23 de May de 2016 • Destaque Central •
¹ big data - grandes volumes de dados, com base em tecnologias de machine learning
Os fundadores - Marc Atallah, Luis Belmar Letelier e Patrick Zerbib – iniciaram a empresa como uma plataforma analítica em 2008 chamada Caritat Strategic Analytics Group, adquirida pela Deloitte em 2012, operando no Reino Unido, América do Sul, especialmente no Peru e Brasil. Em 2015, nós os fundadores nos desmembramos da Deloitte para criar Zettafox na França.
A empresa está sediada em Paris, com uma equipe de P & D na França e na Polônia e cientistas de dados trabalhando na Europa, Japão, UAE - Emirados Árabes Unidos -, Estados Unidos. A Zettafox concentra-se principalmente nas necessidades do cliente, encontrando percepções que eles não podem encontrar usando as técnicas tradicionais e encontramos para eles novas aplicações, como em Sensorial de análises de percepção.
2 - Que tipo de dados a Zettafox usa?
Por exemplo: temos trabalhado em cremes hidratantes, e sua percepção para os nossos clientes de casas de fragrâncias. Estamos tentando impulsionar agora novas aplicações na técnica de encapsulamento, hábito ou longa duração...
Por exemplo o encapsulamento quando integrado num detergente proporcionará a possibilidade de se produzir um aroma diferente quando as roupas forem esfregadas, ou ao passar a roupa... Para um xampu isso poderia produzir um segundo efeito quando as pessoas penteassem os cabelos ou quando passassem as mãos neles, etc. ... Existem várias aplicações que podem ser definidas usando as técnicas de machine learning.
3 - Qual é o diferencial do sistema big data da Zetaffox a outras agências de análise de dados de mercado?
4 - O que a Zettafox poderia oferecer às grandes empresas que estão enfrentando enorme concorrência, além de uma séria crise político-administrativa no país?
5 - Vocês trabalham apenas para grandes corporações?
6 - Que percepções podem trazer os algoritmos específicos da Zettafox?
Eles ligam o P & D às percepções do Marketing / Cliente usando sua tecnologia de análise de prescrição específica. Eles ajudam a entender melhor a percepção do consumidor do ponto de vista do mercado, ligam os briefs à percepções e combinações de ingredientes do ponto de vista do P & D. Em Fine Fragrances, por exemplo, nós trabalhamos em Gosto, Intenção de Compra ou combinações de atributos específicos, mas também em questões maiores, como o hábito para aumentar a fidelidade (o que faz uma pessoa querer usar sua fragrância todos os dias) ou aspectos técnicos como de longa duração, encapsulamento etc ...