Descrizione del progetto
Uno strumento innovativo aiuta le aziende di beni di consumo confezionati a prendere decisione più rapide e precise
Il volume di scambio delle imprese di prodotti di largo consumo e di beni di consumo confezionati è molto elevato. Un aspetto centrale nel funzionamento di tali aziende è la determinazione del prezzo, che risulta complessa a causa dei molti fattori coinvolti. Il progetto ATHENA 2.0 finanziato dall’UE, offre una soluzione nella forma di uno strumento intuitivo basato sull’intelligenza artificiale, i megadati e l’econometria, in grado di ottimizzare le strategie di prezzo delle aziende produttrici di beni di consumo confezionati. L’obiettivo del progetto è aumentare la scalabilità di tale strumento, permettendone la commercializzazione di massa. Per farlo, i ricercatori intendono automatizzare la propria elaborazione dei dati e i processi di scienza dei dati, creando un agente intelligente dotato di un’interfaccia di linguaggio naturale migliorata e di capacità di auto-apprendimento.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Invito a presentare proposte
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H2020-SMEInst-2018-2020-2
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SME-2 - SME instrument phase 2Coordinatore
28223 ROZAS DE MADRID
Spagna
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.