Case study reali. Problemi concreti, soluzioni costruite, risultati misurabili. Nessuna teoria.
Ogni progetto nasce da un problema reale. Non da un brief creativo, non da un'idea interessante — da un'inefficienza che costava tempo, denaro o rischio. Quello che trovi qui sono le soluzioni che ho costruito, con i numeri di chi le misura davvero.
01
Problema
Diagnosi precisa del collo di bottiglia. Niente sintomi — cause.
02
Soluzione
Stack specifico al problema. Nessun over-engineering.
03
Risultati
KPI misurati prima e dopo. Numeri reali, non stime.
Case Studies
7 Progetti
Automazione
01 / 07
Lead Qualification Engine
200+ lead al giorno, 4 ore di qualificazione manuale. Il team commerciale perdeva metà del tempo in attività ripetitive.
Il workflow analizza ogni lead in ingresso, lo qualifica tramite GPT-4 su criteri definiti (ICP, budget segnali, LinkedIn data via Clearbit), assegna un punteggio e notifica il sales rep su Slack con un brief completo. Il primo contatto avviene in meno di 5 minuti dall'iscrizione.
Sito statico SPA senza framework (zero dipendenze npm) deployato in container Docker su VPS. Dark mode automatica, GDPR-compliant, Open Graph ottimizzato, Schema.org markup completo. WebP per le immagini, lazy loading, preconnect per i font.
Result: Da zero a 100 PageSpeed in 3 giorni di build. Il sito viene usato come caso di studio per "cosa significa ottimizzare davvero per Core Web Vitals."
3 persone, 4 articoli a settimana, 6 ore ciascuno. Il costo del contenuto stava erodendo i margini del progetto editoriale.
−75%Tempo per articolo
12/settArticoli prodotti
+340%Traffico organico
Stack: Perplexity AI + Claude + GPT-4 + DALL-E 3 + n8n + WordPress REST API
Pipeline: keyword research AI-assisted → brief strutturato → ricerca Perplexity → draft Claude → review GPT-4 → immagini DALL-E 3 → formattazione → publish via WP API. Tutto automatizzato tranne la review editoriale finale (15 min per articolo vs 6 ore).
L'aumento del traffico è dovuto alla frequenza di pubblicazione, non alla qualità degradata — le metriche di engagement (tempo su pagina, bounce rate) sono rimaste stabili.
Intervento in 4 fasi: (1) audit completo dell'infrastruttura esistente, (2) implementazione backup 3-2-1 con test di recovery mensili verificati, (3) deployment Fortinet FortiGate + segmentazione VLAN, (4) formazione del personale (phishing simulation, policy).
La PMI ha raggiunto la conformità ISO 27001 come effetto collaterale della messa in sicurezza, aprendo a contratti con clienti enterprise che la richiedevano.
Consolidamento da 5 canali a 2 (LinkedIn per awarness B2B, Google per demand capture). Implementazione UTM rigoroso per attribuzione precisa. Automazione nurturing con ActiveCampaign (7 sequence basate su comportamento). Lead scoring HubSpot allineato al commerciale.
Il dato più importante: il CAC da €1.200 a €395 non è venuto dal taglio del budget, ma dall'eliminazione del budget sprecato. Il budget totale è rimasto uguale.
Licenze stock musicali a €50-200/brano senza possibilità di personalizzazione. Un'agenzia creativa cercava un'alternativa scalabile.
€18kRisparmio annuo
<15minPer brano finalizzato
150+Brani in library
Stack: Suno AI + Udio + Adobe Audition + FL Studio per finalizzazione
Processo: brief del cliente → prompt engineering per Suno/Udio (genere, mood, BPM, strumentazione) → generazione 4-6 varianti → selezione + editing in Adobe Audition → mastering leggero in FL Studio → consegna in WAV/MP3 con documentazione diritti.
La library creata (150+ brani organizzati per categoria: corporate, emozionale, tech, energico) è diventata un asset riutilizzabile che continua a generare valore senza costi aggiuntivi per brano.
Team bloccati su attività ripetitive ad alto volume: contenuti, report, risposte clienti, data entry. Ore perse ogni giorno su lavoro che un AI può gestire.
−60%Tempo attività
5xVolume output
24/7Operatività
Stack: GPT-4 + Claude + n8n + Google Drive + Notion + Zapier
Integrazione di modelli AI (GPT-4, Claude, Gemini) direttamente nei workflow esistenti — senza sostituire il team, ma amplificandone la capacità. Tre case study: agenzia comunicazione (−70% produzione contenuti), studio commercialista (8h/sett risparmiate su data entry PDF), e-commerce (60% ticket risolti automaticamente).
Principio: l'AI prepara e processa, l'umano decide e rifinisce. Il team si concentra su ciò che crea davvero valore.