Progetti e risultati misurabili.
Sistemi AI, proof of work ed esperienze professionali che mostrano come applico marketing, vendite, CRM, automazioni e intelligenza artificiale a processi reali.
Cosa trovi qui.
Due sezioni distinte. Sistemi AI in produzione — progetti AI costruiti come consulente o asset proprio: case study con funnel e KPI tracciati, system teardown tecnici con architettura documentata. Esperienze marketing professionali — risultati ottenuti in ruoli di direzione marketing, dimostrano il background da cui viene il mio approccio sistemico all'AI.
Tutti i progetti sono pubblicati con numeri verificabili e attribuzione corretta. Niente case inventati, niente vanity metrics, niente attribuzione gonfiata di lavori di team. I sistemi AI seguono il Sistema AI Governabile; le esperienze marketing seguono lo stesso principio applicato al pre-AI: misurare ciò che conta, costruire processi, generare crescita su processi reali.
Sistemi AI in produzione.
Sistemi AI costruiti come consulente o asset proprio. Architettura, decisioni tecniche e numeri reali. Costruiti seguendo il Sistema AI Governabile.
High-Ticket Sales OS
CRM AI su misura per business high-ticket B2C. Sistema completo di acquisizione e governance commerciale: SEO + Social organic per la lead generation, assistente AI per qualificare le richieste commerciali, booking integrato, CRM proprietario con dashboard, pipeline e attribution.
Editorial AI Pipeline
Pipeline editoriale n8n + OpenAI che genera bozze WordPress SEO-ready (outline, articolo, meta, slug, FAQ, link interni) con quality gate automatico, email approval a 3 azioni e zero pubblicazione automatica. Ogni bozza resta in stato draft fino a decisione umana esplicita.
Esperienze marketing professionali.
Risultati ottenuti in ruoli di direzione marketing prima della specializzazione AI. Dimostrano il background da cui viene il mio approccio sistemico: marketing digitale, performance, SEO, CRM, lead generation, funnel e crescita su processi reali.
Scaling B2C marketing
Brand B2C digitale in fase di scaling, periodo 2024-2025. Come Digital Marketing Manager ho guidato la strategia digitale e coordinato un team trasversale (CRM, CMS, Social, Web Design, Affiliate, Strategy, Analytics, Loyalty) che hanno portato la crescita attraverso advertising, SEO, acquisizione clienti e retention guidata dai dati.
Brand cliente non nominato per riservatezza professionale.
Leggi il caso studioLead generation B2B
Ente di formazione B2B. Come Responsabile Marketing e Comunicazione (2022-2023) ho sviluppato una strategia advertising mirata per generare lead qualificati, ottimizzando costi e ROI con un budget contenuto. Campagne advertising come driver principale, supportate da landing, email/SMS e CRM commerciale.
Azienda e clienti non nominati per riservatezza professionale.
Leggi il caso studioCosa accomuna questi progetti.
I 4 progetti sono diversi per natura — sistemi AI vs marketing classico, consulenza vs ruolo da dipendente, B2C vs B2B — ma condividono pattern operativi precisi.
- Numeri verificabili, no vanity metrics. Pubblico solo numeri attribuibili e verificabili: valore commerciale, ROI, traffico organico, conversion. Niente impression, follower o "+300%" senza base. Disclaimer espliciti dove servono.
- Approccio sistemico, non singole leve. Anche prima dell'AI il principio era costruire sistemi misurabili: SEO + paid + CRM + funnel + analytics integrati, non singoli canali isolati. Con l'AI questo diventa "Sistema AI Governabile".
- Focus su risultati commerciali, non su output di processo. La metrica finale è impatto sul business: lead generati, deal chiusi, fatturato, traffico qualificato. Non "ho mandato 5.000 email" o "ho pubblicato 50 post".
- Onestà professionale e attribuzione corretta. Quando il lavoro è di team, lo dichiaro. Quando il cliente è sotto NDA, non lo nomino. Quando i numeri hanno disclaimer, li scrivo. La trasparenza è parte del posizionamento, non un accessorio.
Vincoli editoriali e privacy.
Tutti i case pubblicati rispettano regole che ho posto a me stesso per onestà professionale e tutela dei clienti.
- Cliente reale mai nominato pubblicamente se il progetto è coperto da NDA. I case vengono pubblicati con descrizione di settore (es. "business high-ticket B2C"), non con nome del cliente.
- Numeri verificabili sempre. Niente "+300%" senza base, niente "fatturato" se non era fatturato (uso "valore commerciale attribuibile" quando è quello). Disclaimer espliciti dove serve.
- Costi interni non pubblicati per rispetto dei clienti: pubblico solo l'output (ROI, valore per lead, tempo risparmiato), mai il costo del progetto.
- Screenshot anonimizzati. Dati nei screenshot sostituiti, oscurati o derivati da dataset di test. Mai dati reali identificabili.
L'approccio è documentato anche nella pagina di trasparenza insieme alle regole su privacy, uso AI nel sito, anonimizzazione e responsabilità umana.
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Un progetto come High-Ticket Sales OS o Editorial AI Pipeline non nasce in un giorno. Parte da una sessione di Advisory AI per capire dove l'AI può generare impatto reale nel tuo contesto. Per la fase di delivery operativa lavoro con Methoda, mantenendo strategia e governance unite.
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