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

Velká data v centru pozornosti: Proč dnes strategie založené na datech určují úspěch nebo neúspěch

Data jsou často považována za „novou ropu“ a již dávno se stala zásadním faktorem pro společnosti, které se chtějí prosadit v době digitalizace. Ve světě, ve kterém jsou potřeby zákazníků stále dynamičtější a konkurenční tlak neustále roste, data otevírají nespočet příležitostí k optimalizaci a udržitelné transformaci procesů v logistice a marketingu. Každý, kdo spoléhá na čistou zkušenost nebo nechvalně známý „pocit vnitřností“, riskuje, že nechá cenné příležitosti nevyužité nebo udělá nesprávná rozhodnutí. Důraz je kladen na důsledné používání měřitelných procesů a přesných klíčových údajů k nastavení strategického kurzu, minimalizaci rizik a zajištění konkurenčních výhod.

„Data jsou palivem moderní ekonomiky“ – tato věta jasně ukazuje, jak relevantní informace se staly téměř ve všech oblastech podnikání. Propojení různých zdrojů dat, možnosti analýzy velkých dat a rostoucí výkon umělé inteligence vytvořily v mnoha společnostech kulturu založenou na datech. Tento vývoj nabízí speciální příležitosti pro marketing a logistiku, protože obě oblasti stále více úzce spolupracují, aby lépe porozuměly potřebám zákazníků, urychlily dodací trasy a v konečném důsledku zvýšily spokojenost zákazníků.

V logistice se technologie založené na datech a analytické metody používají k identifikaci úzkých míst v rané fázi, optimalizaci tras a efektivní správě úrovní zásob. Tímto způsobem lze snížit náklady a zkrátit dodací lhůty. V marketingu umožňuje komplexní analýza dat segmentaci cílových skupin, přesné pochopení očekávání zákazníků a personalizaci kampaní. Ústřední roli hrají výkonné klíčové postavy a pokročilé analytické metody, které umožňují dobře podložená rozhodnutí. Inteligentním propojením svých poznatků mohou logistika a marketing nejen zlepšit své příslušné procesy, ale také se vzájemně inspirovat a sloučit se do celku, který má holistický pohled na zákaznickou zkušenost a neustále ji optimalizuje.

Tento článek zdůrazňuje, jak se rozhodování založené na datech může stát faktorem úspěchu v logistice a marketingu. Vysvětluje, která klíčová čísla a typy dat jsou zvláště důležité a jak pokročilé analytické metody, jako je prediktivní nebo preskriptivní analytika, odvozují konkrétní doporučení pro akci. Ukazuje také roli, kterou hrají technologie, jako je internet věcí, umělá inteligence a automatizace, při zefektivňování procesů podporovaných daty. To vše podtrhuje, že přístup zaměřený na data není jen moderní módní slovo, ale nepostradatelná páka pro růst, inovace a dlouhodobou konkurenceschopnost.

Vhodné pro:

• Automatizace skladů globálně: Srovnání mezi USA, Čínou a Jižní Koreou - v USA je aktuálně 80 % ručních skladů!

Rozhodování na základě dat jako klíčový faktor

Mnoho společností dnes vědomě směřuje k posunu paradigmatu: od subjektivních předpokladů k objektivně měřitelným faktům. „Analýza stisknutím tlačítka místo pocitu vnitřností“ výstižně shrnuje tento přístup. Modely založené na datech nabízejí strukturovaný a opakovatelný přístup, který pomáhá minimalizovat chybná rozhodnutí. Tam, kde manažeři a specialisté donekonečna diskutovali o správné strategii, nástroje a analytické platformy nyní poskytují jasné indikátory pro doporučená opatření.

Zejména v logistice, kde jde o přepravu zboží, plánování dodavatelských řetězců a optimální využití skladovacích a přepravních kapacit, může přístup založený na datech přinést výrazné zvýšení efektivity. Větší množství dat se shromažďuje v reálném čase pro sledování stavu dodávek, přepravy a skladů. Prediktivní analýzy lze použít k předpovídání budoucího vývoje a možných úzkých míst, takže například následná dodávka může být organizována v rané fázi. Klasickým příkladem je dynamické plánování trasy: Pomocí GPS dat a aktuálních informací o dopravních tocích lze během několika sekund vypočítat nejrychlejší nebo cenově nejvýhodnější trasu a průběžně ji upravovat.

V marketingu je rozhodování založené na datech neméně revoluční. Namísto umisťování široké, rozptýlené reklamy, která může oslovit mnoho lidí, ale převede jen několik, otevírá vyhodnocování zákaznických dat možnost přesně definovat cílové skupiny. Tímto způsobem lze personalizovat přístup, například zajištěním toho, že příjemci newsletteru obdrží pouze informace o produktech nebo službách, které skutečně odpovídají jejich zájmovému profilu. Vyhodnocením chování při kliknutí a nákupu, demografických údajů nebo zpětné vazby z kanálů sociálních médií se vytvoří detailní obraz přání a potřeb zákazníků. Pokud víte, kdy je nejpravděpodobnější, že zákazník bude vnímat nabídku a který kanál preferuje k získání informací, můžete reklamní rozpočty využít mnohem efektivněji.

Propojení těchto dvou oblastí – logistiky a marketingu – ukazuje, jak se data mohou stát centrálním motorem: Jakmile marketing předpovídá zvýšení poptávky po produktu, logistika může úzce spolupracovat na přípravě skladu, zabezpečení přepravních kapacit a optimalizaci dodacích lhůt. . Zvyšuje se tak nejen spokojenost zákazníků, ale i ziskovost. Základem této spolupráce je společná databáze, ve které jsou relevantní informace dostupné v reálném čase a jsou průběžně vyhodnocovány.

Vhodné pro:

• Umělá inteligence – chytré podnikání díky velkým datům

Optimalizace procesů prostřednictvím klíčových postav

Klíčovou výhodou rozhodování na základě dat je možnost využívat klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) k zprůhlednění procesů a jejich neustálému zlepšování. Zatímco v logistice dominují metriky jako přesnost doručení, rychlost expedice včas a obrat zásob, marketing se zaměřuje spíše na metriky, jako je konverzní poměr, míra prokliku, cena za proklik nebo návratnost výdajů na reklamu. Bez ohledu na oblast použití je základní myšlenka vždy stejná: "Pokud to nemůžete změřit, nemůžete to zlepšit."

V logistice pomáhají KPI hodnotit efektivitu dodavatelských řetězců a konkrétně identifikovat seřizovací šrouby. Pokud například na některých trasách dochází opakovaně ke zpožděním, data odhalí, zda jsou způsobena dopravními zácpami, nedostatkem přepravních kapacit nebo nedostatečnou komunikací s dodavateli. Pokud jsou údaje o dopravě a zásobách průběžně analyzovány, lze také identifikovat trendy, které lze začlenit do proaktivního plánování. Například v případě pravidelných úzkých míst doručování v zimě by inteligentní systém mohl automaticky navrhnout alternativní doručovací síť, aby se zabránilo sněhovému chaosu v určitých regionech.

V marketingu hrají klíčová čísla ústřední roli při plánování rozpočtu a sledování úspěchu. Sledováním KPI, jako jsou náklady na akvizici zákazníka nebo celoživotní hodnota zákazníka, marketéři nejen pochopí, které kanály jsou nejziskovější, ale také kolik by se mělo investovat, aby bylo dosaženo dlouhodobého ziskového růstu. Tímto způsobem lze často velmi složitou klávesnici online a offline kanálů optimálně vzájemně koordinovat. Pokud jste zjistili, že určitá platforma sociálních médií má nejvyšší míru zapojení, můžete konkrétně investovat do obsahu, který podporuje dosah i konverzi.

Stěžejní význam zde má schopnost interpretovat klíčové postavy ve správném kontextu. Krátkodobé zvýšení sazeb za včasnou přepravu v logistice se může zdát pozitivní, ale zároveň by mohlo vést k vyšším nákladům, pokud by byla vyšší přepravní kapacita zakoupena za vysoké náklady. Stejně tak vysoká míra prokliku v marketingu může být klamavá, pokud míra konverze následně zůstane nízká. Rozhodování na základě dat znamená nikdy se nedívat na klíčové údaje izolovaně, ale vždy je začlenit do celkového obrazu a v případě potřeby je propojit s jinými KPI.

Integrace technologií

Data řízené procesy vyžadují technologickou infrastrukturu, která usnadňuje shromažďování, zpracování a používání velkého množství dat. Ve věku cloud computingu, internetu věcí (IoT) a umělé inteligence (AI) mají společnosti mnoho možností, jak propojit své systémy mezi sebou a vytvořit automatizované pracovní postupy.

V logistice IoT senzory zajišťují bezproblémové sledování balíků a kontejnerů odesíláním informací v reálném čase o poloze, teplotě nebo vibracích. To usnadňuje přepravu citlivého zboží, jako jsou potraviny nebo léky, za optimálních podmínek. Pokud dojde k odchylkám od specifikovaných parametrů, systém spustí alarm a zahájí protiopatření dříve, než dojde k selhání nebo ztrátě kvality. „Transparentnost v dodavatelském řetězci je klíčem k loajalitě zákazníků,“ řekl kdysi zkušený manažer logistiky a přesně tuto transparentnost vytváří IoT.

Podobné technologie se používají v marketingu ke sledování cest zákazníků a personalizaci zákaznických zkušeností v reálném čase. Například chatboti na webových stránkách nebo v messengerových službách mohou okamžitě reagovat, pokud se uživatel zeptá na produkt nebo má potíže s procesem objednávky. Chatboti se neustále učí z interakcí a mohou odpovídat stále přesněji a efektivněji. Algoritmy strojového učení prosévají obrovské množství zákaznických dat, aby rozpoznaly preference a nákupní vzorce, což vede k nabídkám šitým na míru.

Dalším aspektem technologické integrace je sloučení marketingových a logistických systémů. Komunikace mezi systémy v reálném čase zde hraje zásadní roli. Pokud například marketing vytvoří speciální nabídku na určitý produkt, musí být logistika okamžitě informována o očekávaném zvýšení poptávky, aby včas doplnila zásoby a zajistila přepravní kapacitu. Pokud tato data nejsou sdílena včas nebo jsou dostupná pouze decentralizovaně v izolovaných systémech, vznikají problémy s koordinací. Výsledek: úzká místa dodávek, zpoždění a nespokojení zákazníci.

Standardizací prostředí IT a spoléháním se na otevřená rozhraní nebo moderní platformy mohou společnosti vytvořit komplexní ekosystém, ve kterém se všechna relevantní data spojují a jsou k dispozici všem zúčastněným v reálném čase. Tato síť tvoří základ pro agilní správu dat, která v případě potřeby poskytuje komplexní zprávy, umožňuje analýzy trendů a generuje proaktivní doporučení k akci.

Vhodné pro:

• Technologie senzorů a technologie měření: Jak kód GS1 DataMatrix změní průmysl senzorických technologií?

Zaměření na zákazníka a personalizace

Jednou z největších předností procesů založených na datech je jejich schopnost zlepšit zákaznickou zkušenost a tím zvýšit loajalitu zákazníků. V logistice to znamená, že dodací lhůty a možnosti jsou stále více přizpůsobeny individuálním potřebám. Například zákazník, který je v práci velmi vytížený, upřednostní doručení balíku ve večerních hodinách nebo o víkendech. Další zákazník, který oceňuje udržitelnost, je spokojený s klimaticky neutrálními možnostmi dodání. To vše je možné pouze tehdy, pokud jsou zákaznická data průběžně vyhodnocována a integrována do komplexních plánovacích procesů.

Personalizace je na denním pořádku i v marketingu. „Správné sdělení, ve správný čas, správným kanálem“ – toto nebo něco podobného je krédem marketérů, kteří spoléhají na přístupy založené na datech. Shromažďování a analýza zákaznických dat z různých kontaktních bodů, jako je online obchod, kanály sociálních médií nebo stacionární maloobchod, umožňuje vytvářet personalizovaná doporučení produktů nebo vytvářet slevové kampaně, které skutečně odpovídají individuálním preferencím zákazníka. Studie ukazují, že personalizace výrazně zvyšuje pravděpodobnost nákupu a zároveň podporuje loajalitu zákazníků.

Úzká integrace logistiky a marketingu dále posiluje orientaci na zákazníka, protože data z obou oblastí lze použít k vytvoření komplexního obrazu o zákazníkovi. Pokud například společnost ví, že zákazník v posledních měsících často objednával produkty z konkrétního sortimentu, může mu nabídnout rychlé dodání nebo speciální slevy na vhodné položky. V ideálním případě se proces doručení dokonce přizpůsobí vaší osobní životní situaci – například tím, že logistický systém rozpozná, že zákazník může během týdne přijímat balíčky pouze brzy ráno, a podle toho upřednostní tyto časové úseky.

Dialog se zákazníky založený na datech navíc umožňuje aktivně získávat zpětnou vazbu a rychle reagovat na kritiku. Pokud jsou zákazníci nespokojeni s dodací lhůtou nebo mají problémy s doručením, mohou poskytnout zpětnou vazbu v reálném čase, která je automaticky vkládána do systémů. To objasňuje, kde má proces stále problémy a kde je třeba zlepšit. Často se říká: „Zpětná vazba od zákazníků je dar,“ a systémy zpětné vazby založené na datech pomáhají tento dar náležitě ocenit a využít.

Vhodné pro:

• Vyvarujte se chyb v mezinárodním prodeji – projektový byznys je vztahový byznys

Datové typy pro optimalizaci dodavatelského řetězce

Aby bylo možné úspěšně řídit dodavatelské řetězce, musí být shromažďovány a analyzovány různé typy dat. Tato rozmanitost dat vytváří holistický pohled na všechny procesy, což umožňuje rychle identifikovat úzká místa, neefektivitu a potenciál.

Údaje o zásobách

Patří mezi ně množství zásob, frekvence obrátky zásob nebo poměr zásob k tržbám. Přesný přehled zásob je nezbytný pro nalezení optimální rovnováhy mezi přebytečnými a nedostatkovými zásobami. Příliš mnoho zásob váže kapitál a způsobuje dodatečné náklady, zatímco příliš málo zásob může mít za následek zpoždění dodávek a ztrátu tržeb.

Údaje o dodavateli

Informace o výkonu dodavatele – jako je dochvilnost, kvalita nebo spolehlivost dodávek – jsou zásadní pro identifikaci spolehlivých partnerů a snížení rizika nákupu. Často se říká: „Dodavatelský řetězec je jen tak silný, jak silný je jeho nejslabší článek,“ a právě zde mohou údaje o dodavatelích pomoci předem identifikovat slabá místa a zahájit protiopatření.

Dopravní údaje

Dodací lhůty, přesné přepravní sazby, náklady na přepravu nebo optimalizace trasy jsou klíčovými údaji, které odrážejí efektivitu v dopravním sektoru. Monitorování v reálném čase a sledování pomocí GPS otevírají možnosti sledovat dodávky a v případě potřeby okamžitě zasáhnout do procesu. Každý, kdo ví, které dopravní cesty jsou nejziskovější a kde se často vyskytují dopravní zácpy nebo zpoždění, může flexibilně vyvíjet protistrategie.

Poptávka po datech

Údaje o prodeji, sezónní výkyvy nebo preference zákazníků jsou klíčem k přesnému plánování poptávky. Pečlivým vyhodnocením lze předem upravit výrobní množství a úrovně zásob. Marketingové kampaně, jako jsou slevové nabídky nebo zvýraznění produktů, mají přímý dopad na poptávku – proto je úzká koordinace mezi marketingem a logistikou tak důležitá.

Zpracovat data

To zahrnuje doby průchodnosti, výrobní kapacity, úrovně využití nebo ukazatele kvality. Pokud přesně víte, jak rychle lze produkty vyrobit nebo vybrat, můžete se lépe vyhnout úzkým místům. Pokud například výrobní oblast již pracuje na svých limitech, může to zpozdit celý proces dodávky, když marketing oznámí novou velkou zakázku.

Údaje o zákaznících

Kromě čistých údajů o objednávkách nebo službách jsou důležité také faktory, jako je spokojenost zákazníků nebo četnost stížností. Každý, kdo doplní své výkazy o klíčové údaje, jako je perfektní míra objednávek a míra plnění, rychle uvidí, jak dobře společnost skutečně plní požadavky zákazníků. Čím lépe rozumíte tomu, kdy a proč dochází k poruchám nebo stížnostem, tím cílenější opatření můžete přijmout ke zlepšení kvality služeb.

Integrace všech těchto dat poskytuje celkový obraz, který umožňuje komplexně optimalizovat dodavatelské řetězce a přizpůsobovat je potřebám trhu. Tam, kde dříve fungovaly jednotlivé oblasti odděleně, vzniká nová prostupnost informací, která pokládá základy digitální transformace a udržitelného úspěchu.

Metody analýzy dat v dodavatelském řetězci

Aby bylo možné přeměnit velké množství dat na cenné poznatky, jsou zapotřebí speciální analytické metody a nástroje, které zviditelní složitá spojení. Společnosti používají různé strategie k vyhodnocování historických dat i dat v reálném čase a odvozují z nich doporučení pro opatření.

Prediktivní analytika

Historická data se používají k předpovědi budoucích událostí pomocí statistických modelů a algoritmů. V dodavatelském řetězci to znamená například předvídat sezónní výkyvy nebo včas identifikovat úzká místa dodávek. To umožňuje logistice lépe plánovat v koordinaci s marketingem a zajistit, aby potřebné zdroje byly k dispozici včas.

Analytika v reálném čase

Díky analýze v reálném čase jsou data vyhodnocována okamžitě, jakmile vzniknou. To umožňuje nepřetržité sledování stavu dodávky nebo vytížení stroje. Pokud data ukazují počáteční náznaky problémů, lze okamžitě přijmout protiopatření. V praxi to může znamenat například zvolení jiné přepravní trasy v případě dopravní zácpy nebo přesměrování dodávky, protože se zákazník přestěhuje na jinou adresu.

Preskriptivní analytika

Jedná se o další krok po predikci: odvození konkrétních návrhů opatření a optimalizace procesů. Namísto pouhého předpovídání, že by za týden mohlo dojít k zúžení dodávek, systém navrhuje řešení, například přesměrování přes jiný distribuční uzel nebo nákup externí úložné kapacity. Tímto způsobem jsou rozhodnutí automatizována a procesy jsou zefektivněny.

Big Data Analytics

Když se spojí data z různých zdrojů – jako jsou sociální média, senzory, ERP systémy a zpětná vazba od zákazníků – vznikne obrovské množství dat. Analýza velkých dat nabízí nástroje potřebné k identifikaci vzorců a spojení, které zůstávají v konvenčních analýzách skryté. Lze například určit korelace mezi vnějšími faktory, jako jsou údaje o počasí a dodací lhůty, což zase pomáhá učinit dodavatelský řetězec ještě robustnějším.

Strojové učení a AI

Pomocí samoučících se algoritmů mohou společnosti automaticky detekovat anomálie, zlepšit prognózy a dokonce částečně nahradit lidské rozhodovací procesy. Jedním z příkladů je dynamické plánování trasy, ve kterém se algoritmy neustále přizpůsobují novým podmínkám. „AI nikdy nespí,“ říkají někteří a zejména v logistice se stává stálým pomocníkem, který neustále hledá potenciál optimalizace.

Procesní těžba

Protokoly událostí jsou analyzovány, aby byly procesy transparentní a aby se identifikovaly úzká místa nebo odchylky. Digitální obraz („digitální dvojče“) dodavatelského řetězce umožňuje procházet různými scénáři a sledovat, jak změny ovlivňují celkovou strukturu. Tímto způsobem můžete přesně pochopit, proč určitý krok procesu stále způsobuje zpoždění a jak je lze napravit.

Kombinací těchto analytických metod mohou společnosti nejen zvýšit provozní efektivitu svých dodavatelských řetězců, ale také se stát strategicky odolnými vůči budoucnosti. Data se stávají srdcem každého plánování, slouží jako systém včasného varování a tvoří základ pro inovace.

Synergie mezi logistikou a marketingem

Logistika a marketing se na první pohled velmi liší svým technickým zaměřením. Ale když se podíváte hlouběji, rychle zjistíte, že obě oblasti těží z užší integrace. „Od čísel ke strategii“ platí pro oba, protože v konečném důsledku jde o přesnější předpovědi, větší efektivitu a lepší orientaci na zákazníka.

Rychlejší reakce na změny poptávky

Díky průzkumu trhu založenému na datech, pokud marketing ví, že určitý produkt bude brzy trendy, může logistika upravit kapacity v rané fázi a vyhnout se úzkým místům. To podporuje hladký proces od nákupu od dodavatelů až po dodání do konečného skladu nebo přímo k zákazníkovi.

Efektivita nákladů

Sdílená data nejen snižují riziko špatných investic, ale umožňují i ​​přesnější plánování kampaní a přeprav. Pokud marketing poskytuje aktuální předpovědi prodeje, logistika může plánovat své zásoby a trasy, aniž by měla zásoby, které jsou příliš vysoké nebo příliš nízké. To šetří náklady na obou stranách.

Holistická zákaznická zkušenost

Zákazníci dnes očekávají nejen dobrý produkt, ale také včasné, pohodlné a transparentní dodání. Aby to bylo zajištěno, musí marketing vědět, jaká jsou očekávání zákazníků, a logistika musí zajistit, aby tato očekávání byla naplněna. Po dokončení nákupu může být například nabídnuta personalizovaná sledovací stránka, díky které bude zákazník aktualizován na každém kroku.

Personalizace založená na datech

Vzhledem k tomu, že marketing uchovává veškeré informace o chování zákazníků, může logistika také lépe individualizovat své procesy. Stávající zákazník, který nakupuje častěji, tak může být upřednostněn pro doručení nebo automaticky zvýhodněn. Na oplátku dostává marketing od logistiky cennou zpětnou vazbu, například o dodacích lhůtách nebo návratnosti, které jsou považovány za ukazatel spokojenosti zákazníků.

Rychleji se přizpůsobte dynamice trhu

Trhy se rychle mění, trendy přicházejí a odcházejí. Abyste mohli rychle reagovat, potřebujete plynulý tok informací. Když marketing zaznamená změnu v chování spotřebitelů (např. zvýšenou online poptávku v určitém regionu), logistika může okamžitě zasáhnout a zvýšit místní kapacitu. Toto průběžné porovnávání dat umožňuje agilní přístup, který se může stát tržní výhodou.

Tyto synergie jasně ukazují, jak moc se marketing a logistika mohou od sebe navzájem učit. Zatímco marketing může mimo jiné využívat jako model přesnou měřitelnost logistických procesů, logistika těží ze zaměření marketingu na zákazníka a cílové skupiny. Data jsou vždy spojovacím prvkem, protože obě oblasti mohou úspěšně spolupracovat pouze tehdy, pokud jsou zaznamenávány, vyhodnocovány a převáděny na náhledy jednotným způsobem.

### Udržitelný úspěch díky procesům založeným na datech

Data již nejsou jen nástrojem na podporu vágních předpokladů, ale tvoří spíše základ moderního podnikového řízení. V logistice i marketingu lze datově podporované strategie využít ke zprůhlednění procesů, snížení nákladů a výraznému zlepšení zákaznické zkušenosti. Ústředním požadavkem je konzistentní datová kultura, ve které má sběr, sdílení a analýza informací vysokou prioritu.

Aby společnosti využily plný potenciál, měly by zvážit následující aspekty:

1. Holistická správa dat

Data musí být dostupná napříč obory. Silové myšlení znamená, že informace se nedostanou ke správným lidem včas a potenciál je promarněn.

2. Průběžná optimalizace

Klíčové údaje nejsou samoúčelné, ale slouží spíše k neustálému zlepšování. Zobrazení KPI v reálném čase umožňuje proaktivní akci a podporuje kulturu učení a přizpůsobivosti.

3. Technologický základ

Ať už jde o cloudová řešení, senzory IoT nebo algoritmy AI – k efektivnímu shromažďování a zpracovávání dat je potřeba pevná, škálovatelná a zabezpečená infrastruktura.

4. Školení zaměstnanců

Nejlepší technologie je málo užitečná, pokud zaměstnanci nejsou schopni kompetentně interpretovat data a převést je do provozních rozhodnutí. Školení a další vzdělávání jsou proto ústředním faktorem úspěchu.

5. Integrace udržitelnosti

Zejména pokud jde o interakci mezi marketingem a logistikou, lze data využít k nalezení nových způsobů, jak dosáhnout udržitelné firemní strategie. Zatímco marketing odráží rostoucí povědomí zákazníků o ekologických a sociálních otázkách, logistika může snížit emise prostřednictvím optimalizovaného plánování tras nebo používání alternativních dopravních prostředků.

Procesy založené na datech jsou „nepřekonatelné“, protože jsou založeny na měřitelnosti, transparentnosti a neustálém učení. Pokud se firmám podaří komplexně digitalizovat své dodavatelské řetězce a těsně propojit svou marketingovou strategii s logistickými procesy, vzniká cyklus zpětné vazby a zlepšování, který má pozitivní dopad na celý hodnotový řetězec. Spolupráce mezi oběma disciplínami založená na datech navíc posouvá zákaznickou zkušenost na novou úroveň, protože celý proces od propagace produktu až po finální dodávku koncovému uživateli funguje hladce.

Společnosti, které včas investují do budování organizace založené na datech a plně využívají příležitostí, které nabízí velká data, AI a analýzy v reálném čase, jsou nejlépe připraveny na výzvy digitální transformace. Data umožňují pružně reagovat na dynamiku trhu, otevírat nové obchodní oblasti a zároveň zajistit nejvyšší míru efektivity. To zcela neznehodnocuje pocit střeva, ale stále více to slouží jako doplněk k objektivním faktům. Protože budoucnost patří těm, kteří spojují obojí: lidskou zkušenost a intuici, podpořenou spolehlivými kvantitativními daty.

☑️ 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

Konrad Wolfenstein

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