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DEMOGRAPHICA

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ACTIONABLE BUSINESS INTELLIGENCE UPON POPULATION MOBILITY PATTERNS ANALYSIS

What if an algorithm could analyse collective human behaviour and produce per-location, per-time-frame, actionable and reliable predictions fully customised as per each clients’ market needs? This would benefit all those verticals... ver más

31/08/2021

swiss aeropole SA

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

swiss aeropole SA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 3 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2021-08-31

EIC-SMEInst-2018-2020: SME instrument

I+D

Cerrada hace 7 años

0% 70% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

3 Participantes

swiss aeropole SA

1.43M€ | Lider

IBB AUTO RACING

294.79K€ | Participante

KIDO DYNAMICS ESPANA SL

575.00K€ | Participante

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Duración del proyecto: 25 meses Fecha Inicio: 2019-07-23
Fecha Fin: 2021-08-31

Líder del proyecto

swiss aeropole SA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto What if an algorithm could analyse collective human behaviour and produce per-location, per-time-frame, actionable and reliable predictions fully customised as per each clients’ market needs? This would benefit all those verticals that depend on mobility patterns to plan effective actions. Marketers would count with tools to design efficient and viral advertising, awareness or fundraising campaigns. Smart- cities/Municipalities’ mobility and tourism responsibles would count with scientific tools to effectively put into practice their politics. Toll-roads planners/managers would count with reliable tools to manage actions. DEMOGRAPHICA makes use of socio-thermodynamics to analyse the complex, massive and anonymised data (i.e. Call Detail Records -CDR-) provided by Mobile Network Operators (MNOs) to forecast mobility patterns of general population. This allows us to understand and reliably forecast citizens’ mobility patterns without violating their privacy. This is useful in many verticals where understanding these mobility patterns is essential to drive informed decisions and improve different KPIs (key performance indicators), from profitability to service level, especially in the whole world of smartcities, and particularly in some niches of this big market such as Transportation, Tourism and Out-of-Home Marketing, but it also has application in other sectors such as Health (epidemics evolution prediction), energy or cybersecurity, to mention a few.

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