Il nostro approccio metodologico
Guidiamo ogni fase con la trasparenza e l’affidabilità. Il Predictive Campaign Engine si
basa su dati raccolti automaticamente dai canali digitali, trattati tramite workflow
strutturati e modelli ML sviluppati in house. Dalla raccolta dati agli output operativi,
ogni step è validato per garantire migliorie continue, adattandosi a KPI e contesti
mutevoli. I dati alimentano sia analisi predittive sia ottimizzazione, allineando
suggerimenti e decisioni operative alle esigenze reali del cliente. La sicurezza delle
informazioni è sempre garantita, nel pieno rispetto delle normative italiane ed europee.
Dal dato alla decisione
La nostra piattaforma segue un processo trasparente che va dalla raccolta dei dati alla generazione di suggerimenti ottimizzativi in automazione.
Raccolta e consolidamento
I dati vengono estratti dai principali canali advertising (Google, Facebook,
CRM, analytics) tramite connettori sicuri. Sono puliti e aggregati per
fornire un quadro unico.
Privacy, GDPR e sicurezza sono integrati in questa fase.
1
2
Analisi predittiva
Vengono applicati modelli ML che prevedono i risultati futuri, analizzando pattern di crescita, variazioni budget e trend delle performance passate.
Gli algoritmi vengono aggiornati con nuovi dati ciclicamente.
Ottimizzazione e alert
Sulla base delle previsioni, la piattaforma ridistribuisce il budget in modo ottimale e invia segnalazioni sulle opportunità più rilevanti.
L’utente riceve sempre suggerimenti chiari e azionabili.
3
Il ruolo dell’AI nei processi
L’architettura del Predictive Campaign Engine si fonda su modelli ML proprietari, sviluppati dal nostro team di data science per il contesto marketing italiano. Si utilizzano dati provenienti da piattaforme pubblicitarie, CRM, web analytics e canali offline, garantendo copertura completa e analisi dettagliate. L’AI permette sia di personalizzare le dashboard in base agli obiettivi, sia di suggerire azioni concrete e immediate agli operatori marketing. Tutte le procedure rispettano i princìpi di trasparenza, revisione periodica ed evoluzione continua del modello. La gestione del dato è conforme alle norme europee su privacy e sicurezza.