Un’infrastruttura Cloud su AWS altamente scalabile e semplice da usare per i data scientist che vogliono creare, aggiornare e addestrare modelli avanzati di machine learning. Questa è la soluzione che beSharp, Premier Consulting Partner di AWS, ha realizzato per il Gruppo Miroglio, azienda italiana nella filiera della moda femminile e del retail. Il progetto aveva come obiettivo di incrementare la fidelizzazione dei clienti con campagne personalizzate basate su una clusterizzazione che tenesse conto dei comportamenti e dei pattern di acquisto ricorrenti. Ecco come è andata.
Miroglio sceglie beSharp per i customer insight
Il Gruppo Miroglio conta sei marchi con una forte e orgogliosa identità italiana (Motivi, Elena Mirò, Fiorella Rubino, Oltre, Luisa Viola e Diana Gallesi) e opera in diversi ambiti del settore moda. Dalla stampa transfer fino alla logistica integrata, passando per la gestione dell’intera supply chain.
L’esigenza del Gruppo Miroglio era quella di sfruttare al meglio i dati che stava generando per migliorare il proprio programma di fidelizzazione al brand e il modo in cui comunicare con i propri clienti, oltre a ridurre il turn-over. Di fronte al flusso di dati strutturati e non strutturati provenienti dalle sue complesse attività e di un team tecnico ridotto, l’azienda riteneva infatti che la tecnologia di machine learning (ML) potesse aiutarla a raggiungere i propri obiettivi.
Sfruttare appieno i dati
Per questa ragione, il Gruppo Miroglio ha iniziato a collaborare con beSharp e AWS. beSharp si è rivelata non soltanto un fornitore di servizi, ma un vero e proprio partner capace di implementare un’infrastruttura personalizzata. Progettata secondo le best practice Cloud di AWS e in linea con i principi DevOps e MLOps, ottimizzata per supportare workload di data analytics e machine learning.
Marcello Offi, Business Intelligence & Legacy Development Manager del Gruppo Miroglio, racconta: “Da quest’esperienza è nato il nostro Data Lake in Cloud, dove possiamo oggi costruire analisi predittive e prescrittive, basate sulle tecniche di machine learning e big data, con le quali migliorare le nostre decisioni basate sui dati. E, soprattutto, abbiamo ridotto il tempo necessario per sviluppare applicazioni di analisi da mesi a poche settimane”.
La nuova infrastruttura ha permesso di attuare una strategia di marketing personalizzata estremamente targettizzata, incentrata sul clustering dei clienti, con ML avanzate. In questo modo, l’azienda riesce a seguire i clienti fra i vari brand e canali. Il passo successivo, sarà estendere il sistema agli altri marchi italiani del gruppo. E sfruttare ancora di più i dati.
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