Ana Sayfa Arama Galeri Video Yazarlar
Üyelik
Üye Girişi
Yayın/Gazete
Yayınlar
Kategoriler
Servisler
Nöbetçi Eczaneler Sayfası Nöbetçi Eczaneler Hava Durumu Namaz Vakitleri Gazeteler Puan Durumu
WhatsApp
Sosyal Medya
Uygulamamızı İndir

Tüketici şikayetlerini parayla alıp sattı, milyon dolarlık şirket kurdu

Tokyo merkezli Insight Tech şirketi, tüketici şikayetlerini satın alıp tahlil ederek şirketler için yeni eser fikirleri geliştiriyor. Puana dayalı sistemde üyeler, günlük ömürlerinde karşılaştıkları hayal kırıklıklarını paylaşıyor.

Tokyo merkezli Insight Tech

Japonya’nın başşehri Tokyo’da bulunan Insight Tech isimli şirket, kullanıcı şikayetlerini satın alıyor, büyük data haline getiriyor ve yeni eserler ile iş konseptleri geliştirmeleri için mutabakatlı şirketlere satıyor.

The Asahi Shimbun’a nazaran, bilişim teknolojileri alanındaki teşebbüs, toplumsal meselelere dair şikayetleri de lokal idareler ile siyasetçilere iletme maksadı taşıyor.

PUAN SİSTEMİ NASIL ÇALIŞIYOR?

Insight Tech isimli şirket, “Fuman Kaitori Center” isimli çevrim içi şikayet platformunu işletiyor. Kayıtlı üyeler, günlük ömürlerine dair hayal kırıklıklarını burada paylaşıyor.

Her gönderinin içeriği yapay zeka tarafından bedellendiriliyor. Üyeler, paylaşım başına bir ile 10 puan ortasında kazanıyor. Bir puan 1 yen’e (0,007 dolar) denk geliyor.

GERÇEK HAYATTA UYGULAMAYA GEÇTİ

Merkez, halihazırda yaklaşık 750 bin üyeye sahip ve günde ortalama 15 bin şikayet alıyor.

Bu teknoloji sayesinde ülkenin önde gelen şirketlerinden biri, yeşil çay ve öteki içecekler için suda çözünebilen toz eserler geliştirdi. Müşteriler uzun müddettir hem taşınması sıkıntı hem de atılması zahmetli ağır içecek şişelerinden şikayet ediyordu.

FİKİR NASIL ORTAYA ÇIKTI?

Normalde pazar araştırmaları, şirketin belirlediği muhakkak eserler yahut temalar üzerine tüketici görüşlerini toplamak için yapılır.

Insight Tech Başkanı Tomohiro Ito, bu metodun tüketici muhtaçlıklarını ne kadar yansıttığını sorgulamaya başladı ve beklentiler ile tecrübeler ortasındaki farktan kaynaklanan şikayetlere odaklandı.

Tüketicilerin hayal kırıklıklarını tahlil ederek, neye muhtaçlık duyduklarını tespit edebileceğini düşündü.