Nserta migliora il modo di fare previsioni: Nserta è una startup che nasce con l’obiettivo di risolvere problemi informativi e previsionali:
- migliora la cultura previsionale e dell’informazione della propria base di utenti
- diffonde buone pratiche di informazione e conoscenza
- accresce l’abilità di fare previsioni e comprendere il cambiamento.
Per le aziende:
La soluzione che offriamo alle imprese sono i Prediction Markets, mercati dell’informazione nei quali valorizziamo l’intelligenza collettiva, aggreghiamo dati e conoscenza dispersa tra i nostri utenti e restituiamo una previsione dell’evento atteso o la risposta al problema dall’impresa.
Attraverso i Prediction Markets, Nserta fornisce dati previsionali chiave per le decisioni sul futuro dell’azienda, senza appoggiarsi ai trend del passato, perché trova i dati anche dove non ci sono mai stati.
In questo senso, Nserta offre alle imprese un’alternativa agli studi di mercato tradizionali, alternativa che si basa su una piattaforma web , nei luoghi in cui l’informazione viene “consumata” e prodotta e dove è possibile analizzare temi e problemi in tempo reale, raccogliendo puntualmente le tendenze in atto, i belief degli utenti, i “pezzi di informazione” che i diversi individui portano con se.
Per le organizzazioni:
Infotainment e engagement della propria community come strumento alternativo ai focus group e ai sondaggi, sempre in progress, interattivo e motivato e orientato alla ricerca dell’informazione rilevante.
Perché “nessuno sa tutto, ma tutti sanno qualcosa” e attraverso la raccolta organizzata di questa informazione parziale e diffusa, l’intelligenza collettiva funziona e produce informazioni efficienti e previsioni migliori.
I prediction markets sono
- innovativi
- affidabili
- future-proof
I prediction markets sono una sorta di “little big data” perché come i big data processano una grande quantità di dati provenienti da individui eterogenei derivandone modelli predittivi e individuando i collegamenti e le relazioni con la statistica inferenziale. La principale differenza, al di la della mole di dati molto più “little” dei big data, consiste nel fatto che i dataset prodotti dai prediction markets sono omogenei, puliti e derivanti da modelli di comportamento indotto attraverso l’economia e la psicologia sperimentale.
