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Imprenditoria femminile: le 4 startup vincitrici di MIA – Miss In Action

Milano, 22 febbraio 2019 – BESTEST, InTribe, Transactionale e Work Wide Women sono le vincitrici dell’acceleratore MIA – Miss In ActionLe 4 startup selezionate inizieranno fra pochi giorni il programma di accelerazione che supporta il talento digitale delle donne, contribuendo a far crescere la compagine femminile nell’ecosistema dell’innovazione italiano. Le 4 promesse dell’imprenditoria tecnologica al femminile avranno accesso a 3 mesi di formazione dedicata e sviluppo di prodotti e servizi, 2 mesi per la realizzazione di un prototipo pronto per il lancio sul mercato e all’evento finale per presentare i risultati agli investitori.

163 team di neo-imprenditrici si sono candidati per partecipare a MIA – Miss In Action. I principali settori dei progetti presentati sono stati: turismo, marketing e comunicazione, cultura ed entertainment, salute, fashion, food, education e infanzia. Le prime 5 Regioni per area di provenienza sono state: Lombardia, Lazio, Emilia Romagna, Campania e Toscana.

 10 finaliste hanno presentato i loro progetti innovativi ieri sera durante l’Innovation Day di MIA – Miss In Action, all’interno dello spazio creativo e culturale della Fabbrica del Vapore, raccontando con creatività e passione le loro idee, storie e modelli di business di fronte alla giuria di esperti, che ha scelto le vincitrici dell’acceleratore.

Le 4 vincitrici di MIA – Miss In Action

BESTEST (sviluppato dalla startup M2TEST) è il nuovo metodo diagnostico per l’analisi della struttura ossea umana scopi medico-scientifici. Il test BEST (Bone Elastic Structure Test) è in grado di migliorare l’accuratezza della diagnosi di osteoporosi e di rischio di frattura delle ossa nei pazienti, grazie alla simulazione dell’applicazione di forze su una “biopsia virtuale dell’architettura ossea”, ottenuta da immagini radiografiche.

 

InTribe realizza progetti di customer insight data intelligence per produrre analisi evolute su esigenze, stili di vita, abitudini ed evoluzioni dei consumatori. Attraverso attività di gamification(giochi e contest) con tecnologie di Intelligenza Artificiale e machine learning, InTribe rende la partecipazione alle indagini di mercato interattiva e coinvolgente.

 

Transactionale (sviluppata dalla startup Flyer Tech) è la piattaforma che offre ai siti e-Commerce un nuovo strumento per: raggiungere nuovi clienti e fidelizzare quelli esistenti, premiandoli e monetizzando grazie alle tecnologie dei Big Data e di machine learning. Il sistema si basa sulla creazione di campagne di co-marketing tra e-Shop affini e non concorrenti, come collegare all’e-mail di conferma d’acquisto un’offerta promozionale di un altro partner.

 

Work Wide Women è il progetto di innovazione sociale focalizzato sull’inclusione femminile nel settore ICT. La prima piattaforma di social learning dedicata alla formazione femminile su skill digitali, nuove tecnologie e professionalità del futuro, lavorando insieme alle donne e alle aziende per creare reciproche opportunità di occupazione e accrescimento.

La giuria di MIA – Miss In Action era formata da Digital Magics, le Società del Gruppo BNP Paribas e 7 donne top manager, imprenditrici, business angel, rappresentanti delle istituzioni: Anna Amati, Vice Presidente META Group e socia IAG; Frieda Brioschi, imprenditrice e Professoressa IED; Roberta Cocco, Assessore alla Trasformazione Digitale e ai Servizi Civici, Comune di Milano; Alessandra Gritti, Amministratore Delegato Tamburi Investment Partners; Sandra Mori, Presidente Valore D e Data Privacy Officer Coca-Cola Europe; Valentina Parenti, Co-Founder e General Manager Gamma Donna e Fausta Pavesio, Business Angel e Investor Board Member Smartup Capital.

MIA – Miss In Action è un’iniziativa nata da un’idea di Digital Magics, il più importante incubatore di startup digitali “Made in Italy” attivo su tutto il territorio italiano, sviluppata in partnership conBNP Paribas International Financial Services, BNP Paribas Cardif, Findomestic, Arval Italia e BNL Gruppo BNP Paribas.