Domande Frequenti
Servono dati pertinenti, leggibili e sufficientemente storicizzati. Prima dei modelli verifichiamo fonti, duplicati, campi mancanti, definizioni dei KPI e limiti di utilizzo.
Possiamo integrare analytics, CRM, advertising, e-commerce, database e fogli operativi. La scelta tecnica dipende da accessibilità, frequenza di aggiornamento, sicurezza e qualità del dato.
In base ai dati può stimare scenari su vendite, lead, campagne, domanda o anomalie. Ogni previsione viene accompagnata da attendibilità, ipotesi e limiti: non viene presentata come certezza.
Sì. Progettiamo viste per decisioni e ruoli reali, con indicatori, soglie e azioni comprensibili. Evitiamo pannelli pieni di metriche che non portano a una scelta operativa.
Dipende soprattutto dalla preparazione dei dati. Una prima fase misura qualità e copertura; solo dopo si stimano modello, dashboard e frequenza di aggiornamento.
Confrontiamo previsioni e risultati reali nel tempo, osservando errore, stabilità e decisioni migliorate. Se il dato non è affidabile o il modello non aggiunge valore, il sistema deve segnalarlo.