Case study
Casi

Storie vere. Numeri, non promesse.

Qui pubblichiamo solo risultati misurati. Quando un numero non ce l'abbiamo lo diciamo, e quando lo misuriamo finisce in questa pagina. Ogni caso si può provare.

Caso 1 · con i numeri
E-commerce · retail food · 2.000+ SKU

Da 40 minuti a scheda, a meno di 5.

Il problema

Catalogo grande e in crescita, schede scritte a mano una per una. Quaranta minuti di lavoro per prodotto fra attributi, descrizione e SEO, con due persone ferme sul data-entry invece che sul commerciale. I prodotti nuovi restavano in magazzino perché la scheda non era pronta.

Cosa abbiamo fatto

Una pipeline che prende foto, PDF del fornitore ed export del gestionale e produce la scheda completa: attributi, descrizione, SEO e traduzioni, con le regole e il glossario del cliente. Il controllo di qualità gira prima che un umano guardi, e i dati che mancano vengono dichiarati invece che riempiti.

Cosa abbiamo imparato

Il collo di bottiglia non era scrivere, era decidere: la revisione umana serve, ma serve su poche schede, quelle che il controllo segnala. Il resto passa. È il motivo per cui il passo di approvazione è rimasto, e non lo togliamo.

<5′a scheda
−65%data-entry
3 ggtime-to-market

misurato su 2.000+ SKU · retail food · confronto trimestre su trimestre

Provalo ora
Documenti grezzi in ingresso, schede pubblicabili in uscita
dall'export del fornitore alla scheda pubblicabile · immagine generata con AI · dimostrativa
Casi 2 e 3 · qualitativi
Studi dentistici · chatbot WhatsApp

La reception non risponde più alle stesse domande.

Il problema. Il telefono squillava tutto il giorno per orari, prestazioni, costi e prenotazioni. La reception rispondeva alle stesse dieci domande, e chi chiamava per un'urgenza trovava occupato.

Cosa abbiamo fatto. Un assistente che risponde su sito e WhatsApp usando solo le informazioni dello studio: orari, prestazioni, costi dichiarati, come si prenota. Quando la risposta non c'è, lo dice e passa la mano invece di inventare un orario.

Il risultato. Non abbiamo un numero pubblicabile e non lo inventiamo: quello che è cambiato è che le domande ripetitive non arrivano più al telefono, e la reception le vede solo quando servono davvero.

Marketing · video e visual con AI

Un flusso costante di contenuti.

Il problema. Servivano contenuti nuovi ogni settimana e ogni contenuto voleva uno shooting: set, troupe, giornata, post-produzione. Il costo per contenuto rendeva impossibile la frequenza che i canali chiedono.

Cosa abbiamo fatto. Il prodotto resta reale, la scena la costruiamo in generazione: still e movimento, formato orizzontale per il sito e verticale per i social, dal brief al file finito in giornata.

Il risultato. Sei contenuti da guardare qui sotto, con una riga ciascuno su come sono stati prodotti. Il numero che conta è il costo per contenuto, e quello lo vediamo insieme sul vostro caso.

Il caso dopo

Il prossimo numero è il tuo.

Quelli qui sopra sono misurati sul catalogo di qualcun altro. Sul tuo si misurano dall'inizio: prima di partire fotografiamo quanto costa oggi il processo, così alla fine il confronto c'è e non serve crederci sulla parola.

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