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Scale · Servizio

Data Intelligence per l'eCommerce

I tuoi dati. Le prossime decisioni.

Connettiamo dati, tecnologie e AI per aiutare marketing, eCommerce e management a capire cosa sta succedendo, riconoscere opportunità e decidere come agire.

Progettiamo sistemi su misura: dashboard, analisi conversazionali e agenti che portano informazioni e proposte operative nei flussi di lavoro del tuo team.

Il tuo punto di vista sul business.

Per ogni ruolo, un segnale, una domanda ai dati e una proposta da approvare. Passa sulle colonne per vedere come cambia la lettura.

Esempio illustrativo · nessun dato reale

  • eCommerce manager

    Vendite in crescita. Margini sotto target.

    1. eCommerce manager chiede«Dove stiamo perdendo margine questa settimana?»
    2. L'AI rispondeIl calo si concentra sui prodotti in promozione. Resi e costo di acquisizione richiedono un approfondimento prima di modificare gli investimenti.
    3. L'AI proponeVerificare resi e costo di acquisizione sulle promozioni in corso, prima di modificare gli investimenti.

  • Marketing

    Più traffico. Clienti di minor valore.

    1. Marketing chiede«Quali canali portano clienti che tornano?»
    2. L'AI rispondeI clienti acquisiti con le campagne in sconto riacquistano meno degli altri. Prima di spostare budget va verificato se la differenza regge per segmento e per periodo.
    3. L'AI proponeConfrontare i canali per valore del cliente a 90 giorni, prima di rivedere il budget.

  • Direzione

    Fatturato in linea. Margine no.

    1. Direzione chiede«Se manteniamo questo ritmo, dove chiudiamo il trimestre?»
    2. L'AI rispondeCon i dati attuali il fatturato resta vicino al target, il margine no. La stima è indicativa e dipende dalle promozioni previste nelle prossime settimane.
    3. L'AI proponePortare al prossimo comitato due scenari, con e senza le promozioni di fine trimestre.

Dal dato al prossimo passo.

  1. 01

    Dati affidabili e KPI condivisi.

    Tracking, integrazioni e qualità del dato: un modello comune per leggere eCommerce, retail, marketing e sistemi interni.

    Esempio · Lo stesso margine, con lo stesso numero, in ogni riunione.

  2. 02

    Dashboard e analisi conversazionali.

    Viste per ruolo e domande in linguaggio naturale: risposte con fonti, definizioni e contesto, disponibili nel punto in cui servono.

    Esempio · «Quali prodotti hanno più resi questo mese?» La risposta è l'elenco, con gli ordini da cui nasce.

  3. 03

    Segnali proattivi e scenari.

    Monitoraggio di anomalie e opportunità, alert contestualizzati e, dove i dati lo consentono, modelli previsionali e analisi di scenario.

    Esempio · Un avviso su un calo di margine in una categoria, con le promozioni attive nello stesso periodo.

  4. 04

    Agenti e workflow su misura.

    Assistenti collegati ai sistemi aziendali che approfondiscono segnali e preparano azioni, entro regole, permessi e approvazioni definite.

    Esempio · L'agente prepara la proposta sulle promozioni e parte solo dopo l'ok di chi ne risponde.

Tre dashboard di analisi: vendite giornaliere e andamento annuale rispetto al budget, campagne Google Ads con CPC, CPM e spesa sul pianificato, trend mensile del fatturato e vendite per nazione

Tecnologie con un ruolo preciso.

Misurare, connettere, leggere e attivare: scegliamo i componenti in funzione delle decisioni, dei dati disponibili e dei sistemi del cliente.

  • GA4
  • Google Tag Manager
  • CMP
  • BigQuery
  • Data Studio
  • API
  • LLM
  • MCP
  • n8n

Progetti guidati dai dati.

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Measurement plan , GA4 , eCommerce tracking , Google Tag Manager , Consent Mode e CMP , Data quality check , BigQuery , Data Studio , KPI design , Dashboard executive

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