Plus de 35 ans d'expérience dans le secteur des solutions de gestion commerciale omnicanale.
Nous sommes des spécialistes de l'édition et de l'implémentation de logiciels pour les entreprises des secteurs FMCG, Food, Beverage, Pharmaceutical, Cosmetics, B2B, B2C .....
Au cours de toutes ces années, Telynet a développé un vaste savoir-faire basé sur les nombreux projets et produits développés avec succès dans plus de 20 pays.
La vaste expérience accumulée, les connaissances fournies par nos clients, ainsi que la recherche continue pour fournir un meilleur service, ont fait de Telynet le leader du secteur, avec plus de 50 000 000 de commandes en 2022, plus de 300 clients dans plus de 20 pays et plus de 25 000 utilisateurs mobiles utilisant nos solutions.
SOLUTIONS COMMERCIALES OMNI-CANAL
TelyNET suite SALES 360º Produit unique qui prend en charge tous les canaux de vente.
PRESENCIA EN EL MUNDO
INFORMACIÓN DEMO
Telynet ha dispuesto una serie de demos de productos enfocados en presentar las funcionalidades y potencialidades de nuestras soluciones.
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Plan de redressement, de transformation et de résilience
Telynet continue de rechercher et de travailler pour pouvoir offrir le meilleur à ses clients et ce travail est reconnu par les fonds européens NextGenerationEU.
Telynet a bénéficié de l'appel à subventions 2021 pour des projets de recherche et développement en intelligence artificielleet autres technologies numériques et leur intégration dans les chaînes de valeur (C005/21-ED), géré par l'entité publique RED.ES.
Plus précisément dans le cadre du dossier 2021/C005/00147576, intitulé "Système autonome de prédiction pour la gestion opérationnelle et commerciale du secteur de la distribution capillaire dans le canal Horeca", dont l'objectif est de développer une solution B2B intelligente pour l'apprentissage autonome et prédictif du comportement des entreprises de distribution dans le canal Horeca, qui, grâce à des techniques d'intelligence artificielle, d'apprentissage autonome et d'analyse avancée, sera en mesure de compiler et d'analyser de grandes quantités de données provenant des traces numériques générées par ce type d'entreprises, au moyen d'un modèle prédictif et d'un algorithme de calcul complexe. Cela permettra d'identifier des modèles et des tendances dans la demande des consommateurs pour générer des prédictions et des recommandations, à partir desquelles des profils de clients groupés et des modèles comportementaux spécifiques pourront être composés pour concevoir des stratégies commerciales personnalisées plus efficaces et capables d'anticiper les besoins réels.
