AI Analytics a Milano

I dati non si guardano: si interrogano prima che il problema arrivi. Per imprese di Milano: rilevamento delle anomalie su ogni indicatore, previsioni a novanta giorni, cruscotti che spiegano il perché e report che si scrivono da soli, sui dati di GA4, piattaforme pubblicitarie e CRM già in uso.

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Conversioni al giorno · esempio

Intervallo normale e anomalia

12 anni
di crescita B2B e B2C
4 continenti
Europa, Golfo, LatAm, Asia
Partner
Google · TikTok

30 giorni

Per accorgersene a fine mese

3 ore

Con l'avviso della mattina

Certificazioni

Quindici certificazioni Anthropic Claude Academy e Google Skillshop · ogni badge porta alla verifica

AI Analytics · Milano

Anomalie rilevate prima che diventino problemi

L'analisi tradizionale descrive: quante visite, quante vendite, ieri.

L'AI Analytics aggiunge due strati: la diagnosi, perché è successo, e la previsione, cosa succederà. Ogni indicatore ha un intervallo normale calcolato sui dati storici; quando esce, arriva un avviso con la gravità, la causa probabile e l'azione consigliata, in ore e non a fine mese. Serve almeno un semestre di dati storici e una connessione via API alle fonti già in uso. Sede a Milano, progetti in Italia e all'estero. L'AI analytics fa parte della consulenza AI per aziende: i dati diventano previsioni e decisioni, con un consulente che imposta i modelli e forma chi li legge.

Come si lavora in quattro fasi

Previsione a novanta giorni · esempio

Nove mesi di storico, tre mesi previsti con l'intervallo

Storico · 9 mesiPrevisto · 3 mesi

Accuratezza dopo l'addestramento91%

01
Un intervallo normale per ogni indicatore
Calcolato sui dati storici, ricalibrato ogni settimana.
02
Avvisi con diagnosi
Gravità, causa probabile, azione consigliata; falsi positivi dal 15% al 6% in novanta giorni.
03
Previsioni a novanta giorni
Accuratezza intorno al 91% dopo quattro-sei settimane di addestramento.

Decision intelligence

Dai dati alle decisioni: il tempo si misura in ore

Il valore dell'AI Analytics non è il cruscotto: è il tempo che passa tra un fatto e una decisione.

Ore di reporting al mese · esempio

Ogni quadrato un'ora di lavoro manuale

Tempo tra il fatto e la decisione30 giorni → 3 ore

Anomalie intercettate

Previsione contro reale

Decisioni prese

91%

accuratezza delle previsioni a 90 giorni

falsi positivi dopo 90 giorni, dal 15%

90%

del reporting manuale eliminato

Un calo delle conversioni scoperto a fine mese costa un mese di budget; scoperto la mattina stessa, costa un'ora. Il report mensile misura questo: quante anomalie sono state intercettate e in quante ore, quanto è stata precisa la previsione, quante ore di reporting manuale sono sparite. Il ritorno arriva in sessanta-novanta giorni.

Prossimo passo

Iniziamo da una conversazione.

Una call su Google Meet, a partire dai numeri che avete già: costo per contatto, tasso di chiusura, durata del ciclo di vendita. Insieme vediamo dove il metodo può portare risultati.

01
Numeri sul tavolo
Costo per contatto, chiusura, ciclo di vendita: quelli che avete.
02
Diagnosi in call
Dove la pipeline perde valore e dove si può misurare meglio.
03
Proposta scritta
Perimetro, tempi e investimento in un documento, entro tre giorni.

Invito

Gavriel La Stella

Business Intelligence Director

Call conoscitiva

Formato: Call su Google Meet
Durata: Trenta minuti
Costo: Gratuita
Si parte da: Costo per contatto, chiusura, ciclo di vendita
Dopo: Proposta scritta entro tre giorni

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Il metodo

Come si costruisce l'AI Analytics: quattro fasi

Audit dei dati e connessioni, rilevamento delle anomalie, previsioni, revisione mensile. Le anomalie sono attive dalla seconda settimana; le previsioni raggiungono l'accuratezza attesa dopo quattro-sei settimane di addestramento sui vostri dati.

01
Settimana 1
Audit e connessioni
Sei mesi di storico verificati, fonti collegate via API.
Dati
02
Settimana 2
Rilevamento delle anomalie
Intervalli normali, avvisi con diagnosi, prima calibrazione.
Avvisi
03
Settimane 4-6
Previsioni
Addestramento sui vostri dati, previsioni a novanta giorni.
91%
04
Dal mese 2
Revisione mensile
Anomalie, previsioni, decisioni; calibrazione continua.
Ogni mese

Scala in settimaneLe barre sfumate proseguono nel tempo

Cosa include

Cosa include l'AI Analytics

Il servizio copre la connessione delle fonti, i modelli, i cruscotti, gli avvisi e la revisione mensile. Ciò che resta fuori è scritto con la stessa chiarezza: la raccolta dei dati che oggi non esistono, che si costruisce prima con il tracciamento, e le decisioni, che restano vostre.

01
Audit dei dati e strategia
Verifica di sei mesi di storico su GA4, piattaforme pubblicitarie e CRM, qualità del tracciamento, scelta degli indicatori che contano; in continuità con l'analytics e tracciamento e con la strategia AI.
02
Rilevamento delle anomalie
Modelli statistici che calcolano l'intervallo normale di ogni indicatore, avvisi con gravità, diagnosi e azione consigliata, calibrazione continua; attivo dalla seconda settimana, anche con volumi bassi.
03
Previsioni
Previsioni a novanta giorni su traffico, contatti, vendite e costo per acquisizione, con l'intervallo di confidenza; da mille sessioni al mese, altrimenti integrate con i riferimenti di settore.
04
Intelligenza tra i canali
Un solo cruscotto per SEO, campagne, e-mail e CRM, con l'attribuzione tra i canali; alimenta il marketing con l'AI, il performance marketing e la digital strategy.
05
Report automatici
Report settimanali e mensili scritti dal sistema, con i fatti, il perché e le azioni; integrazione via API con GA4, Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads, HubSpot, Salesforce, Shopify e oltre venti connettori, senza codice da parte vostra; le automazioni con la marketing automation.
06
Revisione mensile
Un incontro al mese su anomalie, previsioni e decisioni prese; formazione del team a leggere e interrogare i dati con il workshop AI e il corso ChatGPT.

Domande frequenti

Domande sull'AI Analytics

Le risposte sono le stesse che si danno in call. Se manca la sua, la call è il posto giusto per farla.

01Cos'è l'AI Analytics e in cosa differisce dall'analisi tradizionale?

L'analisi tradizionale è descrittiva: dice cosa è successo. L'AI Analytics aggiunge la diagnosi, perché è successo, e la previsione, cosa succederà: rilevamento delle anomalie continuo, previsioni a novanta giorni con accuratezza intorno al 91%, spiegazioni automatiche.

02Di quali dati ha bisogno il sistema per fare previsioni accurate?

Almeno sei mesi di dati storici su GA4, piattaforme pubblicitarie e CRM, collegati via API. Il rilevamento delle anomalie è attivo dalla seconda settimana; le previsioni raggiungono l'accuratezza attesa dopo quattro-sei settimane di addestramento.

03Come funziona il rilevamento delle anomalie e quanto è preciso?

Modelli statistici calcolano l'intervallo normale di ogni indicatore. Quando un valore esce, arriva un avviso con gravità, diagnosi e azione consigliata. La precisione è intorno al 94%, con calibrazione continua: i falsi positivi scendono dal 15% al 6% in novanta giorni.

04Le previsioni funzionano anche per aziende piccole?

Sì, da circa mille sessioni al mese. Con volumi più bassi i dati interni si integrano con i riferimenti di settore. Il rilevamento delle anomalie funziona bene anche con volumi bassi.

05Come si integra con GA4, Google Ads e le altre piattaforme?

Via API native: GA4, Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads, HubSpot, Salesforce, Shopify e oltre venti connettori. La configurazione è a nostro carico, senza codice da parte vostra.

06Quanto costa l'AI Analytics e quando rientra l'investimento?

Il costo dipende dal numero di fonti e di indicatori; il preventivo è scritto dopo l'audit dei dati. Il rientro arriva in sessanta-novanta giorni: circa il 90% del reporting manuale sparisce e le anomalie sono intercettate in ore invece che a fine mese.

Altri servizi · 05 Intelligenza