DaPico
DaPico permette di automatizzare la revisione dei commenti, filtrandoli per argomento e analizzando i punti di forza e le criticità segnalate dagli utenti. Il motore di intelligenza artificiale, addestrato a riconoscere sentiment positivi e negativi, offre analisi precise. Inoltre, attraverso tecniche avanzate di Machine Learning e data processing, vengono estratti i temi principali e creati dataset specializzati per ogni settore, garantendo soluzioni personalizzate.
Creare un’AI specializzata con un rendimento superiore a quelle esistenti, attraverso Dataset creati ad hoc per gestire casi di interesse specifici.
DaPico Questions è il gestionale con domande e risposte per testare la qualità dei prodotti e servizi di un'azienda.
DaPico HR è un gestionale con domande e risposte per test pre-assunzione. Le domande e le risposte possono essere personalizzate in base all'azienda e all'ambito di lavoro.
DaPico Feedback è un gestionale per il servizio post vendita. Dopo che il cliente acquista un prodotto o servizio gli viene inviata l’email per la compilazione del questionario post vendita.
DaPico Media è il motore per analizzare i commenti sui social media, come Facebook, Instagram, Threads e X.
DaPico Live è un motore in grado di analizzare i commenti nei social networks degli utenti, sui programmi televisivi ed eventi sportivi in diretta.
DaPico Moda è un motore in grado di analizzare i commenti sui social media relativi alle discussioni sul mondo della moda.
DaPico Politica è un motore in grado di analizzare i commenti sui social media relativi alle discussioni sul mondo della politica.
Partendo dal collegamento della sorgente dati da monitorare, si estrapolano i dati relativi atesti generici, commenti o recensioni per valutare la sentiment analysis e i topic ai fini operativi.
Inizialmente, i dati vengono estrapolati e salvati sul DATA LAKE per poi essere filtrati e salvati nel DATA WhareHouse.
Successivamente, i dati sono processati dal Motore AI Custom per produrre il risultato desiderato.
Data Sources
Creazione del Dataset
Fase 1
Ricerca e raccolta dati dal web
tramite scraping o a mano
Fase 2
Pulizia e validazione dei dati
Fase 3
Preparazione e formattazione
dei dati (Binary label)
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