Description du projet
Un outil innovant aide les entreprises de BCC à prendre des décisions plus rapides et plus précises
Les entreprises de produits de grande consommation (PGC) ou de biens de consommation courante (BCC) sont caractérisées par de grands volumes d’échanges. La tarification est très importante à leurs yeux, mais il s’agit d’un exercice difficile en raison du nombre de facteurs qui entrent en jeu. Le projet ATHENA 2.0 financé par l’UE, propose une solution: un outil convivial combinant intelligence artificielle, mégadonnées et économétrie qui optimise les stratégies de tarification des entreprises de BCC. Le projet vise à accroître l’évolutivité de l’outil, en vue d’une commercialisation de masse. Pour ce faire, ses membres s’attacheront à automatiser leurs processus de traitement et de science des données et à créer un agent intelligent doté d’une interface en langage naturel et de capacités d’auto-apprentissage améliorées.
Objectif
Product pricing is the most critical element for FMCGs and CPGs companies, but it is very complex to optimise them due to the high number of factors involved and their interrelations.
When defining prices for their products (SKUs) CPGs need to consider price elasticity, cross-elasticity, cannibalisation, competitors' pricing strategy, etc. Additional complexity comes from customers’ micro-segmentation, type of retailer and channels. In addition, prices move on a daily or weekly basis. As consequence, fixing the right price for products has become a major challenge for FMCGs/CPGs companies. The problem is so complex that current state-of-the-art reaches accuracies around 60%-70% in demand prediction.
ATHENA 2.0 integrates cutting-edge research in AI, big data and econometrics (AI research in collaboration with Stanford and approved by IEEE) and applies it to demand prediction and pricing optimisation reaching unprecedent levels of accuracy (>90% and up to 98%); Two patents have been requested to protect the core of Wise Athena. In addition to much higher accuracy, Wise Athena provides actionable results. The service is affordable, easy-to-use and does not require integration with the CPGs.
Nowadays, our solution consists in the combination of +50 software modules (12 AI modules to model main econometrics variables and 40 interconnection modules that model their interrelations). Thanks to our outstanding performance Wise Athena was selected by SAP.io in October 2017 among +2.000 candidates as one of the 10 most innovative start-ups exploiting AI;
After almost one year of market validation, we have reached +100k€ MRR in Sep‘18 and 0% churn rate, setting the basis for the next upscaling phase. This project is a fundamental piece in our scale-up and growth strategy since it will increase Wise Athena scalability allowing its massive commercialisation. Thanks to this project we will reach 50M€ revenues by 2023, with 22M€ EBITDA and generating +90 new jobs.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- sciences socialeséconomie et affaireséconomieéconométrie
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationlogiciel
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationscience des donnéesmégadonnées
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Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
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H2020-SMEInst-2018-2020-2
Régime de financement
SME-2 - SME instrument phase 2Coordinateur
28223 ROZAS DE MADRID
Espagne
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.