- Cliente
- Portmeirion
- Piattaforma
- Magento 2 + Hyvä
- Settore
- Articoli per la tavola e la casa
- Ambito
- Redesign + previsione inventario con AI
- Sito online
- portmeirion.co.uk
La linea Botanic Garden di Portmeirion è presente nelle cucine britanniche dal 1972; l’azienda opera dal 1960. Quando un marchio ha così tanta storia, il negozio online ha due compiti: vendere e rappresentare il brand. Il nostro intervento ha coperto entrambi gli aspetti: un completo redesign del sito su Magento e un sistema di previsione inventario basato su AI che lavora dietro le quinte.
La sfida: brand storico, aspettative attuali
Portmeirion vende motivi, non prodotti — i clienti collezionano una linea per anni e si aspettano di trovare le novità della stagione accanto a pezzi acquistati dieci anni fa. Questo comportamento di collezionismo influenza ogni aspetto:
- Navigazione per collezione — chi acquista esplora Botanic Garden o Sophie Conran come un mondo, non come una semplice categoria di SKU
- Catalogo ampio e duraturo — le linee restano in vendita per decenni, quindi l’architettura informativa deve scalare nel tempo oltre che in dimensione
- Punte stagionali di domanda — le collezioni natalizie e le promozioni generano forti oscillazioni di inventario per un produttore-venditore
Cosa abbiamo realizzato
Un redesign guidato dalle collezioni su Hyvä
Lo storefront utilizza Magento 2 con un front end Hyvä — l’architettura del tema basata su Tailwind CSS e Alpine.js che elimina il JavaScript legacy di Luma. Per un catalogo così ricco di immagini, la gestione del payload è fondamentale: le pagine collezione restano rapide anche con fotografie di gamma dettagliate, il punto centrale del nostro lavoro di ottimizzazione della velocità.
Un checkout coerente con il brand
Il checkout è completamente in linea con il brand e volutamente essenziale: un flusso in due passaggi Consegna → Conferma e Pagamento, con opzioni ritiro in negozio e consegna a domicilio affiancate, e un riepilogo ordine sempre visibile. Nessun elemento esterno che interrompa l’esperienza al momento del pagamento.
Previsione dell’inventario tramite AI
La seconda parte dell’intervento non rende mai un pixel. Abbiamo realizzato un sistema AI di previsione dell’inventario che apprende da vendite storiche, stagionalità e calendario promozionale per stimare la domanda per prodotto — segnalando in anticipo cosa rischia di esaurirsi e cosa rischia di andare in sovrastock prima che accada. Per chi produce le proprie linee, questa previsione alimenta la pianificazione produttiva, non solo il riordino.
Qui vediamo l’AI generare vero ritorno per il commercio: non chatbot, ma previsioni di domanda integrate nei sistemi già usati dal team merchandising. La previsione è un riferimento solido che una persona può modificare — mai un oracolo.
È uno schema che ripetiamo nei nostri progetti di sviluppo AI e ML, e la logica è descritta nella pagina dei nostri servizi AI: partire da casi specifici, integrarsi nei flussi esistenti, misurare rispetto alle decisioni reali di acquisto.
Stack tecnologico
- Magento 2 — catalogo ampio e stabile con gestione complessa di set e linee
- Tema Hyvä — storefront con Tailwind + Alpine.js; JavaScript ridotto al minimo, pagine focalizzate sulle immagini e sempre rapide
- Checkout a step con brand — flusso personalizzato in due passaggi con logica ritiro/consegna
- Previsione domanda AI — stime per SKU da storico vendite, stagionalità e promozioni
Per esperienza, i brand retail storici ottengono il massimo da questa combinazione: lo storefront conquista la fiducia del cliente, la previsione tutela in modo silenzioso i due numeri chiave dell’anno commerciale — disponibilità e costo dello stock.
Ha uno storico vendite che non utilizza?
Se il team prevede ancora la domanda in un foglio Excel il venerdì prima del lancio di una linea, dispone già dei dati per fare meglio. Contatti il nostro team engineering per capire cosa comporta un redesign, uno storefront più veloce o una previsione della domanda affidabile — rispondiamo entro un giorno lavorativo con una valutazione chiara di tempi e costi.