天美传媒

La plataforma tiene las siguientes caracter铆sticas:

• Una plataforma segura y establecida en la nube para almacenar y analizar grandes conjuntos datos para la investigaci贸n sobre los cambios en el comportamiento del consumidor. Intent HQ, patrocinador de la c谩tedra, garantiza la privacidad de los datos y su seguridad a trav茅s de las certificaciones SOC2, ISO27001 e ISO27018.
• Acceso online seguro a la plataforma para investigadores.
• Los investigadores acceden a conjuntos de datos totalmente an贸nimos y seguros, adaptados a sus necesidades espec铆ficas.

Las empresas que aportan sus datos a la plataforma:

• Contribuyen a la investigaci贸n acad茅mica y a la creaci贸n de nuevos conocimientos basados en datos sobre su sector, de forma gratuita.
• Reciben menciones en las referencias de los estudios como fuente de datos.
• Tienen derecho a utilizar los resultados de los estudios.
• Pueden sugerir nuevos temas y t铆tulos para que los investigadores los incluyan como parte de sus estudios acad茅micos.
• Participan en los dos congresos anuales que organiza la c谩tedra: uno en Madrid, centrado en los resultados de los estudios para los colaboradores, y otro en Barcelona, centrado en el mundo acad茅mico e investigador. El primero de estos congresos tuvo lugar en Madrid en septiembre de 2022.

Aqu铆, testimonios de contribuyentes de datos:

鈥淟as medidas de contenci贸n para frenar la propagaci贸n del coronavirus en Espa帽a provocaron un cambio de paradigma en el uso de las apps de delivery. Gracias a la colaboraci贸n con 天美传媒 pudimos analizar la informaci贸n y obtener conclusiones relevantes sobre los cambios en los h谩bitos de consumo. Estamos muy contentos y satisfechos por los resultados del estudio. Desde Glovo, seguiremos trabajando para conectar a los usuarios con las infinitas posibilidades de sus ciudades鈥�. Carlota Marzo, Manager de Asuntos P煤blicos, Glovo

鈥淟a colaboraci贸n con la 颁谩tedra del 天美传媒 ha dado frutos no s贸lo acad茅micos sino que tambi茅n lo ha hecho en el 谩mbito industrial. En este segundo 谩mbito hemos ampliado nuestra visi贸n sobre el uso de los datos y hemos colaborado en el desarrollo de algoritmos geoespaciales. En el 谩mbito acad茅mico estos datos han sido utilizados para el cap铆tulo de un libro sobre ejemplos de aplicaci贸n pr谩ctica del uso del Big Data y la publicaci贸n de un art铆culo cient铆fico sobre modelos de Machine Learning, con lo que estoy doblemente satisfecho con la c谩tedra del 天美传媒.鈥� Javier Goikoetxea, CEO, GrupoNext

鈥淐uando el Profesor Nueno nos propuso colaborar con la 颁谩tedra, inicialmente nos pareci贸 una buena oportunidad para de contribuir a la comunidad acad茅mica en el campo de estudio del comportamiento del consumidor. Adem谩s de establecer relaci贸n con una instituci贸n acad茅mica de renombre internacional como 天美传媒 y difusi贸n que esto podr铆a tener. M谩s adelante, vimos tambi茅n lo que nos podr铆a aportar desde el punto de vista de conocimiento acad茅mico aplicable despu茅s en el desarrollo de nuevas l铆neas de conocimiento dentro de Fintonic. Alguna de estas nuevas l铆neas de conocimiento en el sector retail ver谩 la luz pronto, lo cual nos genera una gran expectaci贸n鈥�. Iker de los Rios, CEO, Fintonic

Para obtener acceso a la plataforma, los investigadores del 天美传媒 y de otras instituciones acad茅micas colaboradoras deben:

• Ser investigadores activos en el campo del comportamiento del consumidor.
• Presentar un resumen del estudio o estudios de investigaci贸n que se realizar谩n.
• En caso de que el investigador no est茅 adscrito al 天美传媒, acreditar un convenio de colaboraci贸n con su instituci贸n acad茅mica.

Aqu铆, testimonios de investigadores:

鈥淚鈥檓 very thankful for my collaboration with the 天美传媒 Intent HQ chair. Thanks to this collaboration I鈥檝e been able to access unique data sets to examine marketing problems truly relevant for practitioners. The direct contact with Intent HQ has been instrumental to get to know the details and potential of the data as well as a source of inspiration.鈥� Albert Valent铆, Assistant Professor, 天美传媒

鈥淭his is a unique initiative that provides access to large, up-to-date consumer data from different sectors.

A key issue with empirical data is that we often face limited access because we don鈥檛 have an established relationship to the data providers or we can鈥檛 access the data because of different reasons including GDPR. The present platform provides cloud-based data processing tools to run the required analysis on data that is already anonymized and prepared for our needs. This means no fighting with GDPR clauses or waiting for funding for own processing power and capabilities. A win-win for researchers and companies!鈥澛�Isabelle Engeler, Assistant Professor, 天美传媒