Pubblicato il 18 Ago 2026

Grafico a bolle: cos’è, come si legge e quando usarlo

Web Analytics

Tre variabili in un unico grafico: fatturato sull’asse orizzontale, margine su quello verticale, volume delle vendite nella dimensione della bolla. A colpo d’occhio puoi individuare quali prodotti combinano meglio fatturato, margine e volume di vendita, sempre che queste metriche siano definite e confrontabili. È l’informazione che di solito richiede una tabella pivot e cinque minuti di lettura, condensata in un colpo d’occhio.

Quando lavoro con chi deve presentare KPI a un board o costruire una dashboard per il team marketing, il problema non è mai la mancanza di dati. È scegliere quale grafico li rende leggibili senza tradirli. Alla fine di questa lettura saprai riconoscere quando un grafico a bolle è la scelta giusta per i tuoi dati, come costruirlo se utilizzi Excel.

Cos’è un grafico a bolle e come leggerlo

Un grafico a bolle rappresenta tre informazioni contemporaneamente: la posizione sull’asse orizzontale, quella sull’asse verticale e la dimensione della bolla. Il test che uso per capire se una visualizzazione funziona è semplice: copro titoli ed etichette e mi chiedo se il grafico si spiega ancora da solo. Se la risposta è no, il problema non è il tipo di grafico ma come l’ho costruito.

La lettura corretta parte sempre dagli assi, non dalle bolle. Prima capisci cosa misurano X e Y, poi guardi le dimensioni per capire quale elemento pesa di più nel contesto. Lo stesso principio guida la costruzione di una dashboard: prima definisci la domanda, poi scegli la forma visiva più adatta a risponderle.

Grafico a bolle con due variabili: la versione più semplice

Con solo asse X e asse Y, senza variare la dimensione delle bolle, ottieni sostanzialmente un grafico a dispersione mascherato da bubble chart. Ha senso solo come punto di partenza didattico: se le bolle sono tutte uguali, meglio usare punti singoli e chiamare le cose con il loro nome.

Grafico a bolle con 3 variabili: il ruolo della dimensione della bolla

Qui il grafico comincia a rendere davvero. Immagina cinque prodotti di un catalogo: sull’asse X compare il fatturato, sull’asse Y il margine percentuale e la dimensione della bolla rappresenta il volume delle unità vendute. In un colpo d’occhio individui il prodotto che fattura tanto ma ha margini risicati e quello che vende poco ma ha una marginalità alta: due situazioni diverse, visibili senza aprire un foglio elettronico.

Grafico a bolle con 4 variabili: aggiungere colore e categorie

Il colore aggiunge una quarta variabile, di solito categoriale, come la linea di prodotto, l’area geografica o il canale di vendita. Il rischio è farlo diventare un disegno a pois: aumentando il numero di categorie, il colore diventa progressivamente più difficile da distinguere e interpretare. Meglio raggruppare in macro-categorie prima di colorare, non dopo.

Grafico a bolle vs grafico a dispersione, barre e istogramma

Chi arriva a questo grafico spesso lo confonde con altri strumenti che ha già usato. Nella sua forma base, il grafico a dispersione mette in relazione due variabili quantitative tramite punti di grandezza fissa; il grafico a bolle aggiunge la dimensione della bolla come ulteriore codifica.

Il grafico a barre confronta valori associati a categorie o periodi, mentre altri grafici, come l’istogramma, mostrano distribuzioni o frequenze. L’istogramma, invece, mostra la distribuzione di frequenza di un’unica variabile suddivisa in classi: tutt’altro obiettivo.

Nota: in inglese il grafico a bolle si chiama “bubble chart”, un termine che troverai spesso nei tool internazionali e nei forum tecnici.

Come creare un grafico a bolle in Excel

La procedura in Excel richiede pochi passaggi, ma l’ordine conta. Sbagliare l’associazione tra colonne e serie è l’errore più comune: il risultato è un grafico che sembra corretto ma racconta relazioni inventate.

Dati di esempio: fatturato, margine e volume vendite

Parti da una tabella con tre colonne numeriche più un’etichetta identificativa, come nell’esempio qui sotto.

Seleziona l’intera tabella, apri la scheda “Inserisci” e scegli “Grafico a bolle” nella sezione dedicata ai grafici a dispersione. Excel o Google Sheets richiedono di associare tre intervalli di dati nella serie: valori X (fatturato), valori Y (margine) e dimensione della bolla (volume).

Se il grafico esce con bolle tutte identiche, quasi sempre è perché hai lasciato la terza serie vuota o l’hai associata alla colonna sbagliata: il grafico si genera comunque, ma senza la terza variabile perde il suo scopo.

Varianti del grafico a bolle: 3D, 4 quadranti e mappe geografiche

Il grafico a bolle classico gestisce tre variabili, ma esistono varianti che provano ad aggiungerne una quarta o a cambiare completamente il sistema di riferimento. La versione 3D introduce un terzo asse spaziale oltre alla posizione e alla dimensione della bolla. L’effetto aggiunge complessità visiva, mentre la lettura dei valori diventa più difficile.

L’occhio umano fatica a stimare profondità e prospettiva su uno schermo piatto, e il risultato è un grafico che sembra più sofisticato ma comunica meno di quello a due assi. Lo uso solo in contesti molto specifici, tipicamente presentazioni dove l’effetto visivo conta più della precisione analitica, e comunque mai per dashboard operative dove qualcuno deve prendere decisioni basate su quei dati.

La variante a quattro quadranti è più utile in molti casi operativi. Divide gli assi orizzontale e verticale in due sezioni e usa una linea di riferimento, come la media o un valore soglia, per creare quattro aree distinte. Ogni bolla ricade in uno dei quadranti e può essere classificata rispetto alle soglie definite, ma le implicazioni strategiche richiedono un’analisi aggiuntiva. Se lavori su un portafoglio prodotti o sulla segmentazione dei clienti, questa struttura ti offre una lettura quasi istantanea:

• Alto-alto: prodotti o segmenti da proteggere e scalare, le tue vere leve di crescita.
• Alto-basso: aree con potenziale ma performance sotto le attese, da approfondire.
• Basso-alto: situazioni controintuitive che meritano un audit prima di trarre conclusioni.
• Basso-basso: candidati alla dismissione o a una revisione strategica completa.

L’ultima variante interessante è quella che sostituisce gli assi cartesiani con una mappa geografica, posizionando le bolle su coordinate reali invece che su valori numerici astratti. È la scelta giusta quando la variabile chiave è la localizzazione: distribuzione delle vendite per città, traffico organico per regione, densità di conversioni per area geografica.

In questo caso la dimensione della bolla continua a rappresentare il volume, ma la posizione racconta una storia territoriale che un grafico a punti cartesiano non potrebbe mai trasmettere con la stessa immediatezza. È una visualizzazione che uso spesso nelle dashboard su Data Studio quando il cliente ha bisogno di capire dove concentrare budget e risorse, non solo quanto.

Grafico a bolle: quando usarlo (e quando evitarlo)

Il grafico a bolle rende bene quando le tre variabili raccontano davvero una storia insieme: performance di prodotto, analisi di portafoglio clienti, confronto tra campagne pubblicitarie su spesa, ritorno e volume. Funziona nel momento in cui ti serve individuare pattern, cluster o outlier a colpo d’occhio, cose che una tabella con trenta righe non ti mostrerebbe mai con la stessa immediatezza.

Lo uso in alcune dashboard per aiutare chi decide budget e strategia a confrontare rapidamente prodotti o canali, senza presentare il grafico come una prova sufficiente per decidere gli investimenti.

Se vuoi fare una prima prova senza impostare subito il grafico in un foglio di calcolo, puoi usare ChatDiagram per creare un grafico a bolle online interattivo e visualizzare rapidamente relazioni tra variabili, dimensioni e categorie.

Alcune situazioni rendono questa visualizzazione poco adatta. Riconoscerle in anticipo evita di costruire un grafico che confonde più di quanto chiarisca.

• Troppi punti dati: oltre una certa densità il grafico può diventare difficile da leggere, soprattutto quando le bolle si sovrappongono; il limite dipende da dimensioni, distribuzione e interattività della visualizzazione.
• Valori troppo simili tra loro: se le differenze di dimensione sono minime, l’occhio non riesce a distinguere le bolle e l’effetto visivo si perde.
• Serve precisione numerica: quando il tuo interlocutore deve leggere valori esatti, una tabella o un grafico a barre comunicano meglio i numeri puntuali.
• Due variabili bastano: se non hai una terza dimensione davvero significativa da aggiungere, uno scatter plot classico è più semplice e altrettanto efficace;
• Outlier estremi: un valore molto più grande degli altri schiaccia visivamente tutte le altre bolle, rendendo il confronto impossibile.

La regola che applico prima di scegliere questo formato è chiedermi se la dimensione della bolla aggiunge davvero un insight o se sto solo complicando un grafico a dispersione per renderlo più scenografico.

La creatività visiva ha senso quando è al servizio della lettura dei dati, non quando la ostacola: se il grafico a bolle non semplifica la comprensione rispetto ad alternative più dirette, meglio tornare a un formato più sobrio e lasciare che siano i numeri, non l’estetica, a guidare la decisione.

Prima di costruire un grafico a bolle, fatti questa domanda

Il dubbio più ricorrente non riguarda lo strumento, ma il pubblico: temi che chi guarderà il grafico non abbia il tempo o la voglia di interpretare tre variabili insieme? È un timore legittimo, ma il test che consiste nel coprire titoli ed etichette serve proprio a questo: se il grafico ha bisogno di una spiegazione orale per essere capito, il problema non è la complessità del bubble chart, ma come è stato costruito.

Bastano pochi punti selezionati con criterio per capire se il tuo dataset è adatto a questo tipo di visualizzazione o se un formato più semplice sarebbe più efficace. Se vuoi integrare questi grafici nei tuoi KPI reali e trasformare i dati in dashboard utili alle decisioni, posso aiutarti attraverso i servizi di web analytics. Un grafico ben costruito può rendere leggibile in pochi secondi un confronto che una tabella lascia disperdere.

Mirko Ciesco

Data-Driven Growth Specialist

Aiuto aziende e startup a prendere decisioni migliori per crescere in modo misurabile. Sono specializzato in Web Analytics e performance digitale e lavoro all’intersezione tra dati, strategia e crescita.