Расхождения между показателями трафика в разных инструментах анализа и их скрытые причины

### Доверяете ли вы Google Analytics? Эта дорогостоящая ошибка искажает всю вашу стратегию. ### Почему ваши аналитические инструменты не знают истинное количество посетителей. ### От ботов до GDPR: невидимые враги, которые мешают вашей веб-аналитике. ### Аналитический хаос: скрытые причины, по которым данные о вашем трафике никогда не суммируются. ###

Больше, чем просто цифры: что на самом деле скрывает от вас веб-аналитика

Любой, кто владеет сайтом, знаком с этим неприятным чувством: Google Analytics показывает одну цифру, журнал сервера — другую, а маркетинговый инструмент — третью. То, что кажется технической ошибкой или простой неточностью, на самом деле — лишь вершина сложного айсберга. Расхождение в данных о трафике — не ошибка, а системная проблема, глубоко укоренившаяся в архитектуре современного интернета. На простой вопрос «Сколько у меня посетителей?» больше нет однозначного ответа.

Причины столь же разнообразны, сколь и незаметны. Они варьируются от агрессивных систем обнаружения ботов, которые ошибочно отфильтровывают реальных пользователей, до строгих законов о защите данных, таких как GDPR, которые создают огромные пробелы в данных из-за баннеров cookie, и до современных браузеров, которые активно блокируют отслеживание из соображений конфиденциальности. К этому добавляются технические подводные камни, такие как некорректное кросс-доменное отслеживание, статистические подводные камни выборки данных и невидимая роль систем кэширования, которые делают некоторых посетителей невидимыми для ваших серверов.

Эти неточности — это больше, чем просто косметические дефекты отчёта. Они приводят к неверным выводам, нецелевым маркетинговым инвестициям и фундаментально искажённой картине поведения пользователей. Если вы не понимаете, почему ваши цифры отличаются, вы принимаете решения вслепую. Эта статья подробно разбирает скрытые причины этих расхождений, раскрывает закулисную сложность и показывает, как принимать обоснованные и стратегически обоснованные решения в мире неполных данных.

Подходит для:

• ССТ Пионеры | Конец эпохи файлов cookie: почему компании полагаются на отслеживание на стороне сервера – Facebook, Pinterest и TikTok

Почему трафик — это не то же самое, что трафик

Измерение трафика веб-сайта на первый взгляд кажется простым. Однако в реальности всё сложнее: разные аналитические инструменты выдают разные цифры для одного и того же веб-сайта. Эти расхождения обусловлены не совпадениями или техническими ошибками, а фундаментальными различиями в способах сбора, обработки и интерпретации трафика.

Проблема начинается с определения того, что следует считать действительным трафиком. В то время как один инструмент учитывает каждый просмотр страницы как посещение, другой отфильтровывает автоматический доступ или учитывает только посетителей с включённым JavaScript. Эти разные подходы приводят к цифрам, которые на первый взгляд кажутся противоречивыми, но у каждого есть своё обоснование.

Задача становится ещё сложнее, если учесть, что современные веб-сайты — это уже не простые HTML-страницы, а сложные приложения с несколькими доменами, поддоменами и интегрированными сервисами. Пользователь может начать свой путь на основном сайте, перейти к внешнему платёжному сервису, а затем вернуться на страницу подтверждения. Каждый из этих шагов может отслеживаться по-разному в зависимости от используемого инструмента и его настроек.

Скрытые подводные камни обнаружения ботов

Когда люди становятся ботами

Автоматическое обнаружение бот-трафика — одна из самых сложных задач веб-аналитики. Современные системы обнаружения ботов используют сложные алгоритмы, основанные на различных сигналах: движениях мыши, прокрутке, времени, проведенном на страницах, отпечатках браузера и многих других параметрах. Эти системы предназначены для выявления и фильтрации автоматизированного трафика, что позволяет получить более реалистичную картину пользователей-людей.

Проблема, однако, заключается в несовершенстве этих систем обнаружения. Ложные срабатывания, или неверное определение реальных пользователей как ботов, — распространённая проблема. Пользователь, который очень быстро перемещается по веб-сайту, возможно, с отключёнными файлами cookie или JavaScript, может быть легко классифицирован как бот. Особенно страдают пользователи с определёнными привычками при просмотре веб-страниц: те, кто использует технологии доступности, опытные пользователи, предпочитающие сочетания клавиш, или пользователи из регионов с медленным интернет-соединением, что приводит к необычным схемам загрузки.

Влияние оказывается значительным. Исследования показывают, что при использовании популярных инструментов обнаружения ботов, таких как Botometer, уровень ошибок классификации может варьироваться от 15 до 85 процентов в зависимости от используемого порогового значения и анализируемого набора данных. Это означает, что значительная доля посещений, отфильтрованных как «бот-трафик», на самом деле принадлежала реальным людям, чьё поведение было неверно интерпретировано системой.

Развитие ландшафта ботов

Ландшафт ботов радикально изменился. Если ранние боты легко идентифицировались по простым параметрам, таким как строки user-agent или IP-адреса, то современные боты значительно сложнее. Они используют реальные браузерные движки, имитируют модели поведения человека и используют резидентные IP-адреса. В то же время появились агенты на базе искусственного интеллекта, способные выполнять сложные задачи, практически идеально имитируя поведение человека.

Это развитие ставит новые задачи перед системами обнаружения. Традиционные методы, такие как анализ отпечатков браузера или поведенческих моделей, становятся менее надёжными по мере усложнения ботов. Это приводит к тому, что системы обнаружения либо настраиваются слишком консервативно и пропускают множество ботов, либо настраиваются слишком агрессивно и ошибочно блокируют легитимных пользователей.

Невидимый мир интрасетей и закрытых сетей

Измерение за брандмауэрами

Значительная часть интернет-трафика проходит через закрытые сети, невидимые для традиционных аналитических инструментов. Корпоративные интрасети, частные сети и закрытые группы генерируют значительные объёмы трафика, которые не учитываются в традиционной статистике. Эти сети часто используют собственные аналитические решения или вообще отказываются от комплексного отслеживания для обеспечения безопасности и конфиденциальности.

Измерение интранет-трафика сопряжено с многочисленными трудностями. Межсетевые экраны могут блокировать попытки активного зондирования, преобразование сетевых адресов скрывает фактическое количество и структуру хостов, а административные политики часто ограничивают видимость сетевых компонентов. Многие организации внедряют дополнительные меры безопасности, такие как прокси-серверы или инструменты управления трафиком, что ещё больше усложняет анализ трафика.

Методы внутреннего анализа

Компании, желающие измерить свой внутренний трафик, вынуждены прибегать к специализированным методам. Анализ пакетов и сетевых потоков — распространённые методы, но они захватывают трафик на ином уровне, чем инструменты веб-аналитики. В то время как инструменты на основе JavaScript отслеживают отдельные сеансы пользователей и просмотры страниц, инструменты сетевого мониторинга анализируют весь трафик на уровне пакетов.

Эти разные подходы приводят к принципиально разным метрикам. Например, инструмент сетевого мониторинга может показывать передачу большого объёма данных между двумя серверами, но не может отличить, поступают ли эти данные от одного пользователя, просматривающего большое видео, или от сотни пользователей, одновременно загружающих небольшие файлы.

В то время, когда цифровое присутствие компании определяет ее успех, задача состоит в том, как сделать это присутствие аутентичным, индивидуальным и масштабным. Xpert.Digital предлагает инновационное решение, которое позиционирует себя как связующее звено между отраслевым центром, блогом и представителем бренда. Он сочетает в себе преимущества каналов коммуникации и продаж на одной платформе и позволяет публиковать материалы на 18 разных языках. Сотрудничество с партнерскими порталами и возможность публикации статей в Новостях Google, а также список рассылки прессы, насчитывающий около 8000 журналистов и читателей, максимизируют охват и видимость контента. Это представляет собой важный фактор во внешних продажах и маркетинге (SMarketing).

Подробнее об этом здесь:

• Аутентичный. Индивидуально. Глобально: стратегия Xpert.Digital для вашей компании

Регулирование защиты данных как убийца трафика

Влияние GDPR на сбор данных

Введение Общего регламента по защите данных и аналогичных законов коренным образом изменило ландшафт веб-аналитики. Теперь веб-сайты обязаны получать явное согласие пользователей на отслеживание, что привело к резкому сокращению объёма доступных данных. Исследования показывают, что лишь часть посетителей соглашается на отслеживающие файлы cookie, что создаёт значительные пробелы в аналитических данных.

Проблема выходит за рамки простого сбора данных. GDPR требует, чтобы согласие было конкретным и информированным, что сложно обеспечить при итеративном анализе данных. Компании больше не могут просто запрашивать разрешение для «всех будущих целей анализа», а должны конкретно описывать, как будут использоваться данные. Это требование делает практически невозможным проведение комплексного анализа без превышения установленных законом ограничений.

 

Инструменты блокировки файлов cookie и обеспечения конфиденциальности

Современные браузеры внедрили комплексные меры защиты конфиденциальности, которые выходят далеко за рамки юридических требований. Safari и Firefox по умолчанию блокируют сторонние файлы cookie, Chrome объявил о намерении последовать их примеру, а браузеры, ориентированные на конфиденциальность, такие как Brave, идут ещё дальше в своих мерах защиты.

Влияние на качество данных оказывается значительным. Объём собираемых веб-сайтами данных сокращается на 30–70% в зависимости от целевой аудитории и используемых методов отслеживания. Особенно проблематично то, что это сокращение неравномерно распределяется по всем группам пользователей. Технически продвинутые пользователи чаще используют инструменты конфиденциальности, что приводит к систематическому искажению данных.

Подходит для:

• Новая цифровая видимость - расшифровка SEO, LLMO, GEO, AIO и AEO - SEO.

Подводные камни выборки данных

Когда целое становится частью

Выборка данных — это статистический метод, используемый многими аналитическими инструментами для обработки больших объёмов данных. Вместо анализа всех доступных данных оценивается только репрезентативная выборка, а результаты экстраполируются. Например, Google Analytics автоматически начинает выборку для сложных отчётов или больших объёмов данных, чтобы сократить время расчётов.

Проблема заключается в предположении о репрезентативности выборки. Однако в веб-аналитике сложно гарантировать равномерное представительство всех типов посетителей и всех типов трафика в выборке. Например, алгоритм выборки может непропорционально учитывать посещения, связанные с конкретной рекламной кампанией, что приводит к искажению результатов.

Погрешность выборки может быть значительной. Хотя точность относительно высока для больших выборок, для небольших сегментов или определённых периодов времени отклонения могут достигать 30%. Для компаний, полагающихся на точные данные для принятия бизнес-решений, эти неточности могут привести к дорогостоящим ошибкам.

Пределы выборки

Проблемы выборки становятся особенно очевидными при одновременном применении нескольких фильтров или сегментов. Отчёт, сегментированный по региону, типу устройства и кампании, в конечном итоге может быть основан лишь на очень небольшой части исходных данных. Эти значительно сокращённые наборы данных подвержены статистическим колебаниям и могут выявлять ложные тенденции.

Хотя современные аналитические инструменты предлагают способы сократить или полностью исключить выборку, это часто приводит к более высоким затратам или увеличению времени обработки. Многие компании не знают, что их отчёты основаны на выборочных данных, поскольку соответствующие показатели часто игнорируются или отображаются недостаточно заметно.

Междоменное отслеживание и фрагментация пользовательского опыта

Проблема междоменного отслеживания

Современные веб-сайты редко состоят из одного домена. Сайты электронной коммерции используют отдельные домены для каталогов товаров и обработки платежей, компании используют отдельные поддомены для разных бизнес-подразделений, а многие услуги передаются на аутсорсинг сетям доставки контента или облачным платформам. Любое изменение этих доменов может привести к сбою в отслеживании пользователей.

Проблема кроется в политиках безопасности браузера. Файлы cookie и другие механизмы отслеживания по умолчанию ограничены доменом, в котором они были установлены. Когда пользователь переходит с shop.example.com на payment.example.com, инструменты аналитики рассматривают это как два отдельных посещения, хотя это один и тот же сеанс.

Реализация кросс-доменного отслеживания технически сложна и подвержена ошибкам. К распространённым проблемам относятся неправильно настроенные списки исключений рефереров, неполные настройки доменов или проблемы с передачей идентификаторов клиентов между доменами. Эти технические трудности приводят к тому, что многие веб-сайты собирают неполные или искажённые данные о действиях пользователей.

Влияние на качество данных

Если кросс-доменное отслеживание работает некорректно, в аналитических данных возникают систематические ошибки. Прямой трафик обычно представлен в избыточном объёме, поскольку пользователи, переходящие с одного домена на другой, учитываются как новые прямые посетители. В то же время другие источники трафика представлены недостаточно, поскольку информация об исходном реферере теряется.

Эти предубеждения могут привести к неточным выводам об эффективности маркетинговых кампаний. Рекламная кампания, которая сначала перенаправляет пользователей на целевую страницу, а затем на страницу оформления заказа на другом домене, может показывать худшие результаты в аналитике, чем на самом деле, поскольку конверсия приписывается прямому трафику.

Журналы сервера и аналитика на стороне клиента

Два мира сбора данных

Тип сбора данных принципиально влияет на то, какой трафик регистрируется. Аналитика журналов сервера и системы отслеживания на основе JavaScript, как правило, измеряют различные аспекты использования веб-сайта. Журналы сервера регистрируют каждый HTTP-запрос, поступающий на сервер, независимо от того, исходит ли он от человека или бота. Инструменты на основе JavaScript, с другой стороны, измеряют только те взаимодействия, которые включают выполнение кода браузера.

Эти различия приводят к появлению различных «слепых зон» в соответствующих системах. Журналы сервера также фиксируют доступ пользователей с отключённым JavaScript, использующих блокировщики рекламы или слишком быстро перемещающихся по странице. Инструменты на основе JavaScript, с другой стороны, могут собирать более подробную информацию о взаимодействии пользователей, например, о глубине прокрутки, кликах по определённым элементам или времени, проведённом за просмотром определённого контента.

Проблема ботов в разных системах

Обработка трафика ботов существенно различается между анализом серверных журналов и клиентскими инструментами. Логи сервера, естественно, содержат гораздо больше трафика ботов, поскольку фиксируются все автоматические запросы. Фильтрация ботов из серверных журналов — сложная и трудоёмкая задача, требующая специальных знаний.

Инструменты клиентской аналитики обладают преимуществом автоматической фильтрации многих простых ботов, поскольку они не выполняют JavaScript. Однако это также исключает легитимных пользователей, чьи браузеры не поддерживают JavaScript или отключён. Современные, сложные боты, использующие полноценные браузерные движки, регистрируются обеими системами как обычные пользователи.

Роль сетей доставки контента и кэширования

Невидимая инфраструктура

Сети доставки контента и системы кэширования стали неотъемлемой частью современного интернета, но они создают дополнительную сложность для измерения трафика. При доставке контента из кэша соответствующие запросы могут не достичь исходного сервера, на котором установлена ​​система отслеживания.

Кэширование на периферии и службы CDN могут привести к исчезновению значительной части фактических просмотров страниц из журналов сервера. В то же время, коды отслеживания на основе JavaScript, работающие на кэшированных страницах, могут регистрировать эти посещения, что приводит к расхождениям между различными методами измерения.

Проблемы географического распределения и измерения

CDN-сети распределяют контент по географическому признаку для оптимизации времени загрузки. Однако такое распределение может привести к тому, что модели трафика будут регистрироваться по-разному в зависимости от региона. Пользователь из Европы может обратиться к серверу CDN в Германии, но его посещение может даже не отразиться в журналах исходного сервера в США.

Такая географическая фрагментация затрудняет точное измерение реального охвата и влияния веб-сайта. Аналитические инструменты, использующие исключительно журналы сервера, могут систематически занижать трафик из определённых регионов, в то время как инструменты с глобальной инфраструктурой могут предоставлять более полную картину.

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Отслеживание, ориентированное на конфиденциальность, и его ограниченияОтслеживание на стороне сервера: решение или новая сложность?

Переход на собственные данные

В ответ на требования к конфиденциальности и изменения в браузерах многие компании пытаются перейти на сбор данных непосредственно у собственных пользователей. Этот подход предполагает сбор данных только непосредственно с их веб-сайта, без использования сторонних сервисов. Хотя такой подход более соответствует принципам конфиденциальности, он создаёт новые сложности.

Отслеживание на собственном оборудовании, как правило, менее комплексное, чем у сторонних решений. Оно не позволяет отслеживать пользователей на разных веб-сайтах, что ограничивает возможности атрибуции и анализа аудитории. Кроме того, оно требует значительных технических знаний и инвестиций в инфраструктуру, которые могут себе позволить не все компании.

Отслеживание на стороне сервера как альтернатива

Отслеживание на стороне сервера всё чаще продвигается как решение проблем конфиденциальности и блокировки. Этот подход предполагает сбор и обработку данных на стороне сервера, что делает его менее уязвимым для браузерных механизмов блокировки. Однако этот подход также влечет за собой некоторые сложности.

Реализация отслеживания на стороне сервера требует значительных технических ресурсов и опыта. Компаниям приходится создавать собственную инфраструктуру для сбора и обработки данных, что влечет за собой расходы и затраты на обслуживание. Кроме того, серверные системы не могут фиксировать некоторые взаимодействия на стороне клиента, критически важные для полного анализа.

Подходит для:

• Как отслеживание на стороне сервера работает без барьеров: эффективное отслеживание во времена блокировщиков рекламы и контроля отслеживания файлов cookie

Техническая инфраструктура и ее влияние

Единые точки отказа

Многие веб-сайты используют внешние сервисы для аналитики. Когда эти сервисы выходят из строя или блокируются, возникают пробелы в данных, которые часто обнаруживаются лишь спустя какое-то время. Сбои могут быть вызваны различными причинами: техническими проблемами провайдера, проблемами с сетью, блокировкой брандмауэрами или инструментами обеспечения конфиденциальности.

Эти зависимости создают риски для целостности данных. Кратковременный сбой в работе Google Analytics во время важной маркетинговой кампании может привести к систематической недооценке её эффективности. Компании, использующие исключительно один аналитический инструмент, особенно уязвимы к такой потере данных.

Ошибки реализации и их последствия

Ошибки в реализации кодов отслеживания широко распространены и могут привести к значительной потере данных. К распространённым проблемам относятся отсутствие кодов отслеживания на определённых страницах, дублирование реализаций или неправильная конфигурация. Эти ошибки могут долгое время оставаться незамеченными, поскольку последствия часто проявляются не сразу.

Обеспечение качества аналитических реализаций часто недооценивается. Многие компании внедряют код отслеживания без надлежащего тестирования и валидации. Изменения структуры веб-сайта, новые страницы или обновления систем управления контентом могут привести к сбоям в работе существующих реализаций отслеживания, которые будут незаметны сразу.

Будущее измерения трафика

Новые технологии и подходы

Измерение трафика постоянно развивается, чтобы отвечать новым вызовам. Машинное обучение и искусственный интеллект всё чаще используются для выявления бот-трафика и устранения пробелов в данных. Эти технологии способны выявлять закономерности в больших объёмах данных, которые сложно выявить человеку.

В то же время появляются новые технологии измерения, сохраняющие конфиденциальность. Дифференциальная конфиденциальность, федеративное обучение и другие подходы позволяют получать полезную информацию без идентификации отдельных пользователей. Эти технологии всё ещё находятся в стадии разработки, но могут определить будущее веб-аналитики.

Нормативные события

Нормативно-правовая база в области защиты данных продолжает меняться. Новые законы в разных странах и регионах предъявляют дополнительные требования к сбору и обработке данных. Компаниям приходится постоянно адаптировать свои аналитические стратегии, чтобы соответствовать требованиям.

Эти изменения в регулировании, вероятно, приведут к дальнейшей фрагментации доступных данных. Времена, когда всеобъемлющие и подробные данные о дорожном движении были легкодоступны, могут уйти в прошлое. Компаниям необходимо научиться работать с частичными и неполными данными и соответствующим образом адаптировать свои процессы принятия решений.

Практические последствия для компаний

Стратегии борьбы с неопределенностью данных

Учитывая разнообразие источников расхождений данных, компаниям необходимо разрабатывать новые подходы к интерпретации аналитических данных. Время, когда аналитический инструмент позволял извлекать единственную «истину», прошло. Вместо этого необходимо сопоставлять и интерпретировать данные из нескольких источников.

Надёжный подход включает использование нескольких аналитических инструментов и регулярную сверку данных с другими показателями, такими как журналы сервера, данные о продажах или отзывы клиентов. Компаниям также следует понимать ограничения своих инструментов и то, как они влияют на интерпретацию данных.

Важность качества данных

Качество аналитических данных становится всё важнее их количества. Компаниям необходимо инвестировать в инфраструктуру и процессы, обеспечивающие точный сбор и интерпретацию данных. Это включает в себя регулярные аудиты внедрения систем отслеживания, обучение специалистов, работающих с данными, и разработку процессов обеспечения качества.

Инвестиции в качество данных окупаются в долгосрочной перспективе, поскольку более качественные данные способствуют принятию более обоснованных решений. Компании, которые понимают ограничения своих аналитических данных и действуют соответствующим образом, имеют конкурентное преимущество перед теми, кто полагается на поверхностные или неточные показатели.

Почему у трафика веб-сайта никогда нет однозначной истины

Казалось бы, простой вопрос о количестве посетителей веб-сайта на самом деле оказывается сложной и многогранной темой. Не весь трафик равноценен, и цифры в разных аналитических инструментах могут различаться по вполне понятным причинам. Проблемы варьируются от технических аспектов, таких как обнаружение ботов и кросс-доменное отслеживание, до юридических требований, налагаемых законами о защите данных.

Для компаний это означает необходимость переосмыслить и диверсифицировать свои аналитические стратегии. Опора на один инструмент или источник данных рискованна и может привести к принятию ошибочных бизнес-решений. Вместо этого следует использовать несколько источников данных и понимать ограничения каждого из них.

Будущее веб-аналитики, вероятно, будет характеризоваться ещё большей сложностью. Правила конфиденциальности становятся строже, браузеры внедряют больше мер защиты, а пользователи всё больше заботятся о своей цифровой конфиденциальности. В то же время появляются новые технологии и методы, открывающие новые возможности для сбора и анализа данных.

Компании, которые понимают эти изменения и подготавливаются к ним, будут иметь больше возможностей для успеха в мире фрагментированных и ограниченных аналитических данных. Главное — не ожидать идеальных данных, а правильно интерпретировать имеющиеся данные и делать из них правильные выводы.

Расхождение в различных показателях трафика — это не ошибка, а особенность современного интернета. Оно отражает сложность и многообразие цифрового ландшафта. Компании, которые используют эту сложность как возможность и разрабатывают соответствующие стратегии, в долгосрочной перспективе добьются большего успеха, чем те, кто ищет простые ответы на сложные вопросы.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

 

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus