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24metrics moltiplica per 4,2 l'accuratezza nel rilevamento delle frodi

DoiT ha guidato il team nell'adozione di Google Cloud AutoML, portando in produzione il rilevamento frodi ML in tempo reale in 2 mesi anziché oltre 5.

Cloud Intelligence™
24metrics

The Challenge

24metrics doveva affiancare al proprio sistema di rilevamento frodi basato su regole un livello di machine learning, per prevedere precocemente la qualità degli utenti e contrastare schemi di frode in continua evoluzione. Con soli 8 Engineers e senza competenze ML interne, serviva un partner di fiducia che accompagnasse l'azienda nello sviluppo di queste funzionalità su Google Cloud.

The Solution

DoiT ha offerto un supporto completo attraverso un canale Slack dedicato e ha accompagnato 24metrics nell'implementazione di Google Cloud AutoML. Il team ha contribuito a definire il perimetro del problema, ha consigliato gli strumenti più adatti, ha analizzato i risultati del training e ha garantito un deployment dei modelli ML efficiente sul piano dei costi.

Results

  • Tempi di progetto ridotti da oltre 5 mesi a soli 2 mesi
  • Adozione dei nuovi servizi basati su ML dal 60% della base utenti esistente
  • Accuratezza 4,2 volte superiore rispetto ai metodi tradizionali
  • Risultati 7 volte più rapidi nel rilevamento delle frodi
  • Nuovi clienti acquisiti grazie alle funzionalità ML

Pensavamo che questo progetto avrebbe richiesto più di cinque mesi e il coinvolgimento di più Engineers. Invece, con il supporto ravvicinato di DoiT, è stato tutto piuttosto semplice e molto più rapido del previsto. Ci sono bastati due mesi per sviluppare l'algoritmo di machine learning e rilasciare la nuova funzionalità.

Stavros Charitakis, Engineer, 24metrics

La sfida del rilevamento frodi

Circa il 20% della spesa di marketing va perso a causa delle frodi pubblicitarie digitali. 24metrics aiuta le aziende a individuare il traffico fraudolento con algoritmi proprietari basati su regole, ma le minacce in continua evoluzione richiedevano funzionalità di machine learning per prevedere precocemente la qualità degli utenti. Con soli 8 Engineers e senza competenze ML interne, il team aveva bisogno di un partner di fiducia che lo accompagnasse nello sviluppo di queste funzionalità su Google Cloud.

Trovare il partner giusto

24metrics fa girare tutti i suoi servizi su Google Cloud, con un'architettura a microservizi su Google Kubernetes Engine. Per sfruttare appieno le potenzialità di Google Cloud servivano competenze ML. DoiT International si è distinta per la conoscenza approfondita dell'ambiente Google Cloud di 24metrics, per un pricing vantaggioso senza costi aggiuntivi e per un team di supporto di altissimo livello.

Implementazione ML rapida

DoiT ha aperto un canale Slack dedicato per una collaborazione diretta e priva di burocrazia, offrendo una guida completa su Google Cloud AutoML. Quando i primi risultati non hanno centrato gli standard attesi, DoiT ha aiutato ad analizzarne le cause e a proporre alternative. Il team ha seguito 24metrics passo dopo passo nel deployment, assicurando un'implementazione efficiente sul piano dei costi.

Risultati eccezionali per i clienti

Le nuove funzionalità ML hanno generato valore fin da subito. Il 60% dei clienti esistenti ha adottato i nuovi servizi, ottenendo un'accuratezza 4,2 volte superiore rispetto ai metodi tradizionali e risultati 7 volte più rapidi. I clienti possono ora configurare dashboard executive per monitorare le metriche delle campagne e la qualità degli utenti in tempo reale.

Impatto sul business e crescita

La funzionalità ML è diventata un elemento distintivo unico, capace di attrarre nuovi clienti interessati proprio a questa capacità. Ha contribuito direttamente alla crescita dei ricavi e alla fidelizzazione della clientela. La soluzione permette alle aziende di bloccare le frodi sul nascere, con report intuitivi che consentono ai clienti di cogliere rapidamente i miglioramenti delle campagne.

Piani di innovazione futura

24metrics intende ampliare le funzionalità ML aggiungendo nuovi filtri anti-frode e adattando le proprie soluzioni a nuovi settori, in particolare l'e-commerce. Grazie alla capacità di prevedere il valore degli acquisti, l'obiettivo è aiutare gli store online a migliorare i tassi di conversione, diventando il punto di riferimento unico per l'ottimizzazione dell'efficacia delle campagne.

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