Risultati

Numeri reali,
non slide marketing.

Ogni metrica è verificabile. Ogni caso studio è raccontabile. Chiedi referenze: te le diamo.

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Progetti AI consegnati
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Aumento medio efficienza
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Riduzione tempi manuali
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ROI medio
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Clienti che rinnovano oltre il primo anno
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Aumento conversion rate (e-commerce)
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Riduzione media stock immobilizzato
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Supporto e monitoring sui sistemi in produzione
Caso studio · Distribuzione Food

Stock −22%, fuori-stock −94%

Cliente: distributore food a livello nazionale, 8.000 SKU, 14 magazzini, 180M€ fatturato.

Il problema

Il riordino veniva fatto manualmente da 6 buyer su file Excel, con regole "min/max" datate. Risultato: troppe rotture sui top-mover, troppo immobilizzato sui long-tail.

La soluzione

Modello di forecasting per SKU/magazzino con ricalcolo settimanale. Integrazione bidirezionale con il gestionale. Dashboard per buyer con override controllato e KPI in tempo reale.

I risultati a 6 mesi

  • Stock immobilizzato: −22% (4,2M€ liberati)
  • Fuori-stock sui top 100: −94%
  • Tempo del buyer dedicato al riordino: −68%
  • ROI raggiunto al mese 5
"In 4 mesi SynapsAI ha automatizzato la previsione su 8.000 SKU. Stock −22% e zero rotture sui top 100. Il loro team lavora come fosse interno."
MR
Marco RinaldiCOO · Distribuzione Food
Caso studio · E-commerce moda

Conversion rate +38%, AOV +19%

Cliente: e-commerce italiano di moda mid-luxury, 25M€ revenue annuo, 600k visitatori/mese.

Il problema

Pagine prodotto identiche per tutti i visitatori. Recupero carrelli con email statica al 4% di conversione. Search interna che non capiva le query in linguaggio naturale.

La soluzione

Motore di raccomandazione 1-to-1 (homepage, PDP, cart). Search semantica multilingua. Recupero carrelli via WhatsApp con copy generato dall'LLM in base al profilo.

I risultati a 4 mesi

  • Conversion rate: +38%
  • AOV (valore medio ordine): +19%
  • Recupero carrelli: dal 4% al 17%
  • Time to launch: 11 settimane dal kickoff
Caso studio · Manifattura

Difetti in linea −71%

Cliente: produttore di componentistica auto, 3 stabilimenti, controllo qualità manuale a fine linea.

Il problema

Difetti rilevati solo a fine linea da operatori QC. Pezzi scartati su lotti grandi, alti costi di non-conformità, claim cliente.

La soluzione

Computer vision a bordo macchina (deploy edge, no cloud). Modello custom per riconoscimento di 14 difetti tipici. Stop linea automatico al superamento soglia.

I risultati a 8 mesi

  • Difetti che escono dalla linea: −71%
  • Costo della non-conformità: −58%
  • Tempo medio di scoperta del difetto: da 4h a 30s
  • Pay-back del progetto: 7 mesi
Prima / Dopo

Cosa cambia davvero

Le sei trasformazioni più frequenti che vediamo entrare in azienda nei primi 6 mesi.

Prima: report mensili statici

Excel inviati il 5 del mese, già vecchi quando arrivano.

Dopo: dashboard real-time con alert automatici sugli scostamenti.

Prima: riordino "a sentimento"

Buyer che decidono su esperienza personale, errori sui long-tail.

Dopo: proposte settimanali per SKU con spiegazione del modello.

Prima: stesso prezzo per tutti

Listino unico, sconti uguali per ogni cliente, margine eroso.

Dopo: pricing dinamico per cluster, con guard-rail di margine minimo.

Prima: support travolto da ticket

3 operatori a tempo pieno, SLA non rispettati, clienti scontenti.

Dopo: AI gestisce 60% delle richieste, gli operatori sui casi critici.

Prima: fatture lette a mano

Una persona dedicata 4 ore al giorno alla data-entry.

Dopo: estrazione automatica + riconciliazione con il gestionale.

Prima: marketing "spray and pray"

Stessa newsletter a 200k contatti, click-rate sotto al 2%.

Dopo: contenuto e timing personalizzato. Click-rate 7-9%.
Cosa dicono i clienti

Voci dai progetti reali

"In 11 settimane abbiamo avuto un sistema in produzione che funziona meglio di quello che avevamo dopo 2 anni col fornitore precedente."

LB
Laura Bianchi
CTO · Retail multibrand

"Mi hanno detto di no a un progetto che non aveva ROI. Solo per quello mi fido di loro."

FC
Federico Costa
CFO · Logistica B2B

"Demo ogni due settimane. Niente sorprese. Roadmap chiara dal giorno uno. È il modo giusto di lavorare."

SP
Silvia Pellegrini
Direttore IT · Manifattura
Modelli di ingaggio

Come si lavora con noi

Tre modi per iniziare. Scegli quello adatto al momento dell'azienda.

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