European Funds

In 2017-2019 Synerise SA implemented the "Development of inference technology and prediction of consumer behavior for the automation of marketing and sales processes" project, co-financed by the European Regional Development Fund under the Regional Operational Program of the Lesser Poland District for 2014-2020, Priority Axis 1 Knowledge-Economy, Measure 1.2. "Research and innovation in enterprises", Sub-measure 1.2. 1 "Research and development projects of enterprises".  The technology developed within this framework will allow for an increase in the efficiency of prediction and knowledge of consumer behavior in order to automate and increase the effectiveness of marketing, sales and business processes. As part of the project, the company is developing six innovative prototype modules based on technologies that use machine learning and artificial intelligence, which can be integrated with other platforms supporting sales and marketing in the omnichannel model (including the Synerise platform). The project directly responds to the market need to provide an intuitive and advanced tool for analyzing customer data. Each module page offers unique functionality that drives an increase in the effectiveness of activities in the areas of marketing, business and sales.  
‍
Value of entire project: 4 208 539,61 PLN  
Contribution from European Funds: 2 329 540,78 PLN
‍
‍<<<<< Polish version >>>>>
‍Synerise SA w latach 2017-2019 realizuje projekt "Rozwój technologii wnioskowania oraz predykcji zachowań konsumenckich dla automatyzacji procesów marketingowych oraz sprzedażowych" dofinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Regionalnego Programu Operacyjnego Województwa Małopolskiego na lata 2014-2020, 1 Oś Priorytetowa Gospodarka wiedzy, Działanie 1.2. "Badania i innowacje w przedsiębiorstwach", Poddziałanie 1.2.1 "Projekty badawczo-rozwojowe przedsiębiorstw". Opracowana w jego ramach technologia pozwoli na zwiększenie efektywności predykcji oraz wnioskowania nt. zachowań konsumenckich w celu automatyzacji i podniesienia skuteczności procesów marketingowych, sprzedażowych i biznesowych. W ramach projektu firma rozwija 6 innowacyjnych, prototypowych modułów opartych o technologie wykorzystujące machine learning i sztuczną inteligencję, które będą mogły być zintegrowane z innymi platformami wspierających sprzedaż i marketing w modelu omnichannel (w tym z platformą Synerise). Projekt bezpośrednio odpowiada na potrzebę dostarczenia intuicyjnego i zaawansowanego narzędzia do analityki danych na temat klientów. Każdy na stronie modułów oferuje unikalną funkcjonalność, pozwalającą na zwiększenie efektywności działań w obszarach marketingu, biznesu i sprzedaży.

Wartość projektu ogółem: 4 208 539,61 zł
Wkład Funduszy Europejskich: 2 329 540,78 zł

The goal of the project is to build a system of predictions and recommendations for enterprises operating on large data sets, aimed at increasing the profitability of the services they provide. The resulting predictive model will allow for a more accurate identification of customers at risk of resignation in three industries: telecommunications, banking and insurance. In addition to relying on standard operating data sources, the software will take into account the variables generated on the basis of voice and video data.  As a result of the implementation of the results of the project in question, enterprises will reduce churn rates, which will allow greater freedom in shaping the pricing policy and open the way to improving company financial results. Thanks to the new system, it will be possible to consider new data without having to adapt them and adjust the model. This will make it possible to increase the efficiency of the model by leveraging real-time, structurally diverse data. At the same time, it will significantly reduce the use of resources in the customer behavioral analysis processes, thus significantly reducing costs.  

Project value: 10  112 898.75 PLN  
Amount of co-financing: 7 029 999.75 PLN  
Project duration: 02.05.2020 do 31.10.2021

‍<<<<< Polish version >>>>>
‍Celem projektu jest zbudowanie systemu predykcji i rekomendacji działań dla przedsiębiorstw, operujących na dużych zbiorach danych, zorientowanego na wzrost rentowności ze świadczonych przez nie usług.  Powstały model predykcyjny pozwoli na bardziej trafną identyfikację klientów zagrożonych rezygnacją w trzech branżach: telekomunikacyjnej, bankowości oraz ubezpieczeniach. Oprogramowanie, poza bazowaniem na  standardowych źródłach danych operacyjnych, będzie uwzględniać zmienne wygenerowane w oparciu o dane głosowe i dane video.   Wskutek wdrożenia rezultatów przedmiotowego projektu przedsiębiorstwa obniżą współczynnik rezygnacji (churn), co pozwoli na większą swobodę w kształtowaniu polityki cenowej i otworzy drogę do podniesienia wyniku finansowego firmy. Dzięki nowemu systemowi możliwe będzie uwzględnianie nowych  danych bez konieczności ich adaptacji oraz dopasowywania modelu.   Pozwoli to na zwiększenie skuteczności  modelu poprzez uwzględnienie danych w czasie rzeczywistym, zróżnicowanych strukturalnie. Jednocześnie, znacznie ograniczy to wykorzystanie zasobów w procesach analizy behawioralnej klientów, tym samym znacznie ograniczając jej koszty.  

Wartość projektu: 10  112 898.75 PLN
Wartość dofinansowania: 7 029 999.75 PLN
Czas trwania projektu: 02.05.2020 do 31.10.2021

The aim of the project is to create an innovative, globally-scaled, high-performance, distributed database engine by implementing memory and document database paradigms and using dynamic code injection. The novelty of the project result will be achieved thanks to the synergy of key features and functionalities that characterize database systems available on the market, and proprietary solutions in the field of dynamic compilation, document data model, query execution optimization, calculation scattering algorithms and query languages.  The selection of individual functionalities and paradigms of the database engine was made based on the needs of end-users, in particular the aim of maximizing the efficiency of queries for event and interaction databases. Thanks to this, the result of the project will allow for quick and interactive operation and calculations on data obtained in real-time and provide a wide range of analytical possibilities on big data sets.  

Project value: 8 788 811.00 PLN  
Amount of co-financing: 5 273 286.60 PLN  
Project duration: 01.07.2019 do 29.06.2022

‍<<<<< Polish version >>>>>
‍Celem projektu jest stworzenie innowacyjnego w skali światowej, wysokowydajnego, rozproszonego silnika bazy danych, realizującego paradygmaty pamięciowej i dokumentowej bazy danych, wykorzystującego dynamiczne wstrzykiwanie kodu. Nowość rezultatu projektu zostanie osiągnięta dzięki synergii kluczowych cech i funkcjonalności, którymi charakteryzują się dostępne na rynku systemy bazodanowe, oraz autorskich rozwiązań w zakresie dynamicznej kompilacji, dokumentowego modelu danych, optymalizacji wykonywania zapytań, algorytmów rozpraszania obliczeń i języków zapytań. Dobór poszczególnych funkcjonalności oraz paradygmatów silnika bazodanowego został dokonany w oparciu o bezpośrednio zgłaszane potrzeby odbiorców końcowych, w szczególności mając za cel maksymalizację wydajności zapytań dla baz danych zdarzeń i interakcji. Dzięki temu rezultat projektu będzie pozwalał na szybkie i interaktywne działanie operacji oraz obliczeń na danych pozyskiwanych w czasie rzeczywistym, oraz udostępni szeroki zakres możliwości analitycznych na zbiorach danych big data.

Wartość projektu: 8 788 811.00 PLN
Wartość dofinansowania: 5 273 286.60 PLN
Czas trwania projektu: 01.07.2019 do 29.06.2022