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 pocitů vnitřností a trhlých rozhodnutí se chýlí ke konci, alespoň v dynamickém světě logistiky a marketingu. Vzhledem k explozivnímu nárůstu dat – tzv. big data – dochází k posunu paradigmatu směrem k rozhodování založenému na datech. Ale důležitější než samotné množství je inteligentní využití těchto dat: Smart Data. To, co bylo kdysi považováno za vizi orientovanou na budoucnost, je nyní nezbytnou nutností pro společnosti, které chtějí konkurovat a růst. Schopnost filtrovat a analyzovat příslušná data ze záplavy informací a vyvozovat z nich správné závěry se stala zásadním 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 na stisknutí tlačítka a pouhým pocitem vnitřností ilustruje nesmírnou sílu, která spočívá v procesech podporovaných daty. Zatímco intuice je založena na zkušenostech a subjektivních dojmech – cenných, ale často neúplných a náchylných k chybám – inteligentní analýza dat poskytuje objektivní, měřitelná fakta. Velká data představují základní datovou základnu, ale pouze inteligentní filtrování a analýza – vedoucí k chytrým datům – umožňuje rozpoznat složité vztahy, identifikovat trendy v rané fázi a vytvářet dobře podložené prognózy. Tato přesnost je v dnešním rychle se měnícím obchodním světě 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. Základ tvoří velká data ze senzorů, dopravních prostředků a systémů, ale teprve analýza chytrých dat umožňuje přesnější plánování a řízení komplexních dodavatelských řetězců. Prostřednictvím analýzy velkých dat, zpřesněné do inteligentních datových statistik, mohou společnosti identifikovat úzká místa dříve, než budou mít negativní dopad na provoz. Zásoby lze podle potřeby optimalizovat, čímž se vyhnete zbytečným nákladům na skladování a zároveň se zajistí schopnost dodávky. Dopravní trasy lze zefektivnit pomocí dat v reálném čase a historických informací, což vede k úsporám nákladů a zkrácení dodacích lhůt. Schopnost simulovat procesy dodávek a procházet různými scénáři umožňuje logistickým manažerům předem vyhodnotit dopad potenciálních rozhodnutí, a tím minimalizovat riziko špatných rozhodnutí – to vše na základě velkých dat až po inteligentní analýzu dat.

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

Stále důležitější roli v marketingu hrají také analýzy dat. Naprostý objem zákaznických dat (big data) se stává chytrými daty prostřednictvím inteligentní analýzy, která pomáhá společnostem lépe porozumět svým zákazníkům – jejich potřebám, preferencím a vzorcům chování. Analýzou zákaznických dat z různých zdrojů, jako jsou systémy CRM, webová analytika a aktivity na sociálních sítích, mohou marketéři vytvářet podrobné profily zákazníků a konkrétněji personalizovat své kampaně. To vede k relevantnějším zprávám, vyššímu zapojení zákazníků a v konečném důsledku ke zvýšení konverzních poměrů. Chytré poznatky založené na datech také umožňují přesně měřit efektivitu marketingových opatření a optimálně rozdělit rozpočty. A/B testy a vícerozměrné analýzy pomáhají identifikovat nejefektivnější 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.

Předpovědní modely pro plánování s výhledem do budoucna

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

Definice a sledování klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI) je nedílnou součástí optimalizace procesů řízené daty. KPI slouží jako ukazatele výkonu a umožňují měřit pokrok a identifikovat potenciál pro zlepšení – na základě analýzy velkých dat definovat relevantní KPI pro chytrá data.

Vhodné pro:

• Optimalizace 4.0: Bez chyb díky umělé inteligenci? S AI k dokonalosti – automatizace bez chyb díky optimalizaci procesů AI
• Budoucnost a vývoj automatizovaných vysokoregálových skladů – deset informací a tipů pro optimalizaci procesů ve skladech

Logistika: 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 – analyzované pomocí chytrých dat

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

KPI vytvářejí transparentnost ohledně výkonnosti procesů v obou oblastech. Umožňují objektivně posoudit aktuální stav a sledovat pokrok v čase. Tato transparentnost je zásadní pro přijímání informovaných rozhodnutí a identifikaci potenciálu pro zlepšení – na základě jasné prezentace klíčových ukazatelů výkonu Smart Data.

Identifikace potenciálu pro zlepšení

Analýzou KPI mohou společnosti odhalit slabá místa a neefektivitu ve svých procesech. Odchylky od cílových hodnot nebo trendů mohou naznačovat problémy, které je třeba prozkoumat a podrobněji řešit – Smart Data tyto odchylky zviditelní a srozumitelné.

Základ rozhodování na základě dat

KPI poskytují solidní datovou základnu pro rozhodování o optimalizaci procesů. Namísto spoléhání se na dohady nebo subjektivní hodnocení mohou společnosti činit informovaná rozhodnutí na základě měřitelných faktů – Smart Data tato fakta dodávají ve zhuštěné a srozumitelné podobě.

Integrace technologií: Digitální transformace v logistice a marketingu – umožněná velkými daty a chytrými daty

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 – řízená velkými daty, řízená chytrými daty

V logistice se při automatizaci a optimalizaci procesů stále více spoléhá na technologie, jako je internet věcí (IoT). Senzory na zboží, vozidlech a ve skladech nepřetržitě poskytují velká data o poloze, stavu a parametrech prostředí. Umělá inteligence (AI) se používá k rozpoznání složitých vzorců ve velkém množství dat, vytváření předpovědí poptávky a optimalizaci přepravních tras – generováním relevantních chytrých dat z velkých dat. Automatizační technologie, jako je robotika a dopravní 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 technologie – poháněná velkými daty, individualizovaná inteligentními daty

Podobné technologie se také používají v marketingu k analýze cest zákazníků a přizpůsobení kampaní v reálném čase. CRM systémy shromažďují a spravují velká data o zákaznících, která se používají pro personalizované marketingové úsilí. Platformy pro automatizaci marketingu umožňují automatizaci marketingových procesů, jako je e-mailový marketing a správa sociálních sítí. Nástroje založené na umělé inteligenci se používají k analýze chování zákazníků, poskytování personalizovaných doporučení produktů a výkonných chatbotů pro zákaznický servis – to vše je založeno na inteligentním využití velkých dat k inteligentním datům.

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

Síťování systémů a datových zdrojů

Integrace technologií umožňuje propojování různých systémů a zdrojů dat a vytváří tak komplexnější obraz procesů. To je zásadní pro holistickou analýzu a optimalizaci – umožněnou spojením velkých dat z různých zdrojů.

Prediktivní analytika pro proaktivní akce

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 pomocí technologií, jako je umělá inteligence a robotika, vede ke zvýšení efektivity, snížení nákladů a snížení lidských chyb – díky přesným pokynům generovaným z chytrých dat.

Zaměření na zákazníka a personalizace: Zákazník je středem zájmu – díky přehledům z chytrých dat

Důsledné využívání dat umožňuje jak logistickým, tak marketingovým společnostem lépe porozumět svým zákazníkům a přizpůsobit jejich nabídky individuálním potřebám – získáváním relevantních chytrých dat o svých zákaznících z velkých dat.

Logistika: Možnosti dodání na míru pro spokojené zákazníky – umožněné inteligentní analýzou dat

V logistice vede analýza zákaznických dat k lepší koordinaci dodacích lhůt a možností individuálních potřeb. Zákazníci si mohou například vybrat mezi různými termíny dodání a umístěním. Sledování v reálném čase vám umožňuje kdykoli sledovat stav vaší zásilky. Personalizovaná komunikace vás proaktivně informuje o průběhu doručování – to vše na základě poznatků o preferencích zákazníků získaných prostřednictvím chytrých dat.

Marketing: Relevantní nabídky a individuální přístup – 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 – Smart 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 společnosti výrazně zvýšit spokojenost zákazníků – chytrá data poskytují základ pro tyto personalizované služby.

Zvýšení loajality zákazníků

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

Zvyšování celoživotní hodnoty zákazníka

Silnější loajalitou zákazníků a opakovanými nákupy se zvyšuje celoživotní hodnota zákazníka, což má pozitivní dopad na úspěšnost společnosti – Smart Data identifikuje faktory, které vedou ke zvýšení loajality 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 přehledy dat

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 různých typů dat umožňuje společnostem nahlížet na své dodavatelské řetězce holisticky, odhalovat neefektivitu a činit rozhodnutí založená na datech, která vedou k udržitelné optimalizaci – extrahováním cenných chytrých dat ze surovin velkých objemů dat.

Metody analýzy dat pro optimalizaci dodavatelských řetězců – nástroje pro získávání chytrých 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.

Predictive Analytics: Tato metoda využívá historická data a statistické algoritmy k předpovídání budoucích událostí a trendů. V dodavatelském řetězci to umožňuje přesnější předpovídání poptávky, předpovídání nedostatku dodávek a optimalizaci úrovní zásob tak, aby lépe odpovídaly nabídce a poptávce. Prediktivní analytika generuje inteligentní prognózy dat pro budoucí plánování.

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 různých zdrojů dat a využití pokročilých analytických nástrojů k vytváření smysluplných přehledů a rozhodování na základě dat, která udrží konkurenceschopnost – přeměnu velkých dat na cenná a využitelná chytrá 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 se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus