Una dashboard per la gestione degli spazi pubblicitari di un grande editore italiano
Una dashboard che mostra ai manager di un gruppo editoriale quanto spazio pubblicitario è ancora disponibile e come stanno andando le campagne attive. Ha sostituito uno strumento commerciale molto costoso.
- Cliente
- Un importante gruppo editoriale multimediale italiano
- Anno
- 2025
- Ruolo
- Responsabile del backend, in un team con un altro sviluppatore backend e due sviluppatori frontend
Contesto
Il gruppo vende pubblicità su tutte le sue piattaforme. I manager e il direttore marketing devono sapere in ogni momento quanto spazio pubblicitario è ancora disponibile e come stanno andando le campagne già attive.
Problema
Usavano un prodotto commerciale costoso e molto più complesso di quanto servisse nel lavoro di tutti i giorni.
Cosa ho realizzato
Ho guidato lo sviluppo del backend per circa tre mesi, insieme a un altro sviluppatore backend, mentre due sviluppatori frontend si occupavano dell’interfaccia. La dashboard si collega a Google Ad Manager, dove il gruppo gestisce la sua pubblicità, e ne trasforma i dati in risposte chiare.
- Previsioni di disponibilità. Prima di vendere una campagna, la dashboard usa le previsioni di Google Ad Manager per mostrare quanto spazio pubblicitario è ancora libero.
- Andamento delle campagne. I risultati delle campagne attive, tutti in un unico applicativo.
- Ricerca veloce. Gran parte dei dati è conservata in un indice di ricerca locale (Elasticsearch), quindi cercare e filtrare dati non richiede ogni volta una chiamata alle API di Google. Così le risposte sono rapide e i costi si riducono.
- Pensata per crescere. I servizi backend sono stati progettati per restare efficienti con l’aumentare di dati e utilizzo.
Tecnologie
- TypeScript
- Node.js
- NestJS
- Elasticsearch
- Google Ad Manager API
Risultato
Ha sostituito uno strumento commerciale costoso con uno più semplice e veloce, costruito sulle esigenze del team
Il team ha ottenuto uno strumento molto più semplice da usare e l’azienda ha ridotto i costi. Le risposte arrivano in fretta, perché gran parte dei dati è salvata in locale e pronta per la ricerca.