L'innovation au cœur de l'analyse financière

Chez revoxenioetta, nous repensons l'approche traditionnelle de l'analyse du fonds de roulement grâce à des méthodes de recherche avant-gardistes et une vision holistique de la santé financière des entreprises.

Analyse prédictive
Modélisation dynamique
Diagnostic comportemental
Optimisation continue

Notre méthodologie unique

Contrairement aux approches statiques traditionnelles, notre méthode intègre des variables comportementales et des indicateurs prédictifs. Nous considérons le fonds de roulement comme un écosystème vivant, influencé par les cycles économiques, les habitudes sectorielles et les particularités organisationnelles.

  • Analyse multidimensionnelle des flux de trésorerie
  • Intégration des facteurs macro-économiques sectoriels
  • Modélisation des scenarios de stress financier
  • Optimisation personnalisée selon le profil d'entreprise
  • Suivi temps réel des indicateurs de performance
Dr. Amandine Rousselot
Directrice de la recherche
12 Années
847 Études

Fondements scientifiques et innovation continue

Notre approche s'appuie sur plus d'une décennie de recherche collaborative avec des institutions académiques européennes. Chaque méthodologie que nous développons passe par des phases rigoureuses de validation empirique.

2019-2021
Développement du modèle prédictif BFR+
Trois années de collaboration avec l'École de Commerce de Lyon pour développer un algorithme capable de prédire les tensions de trésorerie avec 89% de précision sur un horizon de 6 mois.
2022-2023
Intégration des facteurs comportementaux
Étude longitudinale sur 340 PME françaises révélant l'impact des habitudes de paiement clients sur la stabilité du fonds de roulement. Cette recherche a donné naissance à notre indice propriétaire de "maturité financière client".
2024-2025
Optimisation sectorielle avancée
Développement de 23 modèles sectoriels spécialisés, chacun calibré selon les spécificités du secteur d'activité. Notre formation intègre désormais ces nuances sectorielles pour une analyse plus fine et personnalisée.