Esperienze progettuali: problemi, responsabilità e metodo sul campo
Una selezione di contesti reali nei quali ho lavorato tra direzione marketing, e-commerce, CRM, dati e AI. I progetti sono raccontati in forma anonima quando necessario, senza trasformare attività in corso in case study conclusi.
Come leggere queste esperienze
Questa pagina non presenta promesse commerciali o risultati attribuiti senza una baseline verificabile. Descrive il problema affrontato, il perimetro del lavoro e la responsabilità assunta.
Alcuni progetti sono ancora in corso; altri coinvolgono informazioni riservate. Per questo utilizzo categorie e contesti invece dei nomi dei clienti, salvo quando il rapporto professionale è già pubblico. Stato e limiti sono dichiarati esplicitamente.
Il percorso che sostiene il metodo
In oltre 19 anni ho lavorato come co-founder, project manager, consulente, dirigente marketing e Direttore Generale. Le esperienze tra startup, IBM, Guanxi, FiloBlu, The Brandformance Society e WooW Labs mi hanno portato a gestire problemi nei quali strategia, persone, dati e tecnologia non potevano essere separati.
Direzione e organizzazione
Definizione delle priorità, coordinamento di strutture fino a oltre 60 professionisti e governo di competenze interne ed esterne.
Marketing ed e-commerce
Più di 140 aziende e brand seguiti in contesti di strategia, performance, CRM, contenuti, customer experience e trasformazione digitale.
Metodo progettuale
Disciplina su requisiti, responsabilità, dipendenze, test e passaggi decisionali maturata tra corporate, consulenza e impresa.
AI applicata
Integrazione progressiva dell’AI in analisi, ricerca, produzione, controllo e workflow, mantenendo validazione e responsabilità umane.
E-commerce, piattaforme e CRM
Fashion premium — replatforming Shopify e integrazione CRM
Progetto in corsoBrand fashion con nuovo e-commerce Shopify, rete di negozi fisici e Microsoft Dynamics come riferimento per la relazione con il cliente.
Modello dati e flussi tra Shopify, Klaviyo e Dynamics: anagrafiche, preferenze, acquisti e segnali comportamentali provenienti da online e retail.
Tradurre le esigenze marketing e CRM in requisiti, fasi di lavoro, responsabilità tra partner e criteri di test prima del rilascio.
Brand fashion — governance commerciale e marketing multi-mercato
Affiancamento continuativoE-commerce attivo in più mercati, con campagne Google e Meta, iniziative locali, calendario promozionale e migrazione del CRM.
Collegamento tra budget, priorità geografiche, acquisizione, calendario commerciale, contenuti, CRM e lettura periodica delle performance.
Costruire una regia comune tra direzione, team interno e specialisti, distinguendo decisioni strategiche, attività operative e fonti dati.
E-commerce fashion — riconciliazione di dati e fonti
Analisi in corsoScostamenti tra Shopify, GA4, piattaforme pubblicitarie e gestionale, con letture differenti dello stesso andamento commerciale.
Verifica del tracking, confronto delle definizioni, scelta delle fonti operative e consolidate e costruzione di una modalità condivisa di lettura.
Riportare i report alla loro funzione: sostenere decisioni, rendendo esplicito perché fonti diverse possono produrre numeri diversi.
AI, dati e processi
Analisi e reporting per e-commerce multicanale
Applicazione operativaDati distribuiti tra Shopify, GA4, Google Ads, Meta, CRM e report proprietari.
Assistenti AI per velocizzare estrazione, confronto e prima lettura, mantenendo verifica umana su fonti, discrepanze e conclusioni.
Ridurre il tempo impiegato a ricomporre le informazioni e chiarire quali numeri debbano guidare le decisioni commerciali e media.
Audit SEO e GEO assistito da agenti AI
Metodo in utilizzoSiti aziendali ed editoriali che devono migliorare struttura tecnica, copertura semantica e leggibilità per motori di ricerca e sistemi generativi.
Analisi delle pagine, rilevazione dei gap, proposte tecniche e contenutistiche, controllo delle fonti e revisione finale del team.
Ampliare la profondità dell’audit senza delegare all’AI la responsabilità editoriale o la validazione delle affermazioni.
Workflow AI per marketing e operations
Sviluppo progressivoAttività ricorrenti di agenzia e consulenza: briefing, ricerca, controllo, produzione, aggiornamento e passaggi di consegne.
Mappatura dei passaggi, definizione di input e output, progettazione di prompt e agenti, checkpoint umani e criteri di qualità.
Trasformare utilizzi personali dell’AI in un processo comprensibile, ripetibile e governabile dal team.
Le responsabilità che ricorrono
I contesti cambiano, ma alcune responsabilità tornano con continuità.
| RESPONSABILITÀ | DOMANDA | OUTPUT |
|---|---|---|
| Diagnosi | Qual è il problema reale dietro al sintomo? | Vincoli, dipendenze e priorità condivise |
| Direzione | Quali scelte devono guidare il sistema? | Obiettivi, perimetro e sequenza |
| Traduzione | Come diventano requisiti utilizzabili? | Brief, flussi, backlog e criteri di accettazione |
| Governance | Chi decide, realizza e verifica? | Owner, rituali ed escalation |
| Misurazione | Quale dato può cambiare una decisione? | Baseline, KPI, fonti e frequenza |
Come documento un progetto
Un progetto diventa trasferibile quando le scelte non restano soltanto nelle riunioni. In base al perimetro, il lavoro può lasciare:
- diagnosi e mappa delle dipendenze;
- requisiti funzionali e dati necessari;
- roadmap, backlog e priorità;
- matrice di responsabilità e passaggi decisionali;
- baseline, definizioni e fonti dei KPI;
- piano di test e criteri di accettazione;
- rituali di avanzamento e review;
- documentazione utile a rendere il team più autonomo.
Trasparenza e limiti
Non pubblico nomi, numeri economici, architetture o informazioni operative quando non sono già pubblici o autorizzati. Non attribuisco al mio intervento risultati che dipendono anche da prodotto, mercato, team, investimenti o stagionalità senza una misurazione concordata.
Il percorso professionale e le informazioni generali possono essere approfonditi nel CV professionale e nel profilo LinkedIn. Le esperienze progettuali servono a mostrare come affronto i problemi, non a sostituire una verifica puntuale del contesto.