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FrigoRadar — case study

SaaS e app anti-spreco alimentare: fotografi o scansioni la spesa, l'AI riconosce i prodotti, l'app avvisa prima che scadano e propone ricette con quello che c'è già in casa. In alpha test su invito: backend, sicurezza e misurazione sono già in produzione.

PWA Vite + React Supabase (RLS + Edge Functions) Gemini Vision Next.js (landing SEO) i18n 10 lingue
FrigoRadar — scadenze, scanner AI e ricette
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Problema e soluzione

Il problema

Le famiglie buttano cibo ancora buono perché dimenticano cosa hanno in frigo e in dispensa. Le app esistenti chiedono di inserire tutto a mano: l'attrito uccide l'abitudine dopo pochi giorni.

La soluzione

Inserimento in due secondi: barcode oppure una foto letta da Gemini Vision. Da lì l'app lavora da sola — notifica cinque giorni prima della scadenza, ricette costruite su ciò che sta per scadere, lista della spesa che si aggiorna quando finisce uno stock.

Perché regge

Il valore si vede già nella prima settimana e cresce con l'uso: più storico c'è, più le notifiche e le ricette diventano puntuali. La condivisione con la famiglia tiene tutti aggiornati sulla stessa dispensa.

Architettura e difese

I limiti d'uso valgono quanto la loro parte server. La regola è una sola: il client non può mai dichiarare né quanto ha consumato né a quale livello di accesso appartiene.

Crediti lato server

I consumi delle funzioni AI passano da consume_ai_credit, funzione security definer sul nucleo familiare. Il client chiede, il database decide e scala. Nessun contatore falsificabile nello storage del telefono.

Livello scritto dal server

Il livello di accesso di un nucleo lo scrive un solo processo lato server, con firma verificata; le richieste duplicate vengono respinte con un 409 invece di creare stati incoerenti.

Dati isolati

Row Level Security su nuclei familiari e membri, riscritta dopo l'audit di sicurezza: i permessi si leggono dalle tabelle, non dai metadati dell'utente (che l'utente stesso può modificare).

Due domini, due ruoli

frigoradar.it è la landing pubblica indicizzabile; app.frigoradar.it è la PWA dietro login. Separare i due permette di far crescere la SEO senza esporre l'app.

Go-to-market

  1. SEO di contenuto. Blog su query long-tail ad alta intenzione e bassa concorrenza (differenza fra scadenza e TMC, come conservare le verdure, ridurre gli sprechi in casa), con markup Article e link interni verso l'app.
  2. Ricette come porta d'ingresso. Pagine con markup Recipe: rich snippet su Google e traffico continuo che arriva già interessato al problema.
  3. ASO. Titolo store con la keyword ("FrigoRadar: scadenze e ricette"), scanner AI e alert scadenza nei primi due screenshot — sono gli unici due che quasi tutti guardano.
  4. Misurazione. GA4 caricato solo dopo consenso esplicito, Search Console verificata a livello di dominio, evento dedicato sul bottone di download per confrontare i canali.
  5. Fiducia come segnale di ranking. Privacy, termini, HTTPS con HSTS e un progetto dichiarato per intero: su query alimentari Google è più severo con i siti amatoriali.

Obiettivo 90 giorni

Top 20

posizione media sulle keyword target in Search Console.

CTR organico

> 3%

medio sulle impression della landing.

Bounce rate

< 60%

sulla landing, misurato su GA4.

Stato e prossimi passi

Fatto

  • PWA completa: scanner barcode, foto AI, ricette, lista spesa, carte fedeltà, onboarding
  • Interfaccia in 10 lingue
  • Limiti d'uso e livelli di accesso applicati lato server
  • Landing SEO con dati strutturati, GA4 e Search Console
  • Audit di sicurezza con RLS ed endpoint AI richiusi

In corso

  • Alpha test su invito, per raccogliere il primo uso reale
  • Integrazioni ancora in ambiente di prova, da promuovere in produzione
  • Pubblicazione sugli store dopo l'alpha

Nota onesta: FrigoRadar è in alpha. Alcune integrazioni girano ancora in ambiente di prova e i numeri di go-to-market qui sopra sono obiettivi dichiarati, non risultati già raggiunti. Quello che è in produzione è il prodotto: architettura, sicurezza e misurazione.

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