Hur datadrivet beslutsfattande revolutionerar logistik och marknadsföring: Ökad effektivitet, bättre kundfokus och nya möjligheter

Big Data i fokus: Varför datadrivna strategier avgör framgång eller misslyckande idag

Data betraktas ofta som "den nya oljan" och har länge blivit en avgörande faktor för företag som vill lyckas i digitaliseringens tidsålder. I en värld där kundernas behov blir alltmer dynamiska och konkurrenstrycket ständigt ökar, öppnar data upp otaliga möjligheter att optimera och hållbart omvandla processer inom logistik och marknadsföring. De som enbart förlitar sig på erfarenhet eller den ökända "magkänslan" riskerar att missa värdefulla möjligheter eller fatta dåliga beslut. Fokus ligger på konsekvent användning av mätbara processer och precisa nyckeltal (KPI:er) för att sätta strategiska riktningar, minimera risker och säkra konkurrensfördelar.

”Data är den moderna ekonomins bränsle” – detta uttalande illustrerar tydligt hur relevant information har blivit inom praktiskt taget alla affärsområden. Nätverkandet av olika datakällor, möjligheterna till stordataanalys och den ökande kapaciteten hos artificiell intelligens har etablerat en datadriven kultur i många företag. Denna utveckling erbjuder särskilda möjligheter för marknadsföring och logistik, eftersom båda områdena i allt högre grad arbetar nära varandra för att bättre förstå kundernas behov, accelerera leveransvägar och i slutändan öka kundnöjdheten.

Inom logistik möjliggör datadrivna tekniker och analysmetoder tidig upptäckt av flaskhalsar, ruttoptimering och effektiv lagerhantering. Detta möjliggör kostnadsminskningar och kortare leveranstider. Inom marknadsföring möjliggör omfattande dataanalys målgruppssegmentering, en exakt förståelse av kundernas förväntningar och kampanjpersonalisering. Kraftfulla nyckeltal (KPI:er) och avancerade analysmetoder spelar en central roll och möjliggör välgrundade beslut. Genom att intelligent koppla samman sina insikter kan logistik och marknadsföring inte bara förbättra sina respektive processer utan också inspirera varandra och smälta samman till en enhetlig helhet som beaktar och kontinuerligt optimerar kundupplevelsen holistiskt.

Den här artikeln utforskar hur datadrivet beslutsfattande kan bli en viktig framgångsfaktor inom både logistik och marknadsföring. Den förklarar vilka nyckeltal (KPI:er) och datatyper som är särskilt relevanta och hur avancerade analysmetoder som prediktiv och preskriptiv analys härleder konkreta rekommendationer för åtgärder. Dessutom visar den vilken roll tekniker som sakernas internet (IoT), artificiell intelligens (AI) och automatisering spelar för att göra datadrivna processer ännu effektivare. Allt detta understryker att ett datacentrerat tillvägagångssätt inte bara är ett modernt modeord, utan en oumbärlig hävstång för tillväxt, innovation och långsiktig konkurrenskraft.

Lämplig för detta:

• Global lagerautomation: En jämförelse mellan USA, Kina och Sydkorea – i USA är 80 % av lagren fortfarande manuella!

Datadrivet beslutsfattande som en nyckelfaktor

Många företag arbetar nu medvetet mot ett paradigmskifte: bort från subjektiva antaganden och mot objektivt mätbara fakta. "Analys med en knapptryckning istället för magkänsla" sammanfattar träffande detta tillvägagångssätt. Datadrivna modeller erbjuder en strukturerad och repeterbar process som hjälper till att minimera felaktiga beslut. Där chefer och specialister en gång i tiden debatterade rätt strategi, ger verktyg och analysplattformar nu tydliga indikatorer för handlingsbara rekommendationer.

Speciellt inom logistik, där fokus ligger på att transportera varor, planera leveranskedjor och optimera lager- och transportkapacitet, kan en datadriven metod leda till betydande effektivitetsvinster. Stora datamängder samlas in i realtid för att spåra statusen för leveranser, transportfordon och lager. Prediktiv analys möjliggör prognoser för framtida utvecklingar och potentiella flaskhalsar, vilket till exempel möjliggör tidig organisering av påfyllning. Ett klassiskt exempel är dynamisk ruttplanering: Med hjälp av GPS-data och information om trafikflöden i realtid kan den snabbaste eller mest kostnadseffektiva rutten beräknas och kontinuerligt justeras inom några sekunder.

Inom marknadsföring är datadrivet beslutsfattande inte mindre revolutionerande. Istället för att köra breda reklamkampanjer som kan nå många människor men bara konvertera ett fåtal, öppnar analyser av kunddata upp möjligheten att exakt definiera målgrupper. Detta möjliggör personlig kommunikation, till exempel genom att säkerställa att nyhetsbrevsmottagare endast får information om produkter eller tjänster som verkligen matchar deras intresseprofil. Genom att analysera klick- och köpbeteende, demografiska data och feedback från sociala mediekanaler framträder en detaljerad bild av kundernas önskemål och behov. De som vet när en kund är mest mottaglig för ett erbjudande och vilken kanal de föredrar att använda för information kan använda annonsbudgetar mycket mer effektivt.

Integrationen av dessa två områden – logistik och marknadsföring – visar hur data kan bli en viktig drivkraft: Så snart marknadsföringen förutspår en ökad efterfrågan på en produkt kan logistiken arbeta nära varandra för att förbereda lagret, säkra transportkapacitet och optimera leveranstider. Detta ökar inte bara kundnöjdheten utan även lönsamheten. Grunden för detta samarbete är en gemensam databas där relevant information finns tillgänglig i realtid och kontinuerligt analyseras.

Lämplig för detta:

• Artificiell intelligens – smarta affärer tack vare big data

Processoptimering genom nyckeltal

En viktig fördel med datadrivet beslutsfattande ligger i möjligheten att använda nyckeltal (KPI:er) för att göra processer transparenta och kontinuerligt förbättra dem. Medan logistik domineras av mätvärden som leveransnoggrannhet, punktlighet och lageromsättning, tenderar marknadsföring att fokusera på mätvärden som konverteringsfrekvens, klickfrekvens, kostnad per klick eller avkastning på annonsutgifter. Oavsett tillämpning är den underliggande principen alltid densamma: "Det du inte kan mäta kan du inte förbättra."

Inom logistik hjälper nyckeltal till att bedöma effektiviteten i leveranskedjor och identifiera viktiga förbättringsområden. Om till exempel förseningar upprepade gånger uppstår på vissa rutter, avslöjar data om dessa beror på trafikstockningar, otillräcklig transportkapacitet eller bristande kommunikation med leverantörer. Kontinuerlig analys av transport- och lagerdata möjliggör också identifiering av trender som kan införlivas i proaktiv planering. Till exempel kan ett intelligent system automatiskt föreslå ett alternativt leveransnätverk vid återkommande flaskhalsar i leveranserna under vintermånaderna, för att undvika snökaos i specifika regioner.

Inom marknadsföring spelar nyckeltal (KPI:er) en central roll i budgetplanering och prestationsuppföljning. Genom att övervaka KPI:er som kundanskaffningskostnad (CAC) eller kundlivstidsvärde (CLV) kan marknadsförare identifiera inte bara vilka kanaler som är mest lönsamma, utan också hur mycket som bör investeras för att uppnå långsiktig lönsam tillväxt. Detta möjliggör optimal samordning av det ofta komplexa samspelet mellan online- och offline-kanaler. Om det till exempel har fastställts att en viss social medieplattform har den högsta engagemangsgraden, kan riktade investeringar göras i innehåll som främjar både räckvidd och konvertering.

Förmågan att tolka nyckeltal (KPI:er) i rätt sammanhang är av central betydelse här. En kortsiktig ökning av punktlighetsfraktpriser inom logistik kan verka positiv, men det kan samtidigt leda till högre kostnader om ytterligare transportkapacitet köps till ett högt pris. På samma sätt kan en hög klickfrekvens inom marknadsföring vara missvisande om den efterföljande konverteringsfrekvensen förblir låg. Datadrivet beslutsfattande innebär därför att aldrig betrakta KPI:er isolerat, utan alltid integrera dem i helhetsbilden och, där det är lämpligt, relatera dem till andra KPI:er.

Integrering av teknologier

Datadrivna processer kräver en teknisk infrastruktur som underlättar insamling, bearbetning och användning av stora mängder data. I molntjänsternas, sakernas internet (IoT) och artificiell intelligens (AI) tidsålder har företag många möjligheter att nätverka sina system och etablera automatiserade arbetsflöden.

Inom logistik säkerställer IoT-sensorer sömlös spårning av paket och containrar genom att skicka information i realtid om position, temperatur och vibrationer. Detta gör det enklare att transportera känsliga varor som livsmedel eller medicin under optimala förhållanden. Om avvikelser från fördefinierade parametrar inträffar larmar systemet och initierar motåtgärder innan ett fel eller kvalitetsförlust inträffar. "Transparens i leveranskedjan är nyckeln till kundlojalitet", sa en erfaren logistikchef en gång, och det är just den transparens som IoT skapar.

Liknande tekniker används inom marknadsföring för att spåra kundresor och anpassa kundupplevelser i realtid. Till exempel kan chatbotar på webbplatser eller i meddelandetjänster svara direkt när en användare ställer frågor om en produkt eller stöter på svårigheter under beställningsprocessen. Chatbotarna lär sig kontinuerligt av dessa interaktioner och kan ge alltmer precisa och effektiva svar. Maskininlärningsalgoritmer sållar igenom stora mängder kunddata för att identifiera preferenser och köpmönster, vilket resulterar i skräddarsydda erbjudanden.

En annan aspekt av teknikintegration är sammanslagningen av marknadsförings- och logistiksystem. Realtidskommunikation mellan system spelar en avgörande roll här. Om marknadsföringen till exempel skapar ett specialerbjudande för en viss produkt måste logistiken omedelbart informeras om den förväntade ökningen av efterfrågan för att fylla på lagret i tid och säkra transportkapaciteten. Om dessa data inte delas snabbt eller bara är tillgängliga decentraliserat i isolerade system uppstår samordningsproblem. Resultatet: flaskhalsar i leveranserna, förseningar och missnöjda kunder.

Genom att standardisera sitt IT-landskap och förlita sig på öppna gränssnitt eller moderna plattformar kan företag skapa ett heltäckande ekosystem där all relevant data konvergerar och är tillgänglig för alla intressenter i realtid. Detta nätverk utgör grunden för agil datahantering, som levererar omfattande rapporter på begäran, möjliggör trendanalyser och genererar proaktiva åtgärdsrekommendationer.

Lämplig för detta:

• Sensorism och mätningsteknik: Hur kommer GS1 DataMatrix -koden att förändra branschen för sensorteknologi?

Kundfokus och personalisering

En av de största styrkorna med datadrivna processer är deras förmåga att förbättra kundupplevelser och därmed öka kundlojaliteten. Inom logistik innebär detta att leveranstider och alternativ i allt högre grad anpassas till individuella behov. Till exempel kommer en kund med ett mycket hektiskt arbetsschema att prioritera kvälls- eller helgleveranser. En annan kund som värdesätter hållbarhet kommer att uppskatta klimatneutrala leveransalternativ. Allt detta är bara möjligt om kunddata kontinuerligt analyseras och integreras i omfattande planeringsprocesser.

Personalisering är också dagens ordning inom marknadsföring. "Rätt budskap, vid rätt tidpunkt, via rätt kanal" – detta är mottot för marknadsförare som förlitar sig på datadrivna metoder. Att samla in och analysera kunddata från olika kontaktpunkter, såsom webbutiker, sociala mediekanaler eller fysiska butiker, gör det möjligt att erbjuda personliga produktrekommendationer eller utveckla rabattkampanjer som verkligen matchar kundens individuella preferenser. Studier visar att personalisering avsevärt ökar sannolikheten för ett köp och samtidigt främjar kundlojalitet.

Den nära integrationen av logistik och marknadsföring stärker ytterligare kundfokus eftersom data från båda områdena kan användas för att skapa en heltäckande kundprofil. Om ett företag till exempel vet att en kund ofta har beställt produkter från ett specifikt sortiment de senaste månaderna, kan det erbjuda dem riktad snabb leverans eller specialrabatter på relevanta varor. Helst anpassar sig leveransprocessen till och med till kundens personliga omständigheter – till exempel kan ett logistiksystem känna igen att kunden bara kan ta emot paket tidigt på morgonen under veckan och prioritera dessa tidsluckor därefter.

Dessutom möjliggör datadriven kunddialog proaktiv insamling av feedback och snabba svar på kritik. Om kunder är missnöjda med leveranstiderna eller stöter på leveransproblem kan de ge feedback i realtid som automatiskt integreras i systemen. Detta visar tydligt var processen fortfarande vacklar och var förbättringar behövs. "Kundfeedback är en gåva", som ordspråket säger, och datadrivna feedbacksystem hjälper till att uppskatta och utnyttja denna gåva på rätt sätt.

Lämplig för detta:

• Undvik internationella försäljningsfel - Projekttransaktioner är relationsföretag

Datatyper för optimering av leveranskedjan

För att framgångsrikt hantera leveranskedjor måste olika datatyper samlas in och analyseras. Denna datamångfald skapar en helhetsbild av alla processer, vilket gör att flaskhalsar, ineffektivitet och potentiella förbättringar snabbt kan identifieras.

Inventeringsdata

Detta inkluderar lagernivåer, lageromsättningshastighet och lager-till-försäljningsgraden. En exakt översikt över lagret är avgörande för att hitta den optimala balansen mellan överskott och brist. Överskott av lager binder kapital och medför extra kostnader, medan otillräckliga lagernivåer kan leda till leveransförseningar och utebliven försäljning.

Leverantörsdata

Information om leverantörers prestanda – såsom punktlighet, kvalitet och leveranssäkerhet – är avgörande för att identifiera pålitliga partners och minska upphandlingsrisker. ”En leveranskedja är inte starkare än sin svagaste länk”, som ordspråket säger, och det är just här leverantörsdata kan hjälpa till att identifiera svagheter tidigt och initiera motåtgärder.

Transportdata

Leveranstider, punktliga fraktkostnader, transportkostnader och ruttoptimering är viktiga prestationsindikatorer (KPI:er) som återspeglar effektiviteten inom transportsektorn. Realtidsövervakning och GPS-spårning ger möjlighet att spåra leveranser och ingripa direkt i processen vid behov. Att veta vilka transportrutter som är mest lönsamma och var trafikstockningar eller förseningar ofta uppstår möjliggör flexibel utveckling av motåtgärder.

Efterfrågedata

Försäljningssiffror, säsongsvariationer och kundpreferenser är nyckeln till exakt efterfrågeplanering. Noggrann analys möjliggör proaktiva justeringar av produktionsvolymer och lagernivåer. Marknadsföringskampanjer, såsom rabatter eller produkthöjdpunkter, påverkar direkt efterfrågan – vilket är anledningen till att en nära samordning mellan marknadsföring och logistik är så avgörande.

Processdata

Detta inkluderar ledtider, produktionskapacitet, utnyttjandegrad och kvalitetsindikatorer. Att veta exakt hur snabbt produkter kan tillverkas eller plockas möjliggör bättre förebyggande av flaskhalsar. Om till exempel ett produktionsområde redan arbetar på sin gräns kan detta försena hela leveransprocessen när marknadsföringen tillkännager en ny stor order.

Kunddata

Förutom rena order- eller servicedata är även faktorer som kundnöjdhet och klagomålsfrekvens relevanta. Att komplettera rapporteringen med nyckeltal (KPI:er) som Perfekt Orderfrekvens och Fill Rate visar snabbt hur väl företaget faktiskt uppfyller kundernas behov. Ju bättre du förstår när och varför problem eller klagomål uppstår, desto mer effektivt kan du implementera åtgärder för att förbättra servicekvaliteten.

Genom att integrera all denna data får man en heltäckande bild som gör det möjligt att optimera och anpassa leveranskedjorna till marknadens krav. Där tidigare enskilda avdelningar arbetade separat uppstår ett nytt informationsflöde som lägger grunden för digital transformation och hållbar framgång.

Metoder för dataanalys i leveranskedjan

För att omvandla stora mängder data till värdefulla insikter behövs specialiserade analysmetoder och verktyg för att avslöja komplexa samband. Företag använder olika strategier för att utvärdera både historisk och realtidsdata och komma fram till konkreta rekommendationer.

Prediktiv analys

Historiska data används för att göra förutsägelser om framtida händelser med hjälp av statistiska modeller och algoritmer. I leveranskedjan innebär detta till exempel att förutse säsongsvariationer eller identifiera flaskhalsar i leveranserna tidigt. Detta gör det möjligt för logistiken, i samordning med marknadsföring, att planera bättre och säkerställa att nödvändiga resurser finns tillgängliga i tid.

Realtidsanalys

Realtidsanalys utvärderar data omedelbart när de genereras. Detta möjliggör kontinuerlig övervakning av leveransstatus eller maskinutnyttjande. Om data visar initiala tecken på problem kan korrigerande åtgärder vidtas omedelbart. I praktiken kan detta till exempel innebära att välja en annan transportväg vid trafikstockningar eller att omdirigera en leverans eftersom kunden ändrar sin adress.

Preskriptiv analys

Detta innebär nästa steg efter prognosen: att ta fram konkreta åtgärdsförslag och optimera processer. Istället för att bara förutsäga att en flaskhals i leveranserna kan uppstå om en vecka, föreslår systemet lösningar, såsom omdirigering via en annan distributionsnav eller köp av extern lagringskapacitet. På så sätt automatiseras beslut och processer effektiviseras.

Stordataanalys

När data från olika källor – såsom sociala medier, sensorer, ERP-system och kundfeedback – kombineras genereras en enorm mängd data. Big Data Analytics tillhandahåller de nödvändiga verktygen för att identifiera mönster och korrelationer som skulle förbli dolda i konventionella analyser. Till exempel kan korrelationer mellan externa faktorer som väderdata och leveranstider fastställas, vilket i sin tur bidrar till att göra leveranskedjan ännu mer robust.

Maskininlärning och AI

Med hjälp av självlärande algoritmer kan företag automatiskt upptäcka avvikelser, förbättra prognoser och till och med delvis ersätta mänskliga beslutsprocesser. Ett exempel är dynamisk ruttplanering, där algoritmer kontinuerligt anpassar sig till nya förhållanden. "AI sover aldrig", säger vissa, och särskilt inom logistik håller den på att bli en permanent assistent som ständigt söker efter optimeringspotential.

Processbrytning

Detta innebär att analysera händelseloggar för att göra processer transparenta och identifiera flaskhalsar eller avvikelser. En digital tvilling av leveranskedjan gör det möjligt att simulera olika scenarier och se hur förändringar påverkar den övergripande strukturen. Detta möjliggör en exakt förståelse för varför ett visst processteg upprepade gånger orsakar förseningar och hur dessa kan åtgärdas.

Genom att kombinera dessa analysmetoder kan företag inte bara öka den operativa effektiviteten i sina leveranskedjor utan också bli strategiskt framtidssäkra. Data blir kärnan i all planering, fungerar som ett tidigt varningssystem och utgör en grund för innovation.

Synergier mellan logistik och marknadsföring

Logistik och marknadsföring kan vid första anblicken verka väldigt olika i sitt tekniska fokus. En närmare titt visar dock att båda områdena gynnas av en närmare integration. "Från siffror till strategi" gäller båda, eftersom det i slutändan handlar om mer exakta prognoser, större effektivitet och förbättrad kundcentrering.

Snabbare respons på förändringar i efterfrågan

Om marknadsföringen, tack vare datadriven marknadsundersökning, vet att en viss produkt snart kommer att bli populär, kan logistiken justera kapaciteten tidigt och undvika flaskhalsar. Detta underlättar en smidig process från inköp från leverantörer till leverans till slutlager eller direkt till kund.

Kostnadseffektivitet

Delad data minskar inte bara risken för dåliga investeringar utan möjliggör också mer exakt kampanj- och transportplanering. Om marknadsföringen tillhandahåller aktuella försäljningsprognoser kan logistiken planera sitt lager och sina rutter utan att upprätthålla alltför höga eller låga lagernivåer baserat på gissningar. Detta sparar kostnader för båda sidor.

Holistisk kundupplevelse

Dagens kunder förväntar sig inte bara en bra produkt, utan även punktlig, bekväm och transparent leverans. För att säkerställa detta måste marknadsföringen förstå kundernas förväntningar, och logistiken måste säkerställa att dessa förväntningar uppfylls. Till exempel kan en personlig spårningssida erbjudas efter köpet, vilket håller kunden informerad i varje steg på vägen.

Datadriven personalisering

Eftersom marknadsföringen lagrar all information om kundbeteende kan logistiken också bättre anpassa sina processer. Till exempel kan en återkommande kund som köper ofta prioriteras för leverans eller automatiskt ges förmånsbehandling. I gengäld får marknadsföringen värdefull feedback från logistiken, såsom leveranstider eller returfrekvenser, vilka fungerar som indikatorer på kundnöjdhet.

Snabbare anpassning till marknadsdynamiken

Marknader förändras snabbt; trender kommer och går. För att reagera snabbt är ett smidigt informationsflöde avgörande. Om marknadsföringen upptäcker en förändring i konsumentbeteendet (t.ex. ökad efterfrågan online i en specifik region) kan logistiken agera omedelbart och öka den lokala kapaciteten. Detta kontinuerliga datautbyte möjliggör ett agilt tillvägagångssätt som kan leda till en konkurrensfördel.

Dessa synergier visar tydligt hur mycket marknadsföring och logistik kan lära av varandra. Medan marknadsföring bland annat kan hämta inspiration från den exakta mätbarheten hos logistikprocesser, gynnas logistik av marknadsföringens kundcentrering och målgruppsorientering. Data är alltid det sammanbindande elementet, för det är först när de samlas in, analyseras och översätts till insikter på ett standardiserat sätt som båda områdena kan samarbeta framgångsrikt.

### Hållbar framgång genom datadrivna processer

Data är inte längre bara ett verktyg för att stödja vaga antaganden, utan utgör grunden för modern affärsledning. Inom både logistik och marknadsföring kan datadrivna strategier göra processer transparenta, minska kostnader och avsevärt förbättra kundupplevelserna. Den viktigaste förutsättningen är en konsekvent datakultur där insamling, delning och analys av information värderas högt.

För att fullt ut utnyttja potentialen bör företag beakta följande aspekter:

1. Holistisk datahantering

Data måste finnas tillgänglig för alla avdelningar. Silotänkande innebär att information inte når rätt personer i tid, och potential går till spillo.

2. Kontinuerlig optimering

Nyckeltal (KPI:er) är inte ett mål i sig, utan fungerar som ett medel för kontinuerlig förbättring. Realtidsövervakning av KPI:er möjliggör proaktiva åtgärder och främjar en kultur av lärande och anpassningsförmåga.

3. Teknologisk grund

Oavsett om det gäller molnlösningar, IoT-sensorer eller AI-algoritmer – en solid, skalbar och säker infrastruktur behövs för att effektivt samla in och bearbeta data.

4. Utbildning av anställda

Den bästa tekniken är till liten nytta om personalen inte kan tolka data på ett kompetent sätt och omsätta den i operativa beslut. Utbildning och professionell utveckling är därför en viktig framgångsfaktor.

5. Integrering av hållbarhet

Särskilt i samspelet mellan marknadsföring och logistik kan data användas för att hitta nya vägar till en hållbar affärsstrategi. Medan marknadsföring återspeglar kundernas växande medvetenhet om miljö- och sociala frågor, kan logistik minska utsläppen genom optimerad ruttplanering eller användning av alternativa transportmedel.

Datadrivna processer är "oslagbara" eftersom de förlitar sig på mätbarhet, transparens och en kontinuerlig inlärningskurva. Om företag lyckas med att heltäckande digitalisera sina leveranskedjor och nära koppla samman sin marknadsföringsstrategi med logistikprocesser, uppstår en cykel av feedback och förbättring, vilket positivt påverkar hela värdekedjan. Dessutom lyfter det datadrivna samarbetet mellan dessa två discipliner kundupplevelsen till en ny nivå, eftersom hela processen, från produktmarknadsföring till slutleverans till slutkonsumenten, löper smidigt.

Företag som tidigt investerar i att bygga en datadriven organisation och fullt utnyttjar möjligheterna med big data, AI och realtidsanalys är idealiskt förberedda för utmaningarna med digital transformation. Data gör det möjligt för dem att reagera flexibelt på marknadsdynamik, utveckla nya affärsområden och samtidigt säkerställa maximal effektivitet. Även om detta inte helt ogiltigförklarar magkänslan, fungerar det i allt högre grad som ett komplement till objektiva fakta. Framtiden tillhör dem som kombinerar båda: mänsklig erfarenhet och intuition, stödda av tillförlitlig, kvantitativ data.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development

 

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

 

 

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus