Soluzioni

Soluzioni di Data Science e Machine Learning pensate per la produzione.

Le proposte Analytrix coprono l’intero ciclo di vita del modello: assessment, progettazione, sperimentazione, messa in produzione, governance e supporto continuativo. Ogni pacchetto è strutturato con obiettivi, perimetro e deliverable chiari, comprensibili a funzioni business, data e IT.

Discovery Pack: mettere a fuoco valore e priorità
Progetto End-to-End: costruire e rilasciare un modello chiave
Advisory Continuativo: supporto senior “a consumo”
Audit Indipendente: revisione critica dei modelli

Vedi esempi di utilizzo

Pacchetti solidi, deliverable verificabili

Offerte principali

Quattro pacchetti per avanzare velocemente, senza rinunciare alla governance.

Il nostro approccio privilegia missioni ben definite, con perimetro e risultati misurabili. I pacchetti si possono adattare alle tue priorità, ma manteniamo una base metodologica costante per rendere più semplice la pianificazione e il confronto tra opzioni.

Discovery Pack

da 8 500 € per perimetro

Ideale per rispondere a “da dove partiamo?”. Analizziamo dati, contesto e vincoli operativi per individuare i casi d’uso più promettenti e costruire una roadmap realistica.

Interviste con stakeholder e mappatura fonti dati
Valutazione qualità, copertura e criticità di governance
Prototipi rapidi su campioni rappresentativi
Backlog di use case ordinato per valore e fattibilità

Durata tipica: 3–6 settimane. Spesso usato come base per una roadmap data di 6–18 mesi.

Progetto End-to-End

da 32 000 € per modello

Per sviluppare e mettere in produzione un modello centrale: scoring, previsione, raccomandazione o anomaly detection, con attenzione a sicurezza e integrazione.

Disegno soluzione e architettura analitica
Feature engineering, training, validazione e test
Integrazione con sistemi esistenti e rilascio in produzione
Dashboard di monitoraggio e formazione ai team

Durata tipica: 8–16 settimane, in funzione di complessità e requisiti di compliance.

Advisory Continuativo

da 4 500 € al mese

Un formato flessibile per avere un confronto senior costante sui progetti data, senza aprire ogni volta nuovi contratti e procedure.

Monte ore dedicato con Data Scientist / ML engineer
Code review, model review e supporto ai team
Partecipazione a comitati data e decisioni di priorità
Supporto su tool, architettura e best practice

Impegno minimo: 3 mesi, rinnovabile e modulabile in base al carico progettuale.

Audit Indipendente

da 6 900 € per modello

Una revisione critica di modelli in produzione o in sviluppo per ridurre rischi, migliorare la documentazione e supportare decisioni di investimento.

Analisi metodologia, assunzioni e dataset utilizzati
Test su robustezza, drift, bias e performance
Raccomandazioni prioritarie e piano di miglioramento
Sintesi esecutiva per stakeholder e comitati

Spesso adottato prima di estendere un modello a nuovi mercati, segmenti o canali.

Per tipo di esigenza

Soluzioni per decisioni clienti, operative e strategiche.

Le stesse tecniche possono servire obiettivi molto diversi. Organizziamo le soluzioni attorno alle decisioni chiave che devi prendere, così da rendere più semplice la priorità e la misurazione dell’impatto.

Decisioni cliente

Scoring, personalizzazione e churn

Modelli di propensione, segmentazione comportamentale, recommendation, prioritizzazione campagne e gestione del budget di acquisizione, con KPI chiari (conversione, churn, LTV).

Operations & rischio

Previsioni, anomalie e ottimizzazione

Forecasting della domanda, ottimizzazione scorte, rilevamento frodi, alert su incidenti operativi e allocazione dinamica delle risorse, con valutazione dei rischi associati a ogni modello.

Strategia & innovazione

Nuove opportunità di valore

Analisi di dati non strutturati, POC di nuovi use case, test di modelli avanzati, stime di ROI e supporto nella selezione delle iniziative da industrializzare.

Casi d’uso

Alcuni scenari tipici affrontabili con i nostri pacchetti.

I numeri riportati sono indicativi e si basano su scenari in cui i prerequisiti sono presenti: dati adeguati, sponsor coinvolti e integrazione ben definita. Ogni iniziativa viene comunque valutata nel suo contesto.

Casi modulari per pacchetto

Riduzione churn B2C

Telco · Progetto End-to-End · Modello di propensione

−18 % churn

Un modello di scoring identifica i clienti più a rischio di disdetta nel breve periodo. I team marketing usano il punteggio per prioritizzare offerte di retention e contatti outbound, con lettura periodica dei risultati in termini di margine.

Forecast domanda multi-punto vendita

Retail · Discovery Pack + Progetto End-to-End

−12 % overstock

Modelli di previsione per store e categoria. Integrazione nello strumento di pianificazione per ottimizzare ordini, ridurre rotture di stock e contenere sprechi, con KPI logistici condivisi.

Audit modello di rischio credito

Banking · Audit Indipendente

+24 % stabilità

Revisione di un modello esistente: analisi drift, bias e qualità della documentazione. Consegna di azioni prioritarie per stabilizzare performance e migliorare spiegabilità per comitati di rischio e stakeholder.

Sempre incluso

Una base comune per governance, sicurezza e trasferimento competenze.

Qualunque pacchetto tu scelga, alcune pratiche non si negoziano: documentazione, tracciabilità, attenzione a bias e qualità, e supporto al passaggio di consegne. È ciò che rende i modelli difendibili e mantenibili nel tempo.

Documentazione del modello

Design doc, scheda modello, descrizione dataset, ipotesi di training, perimetro d’uso, limiti noti e metriche di monitoraggio.

Tracciabilità dei dati

Mappatura fonti, trasformazioni, regole di pulizia e filtraggio, versioning dei dati di training per audit e riproducibilità.

Spiegabilità & bias

Analisi importanza variabili, verifica bias potenziali, test di sensibilità e raccomandazioni per ridurre effetti indesiderati su persone e segmenti.

Monitoraggio post-rilascio

Indicatori di performance, drift dei dati e del modello, alert e viste dedicate a team business e IT per interventi rapidi.

Trasferimento competenze

Sessioni di formazione, code review guidate e playbook operativi per rendere i team autonomi nell’evoluzione del modello e nel riuso dell’approccio.

Accordi chiari

Perimetro, milestone, responsabilità, IP, trattamento dati e limiti di responsabilità esplicitati, per ridurre ambiguità e rischi progettuali.