Skillnaden mellan trafiksiffror i olika analysverktyg och deras dolda orsaker

### Litar du på Google Analytics? Detta kostsamma misstag snedvrider hela din strategi ### Varför dina analysverktyg inte känner till dina verkliga besökssiffror ### Från bottar till GDPR: De osynliga fienderna som saboterar din webbanalys ### Analyskaos: De dolda anledningarna till att dina trafiksiffror aldrig summerar ###

Mer än bara siffror: Vad din webbanalys egentligen döljer för dig

Alla som driver en webbplats känner till den frustrerande känslan: En blick på Google Analytics visar ett nummer, serverloggen visar ett annat och marknadsföringsverktyget visar ett tredje. Det som verkar vara ett tekniskt fel eller en enkel felaktighet är egentligen toppen av ett komplext isberg. Skillnaden mellan trafiksiffrorna är inte en bugg, utan ett systematiskt problem som är djupt rotat i arkitekturen hos det moderna internet. Den enkla frågan "Hur många besökare har jag?" har inte längre ett enkelt svar.

Orsakerna är lika mångsidiga som de är osynliga. De sträcker sig från aggressiva botdetekteringssystem som felaktigt filtrerar bort riktiga människor, till strikta dataskyddslagar som GDPR som skapar massiva datagap genom cookiebanners, till moderna webbläsare som aktivt blockerar spårning av integritetsskäl. Till detta kommer tekniska fallgropar som felaktig spårning över flera domäner, de statistiska fallgroparna med dataprovtagning och den osynliga rollen hos cachningssystem som gör vissa av dina besökare osynliga för dina servrar.

Dessa felaktigheter är mer än bara kosmetiska brister i en rapport. De leder till felaktiga slutsatser, missriktade marknadsföringsinvesteringar och en fundamentalt förvrängd bild av användarbeteendet. Om du inte förstår varför dina siffror skiljer sig åt fattar du beslut i blindo. Den här artikeln fördjupar sig i de dolda orsakerna till dessa avvikelser, nystar upp komplexiteten bakom kulisserna och visar dig hur du fattar välgrundade och strategiskt kloka beslut i en värld av ofullständig data.

Lämplig för detta:

• SST Pione | Slutet på kakåldern: Varför använder företag spårningssidan, Pinterest & Tiktok

Varför trafik inte är samma sak som trafik

Att mäta webbplatstrafik verkar enkelt vid första anblicken. Verkligheten är dock mer komplex, med olika analysverktyg som producerar olika siffror för samma webbplats. Dessa skillnader uppstår inte på grund av slump eller tekniska fel, utan på grundläggande skillnader i hur trafik samlas in, bearbetas och tolkas.

Problemet börjar med definitionen av vad som ska räknas som giltig trafik. Medan ett verktyg räknar varje sidvisning som ett besök, filtrerar ett annat bort automatiserad åtkomst eller tar bara hänsyn till besökare som har JavaScript aktiverat. Dessa olika tillvägagångssätt leder till siffror som vid första anblicken verkar motsägelsefulla, men alla har sina berättiganden.

Utmaningen blir ännu mer komplex när man betänker att moderna webbplatser inte längre är enkla HTML-sidor, utan komplexa applikationer med flera domäner, underdomäner och integrerade tjänster. En användare kan börja sin resa på huvudwebbplatsen, gå vidare till en extern betalningsleverantör och sedan återgå till en bekräftelsesida. Var och en av dessa steg kan spåras olika beroende på vilket verktyg som används och hur det är konfigurerat.

De dolda fallgroparna med botdetektering

När människor blir robotar

Att automatiskt upptäcka bottrafik är en av de mest komplexa uppgifterna inom webbanalys. Moderna botdetekteringssystem använder sofistikerade algoritmer baserade på olika signaler: musrörelser, rullningsbeteende, tid som spenderas på sidor, webbläsarens fingeravtryck och många andra parametrar. Dessa system är utformade för att identifiera och filtrera bort automatiserad trafik för att få en mer realistisk bild av mänskliga användare.

Problemet ligger emellertid i bristerna i dessa detekteringssystem. Falska positiva resultat, eller felaktig identifiering av riktiga användare som bottar, är ett utbrett problem. En användare som navigerar mycket snabbt på en webbplats, kanske med cookies eller JavaScript inaktiverat, kan lätt klassificeras som en bot. Användare med specifika surfvanor drabbas särskilt: personer som använder tillgänglighetsteknik, avancerade användare som föredrar kortkommandon eller användare från regioner med långsamma internetanslutningar som resulterar i ovanliga laddningsmönster.

Effekten är betydande. Studier visar att när man använder populära botdetekteringsverktyg som Botometer kan klassificeringsfelet variera från 15 till 85 procent, beroende på vilket tröskelvärde som används och vilken datauppsättning som analyseras. Det betyder att en betydande andel av besöken som filtrerades som "bottrafik" faktiskt var riktiga personer vars beteende misstolkades av systemet.

Utvecklingen av botlandskapet

Botlandskapet har förändrats dramatiskt. Medan tidiga bottar lätt kunde identifieras med hjälp av enkla parametrar som användaragentsträngar eller IP-adresser, är moderna bottar betydligt mer sofistikerade. De använder riktiga webbläsarmotorer, simulerar mänskliga beteendemönster och utnyttjar IP-adresser från privata källor. Samtidigt har AI-drivna agenter dykt upp som kan utföra komplexa uppgifter samtidigt som de imiterar mänskligt beteende nästan perfekt.

Denna utveckling innebär nya utmaningar för detekteringssystem. Traditionella metoder som att analysera webbläsarfingeravtryck eller beteendemönster blir mindre tillförlitliga i takt med att bottar blir mer sofistikerade. Detta leder till att detekteringssystem antingen konfigureras för konservativt och släpper igenom många bottar, eller konfigureras för aggressivt och felaktigt blockerar legitima användare.

Den osynliga världen av intranät och slutna nätverk

Mätning bakom brandväggar

En stor del av internettrafiken sker i slutna nätverk som är osynliga för konventionella analysverktyg. Företagsintranät, privata nätverk och slutna grupper genererar betydande mängder trafik som inte fångas upp i konventionell statistik. Dessa nätverk använder ofta sina egna analyslösningar eller avstår helt från omfattande spårning för att garantera säkerhet och integritet.

Utmaningarna med att mäta intranättrafik är många. Brandväggar kan blockera aktiva avsökningsförsök, Network Address Translation döljer det faktiska antalet och strukturen för värdar, och administrativa policyer begränsar ofta synligheten för nätverkskomponenter. Många organisationer implementerar ytterligare säkerhetsåtgärder som proxyservrar eller trafikhanteringsverktyg, vilket ytterligare komplicerar trafikanalysen.

Interna analysmetoder

Företag som vill mäta sin interna trafik måste tillgripa specialiserade metoder. Paketanalys och nätverksflödesanalys är vanliga tekniker, men de fångar trafik på en annan nivå än webbaserade analysverktyg. Medan JavaScript-baserade verktyg spårar enskilda användarsessioner och sidvisningar, analyserar nätverksövervakningsverktyg all trafik på paketnivå.

Dessa olika metoder leder till fundamentalt olika mätvärden. Till exempel kan ett nätverksövervakningsverktyg visa att en stor mängd data överförs mellan två servrar, men det kan inte skilja på om dessa data kommer från en användare som tittar på en stor video eller från hundra användare som samtidigt laddar ner små filer.

Vid en tidpunkt då det digitala närvaron av ett företag beslutar om sin framgång, kan utmaningen med hur denna närvaro utformas autentiskt, individuellt och omfattande. Xpert.Digital erbjuder en innovativ lösning som positionerar sig som en korsning mellan ett industriellt nav, en blogg och en varumärkesambassadör. Den kombinerar fördelarna med kommunikations- och försäljningskanaler i en enda plattform och möjliggör publicering på 18 olika språk. Samarbetet med partnerportaler och möjligheten att publicera bidrag till Google News och en pressdistributör med cirka 8 000 journalister och läsare maximerar innehållet och synligheten för innehållet. Detta representerar en viktig faktor i extern försäljning och marknadsföring (symboler).

Mer om detta här:

• Äkta. Individuellt. Global: Xpert.Digital -strategin för ditt företag

Dataskyddsförordningen som trafikmördare

GDPR-effekten på datainsamling

Införandet av den allmänna dataskyddsförordningen och liknande lagar har fundamentalt förändrat landskapet för webbanalys. Webbplatser är nu skyldiga att inhämta uttryckligt samtycke för användarspårning, vilket har resulterat i en dramatisk minskning av tillgänglig data. Studier visar att endast en bråkdel av besökarna samtycker till spårningskakor, vilket skapar stora luckor i analysdata.

Problemet går bortom enbart datainsamling. GDPR kräver att samtycket ska vara specifikt och informerat, vilket är svårt att säkerställa med iterativa dataanalyser. Företag kan inte längre bara begära tillstånd för "alla framtida analysändamål" utan måste specifikt beskriva hur uppgifterna kommer att användas. Detta krav gör det praktiskt taget omöjligt att genomföra omfattande analyser utan att överskrida lagliga gränser.

 

Verktyg för blockering av cookies och integritet

Moderna webbläsare har implementerat omfattande integritetsskyddsåtgärder som går långt utöver lagkrav. Safari och Firefox blockerar tredjepartscookies som standard, Chrome har meddelat att de kommer att följa efter, och integritetsfokuserade webbläsare som Brave går ännu längre med sina skyddsåtgärder.

Påverkan på datakvaliteten är betydande. Webbplatser upplever en minskning av den data de kan samla in med 30–70 procent, beroende på målgrupp och vilka spårningsmetoder som används. Särskilt problematiskt är att denna minskning inte är jämnt fördelad över alla användargrupper. Tekniskt kunniga användare är mer benägna att använda integritetsverktyg, vilket leder till systematisk dataförvrängning.

Lämplig för detta:

• Den nya digitala synligheten - dechiffrering av SEO, LLMO, GEO, AIO och AEO - SEO är inte längre tillräckligt

Fallgroparna med dataprovtagning

När helheten blir en del

Dataurval är en statistisk teknik som används av många analysverktyg för att hantera stora mängder data. Istället för att analysera all tillgänglig data utvärderas endast ett representativt urval och resultaten extrapoleras. Till exempel börjar Google Analytics automatiskt sampling för komplexa rapporter eller stora mängder data för att minska beräkningstiden.

Problemet ligger i antagandet att urvalet är representativt. Inom webbanalys är det dock svårt att säkerställa att alla typer av besökare och alla typer av trafik är jämnt representerade i urvalet. Till exempel skulle en urvalsalgoritm kunna fånga upp besök från en viss reklamkampanj oproportionerligt, vilket skulle leda till snedvridna resultat.

Felmarginalerna i urvalet kan vara betydande. Medan noggrannheten är relativt hög för stora urval kan avvikelser på upp till 30 procent förekomma för mindre segment eller specifika tidsperioder. För företag som förlitar sig på exakta data för affärsbeslut kan dessa felaktigheter leda till kostsamma fel.

Urvalets gränser

Problemen med urval blir särskilt tydliga när flera filter eller segment tillämpas samtidigt. En rapport segmenterad efter region, enhetstyp och kampanj kan i slutändan bara baseras på en mycket liten del av originaldata. Dessa kraftigt reducerade datamängder är känsliga för statistiska fluktuationer och kan antyda vilseledande trender.

Även om moderna analysverktyg erbjuder sätt att minska eller eliminera urval, medför dessa ofta högre kostnader eller längre handläggningstider. Många företag är inte medvetna om att deras rapporter baseras på urvalsdata, eftersom relevanta indikatorer ofta förbises eller inte visas tillräckligt tydligt.

Spårning över flera domäner och fragmenteringen av användarupplevelsen

Utmaningen med spårning över flera domäner

Moderna webbplatser består sällan av en enda domän. E-handelswebbplatser använder separata domäner för produktkataloger och betalningshantering, företag har olika underdomäner för olika affärsenheter och många tjänster är outsourcade till innehållsleveransnätverk eller molnplattformar. Varje förändring mellan dessa domäner kan leda till ett avbrott i användarspårningen.

Problemet ligger i webbläsarens säkerhetspolicyer. Cookies och andra spårningsmekanismer är som standard begränsade till den domän där de placerades. När en användare går från shop.example.com till payment.example.com behandlar analysverktyg detta som två separata besök, även om det är samma användarsession.

Att implementera spårning över flera domäner är tekniskt utmanande och felbenäget. Vanliga problem inkluderar felkonfigurerade undantagslistor för hänvisningar, ofullständiga domänkonfigurationer eller problem med att överföra klient-ID:n mellan domäner. Dessa tekniska hinder leder till att många webbplatser samlar in ofullständig eller förvrängd data om sina användarresor.

Påverkan på datakvaliteten

Om spårning över flera domäner inte fungerar korrekt uppstår systematiska fel i analysdata. Direkt trafik är vanligtvis överrepresenterad eftersom användare som byter från en domän till en annan räknas som nya direkta besökare. Samtidigt är andra trafikkällor underrepresenterade eftersom den ursprungliga hänvisningsinformationen går förlorad.

Dessa fördomar kan leda till felaktiga slutsatser om marknadsföringskampanjers effektivitet. En reklamkampanj som först leder användare till en landningssida och sedan till ett kassasystem på en annan domän kan prestera sämre i analyser än den faktiskt gör eftersom konverteringen tillskrivs direkt trafik.

Serverloggar kontra klientsidesanalys

Två världar av datainsamling

Typen av datainsamling påverkar i grunden vilken trafik som registreras. Serverlogganalys och JavaScript-baserade spårningssystem mäter i allmänhet olika aspekter av webbplatsanvändning. Serverloggar registrerar varje HTTP-förfrågan som når servern, oavsett om den kommer från en människa eller en bot. JavaScript-baserade verktyg, å andra sidan, mäter bara interaktioner som involverar exekvering av webbläsarkod.

Dessa skillnader leder till olika blinda fläckar i respektive system. Serverloggar registrerar även åtkomst från användare som har inaktiverat JavaScript, använder annonsblockerare eller navigerar mycket snabbt genom sidan. JavaScript-baserade verktyg kan å andra sidan samla in mer detaljerad information om användarinteraktioner, såsom rullningsdjup, klick på specifika element eller den tid som spenderas på att visa visst innehåll.

Botproblemet i olika system

Hantering av bottrafik skiljer sig avsevärt mellan serverlogganalys och klientbaserade verktyg. Serverloggar innehåller naturligtvis mycket mer bottrafik, eftersom varje automatiserad begäran registreras. Att filtrera bottar från serverloggar är en komplex och tidskrävande uppgift som kräver specialiserad kunskap.

Klientbaserade analysverktyg har fördelen att de automatiskt filtrerar bort många enkla bottar eftersom de inte kör JavaScript. Detta utesluter dock även legitima användare vars webbläsare inte stöder JavaScript eller har det inaktiverat. Moderna, sofistikerade bottar som använder fullständiga webbläsarmotorer registreras däremot som vanliga användare av båda systemen.

Rollen av innehållsleveransnätverk och cachning

Osynlig infrastruktur

Innehållsleveransnätverk och cachningssystem har blivit en integrerad del av det moderna internet, men de skapar ytterligare komplexitet i trafikmätningen. När innehåll levereras från cachen kanske motsvarande förfrågningar aldrig når den ursprungliga servern där spårningssystemet är installerat.

Edge caching och CDN-tjänster kan orsaka att en betydande del av faktiska sidvisningar försvinner från serverloggar. Samtidigt kan JavaScript-baserade spårningskoder som körs på cachade sidor fånga upp dessa besök, vilket leder till skillnader mellan olika mätmetoder.

Geografisk spridning och mätproblem

CDN:er distribuerar innehåll geografiskt för att optimera laddningstiderna. Denna distribution kan dock resultera i att trafikmönster registreras olika beroende på region. En användare i Europa kan komma åt en CDN-server i Tyskland, medan deras besök kanske inte ens visas i loggarna för den ursprungliga servern i USA.

Denna geografiska fragmentering gör det svårt att noggrant mäta en webbplats verkliga räckvidd och inflytande. Analysverktyg som enbart förlitar sig på serverloggar kan systematiskt underskatta trafik från vissa regioner, medan verktyg med global infrastruktur kan ge en mer komplett bild.

Här får du lära dig hur ditt företag kan implementera skräddarsydda AI-lösningar snabbt, säkert och utan höga inträdesbarriärer.

En Managed AI-plattform är ditt heltäckande och bekymmersfria paket för artificiell intelligens. Istället för att behöva hantera komplex teknik, dyr infrastruktur och långa utvecklingsprocesser får du en nyckelfärdig lösning skräddarsydd efter dina behov från en specialiserad partner – ofta inom några dagar.

De viktigaste fördelarna i korthet:

⚡ Snabb implementering: Från idé till operativ tillämpning på dagar, inte månader. Vi levererar praktiska lösningar som skapar omedelbart värde.

🔒 Maximal datasäkerhet: Dina känsliga uppgifter stannar hos dig. Vi garanterar säker och korrekt behandling utan att dela data med tredje part.

💸 Ingen ekonomisk risk: Du betalar bara för resultat. Höga initiala investeringar i hårdvara, mjukvara eller personal elimineras helt.

🎯 Fokusera på din kärnverksamhet: Koncentrera dig på det du gör bäst. Vi hanterar hela den tekniska implementeringen, driften och underhållet av din AI-lösning.

📈 Framtidssäkert och skalbart: Din AI växer med dig. Vi säkerställer kontinuerlig optimering och skalbarhet och anpassar modellerna flexibelt till nya krav.

Mer om detta här:

• Den hanterade AI-lösningen - Industriella AI-tjänster: Nyckeln till konkurrenskraft inom tjänste-, industri- och maskintekniksektorerna

Spårning med sekretess i första hand och dess begränsningarSpårning på serversidan: Lösning eller ny komplexitet?

Övergången till förstapartsdata

Som svar på sekretessregler och webbläsarändringar försöker många företag övergå till datainsamling från första part. Denna metod samlar endast in data direkt från sin egen webbplats, utan att förlita sig på tredjepartstjänster. Även om denna metod är mer integritetsvänlig, medför den nya utmaningar.

Förstapartsspårning är vanligtvis mindre omfattande än tredjepartslösningar. Den kan inte spåra användare på olika webbplatser, vilket begränsar möjligheterna till attribution och publikanalys. Det kräver också betydande teknisk expertis och infrastrukturinvesteringar som inte alla företag har råd med.

Serversidesspårning som ett alternativ

Serversidesspårning marknadsförs alltmer som en lösning på integritets- och blockeringsproblem. Denna metod samlar in och bearbetar data på serversidan, vilket gör den mindre sårbar för webbläsarbaserade blockeringsmekanismer. Denna metod medför dock också komplexiteter.

Att implementera serversidesspårning kräver betydande tekniska resurser och expertis. Företag måste bygga sin egen infrastruktur för datainsamling och -bearbetning, vilket innebär kostnader och underhållsarbete. Dessutom kan serversidessystem inte fånga upp vissa klientsidesinteraktioner som är avgörande för en fullständig analys.

Lämplig för detta:

• Hur spårning på serversidan fungerar utan hinder: Effektiv spårning i tider med annonsblockerare och kakspårningskontroll

Teknisk infrastruktur och dess effekter

Enskilda felpunkter

Många webbplatser förlitar sig på externa tjänster för sin analys. När dessa tjänster slutar fungera eller blockeras uppstår luckor i datan som ofta bara märks i efterhand. Avbrottet kan ha olika orsaker: tekniska problem med leverantören, nätverksproblem eller blockering av brandväggar eller integritetsverktyg.

Dessa beroenden skapar risker för dataintegriteten. Ett kort avbrott i Google Analytics under en viktig marknadsföringskampanj kan leda till en systematisk underskattning av kampanjens prestanda. Företag som uteslutande förlitar sig på ett enda analysverktyg är särskilt sårbara för sådan dataförlust.

Implementeringsfel och deras konsekvenser

Fel i implementeringen av spårningskoder är utbredda och kan leda till betydande dataförluster. Vanliga problem inkluderar saknade spårningskoder på vissa sidor, dubbletter av implementeringar eller felaktiga konfigurationer. Dessa fel kan gå obemärkta förbi under lång tid eftersom effekterna ofta inte är omedelbart synliga.

Kvalitetssäkring av analysimplementeringar är en ofta underskattad uppgift. Många företag implementerar spårningskod utan tillräcklig testning och validering. Ändringar i webbplatsstruktur, nya sidor eller uppdateringar av innehållshanteringssystem kan orsaka att befintliga spårningsimplementeringar inte omedelbart märks.

Framtiden för trafikmätning

Ny teknik och tillvägagångssätt

Trafikmätning utvecklas ständigt för att möta nya utmaningar. Maskininlärning och artificiell intelligens används i allt större utsträckning för att identifiera bottrafik och täppa till datagap. Dessa tekniker kan upptäcka mönster i stora mängder data som är svåra för människor att identifiera.

Samtidigt framträder nya integritetsbevarande mättekniker. Differentiell integritet, federerad inlärning och andra metoder försöker ge användbara insikter utan att identifiera enskilda användare. Dessa tekniker är fortfarande under utveckling men kan forma framtiden för webbanalys.

Regleringsutveckling

Regelverket för dataskydd fortsätter att utvecklas. Nya lagar i olika länder och regioner skapar ytterligare krav för datainsamling och -behandling. Företag måste kontinuerligt anpassa sina analysstrategier för att följa reglerna.

Dessa regeländringar kommer sannolikt att leda till ytterligare fragmentering av tillgängliga data. De dagar då omfattande, detaljerade trafikdata var lättillgängliga kan vara ett minne blott. Företag kommer att behöva lära sig att arbeta med partiella och ofullständiga data och anpassa sina beslutsprocesser därefter.

Praktiska konsekvenser för företag

Strategier för att hantera dataosäkerhet

Med tanke på de många olika källorna till dataavvikelser måste företag utveckla nya metoder för att tolka sina analysdata. Dagarna då man kunde utvinna en enda "sanning" från ett analysverktyg är över. Istället måste flera datakällor korreleras och tolkas.

En robust metod innefattar att använda flera analysverktyg och regelbundet validera data mot andra mätvärden som serverloggar, försäljningsdata eller kundfeedback. Företag bör också förstå begränsningarna hos sina verktyg och hur dessa påverkar datatolkningen.

Vikten av datakvalitet

Kvaliteten på analysdata blir allt viktigare än dess kvantitet. Företag måste investera i infrastruktur och processer som säkerställer att deras data samlas in och tolkas korrekt. Detta inkluderar regelbundna granskningar av implementeringar av spårning, utbildning för de team som arbetar med data och utveckling av kvalitetssäkringsprocesser.

Att investera i datakvalitet lönar sig i längden, eftersom bättre data leder till bättre beslut. Företag som förstår begränsningarna i sin analysdata och agerar därefter har en konkurrensfördel gentemot de som förlitar sig på ytliga eller felaktiga mätvärden.

Varför webbplatstrafik aldrig har en enda sanning

Den till synes enkla frågan om antalet webbplatsbesökare visar sig vara ett komplext ämne med många aspekter. All trafik är inte skapad lika, och siffrorna i olika analysverktyg kan variera av goda skäl. Utmaningarna sträcker sig från tekniska aspekter som botdetektering och spårning över flera domäner till juridiska krav som ställs av dataskyddslagar.

För företag innebär detta att de behöver ompröva och diversifiera sina analysstrategier. Att förlita sig på ett enda verktyg eller en enda datakälla är riskabelt och kan leda till felaktiga affärsbeslut. Istället bör de använda flera datakällor och förstå begränsningarna hos varje källa.

Framtiden för webbanalys kommer sannolikt att präglas av ännu större komplexitet. Integritetsregler blir strängare, webbläsare implementerar fler skydd och användare blir mer medvetna om sin digitala integritet. Samtidigt framträder nya tekniker och metoder som erbjuder nya möjligheter för datainsamling och analys.

Företag som förstår och förbereder sig för denna utveckling kommer att vara bättre positionerade för att lyckas i en värld av fragmenterad och begränsad analysdata. Nyckeln är inte att förvänta sig perfekt data, utan att korrekt tolka tillgänglig data och dra rätt slutsatser av den.

Skillnaden mellan olika trafiksiffror är inte ett fel, utan en egenskap hos det moderna internet. Den återspeglar komplexiteten och mångfalden i det digitala landskapet. Företag som omfamnar denna komplexitet som en möjlighet och utvecklar lämpliga strategier kommer att bli mer framgångsrika i längden än de som söker enkla svar på komplexa frågor.

☑ 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