Dalla prima strategia SEO alla Governance di modelli GPT-4, un percorso guidato da dati e risultati concreti
Marketing, dati, AI: un’unica visione
Inizio nel 2008 ottimizzando pagine web quando bastavano title tag e link-building ragionata; la curiosità mi spinge verso il machine learning per ridurre i costi lead del quaranta per cento; in Google affino la capacità di leggere analytics su scala globale; con Snap Inc. coordino progetti di Data & Algorithm Governance che portano al lancio di nuove funzionalità su milioni di utenti; in Intarget guido un team cross-funzionale che integra GPT-4 nei processi di content, riducendo il time-to-market del 30 per cento; oggi, con R4F, porto la stessa metodologia nelle PMI italiane, dalla moda al portuale, traducendo complessità tecnica in metriche di business leggibili dal board.
Valori chiave: chiarezza nei numeri, curiosità costante, cultura del test e rispetto per il tempo dei clienti
Esperienze che parlano la lingua del ROI
Dalla SEO per Wyscout che ha incrementato del 120% il traffico organico in nove mesi alla growth strategy per una fintech berlinese che ha ridotto il CAC del 25 per cento; dalla trasformazione digitale in Unoenergy, con piattaforme CRM e marketing automation integrate, alla formazione di oltre mille professionisti su AI e data analytics; ogni progetto segue lo stesso schema: analisi, ipotesi misurabile, proof of concept rapido, scaling soltanto se i KPI superano la baseline; questa disciplina, affinata fra Harvard e Bocconi, combina modelli predittivi, prompt engineering e change management perché la tecnologia diventi patrimonio interno e non dipendenza esterna; il risultato? Processi snelli, decisioni veloci, fatturato e margini che crescono in modo sostenibile.
Docente, formatore, speaker: dal WMF agli atenei, diffondo competenze AI con rigore e pragmatismo
Una lezione al Web Marketing Festival su ChatGPT applicato al customer care, un workshop UniFI sulla governance dei dati, un modulo IED dedicato al growth hacking: ogni intervento trasforma teoria in casi pratici, mantenendo un filo conduttore chiaro—l’AI è utile se genera valore misurabile nel quotidiano. Gli oltre mille allievi formati riportano un aumento medio del 15 per cento dell’efficienza operativa entro tre mesi dal corso, a testimonianza di un metodo che unisce didattica coinvolgente e strumenti immediatamente applicabili.
Cosa porto nella tua azienda
Primo step: call di scoperta di quaranta minuti per allineare obiettivi e dati disponibili; secondo step: audit mirato e definizione di un quick-win realizzabile in quattro settimane; terzo step: proof of concept con dashboard KPI aggiornate in tempo reale; quarto step: formazione on-the-job del team interno perché possa gestire il modello in autonomia; quinto step: scaling modulare soltanto dopo aver validato il ROI; se la baseline non viene superata, fermiamo il progetto senza penali; se, come spesso accade, l’AI libera margini e tempo, continuiamo a iterare con cicli brevi e metriche trasparenti—perché la tecnologia è un mezzo, il risultato è ciò che conta.
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