AZIENDA CLIENTE

Nel contesto dell’innovazione tecnologica, molte startup sviluppano soluzioni elettroniche con Intelligenza Artificiale ed edge computing per rendere più efficienti processi industriali e operativi. Tuttavia, scegliere in quale mercato investire richiede uno sguardo strategico e una comprensione profonda del contesto competitivo.

È il caso di una startup innovativa che progetta dispositivi con IA on-board e capacità di elaborazione locale, pensati per applicazioni in cui la connettività è limitata o discontinua. Per definire un percorso di crescita sostenibile, l’azienda aveva bisogno di risposte concrete e data driven. Per questo, l’abbiamo supportata attraverso una consulenza di Data-Driven Advisory per comprendere il mercato dell’agritech, analizzarne le dinamiche e individuare i segmenti applicativi più promettenti.

OBIETTIVI DI PARTENZA

L’obiettivo della startup era orientare gli investimenti su mercati ad alto potenziale, valutando quali applicazioni verticali potessero valorizzare al meglio la propria tecnologia edge e i modelli di Intelligenza Artificiale integrati nei dispositivi.

La necessità nasceva dal voler passare da un approccio generico a uno strategico: comprendere quale segmento dell’agritech offrisse domanda crescente, margini adeguati e bisogno concreto di sensoristica avanzata.

RICERCA DI MERCATO E DATI RACCOLTI

Prima di definire quali applicazioni valorizzassero davvero la tecnologia sviluppata dalla startup, è stato necessario esplorare il mercato dell’agritech: comprendere le dinamiche, analizzare la domanda reale e identificare i segmenti dell’innovazione agricola in cui l’adozione di soluzioni IA ed edge computing sta accelerando più velocemente. In questo modo abbiamo strutturato una Data Driven Advisory su diverse aree d’analisi: 

  1. Contesto e trend del mercato dell’agritech.
    Lo studio iniziale ha permesso di definire le dimensioni e le prospettive di crescita del settore: il mercato dell’agritech presenta trend di espansione costante, con particolare dinamismo nelle soluzioni basate su sensori IoT, sistemi di monitoraggio avanzato e applicazioni di AI predittiva. L’analisi ha confermato che la digitalizzazione agricola, dalla precision farming alle piattaforme decisionali, sta accelerando grazie a incentivi e investimenti crescenti a livello europeo e globale.
  2. Studio dell’interesse online.
    La seconda fase ha approfondito la domanda attiva legata ai sensori avanzati per l’agricoltura, individuando le applicazioni più ricercate: monitoraggio del suolo, ottimizzazione irrigua e rilevamento precoce delle malattie. Le analisi hanno evidenziato una forte crescita di interesse verso sistemi di rilevamento localizzato e soluzioni autonome alimentate da IA.
  3. Analisi delle Buyer Personas. Per comprendere chi potesse trarre il maggior beneficio dalle soluzioni agritech, è stato individuato il target potenziale:
    • aziende agricole strutturate, alla ricerca di strumenti per ridurre i costi e aumentare la produttività;
    • piccoli produttori interessati a tecnologie semplici da integrare;
    • fornitori di servizi agronomici e consulenti digitali.

    La mappatura dei vari target ha permesso di individuare anche le leve motivazionali e i criteri decisionali di ciascuno, utili per la comunicazione e il futuro posizionamento della startup.

  4. Benchmark competitivo.
    Infine, per restituire un quadro ancora più preciso e data driven, è stato analizzato il panorama competitivo. Il confronto tra i vari player nazionali ed internazionali ha evidenziato le principali soluzioni presenti nel mercato, mostrando come molte tecnologie si concentrino su singole funzionalità, mentre altre sono soluzioni più avanzate, in grado di unire funzioni e dashboard digitali. Questo approfondimento ha permesso di individuare aree e opportunità di differenziazione utili alla startup per proporsi sul mercato.

RISULTATI OTTENUTI DALLA RICERCA

L’analisi ha permesso alla startup di definire con chiarezza quali segmenti presidiare e dove la propria tecnologia potesse offrire il massimo valore.
Il progetto di analisi ha fornito una base concreta per valutare gli investimenti futuri e un action plan personalizzato, pensato per trasformare gli insight in attività concrete: dalle linee guida per l’evoluzione del prodotto alle indicazioni per il posizionamento, fino alle priorità di comunicazione e alle azioni operative utili a intercettare i clienti più ricettivi.

CONCLUSIONI E STRATEGIE PER POSIZIONARSI NEL MERCATO DELL’AGRITECH

Esplorare il mercato dell’agritech significa confrontarsi con un comparto in rapida evoluzione, dove innovazione tecnologica, esigenze produttive e pressioni ambientali stanno ridefinendo priorità e modelli di adozione. In questo contesto, una startup che sviluppa soluzioni elettroniche con IA integrata ed edge computing non può basarsi su intuizioni: ha bisogno di dati affidabili per capire dove concentrare gli investimenti e quali applicazioni offrano reale potenziale di crescita.

Questo progetto dimostra come un approccio data-driven permetta di leggere con chiarezza le dinamiche del settore, individuare i sotto-segmenti più promettenti e comprendere quali esigenze specifiche guidano la domanda di innovazione. L’analisi ha fornito una visione concreta delle opportunità legate a sensoristica avanzata, monitoraggio predittivo e applicazioni intelligenti per colture ad alto valore, delineando le basi per un posizionamento competitivo coerente.