Od velkých dat k chytrým datům: Inteligence dat jako nutnost pro logistiku a marketing

Od dat k rozhodnutím pouhým stisknutím tlačítka: Jak chytrá data vedou společnosti k úspěchu

Dny intuice a rozmarných rozhodnutí se chýlí ke konci, alespoň v dynamickém světě logistiky a marketingu. Vzhledem k explozivnímu růstu dat – tzv. Big Data – dochází k paradigmatickému posunu směrem k rozhodování řízenému daty. Důležitější než samotný objem je však inteligentní využití těchto dat: Smart Data. To, co bylo kdysi považováno za vizi orientovanou na budoucnost, je nyní nepostradatelnou nutností pro společnosti, které chtějí přežít a růst v konkurenčním prostředí. Schopnost filtrovat a analyzovat relevantní data z přívalu informací a vyvodit správné závěry se stala rozhodujícím faktorem úspěchu.

Vhodné pro:

• Jak rozhodování založené na datech přináší revoluci v logistice a marketingu: Vyšší efektivita, lepší orientace na zákazníka a nové příležitosti

Analýza pouhým stisknutím tlačítka díky chytrým datům namísto intuice: Proč jsou procesy založené na datech v logistice a marketingu nepřekonatelné

Srovnání mezi analýzou provedenou stisknutím tlačítka a pouhým pocitem z intuice ilustruje nesmírnou sílu procesů založených na datech. Zatímco intuice je založena na zkušenostech a subjektivních dojmech – cenných, ale často neúplných a náchylných k chybám – analýza chytrých dat poskytuje objektivní a měřitelná fakta. Velká data představují základ surových dat, ale pouze inteligentní filtrování a analýza – vedoucí k chytrým datům – umožňuje rozpoznat složité vztahy, včas identifikovat trendy a vytvářet fundované prognózy. Tato přesnost je v dnešním rychle se měnícím světě podnikání nezbytná.

Od velkých dat ke strategii chytrých dat: Jak společnosti utvářejí svou budoucnost prostřednictvím rozhodnutí založených na datech

Společnosti, které uznávají hodnotu dat a využívají je strategicky, získávají významnou konkurenční výhodu. Už to není jen o shromažďování velkých dat, ale o generování chytrých dat z tohoto velkého množství dat a jejich přeměně na užitečné poznatky. Tato transformace od čísel ke strategii umožňuje přijímat informovaná rozhodnutí ve všem, od optimalizace dodavatelského řetězce až po vývoj cílených marketingových kampaní. Akce založená na datech tedy není izolovaným procesem, ale spíše nedílnou součástí podnikového řízení orientovaného na budoucnost založeného na chytrých datech.

Velká data jako hnací síla, chytrá data jako navigátor: Rostoucí význam měřitelných procesů v logistice a marketingu

Význam dat a měřitelných procesů v posledních letech rapidně vzrostl jak v logistice, tak v marketingu. Big Data poskytují potenciál, zatímco Smart Data poskytují konkrétní nástroje pro optimalizaci a inovace. V logistice umožňují inteligentní analýzy dat štíhlejší procesy, nižší náklady a vyšší spokojenost zákazníků. V marketingu pomáhají lépe porozumět potřebám zákazníků, efektivněji navrhovat kampaně a maximalizovat návratnost investic. Uvědomění si, že obě oblasti těží z datově orientovaného přístupu postaveného na chytrých datech, vede ke zvýšení konvergence a sdílení osvědčených postupů.

Rozhodování založené na datech do detailu: Od hrubých velkých dat až po rafinovaná znalostní chytrá data

Rozhodování založené na datech je více než pouhá aplikace analytických nástrojů. Je to způsob myšlení, který prochází všemi úrovněmi společnosti. Jde o to, aby rozhodnutí nebyla založena na odhadech, ale na solidních důkazech získaných z analýzy velkých dat jako inteligentních dat.

Logistika: Přesnost a efektivita díky inteligentní inteligenci dat

V logistice je analýza velkého množství dat neocenitelná. Velká data ze senzorů, dopravních prostředků a systémů tvoří základ, ale pouze analýza inteligentních dat umožňuje přesnější plánování a řízení složitých dodavatelských řetězců. Prostřednictvím analýzy velkých dat, zpřesněné do inteligentních datových poznatků, mohou společnosti včas identifikovat úzká hrdla, než negativně ovlivní provoz. Stav zásob lze optimalizovat podle poptávky, čímž se zabrání zbytečným nákladům na skladování a zároveň se zajistí dodací lhůty. Dopravní trasy lze zefektivnit pomocí dat v reálném čase i historických dat, což vede k úsporám nákladů a zkrácení dodacích lhůt. Schopnost simulovat dodací procesy a spouštět různé scénáře umožňuje logistickým manažerům předem vyhodnotit dopad potenciálních rozhodnutí a minimalizovat tak riziko nesprávných rozhodnutí – to vše na základě analýzy velkých dat do inteligentních dat.

Marketing: Pochopte a potěšte zákazníky prostřednictvím chytrých statistik založených na datech

Analýza dat hraje stále důležitější roli i v marketingu. Inteligentní analýza transformuje obrovský objem zákaznických dat (velkých dat) na chytrá data, což pomáhá firmám lépe porozumět jejich zákazníkům – jejich potřebám, preferencím a vzorcům chování. Analýzou zákaznických dat z různých zdrojů, jako jsou CRM systémy, webová analytika a aktivity na sociálních sítích, mohou marketingoví experti vytvářet podrobné profily zákazníků a efektivněji personalizovat své kampaně. To vede k relevantnějším sdělením, většímu dosahu zákazníků a v konečném důsledku ke zvýšení míry konverze. Chytré poznatky založené na datech také umožňují přesně měřit účinnost marketingových opatření a optimálně alokovat rozpočty. A/B testování a vícerozměrné analýzy pomáhají identifikovat nejúčinnější reklamní média a komunikační strategie.

Vhodné pro:

• Kodex strategie: Před nabízením svých produktů a služeb nejprve pochopte a poznejte potřeby zákazníků

Společné výhody rozhodování založeného na datech v logistice a marketingu: Od velkých dat k chytrým datovým odpovědím

Analýza v reálném čase pro rychlé reakce

V logistice i marketingu umožňují analýzy v reálném čase okamžitou reakci na aktuální události. Velké datové toky se stávají inteligentními datovými signály, které umožňují okamžitou akci. Například v logistice lze aktuální údaje o poloze z vozidel a senzorů využít k dynamické optimalizaci tras dodávek a zamezení zpoždění. V marketingu umožňují údaje o chování uživatelů na webu nebo v aplikaci v reálném čase zobrazovat personalizované nabídky ve správný okamžik a zvýšit míru konverze.

Prognostické modely pro plánování forward-looking

Pomocí prognostických modelů mohou společnosti v obou oblastech lépe předvídat budoucí vývoj. Velká data poskytují historická data, zatímco chytrá data extrahují vzory a trendy, které jsou klíčové pro přesné předpovědi. V logistice pomáhají předpovídat poptávku a optimalizovat úroveň zásob, aby se předešlo úzkým místům nebo nadměrnému zásobování. V marketingu umožňují předvídat zákaznické trendy a předem přizpůsobovat kampaně tak, aby si zajistily konkurenční výhody.

Automatizace rutinních úkolů

Automatizace rutinních úloh je další klíčovou výhodou rozhodování založeného na datech. Pracovní postupy a procesy lze automatizovat na základě chytrých dat. Například v logistice lze přepravní zakázky automaticky optimalizovat na základě údajů o dostupnosti a nákladech. V marketingu lze e-mailové kampaně nebo příspěvky na sociálních sítích přehrávat automaticky na základě segmentů uživatelů a vzorců interakce, což uvolňuje cenný čas na strategické úkoly.

Optimalizace procesů prostřednictvím klíčových údajů: Měřitelný pokrok v logistice a marketingu díky chytrým datům

Definování a sledování klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI) je nedílnou součástí optimalizace procesů založených na datech. KPI slouží jako měřítko výkonnosti, umožňuje měřit pokrok a identifikovat potenciál pro zlepšení – na základě analýzy velkých dat za účelem definování relevantních KPI pro inteligentní data.

Vhodné pro:

• Optimalizace 4.0: Chyba -bez AI? S AI k dokonalosti – automatizace bez chyb prostřednictvím optimalizace procesu AI
• Budoucnost a vývoj automatizovaného skladu s vysokým obsahem bay – deset nejlepších informací a tipů pro optimalizaci procesů ve skladech

Logistika: Klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) jako kompas pro efektivní procesy – řízené chytrými daty

Logistické společnosti používají různé KPI k neustálému zlepšování svých procesů. Přesnost doručení, která měří procento zásilek doručených včas a v plném rozsahu, je kritickým ukazatelem kvality služeb. Sazba za včasné doručení udává, jak spolehlivě jsou dodržovány dodací lhůty. Obrat zásob měří, jak rychle jsou zásoby prodány a nahrazeny, a je důležitým faktorem pro udržení kapitálu. Mezi další relevantní KPI patří přepravní náklady na jednotku, dodací lhůta objednávky a bezchybná rychlost dodání. Neustálým sledováním a analýzou těchto metrik získaných z velkých dat a filtrovaných do inteligentních datových přehledů mohou logistické společnosti odhalit neefektivitu, odstranit úzká místa a optimalizovat své operace.

Marketing: KPI jako odraz úspěchu kampaně – analyzováno pomocí Smart Data

KPI jsou také nezbytné v marketingu k měření a optimalizaci účinnosti opatření. Míry konverze udávají, kolik uživatelů dokončí požadovanou akci, jako je dokončení nákupu nebo vyplnění formuláře. Customer Lifetime Value (CLTV) předpovídá celkovou hodnotu, kterou zákazník generuje během svého vztahu se společností. Návratnost výdajů na reklamu (ROAS) měří ziskovost výdajů na reklamu. Mezi další důležité marketingové KPI patří míra prokliku (CTR), míra zapojení sociálních médií a cena za akvizici (CPA). Analýzou těchto metrik, které extrahují relevantní chytrá data z velkého množství dat, mohou marketéři hodnotit výkon svých kampaní, efektivněji využívat rozpočty a neustále přizpůsobovat své strategie k dosažení maximálních výsledků.

Transparentnost prostřednictvím chytrých dat

Transparentnost výkonu procesu

Klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) vytvářejí transparentnost ohledně výkonnosti procesů v obou oblastech. Umožňují objektivní posouzení aktuálního stavu a sledování pokroku v čase. Tato transparentnost je klíčová pro informovaná rozhodnutí a identifikaci potenciálu pro zlepšení – na základě jasné prezentace KPI založených na inteligentních datech.

Identifikace potenciálu pro zlepšení

Analýzou klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI) mohou firmy odhalit slabiny a neefektivitu ve svých procesech. Odchylky od cílových hodnot nebo trendů mohou naznačovat problémy, které vyžadují další zkoumání a řešení – inteligentní data tyto odchylky zviditelňují a zpřehledňují.

Základ rozhodování na základě dat

Klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) poskytují solidní datový základ pro rozhodování o optimalizaci procesů. Místo spoléhání se na předpoklady nebo subjektivní hodnocení mohou firmy činit informovaná rozhodnutí založená na měřitelných faktech – chytrá data tato fakta poskytují ve zhuštěné a srozumitelné podobě.

Integrace technologií: Digitální transformace v logistice a marketingu – umožněná velkými daty (Big Data) a chytrými daty (Smart Data)

Integrace technologií je dalším důležitým faktorem pro datově řízenou optimalizaci logistických a marketingových procesů. Moderní technologie umožňují shromažďovat velká data v reálném čase, analyzovat je a využívat je jako chytrá data pro rozhodování.

Logistika: Od internetu věcí k umělé inteligenci – poháněna velkými daty, řízena chytrými daty

Logistika se stále více spoléhá na technologie, jako je internet věcí (IoT), k automatizaci a optimalizaci procesů. Senzory na zboží, vozidlech a ve skladech nepřetržitě poskytují velká data o poloze, stavu a parametrech prostředí. Umělá inteligence (AI) se používá k rozpoznávání složitých vzorců ve velkém množství dat, vytváření prognóz poptávky a optimalizaci přepravních tras – relevantních inteligentních dat z velkých dat. Automatizační technologie, jako je robotika a systémy bez řidiče, pomáhají zvyšovat efektivitu a přesnost.

Vhodné pro:

• Nová logistika: Spolupráce senzorů IoT a technologie blockchain s cílem zlepšit logistiku čerstvého řetězce

Marketing: Personalizace a interakce prostřednictvím technologií – poháněno velkými daty, individualizováno chytrými daty

Podobné technologie se používají i v marketingu k analýze zákaznické cesty a úpravě kampaní v reálném čase. CRM systémy shromažďují a spravují velká data o zákaznících, která se používají pro personalizovaná marketingová opatření. Platformy pro automatizaci marketingu umožňují automatizaci marketingových procesů, jako je e-mailový marketing a správa sociálních médií. Nástroje založené na umělé inteligenci se používají k analýze chování zákazníků, poskytování personalizovaných doporučení produktů a provozu chatbotů pro zákaznický servis – to vše na základě inteligentního využití velkých dat k vytváření chytrých dat.

Společné výhody technologické integrace: Síť a předvídavost díky velkým datům a chytrým datům

Síťování systémů a datových zdrojů

Integrace technologií umožňuje propojení různých systémů a zdrojů dat, čímž vytváří komplexnější obraz procesů. To je klíčové pro holistickou analýzu a optimalizaci – umožněnou konsolidací velkých dat z různorodých zdrojů.

Prediktivní analytika pro akce forward-looking

Moderní technologie umožňují používat prediktivní analytiku k předpovídání budoucích událostí a proaktivně jednat. Velká data poskytují základ pro tyto předpovědi, zatímco chytrá data poskytují smysluplné poznatky. Například v logistice lze předvídat úzká hrdla dodávek a vyhnout se jim. V marketingu lze zákaznické trendy identifikovat včas a použít je pro plánování kampaní.

Automatizace složitých procesů

Automatizace složitých procesů prostřednictvím technologií, jako je umělá inteligence a robotika, vede ke zvýšení efektivity, snížení nákladů a snížení lidských chyb – a to díky přesným pokynům generovaným z inteligentních dat.

Zaměření na zákazníka a personalizace: Zákazník je středem pozornosti – díky poznatkům z chytrých dat

Důsledné využívání dat umožňuje logistickým i marketingovým společnostem lépe porozumět svým zákazníkům a přizpůsobit své nabídky individuálním potřebám – extrakcí relevantních chytrých dat o svých zákaznících z velkých dat (big data).

Logistika: Možnosti dodání šité na míru spokojeným zákazníkům – umožněné inteligentní analýzou dat

V logistice vede analýza zákaznických dat k lepšímu přizpůsobení dodacích lhůt a možností individuálním potřebám. Zákazníci si například mohou vybrat mezi různými daty a místy doručení. Sledování v reálném čase jim umožňuje kdykoli sledovat stav jejich zásilky. Personalizovaná komunikace je proaktivně informuje o průběhu doručení – to vše na základě poznatků o preferencích zákazníků získaných prostřednictvím inteligentních dat.

Marketing: Relevantní nabídky a individuální komunikace – díky chytrému cílení na základě dat

Marketing využívá zákaznická data k vytváření personalizovaných doporučení produktů a nabídek na míru. Analýzou nákupního chování a zájmů lze zákazníky oslovit relevantními zprávami a nabídkami, což zvyšuje pravděpodobnost nákupu a posiluje loajalitu zákazníků – chytrá data tento cílený přístup umožňují.

Společné cíle zákaznické orientace a personalizace: zvýšení zákaznické spokojenosti prostřednictvím chytrých datových náhledů

Zlepšete spokojenost zákazníků

Zohledněním individuálních potřeb a poskytováním personalizovaných služeb mohou firmy výrazně zvýšit spokojenost zákazníků – základ pro tyto personalizované služby tvoří chytrá data.

Zvýšení loajality zákazníků

Spokojení zákazníci jsou věrní zákazníci. Personalizované nabídky a vynikající zákaznický servis pomáhají zvyšovat loajalitu zákazníků a budovat dlouhodobé vztahy – chytrá data pomáhají definovat správné nabídky a vynikající služby.

Zvyšování celoživotní hodnoty zákazníka

Silnější loajalita zákazníků a opakované nákupy zvyšují celoživotní hodnotu zákazníka, což má pozitivní dopad na úspěch společnosti – Smart Data identifikuje faktory, které vedou ke zvýšené loajalitě zákazníků, a tím i k vyšší CLTV.

Budoucnost patří společnostem, které přeměňují velká data na chytrá data

Jak logistika, tak marketing mohou zvýšit svou efektivitu a dosáhnout konkurenčních výhod důsledným využíváním dat a měřitelných procesů. Klíč spočívá v inteligentním propojování datových zdrojů, používání pokročilých analytických nástrojů a průběžné optimalizaci na základě klíčových údajů. Je zásadní přeměnit obrovský objem velkých dat na využitelná chytrá data. Společnosti, které implementují tyto přístupy v obou oblastech a učí se jeden od druhého, jsou dobře připraveny na výzvy digitální transformace. Budoucnost patří společnostem, které data nejen sbírají, ale také jim rozumí a především je využívají v podobě chytrých dat k lepšímu rozhodování, optimalizaci procesů a potěšení svých zákazníků. Rozhodování založené na datech tedy není jen trend, ale základní součást úspěšné firemní strategie v digitálním věku, ve kterém chytrá data představují rozhodující konkurenční výhodu.

Specifické datové typy pro optimalizaci dodavatelského řetězce – surovina pro inteligentní datové poznatky

Specifické datové typy jsou zásadní pro podrobnou optimalizaci dodavatelského řetězce, protože poskytují náhled na různé aspekty operací a slouží jako základ pro informovaná rozhodnutí. Tato data představují základ velkých dat, ze kterých se prostřednictvím analýzy získávají cenná chytrá data.

Údaje o zásobách

Přesné informace o množství zásob jsou nezbytné pro zajištění efektivního plánování zásob. Poměr obratu zásob poskytuje informace o tom, jak rychle se zásoby prodávají, a pomáhá vyhnout se přeplnění nebo nedostatku. Přesnost zásob zajišťuje, že fyzické zásoby odpovídají zásobám knih, což je nezbytné pro spolehlivé plánování. Poměr zásob k tržbám (ISR) spojuje zásoby s tržbami a pomáhá optimalizovat náklady na zásoby. Analýza těchto dat zásob poskytuje inteligentní datové informace pro optimalizaci správy zásob.

Údaje o dodavateli

Analýza výkonu dodavatele z hlediska přesnosti a kvality je zásadní pro výběr spolehlivých partnerů. Plnění dodavatelských objednávek poskytuje informace o spolehlivosti dodavatelů. Vyhodnocení dodavatelských rizik pomáhá identifikovat a minimalizovat potenciální narušení dodavatelského řetězce v rané fázi. Chytrá data z dodavatelských dat umožňují informovaný výběr a řízení dodavatelů.

Dopravní údaje

Přesné informace o dodacích lhůtách jsou důležité pro zajištění spokojenosti zákazníků. Rychlost přepravy na čas měří spolehlivost přepravních procesů. Analýza dopravních nákladů umožňuje identifikovat potenciál úspor. Optimalizace trasy pomáhá zkrátit přepravní časy a náklady. Analýza dopravních dat generuje inteligentní data pro optimalizaci tras a nákladů.

Poptávka po datech

Aktuální údaje o prodeji jsou základem pro přesné předpovědi poptávky. Zohlednění sezónních výkyvů umožňuje přesnější plánování množství výroby. Analýza chování zákazníků pomáhá lépe předvídat budoucí vývoj poptávky. Chytrá data z dat poptávky jsou zásadní pro plánování výroby a uspokojování poptávky.

Zpracovat data

Měření doby průchodnosti v různých výrobních krocích pomáhá identifikovat úzká místa. Analýza výrobních kapacit umožňuje optimální využití zdrojů. Monitorování úrovní využití pomáhá zvýšit efektivitu. Měření kvality je zásadní pro zajištění vysokých standardů produktů. Chytrá data z procesních dat odhalují neefektivitu a umožňují optimalizaci procesů.

Údaje o zákaznících

Analýza dodacích lhůt zákaznických objednávek umožňuje optimalizovat proces objednávání. Měření spokojenosti zákazníků je zásadní pro hodnocení kvality služeb. Perfektní sazba objednávek udává, kolik objednávek je zpracováno bez chyb. Míra plnění měří schopnost plně plnit zákaznické objednávky. Chytrá data ze zákaznických dat umožňují lepší zákaznickou zkušenost a optimalizované objednávkové procesy.

Integrace a analýza těchto rozmanitých datových typů umožňuje společnostem získat holistický pohled na své dodavatelské řetězce, odhalit neefektivitu a činit rozhodnutí založená na datech, která vedou k udržitelné optimalizaci – extrakcí cenných inteligentních dat ze surového materiálu velkých dat.

Metody analýzy dat pro optimalizaci dodavatelského řetězce – nástroje pro získávání inteligentních dat

Různé metody analýzy dat se ukázaly jako zvláště účinné pro optimalizaci dodavatelských řetězců a nabízejí různé přístupy k získání cenných poznatků. Tyto metody jsou nástroji pro extrakci použitelných inteligentních dat z velkých dat.

Prediktivní analytika: Tato metoda využívá historická data a statistické algoritmy k predikci budoucích událostí a trendů. V dodavatelském řetězci to umožňuje přesnější prognózy poptávky, predikci úzkých míst v dodávkách a optimalizaci úrovně zásob pro lepší sladění nabídky a poptávky. Prediktivní analytika generuje inteligentní datové prognózy pro plánování forward-looking .

Analytika v reálném čase

Monitorování a analýza dat dodavatelského řetězce v reálném čase umožňuje rychlé reakce na změny. To umožňuje nepřetržité sledování stavu dodavatelského řetězce, včasnou detekci problémů a úzkých míst a rozhodování na základě dat v reálném čase, například v případě zpoždění přepravy nebo neočekávaných výkyvů poptávky. Analýzy v reálném čase poskytují chytrá datová upozornění pro okamžitou akci.

Preskriptivní analytika

Tato pokročilá analytická metoda přesahuje čistou predikci a poskytuje konkrétní doporučení pro akci. Umožňuje automatizovanou optimalizaci procesů, výpočet optimálních tras a harmonogramů dodávek a návrhy na zmírnění rizik s cílem maximalizovat efektivitu dodavatelského řetězce. Preskriptivní analytika poskytuje doporučení chytrých dat pro optimální rozhodnutí.

Big Data Analytics

Analýza velkého, heterogenního množství dat z různých zdrojů umožňuje odhalit jemné vzorce a trendy, které by bylo obtížné identifikovat pomocí tradičních metod. To vede k holistickému pohledu na celý dodavatelský řetězec a umožňuje identifikovat potenciál pro zlepšení, který dříve zůstával skrytý. Analýza velkých dat je proces rozpoznávání relevantních vzorů chytrých dat z množství nezpracovaných dat.

Strojové učení a AI

Umělá inteligence a strojové učení neustále zlepšují analytické schopnosti. Umožňují automatickou detekci anomálií, vývoj samoučících se předpovědních modelů a zpracování nestrukturovaných dat pro získání hlubšího náhledu na procesy dodavatelského řetězce. Strojové učení a umělá inteligence jsou sofistikované nástroje pro extrakci chytrých dat z komplexních datových sad.

Procesní těžba

Tato metoda analyzuje protokoly událostí, aby porozuměla a optimalizovala procesy. Odhaluje neefektivitu procesů, identifikuje potenciál automatizace a umožňuje vytvářet digitální dvojčata dodavatelského řetězce pro virtuální simulaci a optimalizaci procesů. Process mining poskytuje inteligentní pohled na data o skutečných procesních tocích.

Kombinace těchto analytických metod umožňuje společnostem komplexně optimalizovat své dodavatelské řetězce, minimalizovat rizika a zvyšovat efektivitu. Klíčem je integrace rozmanitých zdrojů dat a využití pokročilých analytických nástrojů k získání smysluplných poznatků a přijímání rozhodnutí založených na datech, která udržitelně posilují konkurenceschopnost – transformací velkých dat na cenná a užitečná inteligentní data.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development

 

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

 

 

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více najdete na: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus