Farzati Tech e CeR per sicurezza e tracciabilità alimentare
Nuovi clienti CeR: Trusters e Ener2crowd
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[vc_column_text]“Le emozioni non hanno simpatia per l’ordine fisso”. Un concetto del drammaturgo giapponese Yukio Mishima, che sottolineava la grande forza dei sentimenti che molto spesso sembrano andar fuori dagli schemi mentali, superando qualsiasi ragionamento.
Se la ricerca di un’emozione è un qualcosa che ci spinge da sempre all’azione, la comprensione dei comportamenti umani è diventata materia di studio.
È del resto innegabile: oggi viviamo nell’economia delle emozioni.
Conoscere, e soprattutto riconoscere, tali emozioni ci permette anche di intuire le intenzioni di potenziali acquirenti, indirizzando gli sforzi verso strategie di successo.
Perché una campagna commerciale empatica ci sprona all’acquisto di un prodotto piuttosto che di un altro? Come possiamo relazionarci meglio con i nostri clienti? Domande che trovano risposte con un’attenta analisi delle emozioni attraverso l’intelligenza artificiale.
Dalle neuroscienze ad oggi, gli studi hanno fatto notevoli passi in avanti, e grazie a strumenti altamente tecnologici possiamo ricavare preziosi emotional data insights.[/vc_column_text]
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[vc_column_text]Consulenza e Risorse è sempre attenta a favorire la crescita aziendale, avvicinando gli imprenditori alle migliori innovazioni. Per questo abbiamo stretto una proficua partnership con Emotiva, prima start up italiana specializzata in computazione affettiva.
Emotiva analizza le emozioni delle persone in tempo reale, misurando le micro espressioni del volto attraverso una normale webcam.
Utilizzando computer vision e algoritmi di machine learning, si ottengono emotional data insights utili a comprendere e predire i comportamenti umani.
L’algoritmo proprietario divide l’immagine principale in più parti, e per ognuna di queste, una rete neurale fornisce il valore delle Action Unit (AU) relative a quell’area del volto.
Questo permette di individuare emozioni complesse “in the wild” non determinabili con altri algoritmi.
L’Emotion AI è un ramo specifico dell’intelligenza artificiale che studia e sviluppa applicazioni e device in grado di riconoscere, interpretare, processare e simulare lo stato affettivo umano ed Emotiva in questo campo, per le attività di R&D, lavora con il PHuSE Lab, dipartimento di Computer Science dell’Università degli Studi di Milano
Gli emotional data insights sono subito disponibili per applicazioni nel Media Analytics per comprendere l’impatto emotivo relativo a tutti gli strumenti di comunicazione con performance di miglioramento medie dell’83%, nel Fintech per migliorare le decisioni d’investimento, nell’HR Tech per ottimizzare le organizzazioni nelle aziende e il monitoring della qualità della salute nell’Health Tech.[/vc_column_text]
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[vc_column_text]Come spiegano i tre fondatori di Emotiva, Lorenzo Corbo, Andrea Lori e Andrea Sempi:
“Comprendere le emozioni in anticipo, prima ancora di essere sul mercato, significa non solo poter capire preventivamente i comportamenti d’acquisto futuri, ma anche avere la possibilità di “correggere” il tiro della propria comunicazione con benefici concreti per i brand, agenzie creative e agenzie digital. Gli analytics estratti da Emotiva forniscono le metriche per operare decisioni concrete riferite a investimenti di marketing e consentono attività di comparazione estremamente efficaci. Emotiva, attraverso la sua tecnologia di intelligenza artificiale, sta cambiando le regole di come si può misurare l’impatto di un contenuto sul pubblico e grazie a questa tecnologia continuerà a migliorare la comprensione delle persone partendo dalle loro emozioni”.
E infine conclude Luigi Jovacchini, CIO di Consulenza e Risorse:
“Questa partnership è un fiore all’occhiello della nostra ampia gamma di servizi. L’acquisizione di tutti quei dati che si celano dietro ad una sezione emotiva rappresenta un valore commercialmente interessante. In un mercato sempre più dinamico, che impone scelte rapide e di successo, anticipare le proprie azioni porta ad un notevole vantaggio competitivo. Intercettare allora le emozioni, i gusti, le reazioni dei potenziali clienti, farà indirizzare i propri sforzi solo sui settori di successo di ciascun business. È importante andare alla fonte delle scelte dei consumatori, superando così una ricerca di mercato standardizzata. In questo modo si eviteranno clamorosi errori di posizionamento. Potenzialmente fatali”.[/vc_column_text][/vc_column_inner][vc_column_inner column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” overflow=”visible” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1/6″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” column_margin=”default” column_direction=”default” column_direction_tablet=”default” column_direction_phone=”default” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” row_border_radius=”none” row_border_radius_applies=”bg” overflow=”visible” overlay_strength=”0.3″ gradient_direction=”left_to_right” shape_divider_position=”bottom” bg_image_animation=”none” shape_type=””][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”left-right” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” column_position=”default” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1/1″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid” offset=”vc_hidden-lg vc_hidden-md”][image_with_animation image_url=”3297″ image_size=”full” animation_type=”entrance” animation=”Fade In” animation_easing=”default” animation_movement_type=”transform_y” hover_animation=”none” alignment=”center” border_radius=”none” box_shadow=”none” image_loading=”default” max_width=”100%” max_width_mobile=”default”]
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Se la ricerca di un’emozione è un qualcosa che ci spinge da sempre all’azione, la comprensione dei comportamenti umani è diventata materia di studio.
È del resto innegabile: oggi viviamo nell’economia delle emozioni.
Conoscere, e soprattutto riconoscere, tali emozioni ci permette anche di intuire le intenzioni di potenziali acquirenti, indirizzando gli sforzi verso strategie di successo.
Perché una campagna commerciale empatica ci sprona all’acquisto di un prodotto piuttosto che di un altro? Come possiamo relazionarci meglio con i nostri clienti? Domande che trovano risposte con un’attenta analisi delle emozioni attraverso l’intelligenza artificiale.
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Emotiva analizza le emozioni delle persone in tempo reale, misurando le micro espressioni del volto attraverso una normale webcam.
Utilizzando computer vision e algoritmi di machine learning, si ottengono emotional data insights utili a comprendere e predire i comportamenti umani.
L’algoritmo proprietario divide l’immagine principale in più parti, e per ognuna di queste, una rete neurale fornisce il valore delle Action Unit (AU) relative a quell’area del volto.
Questo permette di individuare emozioni complesse “in the wild” non determinabili con altri algoritmi.
L’Emotion AI è un ramo specifico dell’intelligenza artificiale che studia e sviluppa applicazioni e device in grado di riconoscere, interpretare, processare e simulare lo stato affettivo umano ed Emotiva in questo campo, per le attività di R&D, lavora con il PHuSE Lab, dipartimento di Computer Science dell’Università degli Studi di Milano
Gli emotional data insights sono subito disponibili per applicazioni nel Media Analytics per comprendere l’impatto emotivo relativo a tutti gli strumenti di comunicazione con performance di miglioramento medie dell’83%, nel Fintech per migliorare le decisioni d’investimento, nell’HR Tech per ottimizzare le organizzazioni nelle aziende e il monitoring della qualità della salute nell’Health Tech.[/vc_column_text]
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“Comprendere le emozioni in anticipo, prima ancora di essere sul mercato, significa non solo poter capire preventivamente i comportamenti d’acquisto futuri, ma anche avere la possibilità di “correggere” il tiro della propria comunicazione con benefici concreti per i brand, agenzie creative e agenzie digital. Gli analytics estratti da Emotiva forniscono le metriche per operare decisioni concrete riferite a investimenti di marketing e consentono attività di comparazione estremamente efficaci. Emotiva, attraverso la sua tecnologia di intelligenza artificiale, sta cambiando le regole di come si può misurare l’impatto di un contenuto sul pubblico e grazie a questa tecnologia continuerà a migliorare la comprensione delle persone partendo dalle loro emozioni”.
E infine conclude Luigi Jovacchini, CIO di Consulenza e Risorse:
“Questa partnership è un fiore all’occhiello della nostra ampia gamma di servizi. L’acquisizione di tutti quei dati che si celano dietro ad una sezione emotiva rappresenta un valore commercialmente interessante. In un mercato sempre più dinamico, che impone scelte rapide e di successo, anticipare le proprie azioni porta ad un notevole vantaggio competitivo. Intercettare allora le emozioni, i gusti, le reazioni dei potenziali clienti, farà indirizzare i propri sforzi solo sui settori di successo di ciascun business. È importante andare alla fonte delle scelte dei consumatori, superando così una ricerca di mercato standardizzata. In questo modo si eviteranno clamorosi errori di posizionamento. Potenzialmente fatali”.[/vc_column_text][/vc_column_inner][vc_column_inner column_padding=”no-extra-padding” column_padding_tablet=”inherit” column_padding_phone=”inherit” column_padding_position=”all” column_element_direction_desktop=”default” column_element_spacing=”default” desktop_text_alignment=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_backdrop_filter=”none” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” column_link_target=”_self” overflow=”visible” gradient_direction=”left_to_right” overlay_strength=”0.3″ width=”1/3″ tablet_width_inherit=”default” animation_type=”default” bg_image_animation=”none” border_type=”simple” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/vc_row]
