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Noseberry

Noseberry

Noseberry

Il nostro partner per la crescita nei settori dell'intelligenza artificiale, dei dati e del cloud.
4.8

Greater Noida, Uttar Pradesh, India

10-49

2019

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Noseberry è il nostro partner per la crescita nel campo dell'IA, DATA Claude, fondata nel 2019.

Noseberry si posiziona deliberatamente come agenzia specializzata, piuttosto che come generalista. La convinzione fondamentale dell'azienda è che i risultati significativi derivino dalla competenza approfondita, non dalla semplice ampiezza di competenze. Il suo lavoro è organizzato attorno a tre discipline strettamente integrate che si rafforzano a vicenda: un'intelligenza artificiale in grado di fornire risultati concreti, dati affidabili e il cloud su cui si basa. Poiché queste tre competenze sono gestite end-to-end da un unico team, i clienti evitano gli attriti, le reciproche accuse e la perdita di contesto che affliggono le collaborazioni con più fornitori.

Questa filosofia si riflette nella gestione del personale di progetto. Le persone che definiscono l'ambito di un progetto sono le stesse che lo realizzano. Non ci sono inganni in cui un team di vendita esperto si aggiudica il lavoro per poi affidarlo a un gruppo di junior. Gli ingegneri senior sono coinvolti in ogni fase, il che significa che le decisioni tecniche prese all'inizio sono le stesse che vengono mantenute fino alla consegna. Per i clienti, questo si traduce in meno sorprese, un'architettura più pulita e un software che si comporta come promesso.

Soluzioni di intelligenza artificiale personalizzate

Al centro dell'offerta di Noseberry c'è l'intelligenza artificiale personalizzata, creata per uno scopo specifico piuttosto che per una semplice dimostrazione. Il team progetta e implementa sistemi di IA generativi e agentivi, applicazioni di modellazione linguistica su larga scala e modelli di machine learning, sviluppati in base ai flussi di lavoro reali del cliente e valutati in base ai risultati, non alla novità. Questa è una distinzione cruciale in un mercato saturo di impressionanti prototipi che non arrivano mai alla fase di produzione.

Ingegneria e analisi dei dati

Nessun sistema di intelligenza artificiale è migliore dei dati su cui si basa, e Noseberry considera l'ingegneria dei dati una disciplina di primaria importanza, non un elemento secondario. Il team crea pipeline, data warehouse, lakehouse, sistemi di streaming e framework di governance che trasformano dati sparsi e inaffidabili in una base solida per modelli e decisioni. Affidabilità e governance sono integrate fin dal primo giorno, anziché essere aggiunte in seguito, ed è proprio questo che permette ai livelli di intelligenza artificiale e analisi sovrastanti di essere affidabili.

Cloud e DevOps

Il terzo pilastro dell'offerta principale di Noseberry è il cloud e il DevOps, la solida infrastruttura su cui si basano l'intelligenza artificiale in produzione e i prodotti moderni.

Dimensione del business del cliente
Budget per progetto
$0 - 1,000
Durata del progetto
  • 3-6 mesi
Focus geografico
  • India
Lingue
  • Inglese
Casi di successo

Sfida

Con l'espansione di Fllat.com, gli strumenti esistenti si sono rivelati inadeguati. Il sito web dell'azienda inizialmente si limitava a mostrare le stanze disponibili, senza alcun back-end operativo. Processi frammentati Carico di lavoro manuale Esperienza limitata degli inquilini Difficoltà di scalabilità

Soluzione

Abbiamo realizzato una suite di moduli interconnessi progettati per coprire l'intero ciclo di vita dell'inquilino e il processo di gestione immobiliare. Alcune delle caratteristiche principali della nuova piattaforma di Fllat.com sono: Modulo di prenotazione personalizzato, Gestione inquilini, Modulo pagamenti e fatturazione, Flusso di lavoro di ingresso/uscita, Modulo di verifica documenti, Portale self-service per inquilini, Sistema di manutenzione e ticketing, Report di flusso di cassa e finanziari, Gestione dei contenuti del sito web, Gestione degli accessi degli utenti.

Risultato

L'implementazione della piattaforma personalizzata ha trasformato le operazioni di Fllat.com e ha generato significativi vantaggi aziendali. Unificando i processi e introducendo l'automazione, la soluzione ha risolto i punti critici del cliente e creato nuove opportunità di crescita. Di seguito sono riportati alcuni degli impatti più rilevanti (utilizzando metriche esemplificative che Fllat.com può sostituire con dati reali).

Sfida

Costruire una presenza dominante nel co-living organico in un mercato canadese multi-città Sfida 1 – Frammentazione a livello cittadino in oltre 6 mercati canadesi Sfida 2 – Pagina iniziale bloccata alla posizione 58 nonostante un elevato volume di impressioni Sfida 3 – Necessari due tipi di contenuto: pagine di localizzazione + contenuti educativi Sfida 4 – Perdita di traffico internazionale dalla Cina

Soluzione

Tre flussi di lavoro SEO paralleli hanno permesso a Harrington Housing di raggiungere il dominio organico in tutto il Canada in 6 mesi. Flusso di lavoro 1 – Architettura di localizzazione nelle città canadesi Pagine dedicate alle città create e posizionate: Flusso di lavoro 2 – Strategia di contenuti per il blog per l'acquisizione di studenti Flusso di lavoro 3 – Creazione di autorevolezza nella homepage

Risultato

Risultati misurati – da luglio a dicembre 2025. Tutti i dati provengono direttamente da Google Analytics 4 e Google Search Console.

Sfida

Il progetto ha comportato la gestione della complessità in ambito di conformità, esperienza utente e integrazione di sistema. Le principali sfide includevano: Rigorosi requisiti di conformità normativa Complesso percorso di onboarding in più fasi Diversità demografica degli utenti Variabilità dei dispositivi e delle prestazioni Gestione di dati assicurativi sensibili

Soluzione

La soluzione è stata progettata come un sistema di onboarding digitale incentrato sulla conformità e guidato dall'esperienza utente, combinando flussi utente strutturati, un'architettura backend sicura e l'emissione automatizzata delle polizze. Percorso utente e progettazione dell'esperienza Selezione del piano Dati personali e questionario sanitario Caricamento dei documenti KYC Elaborazione dei pagamenti Acquisizione del consenso e accordo digitale Emissione e conferma della polizza

Risultato

Tra i risultati principali si annoverano: Riduzione degli attriti in un percorso di onboarding complesso e articolato in più fasi Maggiore chiarezza e fiducia per il cliente durante l'acquisto della polizza Forte allineamento con il framework di Axis Bank per i rischi sotto zero Onboarding più rapido grazie all'automazione e all'integrazione con il back-end

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