thaink² transforme vos forecasts
Grace à une approche basée sur les KPIs
Pré-traitements des données
et analyse automatisée : anomalies, interpolations...
Statistiques ou intélligence artificielle
avec identification des modèles adéquats.
Horizons des prévisions
pour une projection sur différents laps de temps.
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Méthodologies de forecasting
Nous analysons et combinons différentes approches de prévision selon les besoins, les secteurs et les contextes métiers.
Notre objectif esr de garantir des résultats précis, actionnables et alignés
avec la réalité du terrain.
Cas d'applications
Stocks & Approvisionnements
Des ruptures de stock ou des surstocks peuvent freiner votre croissance.
Grâce à nos modèles prédictifs, vous optimisez les niveaux de stock selon les ventes, la saisonnalité et les délais logistiques, garantissant une disponibilité produit optimale et une gestion fluide
Vente/Demande
Quand les tendances changent plus vite que vos prévisions.
thaink² analyse les historiques, les signaux du marché et les facteurs externes pour anticiper les variations de la demande et ajuster vos stratégies commerciales en temps réel.
Energie
Planifiez vos ressources humaines et matérielles avec précision.
En croisant vos données d’activité, thaink² anticipe les pics de production et les périodes creuses, pour un pilotage plus agile et plus rentable.
Cashflow
La visibilité financière ne devrait jamais être un pari.
Nos algorithmes anticipent vos flux de trésorerie pour sécuriser la liquidité, réduire les risques et renforcer votre capacité de décision
Vos avantages clés
10k
KPIs Big Data
Possibilité de générer des prévisions sur de grosses quantités de données
50x
Plus rapide
Grâce à la puissance de la technologie SPARK, bénéficiez d'une rapidité d'exécution
<5j
Onboarding express
Mettre en place une culture de forecasting en quelques jours, pas en semaine
Des difficultés à générer des prévisions fiables ?
Malgré les différents avantages que le forecasting propose, son utilisation peut être compromise par différents obstacles
❌ Données en grande quantité et/ou de mauvaise qualité
❌ Difficulté d'explicabilité des résultats
❌ Manque d'expertise lors du choix des modèles