Koolibree è costantemente proiettata verso lo sviluppo di nuove competenze ed il consolidamento di un know-how efficace su diversi ambiti applicativi e mercati di riferimento.
Koolibree coniuga competenza ed innovazione per supportare il privato, l’imprenditore e l’azienda in ogni ambito societario e finanziario.
La consulenza d’impresa ed il management esterno diventano degli strumenti duttili e professionali per ogni esigenza operativa e strategica, dall’analisi di processo alla pianificazione finanziaria.
Come advisor attento e versatile Koolibree affianca il cliente in operazioni di vendita/acquisizione societaria, Real Estate e in alcuni ambiti del settore lusso.
La competenza ed il know-how tecnologico di Koolibree sono le fondamenta più naturali per sostenere una consulenza matura e approfondita nel mondo Fintech.
La tecnologia finanziaria, nelle sue continue evoluzioni, richiede chiarezza, puntualità e precisione; in questo modo si possono cogliere opportunità e valorizzare nuovi strumenti che, dichiaratamente, cercano di coniugare digitalizzazione ed automazione con valutazioni e metodologie tradizionali.
Le categorie coinvolte sono numerose, dal Payment al Cybersecurity, dal Money Management al Crowdfunding.
I dati storici o di generazione, sono la risorsa più importante dell’epoca contemporanea, il compito di Koolibree è renderli disponibili e utili per incrementare performance, efficacia e redditività di ogni strategia e impiego.
La data analysis, permette al Cliente di Koolibree di analizzare e interpretare dati preliminari o di risultato, per individuare i modelli e generare idee per informare e automatizzare le decisioni, collegando intelligenza e azione.
Parallelamente l’expertise, si è focalizzata su diverse tipologie di consulenza: analisi di mercato, analisi di posizionamento dei competitor, analisi per il posizionamento di prodotto/servizio su uno o più mercati, analisi SEO-SEM, analisi SEA, analisi per lead generation multicanale, analisi per scenari di E-business, comparazioni specifiche di dati storici e dati specifici, modelli e set previsionali (anche basati su AI) e rilevamenti comparati (anche con l'uso di metadata).