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and Round Seeds

Ended on 15th July 2019

Análisis sensorial y emocional de los consumidores

Resumen

Basándonos en tecnologías de Big Data para profundizar en el conocimiento de la respuesta emocional de los consumidores ante nuevos productos lanzados al mercado. Monitorización de indicadores: encuestas, web, dashboards del punto de venta, etc…; e inteligencia artificial predictiva basada en machine learning.

Descripción

“Tech Transfer Agri-food“ es un Fondo de Inversión, apoyado por diferentes partícipes de la Industria alimentaria junto con el Instituto de Crédito Oficial; y que tiene como objetivo apoyar el desarrollo de nuevas tecnologías o start-ups que puedan generar un alto valor añadido en el sector agroalimentario. El Fondo de inversión financia el desarrollo de pruebas concepto, que pemitan reducir el tiempo de lanzamiento y faciliten la rápida implementación a mercado.

En la actualidad han apareciendo nuevas herramientas de Neuromarketing, todo ello gracias al desarrollo de tecnologías como Machine Learning, Big Data o la Inteligencia Artificial. Estas novedosas herramientas han abierto una nueva puerta hacia el campo del marketing digital, aunque todo ello sin abandonar el territorio offline. Una de las tecnologías que más importancia está adquiriendo en los últimos años es el reconocimiento facial.

El objetivo es el desarrollo de una plataforma para retailer, que permita el reconocimiento facial, y mediante Machine Learning que la plataforma, aprenda de otras experiencias. Gracias a este proceso de aprendizaje continuo, los algoritmos generados para el reconocimiento facial debe ser cada vez más certeros. Se debe complementar esta plataforma con otras herramientas de localización por Wifi, Beacon o Bluetooth.

Tendencias macro:

  • Clean Label
  • Satisfacción, Experiencia de compra
  • Personalización

Palabras clave

Neuromarketing, reconocimiento facial, big data, matching learning.

Posibles aproximaciones

Conexión de tecnologías de identificación de smartphones, con cámaras de satisfacción para desarrollar modelos predictivos y poder facilitar flujos de usuarios en el retailer, con una experiencia de consumo personalizada

Requerimientos

Se pretende mejorar la presentación en el lineal, la oferta personalizada de contenidos para redes sociales, la optimización de espacios en el retail, la gestión de colas e información más creíble al consumidor en el punto de venta.