Mettiamo ordine nei dati, costruiamo modelli che prevedono e suggeriscono azioni, e li portiamo in produzione dove servono davvero: nei processi e nel CRM.
Per i casi d’uso general purpose utilizziamo Rulex (Explainable AI, utile quando serve tracciabilità e spiegabilità delle decisioni). Per il CRM, abilitiamo le funzionalità di Machine Learning e AI di Salesforce: scoring, raccomandazioni, Copilot/Agentforce, prompt controllati e guardrail.
Per la parte di Business Intelligence e analisi evoluta colleghiamo i dati a Tableau (dashboard operative, KPI, drill-down e monitoraggio performance).
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Previsioni affidabili per vendite, domanda, carichi di lavoro e capacità.
Output: modello + spiegazione + soglie operative per decisioni.
Individuazione del rischio abbandono e leve di intervento.
Output: punteggi, cluster, regole interpretabili e lista azioni.
Rilevazione anomalie, frodi e non conformità con criteri tracciabili.
Output: alerting, soglie e regole spiegabili (auditabili).
Priorità chiare su cosa lavorare prima, direttamente nel CRM.
Output: punteggi in pagina record + regole di instradamento.
Raccomandazioni e assistenti AI per aumentare produttività e qualità.
Output: strategie, prompt, guardrail e integrazione nei processi.
Dati unificati e attivabili per AI/ML e segmentazioni avanzate.
Output: dataset “decision-ready” + attivazioni su canali e CRM.
Un percorso strutturato in 3 fasi per arrivare a risultati misurabili, con obiettivi, responsabilità e tempistiche definiti.
Analizziamo processi, dati e KPI per definire use case, baseline e vincoli (governance, sicurezza, qualità del dato).
Output: mappa use case, requisiti dati, criteri di successo e priorità
Definiamo il percorso 30/60/90: stack (Rulex / Salesforce AI / ibrido), dataset, integrazioni e piano di rilascio con KPI di adozione.
Output: roadmap, backlog, stima effort e tempistiche, metriche
Implementiamo modelli e automazioni, abilitiamo l’AI nel CRM e monitoriamo performance e drift.
Output: modelli in produzione, dashboard KPI, playbook di adozione e miglioramento continuo
Risultato: un piano eseguibile (non una demo), con deliverable chiari e metriche di successo.
Definiamo use case e KPI, prepariamo i dati, costruiamo modelli predittivi/prescrittivi e li integriamo nei processi (operativi o CRM). L’obiettivo non è “fare un modello”, ma migliorare decisioni e performance con output misurabili e governabili.
Rulex è ideale per casi d’uso general purpose e quando serve massima spiegabilità (decisioni interpretabili e auditabili). Salesforce AI è ideale quando vuoi portare AI/ML direttamente nel CRM e nei workflow (scoring, raccomandazioni, Copilot/Agentforce, prompt controllati).
Non sempre. È utile quando servono unificazione profili da più fonti, identity resolution, attivazione real-time e governance dati per use case trasversali (Sales/Service/Marketing) e GenAI controllata.
Definiamo accessi, dataset, tracciabilità e ruoli. Per GenAI nel CRM usiamo prompt controllati, policy e guardrail, integrati con il modello di sicurezza dell’organizzazione.
Obiettivi e KPI, descrizione del processo, sorgenti dati, volumi, vincoli (privacy/governance), stack esistente (CRM/BI) e tempistiche. Con questi elementi possiamo proporre perimetro e modalità di avvio.
