Napkin vs Taylor

Napkin est une plateforme complète conçue pour simplifier la création de sites web et le marketing digital des entreprises. Son cœur de métier est de transformer des idées en projets en ligne performants grâce à une interface conviviale ne nécessitant aucune compétence technique. La plateforme s'adresse principalement aux petites et moyennes entreprises (PME) et aux entrepreneurs qui souhaitent établir une présence en ligne solide sans les complexités généralement associées au développement web et au marketing digital.

La proposition de valeur unique de Napkin réside dans son modèle de service tout compris : les utilisateurs peuvent fournir les informations de leur entreprise, tandis que la plateforme prend en charge l'intégralité du processus de développement du site web. Cette approche permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d'alléger le stress lié à la gestion de plusieurs prestataires. Parmi ses principaux atouts, on trouve une tarification fixe pour la création de sites web et des services de marketing digital continus, garantissant transparence et prévisibilité des coûts pour les utilisateurs.

Outre sa simplicité d'utilisation, Napkin utilise des stratégies marketing éprouvées pour attirer de vrais clients, ce qui en fait une option attractive pour ceux qui cherchent à améliorer leur visibilité en ligne. En combinant le développement de sites Web avec des tactiques de marketing efficaces, Napkin se positionne comme une solution unique pour les entreprises qui souhaitent prospérer dans le paysage numérique.

Taylor est un moteur de données avancé conçu pour fonctionner avec des données en langage naturel non structurées. Il fonctionne de manière similaire à BigQuery ou Athena, mais est conçu pour gérer le contenu non structuré. Avec Taylor, les ingénieurs peuvent créer des pipelines de données pour extraire des informations précieuses de systèmes de fichiers cloud encombrés, garantissant ainsi que les ensembles de données restent propres et organisés pour être utilisés. Ce système est dynamique et s'adapte aux fluctuations quotidiennes des besoins en données, permettant aux pipelines d'évoluer selon les besoins. Grâce à l'IA Toolkit de Taylor, les utilisateurs peuvent entraîner des modèles d'IA pour classer les données textuelles lors de l'ingestion, en intégrant des fonctions telles que l'intégration et la classification de texte directement dans le pipeline de données. La structuration des données n'a jamais été aussi simple, Taylor gérant la complexité de la compréhension des messages et des sentiments des utilisateurs, conduisant à des informations exploitables telles que la propension à l'achat.