InTribe e il successo di un’impresa tecnologica al femminile

Nasce dalla determinazione e dalle competenze di Mirna Pacchetti e Marzia Di Meo la startup InTribe, un’impresa femminile altamente tecnologica che guarda allo sviluppo e al futuro delle indagini conoscitive di mercato, con nuove piattaforme per predire esigenze e stili di vita del consumatore

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InTribe e il successo di un’impresa tecnologica al femminile. Il miglior modo per celebrare l’8 marzo è poter dare notizia di casi di successo che vedono le donne protagoniste. Le capacità, l’ambizione e la grande passione devono servire a superare la sconcertante mancanza di pari opportunità o ancora le difficoltà nel trovare uno sbocco occupazionale o l’accontentarsi di uno stipendio minore solo perché donne o penalizzate perché mamme. Ma grazie a determinazione e consapevolezza anche gli ostacoli più difficili possono essere superati.

A simbolo e a conferma di quanto detto ci piace ricordare InTribe, una startup che si è affermata nel panorama delle imprese tecnologiche al femminile. Una realtà che nasce nel 2016 a Milano a Talent Garden, la più grande piattaforma fisica in Europa di networking e formazione per l’innovazione digitale, dalla determinazione di due giovani donne: Mirna Pacchetti, Chief Executive Officer e Qualitative Data Scientist di InTribe a capo del progetto di analisi predittive, e Marzia Di Meo, Chief Operating Officer e Project Manager dello sviluppo del PaaS (Platform as a Service). In meno di un mese InTribe ha collezionato un premio speciale e due importanti vittorie in contest del settore: “Zamma Award” al NTT Data Open Innovation Contest (24 gennaio); Magic Wand di Digital Magics (18 febbraio); Miss in Action di Digital Magics (21 febbraio).

InTribe e il successo di un’impresa tecnologica al femminile

Ma cosa fa InTribe? Si tratta di un nuovo modello che guarda al futuro nelle indagini conoscitive di mercato, realizzando progetti di customer insight partendo dall’osservazione attenta del dato per comprendere contesti e sviluppi futuri, generando analisi evolute su esigenze, su stili di vita, abitudini e trasformazioni nelle caratteristiche dei consumatori. Grazie ad attività di gamification (giochi e contest) con tecnologie di Intelligenza Artificiale e machine learning, i partecipanti vengono coinvolti nelle indagini di mercato in modo avvincente e interattivo.

L’ultimo successo in ordine di tempo ha portato le due giovani manager a scalare le selezioni tra 163 candidate e 10 finaliste per salire sul podio tra le quattro vincitrici dell’acceleratore MIA – Miss In Action, ideato da Digital Magics, un importante incubatore di startup digitali “Made in Italy” attivo su tutto il territorio nazionale e sviluppato in partnership con BNP Paribas International Financial Services, BNP Paribas Cardif, Findomestic, Arval Italia e BNL Gruppo BNP Paribas. E ora per loro: formazione dedicata e la possibilità di realizzare un nuovo prototipo da lanciare sul mercato e di presentare il loro prodotto innovativo agli investitori.

InTribe e il successo di un’impresa tecnologica al femminile

 

“Abbiamo partecipato a tre contest – commenta Mirna Pacchetti, CEO di InTribe – con la speranza di vincerne almeno uno. Essere premiate in tutti e tre è stato fantastico, alla terza premiazione eravamo letteralmente senza parole. Queste vittorie sono per noi la conferma che la nostra startup sta veramente creando qualcosa d’innovativo, che può attirare importanti investimenti”.

Nel futuro già prossimo InTribe sta sviluppando una piattaforma double-sided (a duplice interfaccia) che:

nel front-end ingaggia i consumatori grazie alle gamified survey, una nuova tecnologia che coinvolge le persone attraverso indagini divertenti, con l’obiettivo di rilevare insight e motivazioni di acquisto;

nel back-end sfrutta le potenzialità della Qualitative Data Science, la tecnologia di elaborazione evoluta dei big data provenienti da differenti Touch Point – punti di contatto – con il consumatore (filiali, APP, customer care, indagini online, social network, ecc.) per trasformarli in analisi predittive sulle esigenze dei target di riferimento.

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