Как принятие решений на основе данных меняет логистику и маркетинг: больше эффективности, лучшая ориентация на клиентов и новые возможности

Большие данные в центре внимания: почему стратегии, основанные на данных, сегодня определяют успех или неудачу

Данные часто называют «новой нефтью» и уже давно стали решающим фактором для компаний, которые хотят заявить о себе в эпоху цифровизации. В мире, в котором потребности клиентов становятся все более динамичными, а конкурентное давление постоянно растет, данные открывают бесчисленные возможности для оптимизации и устойчивого преобразования процессов в логистике и маркетинге. Любой, кто полагается на чистый опыт или пресловутое «чувство интуиции», рискует оставить ценные возможности неиспользованными или принять неправильные решения. Основное внимание уделяется последовательному использованию измеримых процессов и точных ключевых показателей для определения стратегического курса, минимизации рисков и обеспечения конкурентных преимуществ.

«Данные — топливо современной экономики» — это предложение дает понять, насколько актуальной стала информация практически во всех сферах бизнеса. Объединение различных источников данных в сеть, возможности анализа больших данных и растущая производительность искусственного интеллекта создали во многих компаниях культуру, основанную на данных. Такое развитие событий открывает особые возможности для маркетинга и логистики, поскольку обе области все более тесно сотрудничают, чтобы лучше понять потребности клиентов, ускорить маршруты доставки и, в конечном итоге, повысить удовлетворенность клиентов.

В логистике технологии, основанные на данных, и методы анализа используются для выявления узких мест на ранней стадии, оптимизации маршрутов и эффективного управления уровнями запасов. Таким образом, можно снизить затраты и сократить сроки доставки. В маркетинге комплексный анализ данных позволяет сегментировать целевые группы, точно понимать ожидания клиентов и персонализировать кампании. Мощные ключевые цифры и передовые методы анализа играют центральную роль, обеспечивая принятие обоснованных решений. Разумно связывая свои идеи, специалисты по логистике и маркетингу могут не только улучшить свои соответствующие процессы, но и вдохновлять друг друга и сливаться в единое целое, которое комплексно рассматривает опыт клиентов и постоянно его оптимизирует.

В этой статье показано, как принятие решений на основе данных может стать фактором успеха в логистике и маркетинге. В нем объясняется, какие ключевые показатели и типы данных особенно актуальны и как передовые методы анализа, такие как прогнозная или предписывающая аналитика, позволяют получить конкретные рекомендации к действию. Это также показывает, какую роль играют такие технологии, как Интернет вещей, искусственный интеллект и автоматизация, в повышении эффективности процессов, поддерживаемых данными. Все это подчеркивает, что подход, ориентированный на данные, — это не просто современное модное словечко, а незаменимый рычаг для роста, инноваций и долгосрочной конкурентоспособности.

Подходит для:

• Автоматизация складов в мире: сравнение США, Китая и Южной Кореи – в США сейчас 80% складов, выполняемых вручную!

Принятие решений на основе данных как ключевой фактор

Многие компании сегодня сознательно работают над сменой парадигмы: от субъективных предположений к объективно измеримым фактам. «Анализ по нажатию кнопки вместо интуиции» удачно резюмирует этот подход. Модели на основе данных предлагают структурированный и повторяемый подход, который помогает свести к минимуму ошибочные решения. Если раньше менеджеры и специалисты бесконечно обсуждали правильную стратегию, то инструменты и аналитические платформы теперь предоставляют четкие индикаторы рекомендуемых действий.

В частности, в логистике, где задействованы транспортировка товаров, планирование цепочек поставок и оптимальное использование складских и транспортных мощностей, подход, основанный на данных, может привести к значительному повышению эффективности. Большие объемы данных собираются в режиме реального времени для отслеживания статуса поставок, транспортировки и складов. Прогнозный анализ можно использовать для прогнозирования будущих событий и возможных узких мест, чтобы, например, последующую доставку можно было организовать на ранней стадии. Классическим примером является динамическое планирование маршрута: используя данные GPS и оперативную информацию о транспортных потоках, самый быстрый или наиболее экономичный маршрут можно рассчитать за считанные секунды и постоянно корректировать.

В маркетинге принятие решений на основе данных является не менее революционным. Вместо размещения широкой, разрозненной рекламы, которая может охватить множество людей, но конвертировать лишь немногих, оценка данных о клиентах открывает возможность точно определить целевые группы. Таким образом, подход можно персонализировать, например, гарантируя, что получатели информационных бюллетеней будут получать только информацию о продуктах или услугах, которые действительно соответствуют их профилю интересов. Оценивая поведение кликов и покупок, демографические данные или отзывы из социальных сетей, создается подробная картина желаний и потребностей клиентов. Если вы знаете, когда клиент, скорее всего, будет восприимчив к предложению и какой канал он предпочитает использовать для получения информации, вы сможете использовать рекламные бюджеты гораздо эффективнее.

Взаимосвязь этих двух областей – логистики и маркетинга – показывает, как данные могут стать центральным драйвером: как только маркетинг прогнозирует увеличение спроса на продукт, логистика может тесно сотрудничать, чтобы подготовить склад, обеспечить транспортные мощности и оптимизировать сроки доставки. . Таким образом, повышается не только удовлетворенность клиентов, но и прибыльность. Основой этого сотрудничества является общая база данных, в которой актуальная информация доступна в режиме реального времени и постоянно оценивается.

Подходит для:

• Искусственный интеллект – умный бизнес благодаря большим данным

Оптимизация процесса с помощью ключевых показателей

Ключевым преимуществом решений на основе данных является возможность использовать ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы сделать процессы прозрачными и постоянно их улучшать. В то время как в логистике доминируют такие показатели, как точность доставки, скорость доставки в срок и оборачиваемость запасов, маркетинг больше фокусируется на таких показателях, как коэффициент конверсии, рейтинг кликов, цена за клик или рентабельность инвестиций в рекламу. Независимо от области применения основная идея всегда одна: «Если вы не можете это измерить, вы не можете это улучшить».

В логистике ключевые показатели эффективности помогают оценить эффективность цепочек поставок и конкретно определить регулировочные винты. Например, если задержки на определенных маршрутах происходят неоднократно, данные покажут, вызваны ли они пробками, недостатком транспортных возможностей или неадекватной связью с поставщиками. Если данные о транспортировке и запасах постоянно анализируются, можно также выявить тенденции, которые можно включить в упреждающее планирование. Например, в случае регулярных проблем с доставкой зимой интеллектуальная система может автоматически предложить альтернативную сеть доставки, чтобы избежать снежного хаоса в определенных регионах.

В маркетинге ключевые фигуры играют центральную роль в планировании бюджета и отслеживании успеха. Отслеживая такие ключевые показатели эффективности, как стоимость привлечения клиента или пожизненная ценность клиента, маркетологи не только понимают, какие каналы наиболее прибыльны, но и сколько следует инвестировать для достижения долгосрочного прибыльного роста. Таким образом, зачастую очень сложная клавиатура онлайн- и офлайн-каналов может быть оптимально скоординирована друг с другом. Если вы определили, что конкретная платформа социальных сетей имеет самый высокий уровень вовлеченности, вы можете специально инвестировать в контент, который способствует как охвату, так и конверсии.

Центральное значение здесь имеет способность интерпретировать ключевые цифры в правильном контексте. Краткосрочное увеличение ставок своевременной доставки в логистике может показаться позитивным, но в то же время оно может привести к увеличению затрат, если дополнительные транспортные мощности будут приобретены по высокой цене. Аналогично, высокий рейтинг кликов в маркетинге может быть обманчивым, если впоследствии коэффициент конверсии останется низким. Принятие решений на основе данных означает, что ключевые показатели никогда не рассматриваются изолированно, а всегда встраиваются в общую картину и, при необходимости, связываются с другими ключевыми показателями эффективности.

Интеграция технологий

Процессы, управляемые данными, требуют технологической инфраструктуры, которая упрощает сбор, обработку и использование больших объемов данных. В эпоху облачных вычислений, Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта (ИИ) у компаний есть множество возможностей объединить свои системы в сеть и организовать автоматизированные рабочие процессы.

В логистике датчики Интернета вещей обеспечивают беспрепятственное отслеживание посылок и контейнеров, отправляя в режиме реального времени информацию о местоположении, температуре или вибрации. Это облегчает транспортировку чувствительных грузов, таких как продукты питания или лекарства, в оптимальных условиях. При возникновении отклонений от заданных параметров система подает сигнал тревоги и инициирует контрмеры до того, как произойдет сбой или потеря качества. «Прозрачность в цепочке поставок — ключ к лояльности клиентов», — сказал однажды опытный менеджер по логистике, и именно такую ​​прозрачность создает Интернет вещей.

Подобные технологии используются в маркетинге для отслеживания пути клиента и персонализации обслуживания клиентов в режиме реального времени. Например, чат-боты на сайтах или в мессенджерах могут моментально отреагировать, если пользователь задает вопросы о товаре или испытывает трудности с оформлением заказа. Чат-боты постоянно учатся на основе взаимодействия и могут давать ответы все точнее и эффективнее. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромное количество данных о клиентах, чтобы распознать предпочтения и модели покупок, что приводит к созданию индивидуальных предложений.

Еще одним аспектом интеграции технологий является слияние систем маркетинга и логистики. Связь между системами в реальном времени играет здесь решающую роль. Например, если маркетинг создает специальное предложение для определенного продукта, логистику необходимо немедленно проинформировать об ожидаемом увеличении спроса, чтобы своевременно пополнить запасы и обеспечить транспортные возможности. Если эти данные не передаются своевременно или доступны только децентрализованно в изолированных системах, возникают проблемы координации. Результат: затруднения в доставке, задержки и недовольство клиентов.

Стандартизируя ИТ-ландшафт и опираясь на открытые интерфейсы или современные платформы, компании могут создать комплексную экосистему, в которой все соответствующие данные собираются вместе и доступны всем участникам в режиме реального времени. Эта сеть формирует основу для гибкого управления данными, которое при необходимости предоставляет подробные отчеты, позволяет анализировать тенденции и генерировать упреждающие рекомендации к действию.

Подходит для:

• Сенсорные технологии и технологии измерения: как код GS1 DataMatrix изменит индустрию сенсорных технологий?

Клиентоориентированность и персонализация

Одной из самых сильных сторон процессов, управляемых данными, является их способность улучшать качество обслуживания клиентов и тем самым повышать их лояльность. В логистике это означает, что сроки и варианты доставки все больше адаптируются к индивидуальным потребностям. Например, клиент, который очень занят на работе, будет отдавать предпочтение доставке посылки вечером или в выходные дни. Другой клиент, который ценит экологичность, доволен вариантами доставки, нейтральными для климата. Все это возможно только в том случае, если данные о клиентах постоянно оцениваются и интегрируются в комплексные процессы планирования.

Персонализация также является повесткой дня в маркетинге. «Правильное сообщение в нужное время по правильному каналу» — это или что-то подобное является кредо маркетологов, которые полагаются на подходы, основанные на данных. Сбор и анализ данных о клиентах из различных точек взаимодействия, таких как интернет-магазин, каналы социальных сетей или стационарные магазины, позволяет давать персонализированные рекомендации по продуктам или разрабатывать скидочные кампании, которые действительно соответствуют индивидуальным предпочтениям клиента. Исследования показывают, что персонализация значительно увеличивает вероятность покупки, одновременно повышая лояльность клиентов.

Тесная интеграция логистики и маркетинга еще больше усиливает ориентацию на клиента, поскольку данные из обеих областей могут использоваться для составления комплексной картины о клиенте. Например, если компания знает, что клиент часто заказывал товары из определенного ассортимента в течение последних нескольких месяцев, она может предложить ему быструю доставку или специальные скидки на подходящие товары. В идеале процесс доставки даже адаптируется к вашей личной жизненной ситуации - например, за счет того, что логистическая система признает, что клиент может принимать посылки только рано утром в течение недели, и соответствующим образом расставляет приоритеты в этих временных интервалах.

Кроме того, диалог с клиентами на основе данных позволяет активно получать обратную связь и быстро реагировать на критику. Если клиенты недовольны временем доставки или у них возникли проблемы с доставкой, они могут предоставить обратную связь в режиме реального времени, которая автоматически передается в системы. Это дает понять, где в процессе все еще есть проблемы, а где необходимы улучшения. «Отзывы клиентов — это подарок», — часто говорят, и системы обратной связи, основанные на данных, помогают правильно оценить и использовать этот подарок.

Подходит для:

• Избегайте ошибок в международных продажах: проектный бизнес – это бизнес отношений.

Типы данных для оптимизации цепочки поставок

Для успешного управления цепочками поставок необходимо собирать и анализировать различные типы данных. Такое разнообразие данных создает целостное представление обо всех процессах, позволяя быстро выявлять узкие места, неэффективность и потенциал.

Данные инвентаризации

К ним относятся количество запасов, частота оборачиваемости запасов или соотношение запасов к продажам. Точный обзор запасов необходим для нахождения оптимального баланса между избыточными запасами и дефицитом. Слишком большие запасы связывают капитал и вызывают дополнительные затраты, в то время как слишком малые запасы могут привести к задержкам поставок и потере продаж.

Данные поставщика

Информация о работе поставщиков, например, о пунктуальности, качестве или надежности поставок, имеет решающее значение для выявления надежных партнеров и снижения риска закупок. «Цепочка поставок сильна настолько, насколько сильна ее самое слабое звено», — часто говорят, и именно здесь данные о поставщиках могут помочь заранее выявить слабые места и инициировать контрмеры.

Транспортные данные

Сроки доставки, пунктуальные тарифы на доставку, транспортные расходы или оптимизация маршрутов являются ключевыми показателями, отражающими эффективность транспортного сектора. Мониторинг в режиме реального времени и GPS-отслеживание открывают возможности отслеживать поставки и немедленно вмешиваться в процесс в случае необходимости. Тот, кто знает, какие транспортные маршруты наиболее выгодны и где часто возникают пробки или задержки, может гибко разработать контрстратегию.

Требуемые данные

Показатели продаж, сезонные колебания или предпочтения клиентов являются ключом к точному планированию спроса. Благодаря тщательной оценке объемы производства и уровень запасов могут быть скорректированы заранее. Маркетинговые кампании, такие как предложения скидок или презентация продуктов, оказывают прямое влияние на спрос, поэтому тесная координация между маркетингом и логистикой так важна.

Данные процесса

Сюда входят время обработки, производственные мощности, уровни использования или показатели качества. Если вы точно знаете, как быстро можно изготовить или отобрать продукцию, вы сможете избежать узких мест. Например, если производственная зона уже работает на пределе своих возможностей, это может задержать весь процесс доставки, когда отдел маркетинга объявит о новом крупном заказе.

Данные клиента

Помимо данных о заказах или услугах, также важны такие факторы, как удовлетворенность клиентов или частота жалоб. Любой, кто дополняет свою отчетность такими ключевыми показателями, как показатель идеального уровня заказов и уровень заполнения, быстро увидит, насколько хорошо компания на самом деле выполняет требования клиентов. Чем лучше вы понимаете, когда и почему происходят сбои или жалобы, тем более целенаправленные меры вы сможете принять для улучшения качества обслуживания.

Интеграция всех этих данных дает общую картину, позволяющую комплексно оптимизировать цепочки поставок и адаптировать их к потребностям рынка. Там, где раньше отдельные области действовали отдельно, возникает новая проницаемость информации, которая закладывает основу для цифровой трансформации и устойчивого успеха.

Методы анализа данных в цепочке поставок

Чтобы превратить большой объем данных в ценную информацию, необходимы специальные методы и инструменты анализа, которые делают видимыми сложные связи. Компании используют различные стратегии для оценки как исторических данных, так и данных в реальном времени и получения на их основе рекомендаций к действию.

Прогнозная аналитика

Исторические данные используются для прогнозирования будущих событий с использованием статистических моделей и алгоритмов. В цепочке поставок это означает, например, прогнозирование сезонных колебаний или заблаговременное выявление узких мест в доставке. Это позволяет логистике лучше планировать в координации с маркетингом и обеспечивать своевременную доступность необходимых ресурсов.

Аналитика в реальном времени

При анализе в реальном времени данные оцениваются сразу же по мере их поступления. Это позволяет осуществлять непрерывный мониторинг состояния поставки или использования машины. Если данные показывают начальные признаки проблем, контрмеры могут быть приняты немедленно. На практике это может означать, например, что в случае пробки будет выбран другой маршрут транспортировки или что доставка будет перенаправлена, поскольку клиент переезжает на другой адрес.

Предписывающая аналитика

Речь идет о следующем шаге после прогноза: выработке конкретных предложений к действию и оптимизации процессов. Вместо того, чтобы просто прогнозировать, что через неделю может возникнуть проблема с доставкой, система предлагает решения, например перенаправление через другой распределительный узел или приобретение внешнего хранилища. Таким образом, решения автоматизируются, а процессы оптимизируются.

Аналитика больших данных

Когда данные из разных источников, таких как социальные сети, датчики, ERP-системы и отзывы клиентов, объединяются, создается огромный объем данных. Аналитика больших данных предлагает инструменты, необходимые для выявления закономерностей и связей, которые остаются скрытыми при обычном анализе. Например, можно определить корреляцию между внешними факторами, такими как данные о погоде и сроками доставки, что, в свою очередь, помогает сделать цепочку поставок еще более надежной.

Машинное обучение и искусственный интеллект

Используя самообучающиеся алгоритмы, компании могут автоматически обнаруживать аномалии, улучшать прогнозы и даже частично заменять процессы принятия решений человеком. Одним из примеров является динамическое планирование маршрута, при котором алгоритмы постоянно адаптируются к новым условиям. «ИИ никогда не спит», — говорят некоторые, и особенно в логистике он становится постоянным помощником, который постоянно ищет потенциал оптимизации.

Технологический майнинг

Журналы событий анализируются, чтобы сделать процессы прозрачными и выявить узкие места или отклонения. Цифровой образ («цифровой двойник») цепочки поставок позволяет пробежаться по различным сценариям и увидеть, как изменения влияют на общую структуру. Таким образом, вы сможете точно понять, почему определенный этап процесса продолжает вызывать задержки и как их можно исправить.

Комбинируя эти методы анализа, компании могут не только повысить операционную эффективность своих цепочек поставок, но и стать стратегически ориентированными на будущее. Данные становятся основой любого планирования, служат системой раннего предупреждения и формируют основу для инноваций.

Синергия между логистикой и маркетингом

На первый взгляд логистика и маркетинг сильно различаются по своей технической направленности. Но если вы посмотрите глубже, вы быстро поймете, что обе области выигрывают от более тесной интеграции. «От цифр к стратегии» применимо к обоим, потому что в конечном итоге речь идет о более точных прогнозах, большей эффективности и большей ориентации на клиента.

Более быстрая реакция на изменения спроса

Благодаря исследованиям рынка на основе данных, если маркетинг знает, что определенный продукт скоро станет модным, логистика может скорректировать мощности на ранней стадии и избежать узких мест. Это способствует плавному процессу от закупок у поставщиков до доставки на место окончательного хранения или непосредственно клиенту.

Эффективность затрат

Совместное использование данных не только снижает риск плохих инвестиций, но и позволяет более точно планировать кампании и перевозки. Если маркетинг обеспечивает текущие прогнозы продаж, логистика может планировать свои запасы и маршруты, не допуская возникновения слишком высоких или слишком низких запасов, вызывающих подозрения. Это экономит затраты с обеих сторон.

Комплексный клиентский опыт

Сегодня клиенты ожидают не только хорошего продукта, но и пунктуальной, удобной и прозрачной доставки. Чтобы гарантировать это, маркетинг должен знать, каковы ожидания клиентов, а логистика должна гарантировать, что эти ожидания оправдаются. Например, после завершения покупки может быть предложена персонализированная страница отслеживания, позволяющая клиенту быть в курсе всех этапов процесса.

Персонализация на основе данных

Поскольку маркетинг хранит всю информацию о поведении клиентов, логистика также может лучше индивидуализировать свои процессы. Таким образом, существующий клиент, который совершает покупки чаще, может получить приоритет доставки или автоматически получить льготный режим. Взамен маркетинг получает ценную обратную связь от логистики, например, о сроках доставки или нормах возврата, которые считаются индикатором удовлетворенности клиентов.

Быстрее адаптируйтесь к динамике рынка

Рынки быстро меняются, тенденции приходят и уходят. Чтобы иметь возможность быстро реагировать, вам необходим плавный поток информации. Когда маркетинг обнаруживает изменение в поведении потребителей (например, увеличение онлайн-спроса в определенном регионе), логистика может действовать немедленно и увеличить местные мощности. Такое непрерывное сравнение данных обеспечивает гибкий подход, который может стать рыночным преимуществом.

Эта синергия ясно показывает, как многому маркетинг и логистика могут научиться друг у друга. Хотя маркетинг может, среди прочего, использовать в качестве модели точную измеримость логистических процессов, логистика выигрывает от ориентации маркетинга на клиента и целевую группу. Данные всегда являются связующим элементом, поскольку обе области могут успешно сотрудничать только в том случае, если они единообразно записываются, оцениваются и преобразуются в идеи.

### Устойчивый успех благодаря процессам, управляемым данными

Данные больше не являются просто инструментом для поддержки расплывчатых предположений, а скорее составляют основу современного корпоративного управления. Как в логистике, так и в маркетинге стратегии, основанные на данных, могут использоваться для обеспечения прозрачности процессов, снижения затрат и значительного улучшения качества обслуживания клиентов. Центральным требованием является последовательная культура данных, в которой сбор, обмен и анализ информации имеют высокий приоритет.

Чтобы реализовать весь потенциал, компаниям следует учитывать следующие аспекты:

1. Комплексное управление данными

Данные должны быть доступны по всем дисциплинам. Разрозненное мышление означает, что информация не доходит своевременно до нужных людей, и потенциал теряется.

2. Непрерывная оптимизация

Ключевые показатели не являются самоцелью, а служат для постоянного улучшения. Просмотр ключевых показателей эффективности в режиме реального времени позволяет действовать упреждающе и способствует развитию культуры обучения и адаптивности.

3. Технологическая основа

Будь то облачные решения, датчики Интернета вещей или алгоритмы искусственного интеллекта — для эффективного сбора и обработки данных необходима надежная, масштабируемая и безопасная инфраструктура.

4. Обучение сотрудников

От лучшей технологии мало пользы, если персонал не способен компетентно интерпретировать данные и преобразовать их в оперативные решения. Поэтому обучение и дальнейшее образование являются центральным фактором успеха.

5. Интеграция устойчивого развития

Данные можно использовать для поиска новых способов достижения устойчивой корпоративной стратегии, особенно когда речь идет о взаимодействии маркетинга и логистики. В то время как маркетинг отражает растущую осведомленность клиентов об экологических и социальных проблемах, логистика может сократить выбросы за счет оптимизации планирования маршрутов или использования альтернативных видов транспорта.

Процессы, основанные на данных, «непревзойдены», поскольку они основаны на измеримости, прозрачности и непрерывном обучении. Если компаниям удастся комплексно оцифровать свои цепочки поставок и тесно связать свою маркетинговую стратегию с логистическими процессами, создается цикл обратной связи и улучшений, который оказывает положительное влияние на всю цепочку создания стоимости. Более того, основанное на данных сотрудничество между обеими дисциплинами выводит качество обслуживания клиентов на новый уровень, поскольку весь процесс от продвижения продукта до окончательной доставки конечному пользователю проходит гладко.

Компании, которые заранее инвестируют в создание организации, управляемой данными, и в полной мере используют возможности, предлагаемые большими данными, искусственным интеллектом и аналитикой в ​​реальном времени, лучше всего подготовлены к задачам цифровой трансформации. Данные позволяют гибко реагировать на динамику рынка, открывать новые направления бизнеса и при этом обеспечивать высочайший уровень эффективности. Это не отменяет полностью интуитивных ощущений, но все чаще служит дополнением к объективным фактам. Потому что будущее принадлежит тем, кто объединяет два фактора: человеческий опыт и интуицию, подкрепленные надежными количественными данными.

☑️ 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

Конрад Вольфенштейн

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