Il Gruppo Miroglio si affida a beSharp e AWS per migliorare i customer insight

Grazie alla nuova infrastruttura, pensata specificatamente per supportare lo sviluppo, il testing e l’addestramento dei modelli, Gruppo Miroglio ha potuto attuare una strategia di marketing personalizzata estremamente targettizzata, basata su un clustering dei clienti eseguito con le più avanzate tecniche di machine learning.

beSharp, Premier Consulting Partner di AWS, è stata scelta dal Gruppo Miroglio, azienda italiana che opera lungo la filiera della moda femminile e del retail, per realizzare un’infrastruttura Cloud su AWS altamente scalabile che rendesse semplice per i data scientist sviluppare, aggiornare e addestrare modelli avanzati di machine learning. L’obiettivo del progetto era aumentare la fidelizzazione dei clienti con campagne personalizzate attraverso una clusterizzazione basata su comportamenti e pattern di acquisto ricorrenti.

Il Gruppo Miroglio comprende sei marchi con una forte e orgogliosa identità italiana (Motivi, Elena Mirò, Fiorella Rubino, Oltre, Luisa Viola e Diana Gallesi) e opera in diversi campi del settore moda- dalla stampa transfer fino alla logistica integrata, passando per la gestione dell’intera supply chain – con l’impegno costante a fare di ogni esperienza un’occasione di apprendimento, così da poter continuamente crescere e innovare.

L’esigenza del Gruppo Miroglio era quella di utilizzare 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. A fronte del 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.

Stante questa specifica esigenza, il Gruppo Miroglio ha iniziato a lavorare con beSharp e AWS. beSharp si è dimostrata 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.

Sfruttando i servizi AWS dedicati a Data Analytics e Machine Learning, beSharp si è concentrata inizialmente su quattro dei sei marchi italiani del Gruppo Miroglio e ha messo il team di data analyst in condizione di operare in modo integrato con i team di sviluppo e concentrarsi sulla realizzazione di modelli sempre più performanti.

“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”, ha raccontato Marcello Offi, Business Intelligence & Legacy Development Manager del Gruppo Miroglio.

Grazie alla nuova infrastruttura, pensata specificatamente per supportare lo sviluppo, il testing e l’addestramento dei modelli, il cliente ha potuto attuare una strategia di marketing personalizzata estremamente targettizzata, basata su un clustering dei clienti eseguito con le più avanzate tecniche di machine learning.

“Non volevamo lavorare con un partner tipico; volevamo un partner che non si limitasse soltanto a costruire, ma che trasferisse anche le conoscenze. beSharp lo ha fatto in modo perfetto: sviluppando sistemi, ma anche insegnandoci come sono stati costruiti, come sfruttarli al meglio e come adattarli in futuro”, ha aggiunto Offi.

E per il futuro? Grazie a quanto messo in opera, il Gruppo Miroglio è già in grado di tracciare i clienti in modo più accurato tra i vari marchi e i diversi canali. Il passo successivo sarà l’estensione del sistema agli altri due marchi italiani del gruppo. Il Gruppo Miroglio intende inoltre rendere i dati e gli strumenti più ampiamente disponibili all’interno del gruppo.

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