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Wise Athena

Wise Athena es un SaaS que permite a las grandes compañías de consumo (CPGs, en inglés) establecer el precio adecuado a sus productos, con el objetivo de maximizar volumen de ventas o cuota de mercado. Según numerosos estudios, el 67% de las promociones que se hacen en el sector retail no llegan a buen puerto. Para solucionar este problema, Wise Athena (que tiene sedes en Madrid, Houston y Monterrey) ha desarrollado una solución que permite a los CPGs desarrollar la mejor estrategia de precios y de promociones.

“Si una compañía tiene 50 SKUs que vende a través de cinco retailers diferentes, y en cinco países diferentes, existen trillones de posibles combinaciones de precios”, explica Alfonso Vazquez, cofundador y CEO de Wise Athena. “Como resultado, cualquier ciclo promocional supone mucho trabajo y las compañías necesitan grandes equipos de data scientists y econometría para poder empezar a optimizar sus precios”.

A través de la aplicación de machine learning, Wise Athena es capaz de conseguir lo siguiente:

  • – Optimizar de forma inteligente la fijación de precios y las promociones de producto
  • – Predecir las ventas de los retailers para cada SKU a través de simulaciones
  • – Determinar el impacto de los precios de los competidores en el volumen de ventas

A partir de la implementación de los precios sugeridos por Wise Athena, varios clientes han conseguido aumentar sus márgenes entre un 3% y 12% por año

La forma correcta para que los CPGs fijen sus precios:

 

La optimización de precios tienen un impacto directo en los márgenes y volúmenes de venta de las compañías. Muchas de las grandes empresas del sector en todo el mundo siguen realizando estas tareas en base a su intuición y con la ayuda de Excel. Con Wise Athena, una compañía CPG se puede beneficiar de la selección automática de las features de datos que mejor describen el comportamiento de sus productos. A partir de esto, Wise Athena es capaz de crear un modelo que tiene también en cuenta la canibalización y la elasticidad de los productos de la compañía, re-entrenando sus modelos cada mes y aumentando la eficiencia de la predicción en un 94%.