burn rate elevato non è sempre negativo, specialmente in una fase di “growth” in cui si investe pesantemente in marketing e sviluppo per conquistare quote di mercato. Tuttavia, deve essere un burn rate “intelligente”. L’investitore deve chiedersi: ogni euro bruciato sta generando valore? Per rispondere, si analizza il rapporto tra Lifetime Value (LTV) di un cliente e il Costo di Acquisizione del Cliente (CAC). Un rapporto LTV/CAC superiore a 3 indica che la spesa sta generando un ritorno positivo. Se questo rapporto è inferiore a 1, la startup sta letteralmente distruggendo valore a ogni nuovo cliente acquisito, un segnale d’allarme gravissimo che preannuncia il fallimento se non corretto tempestivamente.

Come individuare utili e debiti in un bilancio per capire se un’azienda è sana?

Mentre nel mondo DeFi l’analisi si basa su dati on-chain, per le startup tradizionali il documento sovrano è il bilancio. Per un investitore, saper leggere tra le righe di uno Stato Patrimoniale e di un Conto Economico è un’abilità non negoziabile. In Italia, è fondamentale sapere che i bilanci delle società di capitali sono pubblici e accessibili tramite il Registro delle Imprese della Camera di Commercio. Secondo un’analisi di Icribis, nel 2024 il 94,5% delle nuove imprese italiane ha meno di 4 dipendenti, il che rende l’analisi dei loro (spesso semplici) bilanci un ottimo modo per valutarne la salute finanziaria iniziale.

I primi elementi da cercare sono gli utili e i debiti. Nel Conto Economico, l’EBITDA (Margine Operativo Lordo) è un eccellente indicatore della redditività della gestione caratteristica, prima di interessi, tasse, svalutazioni e ammortamenti. Un EBITDA positivo e crescente è un forte segnale di salute. Nello Stato Patrimoniale, l’analisi del debito è cruciale. Bisogna distinguere tra “debito buono” (investimenti per la crescita) e “debito cattivo” (per coprire perdite operative). La Posizione Finanziaria Netta (PFN) confronta i debiti finanziari con la liquidità e ci dice se l’azienda è indebitata o ha cassa netta. È essenziale anche guardare la composizione del debito: è a breve o lungo termine? Verso le banche o verso i fornitori?

Per una valutazione rapida ma efficace, un data scientist si affida a specifici rapporti finanziari. Questi indicatori, messi in relazione tra loro, offrono una visione d’insieme della solidità, liquidità e redditività dell’azienda.

Un’azienda con un basso indebitamento (Debt-to-Equity), buona liquidità per coprire i debiti a breve (Current Ratio) e margini solidi è strutturalmente sana. Ignorare questi fondamentali è un errore comune che porta a investire in aziende apparentemente innovative ma finanziariamente fragili.

L’errore di non capire come i futuri round di investimento ridurranno la tua percentuale di possesso

Partecipare a un round di finanziamento iniziale (seed o pre-seed) di una startup promettente può essere esaltante. Si acquista una quota di una società a una valutazione relativamente bassa, sognando exit milionarie. Tuttavia, un errore comune tra gli investitori meno esperti è quello di non comprendere appieno il concetto di diluizione. La diluizione è la riduzione della percentuale di possesso di un azionista a seguito dell’emissione di nuove azioni, tipicamente durante un nuovo round di finanziamento. Non è un evento negativo di per sé – è il meccanismo standard con cui le startup raccolgono capitali per crescere – ma ignorarne gli effetti può portare a cocenti delusioni.

Il mercato italiano del venture capital è in crescita, con 1,5 miliardi di euro investiti nel 2024, un +28% rispetto al 2023, secondo l’Osservatorio sul Venture Capital di Growth Capital. Questo significa più round e più opportunità di diluizione. Facciamo un esempio pratico: immaginiamo di investire 10.000€ in una startup con una valutazione pre-money di 1 milione di euro. La valutazione post-money sarà di 1.010.000€ e la nostra quota iniziale sarà circa lo 0,99%. Ora, ipotizziamo che la startup raccolga un Series A da 3 milioni di euro a una valutazione pre-money di 8 milioni. La nuova valutazione post-money sarà di 11 milioni. La nostra quota verrà “diluita”: il nostro 0,99% iniziale non sarà più calcolato sul totale, ma si ridurrà. La nostra nuova percentuale sarà circa 0,99% × (8M€ / 11M€) ≈ 0,72%.

Sebbene la nostra percentuale di possesso sia diminuita, il valore della nostra quota è aumentato (da 10.000€ a circa 79.200€). Questa è una “diluizione sana“. Il problema sorge con i “down rounds”, ovvero round di finanziamento a una valutazione inferiore rispetto alla precedente, che possono erodere drasticamente sia la percentuale che il valore della quota. Un analista deve sempre modellizzare scenari di diluizione futuri per capire quale potrebbe essere la sua quota effettiva al momento di un’eventuale exit e valutare se le clausole di protezione (come i diritti anti-diluizione) nel contratto di investimento sono adeguate.

Perché il valore totale bloccato è il miglior indicatore di salute per un protocollo DeFi?

Abbiamo iniziato questo viaggio analitico mettendo in discussione il TVL come metrica di superficie e abbiamo esplorato indicatori più profondi: l’engagement reale, la sostenibilità del burn rate, la solidità di un bilancio e l’impatto della tokenomics. Ora, possiamo tornare alla domanda iniziale con una nuova consapevolezza. Il Valore Totale Bloccato (TVL) può essere, in effetti, il miglior indicatore di salute, ma solo se visto non come il punto di partenza, ma come il punto di arrivo di un’analisi olistica.

Un TVL elevato e “sticky” (stabile) non è la causa della salute di un protocollo, ma ne è la conseguenza. È il risultato finale della fiducia che un progetto è stato in grado di costruire attraverso tutti gli altri fondamentali. Gli utenti bloccano il loro capitale a lungo termine in un protocollo perché:

• Hanno verificato che l’engagement è reale e la community è attiva (H2 2).
• Hanno analizzato la tokenomics e credono nel suo modello di accumulo di valore a lungo termine, non in un’inflazione insostenibile (H2 3).
• Hanno fiducia nella liquidità reale del protocollo, avendo escluso la presenza di wash trading manipolativo (H2 4).
• Vedono che il protocollo (se paragonabile a una startup) ha una gestione finanziaria sana, che genera rendimenti reali e non brucia cassa inutilmente (H2 5 & 6).

In quest’ottica, il TVL diventa una sorta di “indice di fiducia aggregato”. Quando tutte le altre metriche fondamentali sono positive, il TVL agisce come un moltiplicatore di fiducia, attirando ulteriore capitale e creando un circolo virtuoso (effetto flywheel). Al contrario, un TVL che cresce in assenza di fondamentali solidi è un castello di carte. Il sistema di data intelligence che abbiamo costruito non serve a scartare il TVL, ma a dargli il giusto peso: quello di metrica di sintesi finale, il cui valore è direttamente proporzionale alla forza dei pilastri che lo sostengono.

Ora possiedi il framework di un data scientist per analizzare i tuoi prossimi investimenti. Il passo successivo è applicarlo: inizia oggi a costruire il tuo sistema di valutazione per il tuo portafoglio, andando oltre il prezzo per scoprire il valore reale.