Sevendata

The Challenge

In un mercato in cui la personalizzazione aumenta i tassi di conversione anche di oltre il 200%, la precisione delle informazioni fa la differenza tra un’azione mirata e un investimento a vuoto per i clienti finali: ogni inesattezza nei database si traduce inevitabilmente in conversioni mancate. 

Durante il processo di acquisizione dei dati da fonte ufficiale Infocamere, SevenData ha riscontrato criticità strutturali per quello che attiene il codice ateco, con i conseguenti rilievi:

• Informazioni ufficiali non rispondenti alla realtà  con impatto diretto sul ROI dei clienti finali
  La classificazione delle aziende, basata esclusivamente su registri pubblici e codici ATECO, risultava limitata e spesso non aderente alla reale attività delle imprese. Attività commerciali errate o troppo generiche compromettevano l’efficacia delle strategie di targeting, esponendo i clienti finali a investimenti di marketing poco efficienti e dispersivi.

• Erosione del valore percepito e della fiducia nel servizio.
  La scarsa accuratezza dei dati si rifletteva direttamente sulla qualità dei pacchetti venduti, riducendone il valore percepito. I clienti finali si trovavano a investire tempo e risorse su contatti non in target, con un impatto negativo sulla fiducia nel dato come leva strategica e sulla reputazione complessiva del servizio.
• Assenza di un processo strutturato di validazione del dato.
  Nonostante i limiti noti delle fonti ufficiali e del solo utilizzo del codice ATECO, mancava un processo sistematico di verifica e aggiornamento delle informazioni. Le eventuali attività di controllo venivano svolte manualmente e a posteriori, con costi elevati e scarsa scalabilità.

The Solution

Per trasformare il patrimonio informativo in un vero asset strategico per i clienti finali, SevenData ha radicalmente evoluto la strategia di arricchimento dei dati. Grazie al supporto di beSharp, l’azienda ha implementato una soluzione da data augmentation basata su Generative AI resa particolarmente efficiente da modelli arricchiti con la tecnica del RAG.

Questa soluzione permetteva di andare oltre i limiti di registri datati e diciture standardizzate imprecise e di dedurre con precisione chirurgica il reale settore operativo di ogni impresa offrendo suggerimenti di classificazione altamente affidabili.

The Benefit

L’introduzione del nuovo modello ha trasformato la ricerca della qualità del dato da criticità a leva strategica, ridefinendo il posizionamento di SevenData sul mercato.

Data Quality e Targeting di Precisione

L’accuratezza della classificazione aziendale è notevolmente migliorata attestandosi tra l’85% e il 93%. Questa precisione ha trasformato i pacchetti dati in uno strumento premium, abilitando un targeting avanzato in grado di ridurre drasticamente gli sprechi pubblicitari e di massimizzare il potenziale di conversione per i clienti finali.

Ottimizzazione dei Costi

L’eliminazione della dipendenza dai provider esterni per la validazione dei dati ha generato un’immediata ottimizzazione economica. Un costo ingente e ricorrente è stato sostituito da un’infrastruttura interna altamente efficiente, massimizzando il ROI del progetto e liberando risorse a favore dell’innovazione.

Accelerazione del Go-to-Market

La centralizzazione e l’automazione della gestione del dato hanno azzerato le inefficienze manuali. La capacità di elaborare milioni di record in modo continuo e di intervenire rapidamente sui dataset consente ora a SevenData di rispondere tempestivamente alle richieste del mercato, costruendo offerte mirate con una flessibilità e una velocità senza precedenti.

Totale Autonomia tramite Knowledge Transfer

Grazie a un approfondito programma di Knowledge Transfer erogato da beSharp, il team di SevenData ha acquisito la piena padronanza della soluzione a 360°. Oggi l’azienda è pienamente autonoma nel tuning dei parametri e nella scelta del modello LLM più adatto caso d’uso. L’infrastruttura è già pronta per adattarsi fluidamente a qualsiasi cambiamento delle fonti dati o all’introduzione dei nuovi disciplinari, azzerando la dipendenza da System Integrator esterni per le evolutive.

Privacy e Sicurezza by Design

L’utilizzo esclusivo di informazioni pubbliche aggregate, unito alla solidità nativa dell’infrastruttura AWS, assicura la compliance dell’output. Escludendo alla radice l’uso di dati sensibili, i rischi legati al trattamento delle informazioni sono stati annullati, mantenendo intatta la potenza analitica e di profilazione del sistema.