Makine Mühendisliğinde AI Tabanlı B2B Platformu: Şüpheci orta sınıfı Konfep Kanıtı (POC) Çözümü ile bu şekilde kırıyorsunuz

Konsept Kanıtı: AI platformlarını kabul etmenin anahtarı

AI tabanlı bir B2B platformu için Alman ve Avrupa Makine Mühendisliği pazarının geliştirilmesi, sektöre özgü muhafazakarlık, veri güvenliği ve fikri mülkiyet açısından belirgin hassasiyetin yanı sıra pragmatik, risk seven orta ölçekli duruşun baskın rolü hakkında derin bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. Başarılı bir pazara penetrasyon ve müşteri edinimi, bu faktörleri dikkate alan ve güven oluşturan bir stratejiye bağlıdır.

Bu stratejinin merkezinde kavram kanıtı (POC). POC sadece saf bir gösteri aracı olarak değil, güven yaratmak için merkezi bir sütun olarak da hizmet vermek, yatırım getirisini (ROI) doğrulamak ve algılanan riskleri en aza indirmektedir. POC'nin tasarımı, özellikle veri güvenliği, IP koruması, sistem entegrasyonu ve açık ekonomik kullanım kanıtı ile ilgili olarak endüstrinin özel kaygılarına kesin olarak uyarlanmalıdır.

Pazara gitme stratejisi çok yönlü ve hedefli dijital içerik, VDMA (Alman makine ve bitki inşaatı derneği) ve Hannover Mess gibi önemli önde gelen fuarların yanı sıra doğrudan satış ilişkileri veya ortaklıklarının kurulması gibi endüstri ağlarının stratejik kullanımı olmalıdır. Hedeflenen pazarlama mesajları, makine mühendisliğinin sayısallaştırma ve yapay zeka benimseme bağlamında özel zorluklarını ve fırsatlarını ele almalıdır.

Sürdürülebilir pazara giriş ve müşteri edinimi, hedef grubun operasyonel gerçekleri ve kültürel değerleri için derin empati gösteren ve somut, güvenli ve kademeli entegre çözümler sunan bir stratejiye dayanmaktadır. AI platformunun faydalarını somut ve anlaşılabilir bir şekilde sunma yeteneği, başarının anahtarı olacaktır. Bu rapor, bu hedeflere ulaşmak için gerekli adımları ve stratejik hususları özetlemektedir.

İçin uygun:

• Makine Mühendisliği Neden Tereddüt ediyor: Alibaba'dan Accio gibi Asya B2B platformlarının zorlukları ve potansiyeli

AI Çözümleri için Alman ve Avrupa Makine Mühendisliği Manzarasının Navigasyonu

Piyasa Dinamikleri ve Temel Özellikler (Bir Hub Olarak Almanya, KOBİ Dominansı)

Başarılı bir edinim stratejisinin geliştirilmesi için hedef pazarın iyi bir şekilde anlaşılması şarttır. Almanya, Avrupa makine mühendisliğinde olağanüstü bir pozisyonda bulunuyor ve AB'nin genel üretimine % 27 katkıda bulunuyor. Bu, Almanya'yı birincil köprü pazarı olarak konumlandırıyor. Bosch, Claas, Siemens ve Krones gibi büyük Alman şirketlerinin başarısı, tüm sektörün beklentilerini şekillendiren inovasyon ve kalite için yüksek bir standart belirliyor.

Endüstrinin, özellikle Almanya'da yapısı, SO -Maddedili Orta Boyutlu Şirket olan küçük ve orta ölçekli şirketler (KOBİ'ler) tarafından güçlü bir şekilde şekillendirilmiştir. Yaklaşık 6.600 Alman Makine Mühendisliği şirketinin dikkat çekici % 95'i 500'den az çalışan istihdam etmektedir. Bu KOBİ hakimiyeti, belirli işletim modellerine, kaynak kısıtlamalarına ve karar verme çevikliğine ince uyarlanmış edinim stratejileri gerektirir. Şirket boyutlarının bir başka dökümü, Alman Makine Mühendisliği KOBİ'lerinin % 62,6'sının % 22,7'ye kadar 10 milyon avroya kadar satış ürettiğini göstermektedir. Bu, net, hızlı bir yatırım getirisi sunan ve giriş ve entegrasyonu engelleyici maliyetlerle ilişkili olmayan AI çözümlerine olan ihtiyacın altını çizmektedir.

Bu orta ölçekli şirketlerin belirleyici bir özelliği, genellikle niş segmentlerde küresel pazar liderliğine yol açan derin uzmanlıklarıdır. Bir yandan, bu güçlü bir iç yenilik kültürü ile sonuçlanır, ancak diğer yandan, verilerini işleyen her B2B platformu için benzersiz fikri mülkiyetlerinin korunması açısından da uyanıklığı arttırmıştır. Alman orta sınıfının belirgin niş uzmanlığı ve ihracat yönü, AI tabanlı bir B2B platformu için çift bir gereklilik getiriyor. Bu şirketler, genellikle dünya pazarında “gizli şampiyonlar”, başarının benzersiz yeniliklerini ve belirli segmentlerde derin pazar bilgilerini borçludur. Fikri mülkiyetleri paha biçilmezdir. Bir KI-B2B platformu, bu şirketler için hassas tasarım, süreç veya müşteri bilgilerini içerebilecek şirket verilerini doğal olarak işlediğinden, platformun değer vaadi saf verimlilik artışlarının ötesine geçmelidir. Fikri mülkiyetin güvenliğini özünde ele almalı ve platformun küresel pazarlardaki inovasyon avantajını korumaya veya hatta güçlendirmeye nasıl katkıda bulunduğunu göstermelidir. Bu gereksinimin tamamlanmaması önemli bir dirençle karşılaşacaktır.

Avrupa Birliği'nin iç pazarı olağanüstü öneme sahiptir; Tüm Alman makine ihracatlarının % 45'i AB ortaklarına gidiyor. Fransa ( %16), İtalya ( %11), Polonya ( %10), Hollanda ( %10) ve Avusturya ( %9.5) ana müşterilerdir. Avrupa içi ticaretin bu karmaşık ağı, başarılı bir Alman pazarı girişinden sonra kademeli bir Avrupa genişlemesi için mantıklı yollar göstermektedir. Almanya ve diğer önemli AB ülkeleri arasındaki önemli ihracat sapması, Almanya'da, özellikle bu uluslarla güçlü bağlantıları olan KOBİ'lerle bir “deniz feneri müşterisi” stratejisinin, aşağıdaki Avrupa pazarı girişine girmeyi organik olarak daha kolay hale getirebileceğini düşündürmektedir. Endüstriyel olmayanlardaki iş ilişkileri genellikle ağlara ve güvene güvenen önerilere dayanmaktadır. Bir Alman KOBİ, KI-B2B platformunu başarıyla tanıtar ve bundan yararlanırsa, uluslararası ortakları ve müşterileri muhtemelen bu önemli AB pazarlarında bunun farkında olacaktır. Bu, çözüm güvenilir bir Alman muadili tarafından doğrulandığından, bu ikincil kollarda bir “çekme” etkisi veya en azından daha alıcı bir kitle oluşturur. Bu nedenle strateji, Alman KOBİ'lerini güçlü ihracat bağlantılarıyla bu belirli ülkelere tanımlamalı ve önceliklendirmelidir.

Alman ve Avrupa Makine Mühendisliği pazarının profili

Alman ve Avrupa Makine Mühendisliği Pazarı Profili - Resim: Xpert.digital

Alman ve Avrupa Makine Mühendisliği pazarı açık bir profil ile karakterizedir: Almanya, %27 payı ile AB'de genel üretime önemli ölçüde katkıda bulunurken, İtalya, Fransa, %12, İspanya %8 ve Polonya gibi önemli AB pazarları. Almanya'da yaklaşık 6.600 makine mühendisliği şirketi var, bunların % 95'i 500'den az çalışanı olan küçük ve orta ölçekli şirketler (KOBİ'ler)-birçok AB ülkesi için tipik bir özellik. Alman KOBİ'lerinin satış dağılımı, % 62,6'sının yıllık satışlara 2 milyon €, % 22,7'ye kadar 10 milyon €, % 10,6 € ve % 4.1'in 50 milyon € 'dan fazla satışa ulaştığını göstermektedir. Alman makineleri için en önemli Avrupa ihracat hedefleri Fransa ( %16), İtalya ( %11), Polonya ( %10), Hollanda ( %10) ve Avusturya ( %9.5), AB içindeki tüm Alman makine ihracatlarının %45'idir. Endüstrinin önde gelen şirketleri arasında Bosch, Claas, Dürr, Exyte, Festo, Krones, Voith, Zeiss, Siemens AG, GEA Group AG ve Enercon GmbH gibi, ilgili ülkelerdeki ulusal pazar liderleri tarafından destekleniyor.

Bu tablo kritik istatistikleri birleştirir ve KOBİ merkezli bir stratejiye duyulan ihtiyacın altını çizen Almanya'nın önde gelen rolünü ve KOBİ'lerin yaygınlığını göstermektedir. Alman malları için en önemli AB ihracat piyasalarının tanımlanması, sonraki genişleme çabalarına öncelik verilmeye yardımcı olur ve Ki-B2B platformunun sağlayıcısı için piyasa büyüklüğü belirleme, segmentasyon, hedefleme ve kaynak tahsisi kararları hakkında doğrudan bilgi verir.

AI benimseme ikilemi: sektördeki engeller ve rezervasyonlar

Makine mühendisliğinde ayrılmış AI benimseme eğrisi, analiz edilmesi gereken çok katmanlı nedenlerden kaynaklanmaktadır.

Kapsayıcı Endişeler: Veri Güvenliği, IP Koruması ve Veri Egemenliği

Bunlar sadece teknik değil, aynı zamanda inovasyona bağlı makine mühendisliği şirketleri için “varoluşsal korkular” dır. Sıkı AB düzenlemesi (GDPR, Veri Yasası, NIS2, Siber Dayanıklılık Yasası) bu endişeleri, özellikle Avrupa dışı platformlar ve potansiyel IP hırsızlığı veya endüstriyel casusluk ile ilgili olarak sıkılaştırır. VDMA, veri kullanım kurallarıyla ilgili bu endişeleri paylaşmaktadır.

Sayısallaştırma sözleşmeleri ve eski sistemler

Yaygın bir “dijitalleşmede daha yavaş ve temkinli bir yaklaşım”, genellikle “modası geçmiş yapılar” ve “yetersiz veri kontrollü çalışma şekli” ile mücadele eden birçok Alman makine mühendisliği şirketini karakterize etmektedir. Bu muhafazakar tutum, algılanan maliyetler, uzman eksikliği ve daha hızlı dijital adaptasyona karşı genel bir isteksizlik ile beslenir. 2023 yılına kadar imalat şirketlerinin sadece % 10'u AI tarafından kullanıldı. Alman makine mühendisliğinde hüküm süren “muhafazakar tutum”, değişikliklere karşı keyfi direnç değil, hassasiyet, uzun vadeli güvenilirliğin ve sert gelişmiş yeniliklerin korunmasının birinci olduğu bir iş modelinden kaynaklanan derin köklü bir kültürel trendir. Yeni teknolojiler, özellikle paha biçilmez fikri mülkiyetleri ile ilgili olarak, bu temel ilkeler için potansiyel risklerin gözlükleri tarafından düşünülmektedir. Bu nedenle tereddüt, tamamen duygusal olarak olmayan rasyonel bir risk yönetimi reaksiyonudur, ancak yeni teknolojilerin aşırı dikkatle uygulanmadığı takdirde başarılı, başarılı modelleri bozma olasılığı vardır.

İçin uygun:

• 2018'den gelen makale: Dijital platformlar küresel ekonomiyi tersine çeviriyor

Yeterlilik Boşluğu: Uzman Personel Eksikliği ve Dijital Know-How

Bu kayda değer bir engel. Bir Bitkom çalışması, Alman üretim şirketlerinin % 76'sının nitelikli personelin kullanılabilirliğini AI ayarlaması için merkezi bir zorluk olarak gördüğünü göstermektedir. Bu eksiklik bir “kısır döngü” yaratır, çünkü şüpheciliği artıran gelişmiş dijital araçları değerlendirme, uyarlama ve kullanma yeteneğini etkiler. Belirlenen yeterlilik boşluğu, veri bilimcilerinin saf bir eksikliğinin ötesine geçer; Belirli iş sonuçlarına ulaşmak için AI'nın nasıl etkili bir şekilde kullanılabileceğine dair yönetim düzeyinde stratejik bir anlayış eksikliği içerir. Karar -yapımcılar AI'nın stratejik potansiyelini veya entegrasyonları için zaman çizelgesini tam olarak kavramazsa, tanıtımlarını teşvik etmeleri veya gerekli kaynakları sağlamaları olası değildir. Sonuç olarak, Ki-B2B platformunun sağlayıcısı, son derece gelişmiş bir araçtan daha fazlasını sunmalıdır; Ayrıca stratejik entegrasyon ve daha fazla eğitime açık bir yol göstermelidir.

Faydalar ve AI'ye hazır düzeyde net değil

Önemli sayıda şirket hala “beklenen fayda konusunda belirsizdir” ve “yapay zekanın olgunluğu ve güvenilirliği konusunda endişeleri” vardır. Bu şüphecilik somut kanıtlarla ele alınmalıdır.

İçin uygun:

• 2018'den Makale: Factheet: Platform Ekonomisi - Platform Ekonomisi

Finansal kısıtlamalar ve yatırım öncelikleri

Artan enerji ve personel maliyetlerinin yanı sıra çevre dostu teknolojiler için önemli yatırım gereksinimleri genellikle kaynakları uzun vadeli dijitalleştirme projelerinden yönlendirir. AI platformlarının (yazılım, eğitim, süreç ayarlaması) uygulanması için önceden maliyetler, özellikle ekonomik belirsizlik daha az doğrudan veya somut yatırım getirisi olan projelere yatırım yapma isteğini azaltırsa, merkezi bir engeldir.

Sistem entegrasyonunun karmaşıklığı

Etkili bir giriş, saf dil çevirisinin ötesine geçen “derin bir teknik yerelleştirme” gerektirir. Bu, mevcut, genellikle derin bağlantılı şirket sistemlerine (ERP, PLM, SCM) kesintisiz entegrasyonu ve OPC UA gibi belirli endüstriyel veri standartlarına uyumu içerir.

AB dışı platformlara ve dijital egemenlik arayışına dikkat edin

Veri kontrolü, Avrupa olmayan bulut sağlayıcılarına bağımlılık ve Avrupa merkezli çözümler için tanınabilir bir tercih (örneğin Gaia-X, Catena-X girişimleri) ile ilgili nedenler, AB ekosisteminin dışında algılanan platformlar için ek engeller yaratır. Avrupa “dijital egemenlik” girişimi ve Gaia-X gibi girişimler, jeopolitik ve pazarla ilgili önemli bir ruh halini temsil ediyor. Bir Ki-B2B platformunun Avrupalı ​​olmayan bir sağlayıcısı, bu Avrupa veri kontrolü ve özerklik ilkelerine karşılık geldiğini ya da bu endişeleri aşan ezici vaatlere inandırıcı bir şekilde açıklayamadığı sürece, doğal bir dezavantajla karşı karşıya kalacaktır. Bu akımı görmezden gelmek stratejik bir yanlış yargıdır.

İçin uygun:

• Marka Elçisi ve Tüketici Benzeri Sektör Etkileyici Pazarlama ile Daha Yüksek Yatırım Getirisi - B2B ve B2C Teknik İnceleme Analizi - En İyi Bilgiler

“Mittelstands” zihniyetini anlamak: yeni teknolojiler için karar verme

Alman orta sınıftaki karar verme süreci, satış ve POC stratejileri düzenlerken dikkate alınması gereken farklı özelliklere sahiptir.

Mülkiyet -Yönetilen Kültür ve Çevik Karar -Yapma

Birçok orta ölçekli şirkette, sahipleri tam sorumluluğa ve riske sahiptir, bu da potansiyel olarak daha hızlı, daha az hiyerarşik karar verme süreçlerine yol açabilir. Bir AI platformunun değer vaadi ve güvenlik faydaları sahibi tarafından iyi karşılanırsa, POC izni ve sonraki giriş hızlandırılabilir. Orta sınıftaki karar sahiplerinin doğrudan katılımı iki katlı bir kılıçtır: bir yandan, sahibinin ikna olması durumunda girişi hızlandırabilir, ancak diğer yandan, bu aynı zamanda, sağlayıcının güvenilirliği ve çözümün risk profilini kişisel değerlendirmesinin güçlü olduğu anlamına gelir. Bu nedenle POC ve satış konuşması, güçlü bir kişisel ilişki kurmak ve sahibinin stratejik endişelerini doğrudan ele almak için tasarlanmalıdır.

Uzun vadeli karlılık ve güvenin önceliklendirilmesi

Orta boyutlu şirketler, uzun vadeli başarı ve süreklilik için çabalarıyla karakterize edilir. Çalışanlar, müşteriler ve iş ortakları ile istikrarlı, sorumlu ilişkilere değer verirler. Bu, kısa ömürlü çözümlerin satıcısı olarak değil, güvenilir bir uzun vadeli ortak olarak algılanan teknoloji sağlayıcılarının tercihine yol açar. Orta sınıfın “uzun vadeli başarı” ve “süreklilik” üzerine odaklanması, sadece bir teknolojiyi temin etmekle kalmayıp aynı zamanda stratejik bir ortak seçtikleri anlamına gelir. POC aşaması, bu uzun vadeli ilişki için ilk “prova” dır. Bu nedenle, sağlayıcının istikrarı, Alman pazarına olan bağlılığı, desteğin kalitesi ve AI platformunun daha da geliştirilmesi için şeffaf bir yol haritası gibi yönler doğrudan POC sonuçları kadar önemlidir.

Belirgin müşteri yönelimi ve pazar çeşitliliği

Güçlü bir bölgesel bağlantı ve müşterilerle yakın etkileşim, orta ölçekli şirketlerin pazar değişikliklerine çok hızlı tepki vermesini sağlar. Bu müşteri oryantasyonunu iyileştirdiği, pazara tepki verme veya yeni müşteri sadakati yolları açma yeteneğini artırdığı gösterilen AI çözümleri çok değerlidir.

Doğal riskten kaçınma ve analitik muayene

Alman kurum kültürü, özellikle orta ölçekli şirketlerde, riskten kaçınma ile karakterizedir. Alıcılar tipik olarak analitik, titizlikle hazırlanır ve ayrıntılı ROI projeksiyonları ve sağlam uygunluk belgeleri (CE, ISO, GDPR) dahil olmak üzere yatırımlar için veri tabanlı nedenler gerektirir. Güven en büyük öneme sahiptir ve kanıtlanmış performans ve güvenilirlik yoluyla kademeli olarak elde edilir.

Pragmatizm ve yutturmacaya karşı şüphecilik

Yeni teknolojilerin “gerçek yararı” ile karşılaştırıldığında “yayılmış hype” ile karşılaştırıldığında dikkate değer bir şüphecilik var. Orta Boyutlu Karar -Makikatler anahtar kelimelerden etkilenmek yerine somut, pratik sonuçlar ve net operasyonel avantajlar görmelidir.

Önemli iç paydaşlar ve endişeleri

• Üst Yönetim/Liderlik (Sahibi/CEO): Stratejik etkilere odaklanın, yatırım getirisi, maliyet-fayda analizi, risk azaltma ve uzun vadeli iş.
• BT Departmanı/Dijital Dönüşüm İadili: Temel kaygılar teknik fizibilite, mevcut altyapıya sorunsuz entegrasyon (ERP, PLM, SCM), veri güvenliği, endüstriyel veri standartlarına uyum ve iç yeterlilik eksikliklerinin yönetimidir.
• Tedarik/tedarik zinciri yönetimi: Toplam sahiplik maliyetine (TCO) vurgu, Avrupa kalitesi ve güvenlik standartlarına uyum (CE işaretleme, ISO 9001), tedarik zincirinin direnci ve kritik süreçler için platformun güvenilirliği.
• Yasal/Uyum departmanı: Veri güvenliği protokollerinin incelenmesi, IP koruyucu önlemleri, AB düzenlemelerine uyum (GDPR, Veri Yasası, NIS2) ve sözleşmeye dayalı güvenliğe uyum.
• Satış/Pazarlama Departmanı: Platformun pazar erişimini nasıl iyileştirebileceği, müşteri ilişkileri yönetimini optimize edebileceği ve uluslararası pazarlarda kültürel olarak uyarlanmış iletişimi destekleyebileceğine ilgi.

Yeniliklerin tanıtımı için tetikleyici

KOBİ'lerdeki yenilikler genellikle organik olarak, kapsamlı resmi F & programlardan değil, “normal günlük iş” zorluklarıyla başa çıkmaktan kaynaklanmaktadır. Mevcut operasyonel zayıflıklar için net, acil iyileştirmeler sunan veya verimlilikte önemli artışlar sağlayan AI çözümlerinin onu bulma olasılığı daha yüksektir. KOBİ'lerdeki yeniliklerin genellikle “normal günlük iş” in zorluklarından kaynaklandığı gözlemi, bir POC lazerin, verimlilik, maliyet azaltma veya kalitede net, doğrulanabilir iyileştirmelerle somut, mevcut cerrahi zayıflıkların çözümüne odaklandığını ve hemen pratik kullanım olmadan yüksek kısaltmalar veya futurtist AI becerileri sunulması gerektiğini düşündürmektedir. POC, mevcut çalışma süreçlerinize başvurmalı ve aktif olarak çözmeye çalıştığınız sorunlar için çözümler sunmalıdır, bu da YG'yi hemen ve anlaşılabilir hale getirir.

B2B ticaret platformları - Xpert.Digital ile stratejik planlama ve destek - Resim: Xpert.Digital

İşletmeler arası (B2B) ticaret platformları, küresel ticaret dinamiklerinin kritik bir parçası ve dolayısıyla ihracat ve küresel ekonomik kalkınma için itici bir güç haline geldi. Bu platformlar her büyüklükteki şirkete, özellikle de Alman ekonomisinin omurgası olarak kabul edilen KOBİ'lere (küçük ve orta ölçekli işletmeler) önemli faydalar sağlıyor. Dijital teknolojilerin giderek daha fazla ön plana çıktığı bir dünyada, küresel rekabette başarı için uyum ve entegrasyon yeteneği hayati önem taşıyor.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• İşletmeler Arası (B2B) ticaret platformları

Yapay zeka platformları için kavram kanıtı (POC) stratejik zorunluluğu

İkna edici bir POC Tasarlama: Merkezi Endişelerin Ele alınması (Veri Güvenliği, IP, Entegrasyon, YG)

Bir kavram kanıtı (POC) anlayışı, potansiyel müşterilerin temel kaygılarını doğrudan ve inandırıcı bir şekilde makine mühendisliğinde ele almayı amaçlamalıdır. Bir POC'nin temel amacı, kontrollü, düşük riskli bir ortamda makine mühendisliğinde belirli, önceden tanımlanmış kullanım durumları için Ki-B2B platformunun fizibilitesini ve saptanabilir kullanımını doğrulamaktır. POC, saf bir teknik gösterinin ötesine geçmeli ve gerçek (veya temsilci anonim) verileri kullanan ve günlük yaşamdan operasyonel senaryoları yansıtan pratik bir doğrulama alıştırması haline gelmelidir.

İçin uygun:

• Future Export – Makine mühendisliği için dijital platformlar – Küresel satışlar şu ana kadar nasıl oldu ve nasıl teşvik edilebilir?

POC'de veri güvenliği ve IP korumasının güçlendirilmesi

POC genelinde sağlam veri yönetişim çerçevelerinin uygulanması ve sunumu çok önemlidir. Bu, transfer ve dinlenme durumu sırasında veriler için uçtan uca şifrelemenin gösterilmesini, katı rulo tabanlı erişim kontrolleri ve tüm veri etkileşimleri için kapsamlı denetim yollarının gösterilmesini içerir. GDPR, Veri Yasası ve NIS2 Direktifinin gereksinimlerine uyum, kişisel veriler varsa açık rıza mekanizmaları da dahil olmak üzere POC'nin operasyonel bağlamında açıkça ayrıntılı olarak ayrıntılı olarak ayrıntılı olarak gösterilmeli ve gösterilmelidir. Gerekirse, hassas bilgileri korumak için kullanılan veri anonimleştirme teknikleri veya diferansiyel veri koruma önlemleri açıklanmalı ve gösterilmelidir, aynı zamanda POC sırasında anlamlı AI işlemeyi mümkün kılar. IP koruma protokolleri hakkında şeffaf bilgiler çok önemlidir. POC için kukla veriler veya iyice anonimleştirilmiş müşteri verileri kullanılmalıdır. Veri egemenliği ile ilgili tercihleri ​​karşılamak için AB tabanlı veri merkezlerini işleme ve depolama için vurgulayan veri yerelleştirme yönergeleri açıkça formüle edilmelidir. POC, Alman orta ölçekli şirketler için birincil “güven oluşum mekanizması” olarak hizmet vermektedir. Bu aşamada uygulanması, şeffaflığı ve sağlayıcının duyarlılığı teknik sonuçlar kadar kritiktir. Her etkileşim uzun vadeli bir ortaklık için bir örnektir. Müşteri taahhüt eksikliğini, zayıf iletişim veya sağlayıcı tarafındaki özel operasyonel bağlamının yetersiz bir şekilde anlaşılmasını algılarsa, teknik olarak mükemmel bir POC başarısız olabilir. POC süreci (net iletişim, kararlaştırılan veri işlemeye uyum, soruların hızlı bir şekilde cevaplanması, proaktif risk tartışması), sağlayıcının güvenilir bir ortak olarak uygunluğu için kritik bir sinyaldir ve güven oluşturulduğunda genellikle hafif teknik kusurları tartır.

Sorunsuz bir entegrasyonu sağlamak ve göstermek

POC, potansiyel entegrasyon noktalarını ve zorluklarını tanımlamak için müşterinin mevcut BT manzarasının (ERP, PLM, SCM, CAD sistemleri) ilk değerlendirmesini içermelidir. Platformun entegrasyon becerileri, ideal olarak, müşteri sistemlerinin veya temsili kukla sistemlerinin bir sanal alanına veya deneme sürümüne bağlı olan API'ler aracılığıyla canlı olarak gösterilmelidir. İlgili endüstriyel veri standartlarının (örn. OPC UA) desteği vurgulanmalıdır. Platformun yeni veri silolarının geliştirilmesinden nasıl kaçındığını ve bunun yerine tek tip bir veri görünümünü veya birlikte çalışabilirliği teşvik ettiği gösterilmelidir.

POC tarafından finansal gerekçelendirme ve YG'nin doğrulanması

POC, potansiyel YG'yi göstermek için tahmin edilebilecek ölçülebilir avantajlar sağlayacak şekilde tasarlanmalıdır. Odak, maliyet tasarrufu (örn. Tedarikte, malzeme tüketimi), verimlilik artışları (örn. Kısaltılmış tasarım döngüleri, daha hızlı problem çözme) veya gelişmiş performans (örn. İleri görünümlü bakım, artan çalışma süresine yol açar) gibi metrikler olmalıdır. Genai'nin kar marjlarını % 10,7'ye kadar artırma potansiyelini gösteren VDMA çalışmasına atıfta bulunulmalıdır; POC, bu potansiyelin daha küçük olsa da, tanımlanmış bir dereceye kadar somut bir şekilde gösterilmesini hedeflemelidir. PWC tarafından verimlilik ve karlılık hedefleri tarafından yönlendirilen AI yatırımlarında bulunan artan eğilim tanınmalı ve POC bu potansiyeli doğrulamak için düşük riskli bir olasılık olarak konumlandırılmıştır. POC için, katma değeri hızlı ve aşırı talep olmadan göstermek için sınırlı, etkili bir müşteri operasyon alanına odaklanan “küçük başlayın” felsefesi izlenmelidir. POC, minimum bir uygulanabilir ürün (MVP) versiyonu olarak yapılandırılmalı ve hızlı, doğrulanabilir bir ROI sağlayan temel işlevlere odaklanmalıdır. “Pilot tuzağını” ele almak için (şirketlerin kapsamlı bir şekilde test edildiği, ancak bunları geniş bir şekilde uygulamadığı), POC tasarımı dolaylı olarak net, yönetilebilir bir “ölçeklendirme yolu” göstermelidir. POC sadece AI çözümünün tek başına çalıştığını kanıtlamakla kalmamalı, aynı zamanda POC'nin daha geniş işletim süreçlerine entegre edildikten sonra nasıl kademeli ve uygun maliyetli olabileceğini de göstermelidir. Bu, ölçeklenebilirlik ile ilgili endişeleri ele alır ve bir sonraki adımı daha az cesaret kırıcı hale getirir.

Yeterlilik boşluğunu ele almak ve kullanıcı arkadaşlığının sağlanması

Kullanıcı arayüzü ve POC iş akışı sezgisel ve kullanıcı dostu olmalı ve müşteri ekibi için yalnızca minimal özel eğitim gerektirmelidir. Kısa, etkili bir eğitim oturumu ve açık, özlü belgeler POC paketinin ayrılmaz bileşenleri olarak sağlanmalıdır. POC'nin AI platformunun, onu değiştirmek istemek yerine nasıl takviye ettiğini ve mevcut mühendislik ve işletim personelini nasıl etkinleştirdiğini göstermesi çok önemlidir. Bu, kullanıcının kabulü ve işyeri kaybından önce korkuların rahatlaması için çok önemlidir.

POC çevresinin tanımı ve veri hazırlığı

Yakın, son derece spesifik bir sorun veya AI'nın ölçülebilir iyileştirmeler sunabileceği bir uygulama birlikte tanımlanmalıdır. İlgili veri kaynakları (dahili sistemler, varsa genel veri kayıtları) tanımlanmalı ve verilerin temsili sağlanmalıdır. Veriler ayarlanmalı, önceden işlenmeli ve POC modeli için kullanılabilecek bir formata dönüştürülmelidir. Herhangi bir veri boşluğu ele alınmalıdır. Bir POC'nin gerçekten ikna edici olması ve dönüşüme yol açması için, müşteri ile birlikte oluşturulmalı ve en acil, açıkça tanımlanmış cerrahi güvenlik açıklarına yoğunlaşmalıdır. Jenerik özellik sunumları başarısız olacaktır. Çözüm, terzi hissetmeli ve acil zorluklarınızla ilgili olmalıdır. Bu ortak yaratım kişisel sorumluluğu teşvik eder ve POC'nin başarısını müşterinin başarısı haline getirir, bu da bir dönüşüm olasılığını büyük ölçüde artırır.

Müşterilerin temel kaygıları ve risk azaltma/gösteri için POC stratejileri

Müşterilerin temel kaygıları ve Risk Azaltma/Gösteri İmage için POC Stratejileri: Xpert.digital

Müşterilerin temel kaygıları, belirli kavram kanıtı (POC) stratejileri ile ele alınır, riskleri azaltır ve çözümler gösterir. Veri güvenliği ve fikri mülkiyetin korunması alanında, odak noktası, AB tabanlı bir kum havuzunda anonimleştirilmiş veya simüle edilmiş müşteri verilerinin kullanılmasıdır. Bunu yaparken, şifreleme ve erişim kontrol protokolleri şeffaf bir şekilde gösterilmiştir ve veri sahipliği ve fikri mülkiyet (IP) ile ilgili açık sözleşme düzenlemeleri tanımlanmıştır. Başarı Anahtarı Rakamları, veri bozulması olmadan POC görevlerinin hatasız uygulanması ve müşteri tarafından veri işleme protokollerinin yayınlanmasıdır.

Entegrasyon karmaşıklığını en aza indirmek için, müşteri sistemlerine API bağlantısı ve OPC gibi ilgili endüstriyel standartların desteğini, diğer şeylerin yanı sıra, veri silolarının önlendiği gösterilmektedir. Başarılı veri iletimi ve senkronizasyonun yanı sıra müşterinin BT ekibi tarafından olumlu bir değerlendirme merkezi doğrulama kriterleridir.

Yatırım getirisinin (ROI) gerekçesi için POC stratejileri, maliyet azaltma veya verimlilik artışı gibi açık, ölçülebilir faydalara sahip uygulamalara odaklanır. POC'ye özgü ROI hesaplamaları yapılır ve çalışma potansiyeline uyarlanır. Önemli metrikler, döngü sürelerinin veya maliyetlerin gösterilebilir olarak azaltılması ve YG'nin genel operasyonda olumlu bir izdüşümüdür.

Yeterlilik açıkları ve kullanıcı dostu gereksinimleri sezgisel kullanıcı arayüzleri, minimum eğitim gereksinimleri ve açık belgelerle ele alınmaktadır. Amaç, insan becerilerinin yerini almak değildir. Başarı, kısa bir brifingden sonra yüksek kullanıcı kabulü, olumlu geri bildirim ve görevlerin başarılı bir şekilde uygulanması üzerinde ölçülür.

Sağlayıcı bağımlılığı ve güveniyle ilgili olarak, POC stratejileri şeffaf iletişim, hızlı desteğe ve açık bir platform yol haritası da dahil olmak üzere uzun vadeli bir ortaklık vizyonunun temsiline dayanmaktadır. Müşteri tarafından işbirliğinin güven ve olumlu bir değerlendirmesi, sürdürülebilir bir ortaklık için belirleyici faktörlerdir.

Bu tablo, maksimum etkili bir POC tasarımı için yapılandırılmış bir çerçeve sunmaktadır. Müşterilerin belirlenen ana endişelerini, POC tasarımına ve uygulamaya entegre edilmesi gereken somut, uygulanabilir unsurlarla sistematik olarak bağlar. Ayrıca her bir endişe için ilgili metriklerin tanımlanmasını gerektirir ve böylece POC'nin başarısının müşterinin birincil korkularına ölçülmesini sağlar. Bu, POC'yi hedefli, ikna edici bir araç haline getirir ve dönüşüm potansiyelini doğrudan artırır.

POC başarısının tanımı ve ölçümü: Makine mühendisliği için temel metrikler

Bir POC'nin değerlendirilmesi için net ölçütlerin tanımı çok önemlidir ve nicel sonuçların ve nitel geri bildirimin bir karışımını içermelidir.

Başarının işbirlikçi tanımı

Başarı kriterlerinin POC'nin başlamasından önce birlikte tanımlanması ve kabul edilmesi çok önemlidir. Bu kriterler akıllı olmalıdır (özellikle ölçülebilir, erişilebilir, alakalı, zamana bağlı).

Nicel Performans Göstergeleri (KPI)

• Operasyonel verimlilik artışları: Döngü sürelerinin ölçülebilir azalması (örn. Tasarım lokantasyonu, simülasyon işleme, tedarik süreleri). Tedarik zincirlerinde % 20 verimlilik artışı potansiyelini gösterir.
• Maliyet azaltma: POC bağlamında kanıtlanmış somut tasarruflar (örneğin, AI tabanlı üretken tasarım tarafından azaltılmış malzeme tüketimi, gelişmiş kalite kontrolü yoluyla en aza indirilmiş yeniden iş, ileriye dönük bakım yoluyla öngörülen tasarruf).
• Kalite ve performans iyileştirmeleri: Geliştirilmiş doğruluk oranları (örneğin otomatik hata algılamada, talep tahmininde, bakım tahmini). Hata oranlarının azaltılması.
• POC'ye özgü ROI hesaplaması: (POC'nin finansal net kullanım / maliyetleri) x 100 (POC'de kanıtlanmıştır) x 100 tahmini.
• Kaynak optimizasyonu: POC tarafından kapsanan görevler için malzeme, ekipman veya personel zamanının kullanımında iyileştirme sağlandı.

Alman makine mühendisliği şirketleri için, POC halefi metrikleri ileri AI potansiyeli ile pragmatik cerrahi değer arasındaki boşluğu ikna edici bir şekilde kapatmalıdır. Teknik karmaşıklık tahmin edilirken, somut bir YG (maliyet tasarrufu, verimlilik artışları) ve sorunsuz entegrasyon (“uyumluluk”) gösteren metrikler, nihai kararda tamamen teorik yapay zekadan daha zordur. Kullanıcıların kabulü ve algılanan kullanıcı arkadaşlığı (“sadelik”) kritik, negotezlenemez noktalardır. Olağanüstü bir AI performansı sağlayan, ancak kullanımı zor veya entegre olan veya YG belirsiz olan bir POC, muhtemelen dönüşüme yol açmaz.

Nitel başarı göstergeleri

• Kullanıcı Kabul ve Katılım: POC sırasında belirlenen müşteri personeli tarafından platformun aktif ve tutarlı kullanımı. İş süreçlerinin çalışmasının arkadaşlığı ve doğruluğu hakkında olumlu geri bildirim.
• Paydaşların Memnuniyeti ve Onayı: Önemli Kararın Olumlu Değerlendirilmesi -Makikerler ve Operasyonel Yöneticiler Platformun önemi, potansiyel etkisi ve kullanılabilirliği açısından. POC değerinin onaylanması.
• Entegre etme yeteneği: Müşterinin uyumluluk ve minimal bozuklukları gösteren belirtilen (test) sistemleriyle başarılı ve sorunsuz teknik entegrasyon.
• Stratejik Oryantasyon: POC'de kanıtlanmış AI platformunun becerileri gibi açık bir gösteri, müşterinin kapsayıcı stratejik hedeflerine katkıda bulunur (örneğin yenilik, rekabetçilik, sürdürülebilirlik).

'VDMA/Strateji ve' Uygulama Çerçevelerinin Kullanımı

Çalışma kategorizasyonu kullanılarak POC sonuçlarının sunumu ve sunumu yanıtlarını artırabilir:

• “GameChanger”: Müşterinin kâr ve kayıp hesabı üzerinde doğrudan ve önemli bir olumlu etki gösteren POC sonuçları (örneğin, üretim veya inşaatın temel sürecinde önemli maliyet azalması).
• “Olması Gerekenler”: Kârlılık veya operasyonel verimlilikte sürdürülebilir iyileştirmeler gösteren POC sonuçları.
• POC, sadece çekirdek süreçler veya sonuç üzerinde sınırlı bir etkisi olan “hiper uygulama vakalarına” konsantre olmaktan kaçınmalıdır.

POC sonuçlarının raporlanması ve tartışılması için bir çerçeve olarak 'VDMA/strateji' '(“gamechanger”, “olmazsa olmaz”, “hiper”) Genai uygulama kategorilerinin kullanımı etkilerini önemli ölçüde artırabilir. Saygın bir endüstri ilişkisi tarafından tanımlandığı üzere POC'de kanıtlanmış avantajların yönlendirilmesi, harici bir endüstri ilişkisi tarafından tanımlandığı gibi, harici bir doğrulama verir ve karar vericilerin stratejik önceliklerini doğrudan ele alır. Makine mühendisliği yöneticileri VDMA'nın bakış açılarını bilmeli veya en azından buna açık olmalıdır. Bu yerleşik terminolojiyi kullanarak POC sonuçlarının formülasyonu (örneğin "POC'miz, X'e özgü işletme maliyetlerini % y kadar azaltarak ve doğrudan sonuçta hareket ederek bir 'gamuchanger' yeteneği gösterdi), endüstri bağlamındaki değer vaadini daha tanınabilir, güvenilir ve stratejik olarak alakalı hale getirir.

Sistematik geri bildirim koleksiyonu

İlgili tüm taraflardan POC sırasında ve sonrasında geri bildirim tahsilatı için yapılandırılmış bir sürecin uygulanması - son kullanıcılar (mühendisler, tasarımcılar, tedarik çalışanları) ve yöneticiler. Kullanıcı arkadaşlığı, algılanan etkinlik, pratik fayda, meydana gelen zorlukların yanı sıra eksik veya istenen işlevler hakkında sorular.

İçin uygun:

• % 67 ile% 90 arasında | B2B, web aramasını klasik arama motorları yerine AI araçlarıyla tercih ediyor

Başarılı POC'den Sözleşmeye: Dönüşüm Stratejileri

Başarılı bir POC'nin ticari bir anlaşmaya dönüştürülmesi, biriken dinamikleri kullanmak ve müşteri ihtiyaçlarını kapsamlı bir şekilde ele almak için stratejik bir yaklaşım gerektirir.

POC sonuçlarının stratejik sunumu

POC sonuçlarının açık, özlü ve ikna edici bir sunumu esastır. Bu, önceden tanımlanmış başarı metriklerine titizlikle uyarlanmalıdır. Hem nicel YG (maliyet tasarrufu, verimlilik artışları) hem de nitel avantajları (kullanıcı memnuniyeti, stratejik yönelim) vurgulamak önemlidir. Rapor verilere dayanmalı ve görsel olarak çekici olmalıdır. Sonuçlar sadece sunulmalı, aynı zamanda sonuçlar hakkında ortak bir anlayış yaratmak için müşteriyle diyalogda da yorumlanmalıdır.

Kademeli bir sunum planının işbirlikçi gelişimi

“Pilot tuzağına” karşı koymak için şirketi test etmek için, ancak geniş uygulamadan uzak dururken, POC'ye göre ölçeklenebilir, kademeli bir uygulama planı önerilmelidir. Bu plan, artan bir giriş ve sürekli değer gösterimi sağlamak için en yüksek etkiye veya en düşük başlangıç ​​direncine sahip alanlara öncelik vermelidir. Bu plan, ilk uygulama deneyimlerine dayalı ayarlamalar için esneklik içermeli ve açık kilometre taşları ve sorumlulukları tanımlamalıdır. Müşteri için finansal planlamayı sağlamak için her aşama için maliyetler şeffaf bir şekilde sunulmalıdır.

Kalan endişeleri proaktif adresleme

POC deneyiminden ortaya çıkmış olabilecek tüm soruları, şüpheleri veya yeni endişeleri davet etmek ve ele almak önemlidir. Bu aşamada şeffaflık, daha ileri güven inşası için çok önemlidir. Bu, ek gösteriler sunmak, belirli güvenlik yönlerini tekrar açıklamak veya mevcut müşterilere referans ziyaretleri sağlamak anlamına gelebilir.

Uzun vadeli ortaklık değerinin güçlendirilmesi

İletişim, işlemsel bir POC'den uzun vadeli bir stratejik ortaklığa kadar gelişmelidir. Sürekli destek, özel eğitim programları, platform geliştirme yol haritası ve sürdürülebilir başarıya ve müşterinin yeniliğine açık bir bağlılık vurgulanmalıdır. Bu, Hizmet Düzeyleri (SLAS), ortak inovasyon projeleri için teklifler veya müşterinin kullanıcı geri bildirim gruplarına entegrasyonu ile desteklenebilir.

Terzi bir ticari teklifin geliştirilmesi

POC sonuçlarına ve geliştirilen sunum planına dayanarak, müşteri için özel ihtiyaçları ve değer katkısını dikkate alan ticari bir teklif oluşturulmalıdır. Fiyat modelleri, muhtemelen kullanımın kademeli olarak ölçeklendirilmesini sağlayan seçeneklerle şeffaf ve esnek olmalıdır. Sözleşme, hizmetlerin kapsamı, destek, veri yönetimi ve IP hakları ile ilgili açık koşullar içermelidir.

Makine mühendisliğine AI çözümleri için başarı faktörlerinin dahil edilmesi

Teklif, AI çözümlerinin seçimi için belirleyici kriterlere açıkça girmelidir:

• Uyumluluk: Mevcut sistemlere devam eden kesintisiz entegrasyonun güvencesi.
• Ölçeklenebilirlik ve esneklik: Platformun büyüyen verileri ve gereksinimleri nasıl takip ettiğini ve değişim koşullarına göre uyarlanabilir.
• Kullanıcı -Friendship (Sadelik): Sezgisel kullanılabilirlik ve eğitim kaynaklarının sağlanmasına sürekli vurgu.
• Veri Koruma ve Güvenlik: Sözleşme garantileri ve uyumluluk sertifikaları yoluyla POC'de gösterilen güvenlik önlemlerinin temelini oluşturma.
• Desteğin kullanılabilirliği: Destek yapılarının ayrıntılı açıklaması ve yanıt süreleri.
• Maliyetler: Uygulama, bakım ve olası yükseltmeler dahil olmak üzere toplam maliyetlerin yaşam döngüsü üzerindeki şeffaf temsili ve uzun vadeli karlılığa vurgu.

Savunucuların ve iç şampiyonların kullanımı

POC sırasında tanımlanan ve ikna edilen müşteri tarafındaki kullanıcılar ve yöneticiler, platformun daha geniş tanıtımı için dahili bir şampiyon olabilir. Olumlu deneyimleriniz ve referanslarınız genellikle dış satış argümanlarından daha ikna edicidir.

Zamanında takip ve müzakere

POC sonuçlarının ve teklifin sunulmasından sonra, momentumu korumak için zamanında bir takip çok önemlidir. Başarılı ve uzun vadeli bir ortaklık için temel oluşturan her iki taraf için avantajlı bir anlaşma elde etmek amacıyla müzakereler yapılmalıdır.

Bu stratejilere sürekli olarak zulüm ederek, bir POC'nin yüksek başarı oranı, zorlu Alman ve Avrupa Makine Mühendisliği pazarında sağlam bir müşteri tabanı oluşturan sözleşmeye bağlı bir bağa etkili bir şekilde dönüşebilir.

Yerelden küresele: KOBİ'ler akıllı stratejilerle küresel pazarı ele geçiriyor - Resim: Xpert.Digital

Bir şirketin dijital varlığının başarısını belirlediği bir zamanda, zorluk bu varlığın nasıl özgün, bireysel ve geniş kapsamlı hale getirileceğidir. Xpert.Digital, kendisini bir endüstri merkezi, bir blog ve bir marka elçisi arasında bir kesişim noktası olarak konumlandıran yenilikçi bir çözüm sunuyor. İletişim ve satış kanallarının avantajlarını tek platformda birleştirerek 18 farklı dilde yayın yapılmasına olanak sağlar. Ortak portallarla yapılan işbirliği ve Google Haberler'de makale yayınlama olanağı ve yaklaşık 8.000 gazeteci ve okuyucudan oluşan bir basın dağıtım listesi, içeriğin erişimini ve görünürlüğünü en üst düzeye çıkarıyor. Bu, dış satış ve pazarlamada (SMarketing) önemli bir faktörü temsil eder.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Otantik. Bireysel olarak. Global: Şirketiniz için Xpert.Digital stratejisi

Stratejik edinim kanalları ve pazarlama girişimleri

Bir Ki-B2B platformu için Alman ve Avrupa Makine Mühendisliği'ndeki müşterilerin çıkarılması, bu hedef grubun belirli bilgi ihtiyaçlarına ve karar verme süreçlerine göre uyarlanmış dijital ve geleneksel kanalların bir karışımını gerektirir.

Dijital Pazarlama Stratejileri: İçerik, SEO ve Hedefli Adres

Karar vermelerinin ilk aşamalarında görünürlük yaratmak ve potansiyel müşterilere ulaşmak için sağlam bir dijital varlık esastır.

Merkez parçası olarak içerik pazarlaması

Yüksek kaliteli, teknik içerik, makine mühendisliği için AI alanında otorite oluşturmak ve potansiyel müşterileri karmaşık kavramlar hakkında açıklığa kavuşturmak için çok önemlidir.

Etkili İçerik Türleri:

• Beyaz Makaleler: Ayrıntılı teknik beyaz makaleler, araştırma sonuçlarını sunmak, karmaşık problemleri analiz etmek ve AI platformunun metodolojisini açıklamak için idealdir. Sağlayıcıyı düşünce lideri olarak konumlandırırlar.
• Vaka çalışmaları: Başarılı projeleri belgeleyen vaka çalışmaları ve AI platformunun diğer (ideal olarak karşılaştırılabilir) şirketler için özel faydaları son derece ikna edicidir. Mühendisler tarafından tahmin edilen pratik kanıtları sağlarlar ve zaman ve maliyet tasarrufu veya performans artışları gibi ölçülebilir sonuçlar gösterirler. Pazarlama Sherpa'ya göre, B2B pazarlamacılarının % 63'ü için vaka çalışmaları en etkili pazarlama taktikleri olarak kabul edilmektedir.
• Web Seminerleri: Etkileşimli web seminerleri, platformu canlı olarak gösterme, teknik ayrıntıları derinleştirme ve katılımcıların sorularıyla doğrudan ilgilenme fırsatı sunar. Ayrıca beyaz kağıtlar veya vaka çalışmaları sunmak için de kullanılabilirler.
• Teknik Blog Makaleleri ve Talimatları: Makine Mühendisliğinde AI'nın ilgili konuları, eğilimleri ve olası kullanımları hakkında düzenli yayınlar uzmanlık oluşturur ve SEO performansını geliştirir.
• Düşünce Liderlik Katkıları: Sanayi trendleri ve yapay zeka ile üretimin geleceği üzerine makaleler, şirketi bir yenilikçi olarak konumlandırıyor.

İçerikte vaatler

İçerik, AI uzmanlığının belirli sorunları nasıl çözdüğünü ve ölçülebilir değer sağladığını açıkça ifade etmelidir. Zaman tasarrufu, maliyet azaltma, iyileştirilmiş güvenlik, artan performans veya düzenlemelere uyum gibi ölçülebilir avantajlar ön planda olmalıdır. “Neden siz” ikna edici bir şekilde sunmakla ilgilidir.

İçerik oluşturma için AI kullanımı

Chatt gibi araçlar fikir bulmak, blog yayınları veya sosyal medya yayınları için tasarımların oluşturulması ve belgelerin özeti bulmak için kullanılabilir. Deepl gibi araçlar küresel bir pazardaki kesin çeviriler için değerlidir.

Teknik hedef gruplar için arama motoru optimizasyonu (SEO)

• Masaüstü Optimizasyonu: Mobil cihazların küresel hakimiyetine rağmen, B2B bölgesindeki masaüstü bilgisayarlar, özellikle Makine Mühendisliği gibi karmaşık endüstriyel sektörlerde, ayrıntılı araştırma ve satın alma kararlarında hala merkezi bir rol oynamaktadır. Masaüstü kullanıcıları web sitelerinde daha fazla zaman harcama ve daha fazla sayfayı ziyaret etme eğilimindedir.
• Mobil Optimizasyon: Bununla birlikte, mobil optimizasyon, Google'dan ilk mobil ilk indeksleme nedeniyle SEO görünürlüğü için temeldir.
• Anahtar kelime stratejisi: Hedef grubun teknik teknik terimlerini ve sorunlarını dikkate alan hedefli bir anahtar kelime araştırması esastır.
• Teknik SEO: Hızlı yükleme süreleri, duyarlı tasarım ve net navigasyon, özellikle ilk bilgi alımı için çok önemlidir.

Hedeflenen dijital reklam ve platformlar

• LinkedIn ve Xing: Bu profesyonel ağlar, hedef şirketlerin ve karar verilerinin tanımlanması ve uzman içeriğin dağıtımı ve düşünce liderliğinin kurulması için idealdir. Kurşun gen formlarına sahip LinkedIn reklamları, dolum formlarını basitleştirdiği için dönüşüm oranlarını artırabilir.
• Sektöre özgü çevrimiçi platformlar ve forumlar: Engineering.com veya endüstriyel spesifik forumlar gibi platformlar, ilgili hedef grupların hedefli bir adresini sunar.
• E-posta pazarlaması: teknik bültenler, web seminerlerine davetiyeler, proje spotları ve kişiselleştirilmiş takipler olası satışların beslenmesine etkili bir şekilde katkıda bulunabilir. Aşamalı profil oluşturma, potansiyel müşterilerin gereksinimleri hakkında daha ayrıntılı bilgi toplamaya yardımcı olabilir.
• Hesap Tabanlı Pazarlama (ABM): Yüksek kaliteli B2B çözümleri için ABM, pazarlama ve satış çabalarını seçilen hedef müşterilere konsantre etmek için umut verici bir yaklaşımdır. AI, hedef hesapların tanımlanmasına ve önceliklendirilmesine yardımcı olabilir.

Pazarlama stratejisi, Alman mühendislerin Ki-B2B platformları için bilgi ararken hem teknik derinlik hem de açık bir yatırım getirisi beklediklerini dikkate almalıdır. Bu nedenle içerik, ayrıntılı teknik açıklamalar ile anlaşılabilir ekonomik avantajlar arasında bir denge bulmalıdır. Hızlı dijital adaptasyon ve kanıtlanmış yöntemlerin tercihine kıyasla isteksizlik, güven oluşturan ve KI giriş risklerini en aza indiren iletişim gerektirir.

İçin uygun:

• Hangi şirketler inovasyon paradoksunu en iyi anladılar ve bunu nasıl kullandılar?

Geleneksel Kanallar: Ticaret Fuarları, Endüstri Dernekleri ve Doğrudan Satışlar

İlerici dijitalleşmeye rağmen, özellikle Almanya'da makine mühendisliğindeki geleneksel kanallar, yüksek alaka düzeylerini korumaktadır.

Merkezi iletişim platformları olarak ölçün

• Hannover Messe: Dünyanın en önemli sanayi fuarı olarak Hannover Messe bir zorunluluktur. Yenilikleri sunmak, ağları korumak ve olası satışlar oluşturmak için benzersiz bir platform sunar. Buradaki odak noktası AI, otomasyon ve dijitalleşme gibi konulardır. AWS ve Siemens, endüstriyel AI çözümlerini sunmak için adil bir şekilde yoğun bir şekilde kullanıyorlar.
• Sergilerin ötesinde: Kendi durumunuza ek olarak, Ki-B2B platformları sağlayıcıları Hannover Messe'yi konuşma fırsatları (örn. Masterclasses), hedeflenen ağ oluşturma ve ortaklarla birlikte pazarlama yoluyla kullanmalıdır. Master sınıfları, seçilmiş bir uzman kitlenin önünde uzmanlık sunmak ve değerli kişiler yapmak için özel bir platform sunar.
• Diğer ticaret fuarları: Makine mühendisliği veya bireysel uygulama endüstrileri için özel ticaret fuarları (örneğin görüntü işleme vizyonu) müşteri edinimi için de iyi fırsatlar sunar. VDMA Makine Mühendisliği Zirvesi bir başka önemli endüstri toplantısıdır.
• Auma (Alman Ekonomisi EV sergisi ve Messe Komitesi): Ticaret fuarı planlamasında ölçüm bilgileri ve destekleri için önemli bir kaynaktır.

Endüstri Derneklerinin Kullanımı (VDMA, Bitkom vb.)

• VDMA (Alman Makine ve Bitki İnşaatı Derneği): VDMA, Avrupa'nın en büyük endüstri derneği ve Alman Makine Mühendisliği için merkezi bir temas noktasıdır. Bir uzman olarak ağ oluşturma ve konumlandırma için ideal olan çok sayıda hizmet, etkinlik ve çalışma grup (örn. Makine öğrenimi/KI uzman grubu) sunar. Üyelik ve aktif katılım, potansiyel müşterilere erişimi çok daha kolay hale getirebilir. VDMA, kendi iletişimleri için referans noktaları görevi görebilecek çalışmalar ve yönergeler (örn. Kullanım veya pratikte yapay zeka kullanımı için) yayınlar.
• Bitkom (Federal Bilgi Yönetimi, Telekomünikasyon ve Yeni Medya Derneği): Bitkom aynı zamanda Almanya'da sayısallaştırma ve AI alanında önemli bir oyuncudur. Bitkom çalışmaları, yapay zeka benimsenmesi ve endüstrideki zorluklar hakkında değerli veriler sunmaktadır.
• Orgalim (Avrupa'nın teknoloji endüstrileri): AB düzeyinde makine mühendisliği de dahil olmak üzere Avrupa teknoloji endüstrilerini temsil eder.
• Diğer dernekler: AI platformunun uzmanlaşmasına bağlı olarak, Uluslararası Robotik Federasyonu (IFR) gibi diğer dernekler de alakalı olabilir.

Doğrudan satış ve satış ortaklıkları

• Doğrudan Satış: Açıklamaya ihtiyaç duyan yüksek teknoloji ürünü ürünler söz konusu olduğunda, doğrudan satışlar genellikle karmaşık gerçekleri açıklamak ve güven oluşturmak için önemli bir kanaldır.
• Satış Ortaklıkları: Alman veya Avrupa Makine Mühendisliği'nde satış ağları kuran şirketlerle stratejik ittifaklar, pazara girişini hızlandırabilir ve riskleri en aza indirebilir. Bu özellikle yabancı sağlayıcılar için geçerlidir.
• Yerel Satış Çalışanları: Alman iş kültürünü anlayan ve teknik yeterliliğe sahip yerel olarak demirlenmiş, Alman satış çalışanlarının tutumu genellikle Alman pazarında başarının anahtarıdır.
• Ticaret Odaları (IHKS, AHK'lar) ve GTAI kullanımı: Sanayi ve Ticaret Odaları (IHKS), Dış Ticaret Odaları (AHK'lar) ve Almanya Ticaret ve Yatırım (GTAI) ortak arama ve pazar kapanışı için değerli destek sunar.

İyi düşünülmüş bir dijital stratejinin kombinasyonu ve yerleşik geleneksel kanalların etkili kullanımı, bir KI-B2B platformu için makine mühendisliği müşterilerinin edinilmesinde en iyi sonuçları elde edecektir.

Düşünce liderliği oluşturmak ve endüstri ağlarını kullanmak

Kendinizi zorlu makine mühendisliği sektöründe AI çözümleri için güvenilir ve yetkin bir ortak olarak kurmak için, düşünce liderliğinin hedefli yapısı ve ilgili endüstri ağlarına aktif katılım esastır.

Makine Mühendisliği için AI alanında öncü olarak kuruluş

Düşünce liderliği, belirli bir alanda yenilikçi fikirler ve derin anlayış için tanınmış bir otorite ve kaynak olarak algılanmak anlamına gelir. Makine mühendisliği bağlamında bir KI-B2B platformunun sağlayıcısı için amaç, üretimin geleceği, AI'nın rolü ve ilgili fırsatlar ve zorluklar hakkındaki tartışmayı aktif olarak şekillendirmektir.

Düşünce liderliği oluşturmak için stratejiler

• Yüksek kaliteli içeriğin yayınlanması: Pazarlama bölümünde daha önce tartışıldığı gibi, derin beyaz makaleler, vaka çalışmaları, vizyoner blog makaleleri ve endüstri eğilimleri (örneğin Zum Genai) hakkında öz analizler merkezi unsurlardır. Bu içerik sadece kendi platformunuzu uygulamakla kalmamalı, aynı zamanda sektörün zorlukları için gerçek bilgiler ve çözümler de sunmalıdır.
• Endüstri Etkinliklerinde Konuşma Fırsatları: Önemli Ticaret Fuarlarında (örneğin Hannover Messe, Gitex Europe) (örneğin VDMA Makine Mühendisliği Zirvesi) Konferans veya Panelist olarak aktif katılım, şirketin yöneticilerini uzman olarak konumlandırır. Konular, gerçek AI uygulamaları, yapay zeka etiği, insan-ai entegrasyonu veya AGI'nin üretimde geleceğini içerebilir.
• Kendi web seminerlerinizin ve atölyelerinizin uygulanması: Makine mühendisliğindeki belirli AI uygulamaları veya zorluklar üzerine düzenli çevrimiçi etkinlikler, hedef grupla doğrudan değişim sağlar ve uzmanlık gösterir.
• Araştırma kurumları ve üniversitelerle işbirliği: Ortak araştırma projeleri veya ünlü kurumlarla yayınlar (örn. Fraunhofer Enstitüsü, DFKI) bilimsel güvenilirliği güçlendirir.
• Uzman medya ve endüstri yayınlarına katkılar: Makale yazmak veya saygın uzman dergiler veya çevrimiçi portallar için görüşmeler yapmak görünürlüğü ve itibarı artırır.
• Net bir vizyonun geliştirilmesi: AI'nın makine mühendisliğini nasıl dönüştürebileceği ve şirketinizin oynadığı rolü nasıl dönüştürebileceği konusunda ikna edici bir anlatı. Bu vizyon fırsatları vurgulamalı, ancak yetenekli işçilerin sıkıntısı veya sürdürülebilir üretim ihtiyacı gibi zorluklara gerçekçi yaklaşımlar da göstermelidir. Örneğin, Körber Digital, yapay zeka ve veri biliminin uygulanmasının endüstriyel üretimin geleceği olduğunu vurgular ve daha az kesinti ve daha yüksek ürün kalitesi gibi önemli avantajlar sağlar.

Düşünce liderliğinin yapısı, her zaman doğrudan satış niyetine odaklanmadan değerli bilgileri paylaşma isteği ve istekli olmayı gerektiren uzun vadeli bir süreçtir. Bu, daha sonra dolaylı olarak satış faaliyetlerini destekleyen güven ve güvenilirlik yaratmakla ilgilidir.

Endüstri derneklerinin ve ağ oluşturmanın etkili kullanımı

Sanayi dernekleri ve profesyonel ağlar, pazar erişimi, olası satış üretimi ve güçlü ağa bağlı Alman ve Avrupa makine mühendisliğine güven kurulması için çok önemlidir.

Kilit derneklere katılım

• Etkinlikler ve Çalışma Grupları: Viyana'daki “Dijital Çözümler” Kongresi veya “Makine ve Bitki İnşaatında Uygulama Günü AI” gibi VDMA etkinliklerine katılım doğrudan ağ oluşturma fırsatları sunmaktadır. “Uzman Grup Makine Öğrenimi/KI” da çalışmak, kendinizi yetkin bir ortak olarak şekillendirmeye ve konumlandırmaya yardımcı olacak yönergelerin sağlar.
• Yayınları ve Çalışmaları Kullanın: VDMA Yayınlarının Bilgisi ve Referansı (örneğin, “Sanayide AI” Beyaz Makale, Genai Üzerine Çalışmalar) kişinin kendi iletişiminde endüstri anlayışını göstermektedir.
• Başlangıç ​​Radarı ve Danışma Genel Bakışları: VDMA, başlangıç ​​radarı gibi hizmetler veya bir varlığın avantajlı olduğu danışmanlık hizmetleri ve yazılım sağlayıcıları için genel bakış sunar.
• Bitkom: Dijital ekonomi birliği olarak Bitkom, önemli piyasa bilgileri sağlayan ve aynı zamanda ağ potansiyeli sunan AI benimseme ve endüstri 4.0 üzerine düzenli olarak çalışmalar yayınlamaktadır. Bitkom ve DFKI, örneğin AI kullanımında etik sorular üzerinde pozisyonlar geliştirmek için bir araya geldi.
• Endüstriyel kümeler ve inovasyon merkezleri: Karlsruhe veya Bavyera'daki siber forum gibi bölgesel kümelere aktif katılım, karar verenlere ve işbirliği projelerine erişimi hızlandırabilir. Bu merkezler genellikle BT şirketlerini endüstriyel kullanıcılarla birleştirir.

Ağlara katılım için en iyi uygulamalar

• Sadece satmak değil, katma değer sunmak: çalışma gruplarında ve etkinliklerde odak, uzmanlığın payına ve doğrudan ürün reklamcılığı yerine endüstri sorunlarının çözülmesine katkısı olmalıdır.
• Uzun vadeli ilişkiler kurma: Makine mühendisliğinde ağ oluşturma genellikle uzun vadeli, güvenen ilişkilere yöneliktir.

İlgili platformlarda varlık:

• LinkedIn: Avrupa'da B2B ağ oluşturma ve olası satış üretimi için önde gelen platform. Optimize edilmiş bir şirket sayfası, yüksek kaliteli içeriğin paylaşılması ve ilgili gruplara aktif katılım çok önemlidir. LinkedIn Satış Navigatörü, hedefçilerin oluşturulmasına ve önceliklendirilmesine yardımcı olabilir. Makine Mühendisliği, Endüstri 4.0 ve AI'ya odaklanan LinkedIn grupları, snippet'lerde belirli Alman gruplarının açıkça belirtilmese bile önemli temas noktalarıdır, Almanya'da AI yeteneğinin varlığı LinkedIn'de yüksektir.
• Xing: Özellikle Almanca konuşulan ülkelerde (Dach bölgesi) Xing, mühendislik ve B2B bölgesindeki uzmanlar ve yöneticiler için alaka düzeyine devam ediyor. Burada da şirket profilleri ve ilgili gruplara katılım (örneğin VDMA üyeleri, varsa ve aktifse) faydalıdır. VDMA sayfası, çeşitli yazılım ve dijitalleştirme konularına yanıt veren ve VDMA üye şirketlerinden uzmanların iç iletişim kanallarını ve olası grupları gösteren söz sahibi olmalarını sağlayan bir podcast'ten bahsediyor.
• Belirli çevrimiçi topluluklar ve forumlar: Snippets, AI ve Dijitalleştirme ile açıkça ilgilenen Alman Makine Mühendisleri için belirli forumları çağırmasa bile, bu tür niş toplulukların aranması ve katılması dikkate almaya değer.
• Dernek kaynaklarının kullanımı: VDMA gibi dernekler genellikle potansiyel müşterileri ve ortakları tanımlamak için kullanılabilecek üyelik listeleri, bültenler ve eşleştirme etkinlikleri sunar.

Güçlü bir düşünce liderliği konumlandırmasının ve endüstri ağlarının akıllı kullanımının birleşimi, güven, görünürlük ve nihayetinde müşterilerin Alman ve Avrupa makine mühendisliğinde başarılı bir şekilde satın alınması için sağlam bir temel oluşturur.

İçin uygun:

• Endüstri Etkileyicisi: Endüstri, makine mühendisliği, lojistik, intralojistik ve fotovoltaik için blog ipucu ve konu portalı olarak endüstri merkezi

Öneriler ve Sonraki Adımlar

Konsept Kanıtı (POC) çözümü kullanarak AI tabanlı bir B2B platformu için Almanya ve Avrupa'daki makine mühendisliği müşterilerinin başarılı bir şekilde çıkarılması, çok aşamalı, iyi belirtilen bir strateji gerektirir. Aşağıdaki öneriler ve sonraki adımlar, piyasa koşullarının önceki analizine, AI benimsemesinin zorluklarına ve hedef grubun özel ihtiyaçlarına dayanmaktadır.

1. Değer vaadinin ve POC yapısının para cezası

Özel Sorun Oryantasyonu: AI platformunun vaadi ve her POC'nin tasarımı, Alman ve Avrupa Makine Mühendisliği KOBİ'lerinin tanımlanan ağrı noktalarına ve stratejik hedeflerine kesin olarak uyarlanmalıdır. Odak noktası, AI'nın ölçülebilir katma değer üretebileceği somut operasyonel zorlukların çözümü üzerinde olmalıdır (örn. Tedarik zincirinde artan verimliliği, inşaat süreçlerini optimize etme, ön görünümlü bakım).

Veri güvenliğinin ve IP korumasının önceliklendirilmesi: Bu yönler, değer ve POC gösteri vaadinin odak noktası olmalıdır. Net günlükler, AB uyumlu veri işleme (ideal olarak AB veri merkezlerinde) ve şeffaf IP koruyucu mekanizmalar pazarlık yapılabilir.

POC'de YG Focus: Her POC, net, ölçülebilir bir yatırım getirisi göstermek için tasarlanmalıdır. Metrikler potansiyel müşteri ile birlikte tanımlanmalı ve maliyet tasarrufu, üretkenlik artışı veya kalite iyileştirme gibi yönlere odaklanmalıdır. Sonuçlar, stratejik alaka düzeyinin altını çizmek için VDMA/Strateji ve Genai Potansiyeli Çalışma bağlamında sunulmalıdır.

Kullanıcı -arkadaşlık ve düşük giriş engelleri: Nitelikli işçilerin sıkıntısı ve dijitalleştirme açıkları göz önüne alındığında, POC'deki platform kolay kullanılabilirliğini ve entegre etme yeteneğini göstermelidir. Eğitim ve destek teklifleri ayrılmaz bir parçadır.

2. Hedeflenen bir pazara gitme stratejisinin uygulanması

İçerik Pazarlama Saldırısı: Mühendislerin ve teknik karar vericilerin bilgi ihtiyaçlarına göre uyarlanmış yüksek kaliteli teknik içeriğin (beyaz kağıtlar, vaka çalışmaları, web seminerleri) oluşturulması ve dağıtılması. Bu içerik hem teknik derinlik hem de net YG argümanları sağlamalıdır.

Anahtar ölçümlerde varlık: Hannover Fuarı gibi önde gelen ölçümlere aktif katılım, sadece bir katılımcı olarak değil, aynı zamanda konuşma katkıları (örn. Master sınıfları) ve hedeflenen ağ ile.

Endüstri derneklerinin stratejik kullanımı: VDMA'ya yakın bağlılık ve ilgili Bitkom Çalışma Grupları Güven oluşturmak, ağlar kurmak ve mevcut endüstri sorunları hakkında bilgi edinmek için.

Dijital kanalları optimize edin: Kurumsal profiller, düşünce liderliği katkıları ve hedefli reklam kampanyaları (örneğin LinkedIn liderlik gen formları) aracılığıyla LinkedIn ve Xing'de güçlü varlık. B2B alanındaki masaüstü kullanıcılarına odaklanarak kendi web sitenizin SEO optimizasyonu.

Satış Ortaklıklarının İnşası veya Doğrudan Satış: Alman pazarı için, yerel bir satış ekibinin kurulması veya endüstri bilgisi ve ağları olan yerleşik satış ortaklarıyla çalışmak önerilir.

3. Sağlam bir POC metodolojisinin geliştirilmesi ve dönüşüm stratejisi

Standart POC süreci: POC'lerin uygulanması için sorun tanımından veri hazırlama ve moda pozisyonuna, sonuç değerlendirmesine ve sunumuna kadar açık, tekrarlanabilir bir sürecin geliştirilmesi.

İşbirlikçi POC Tasarım: Maksimum alaka ve kabul sağlamak için POC'nin hedeflerini, kapsamını ve başarı metriklerini tanımlamada potansiyel müşteri ile yakın işbirliği.

Net Dönüşüm Yolları: Başarılı POC'lerin uzun vadeli sözleşmelere aktarılması için bir stratejinin geliştirilmesi. Bu, kademeli bir sunum planının sunumunu, kalan tüm endişelerin ele alınmasını ve uzun vadeli ortaklık değerine vurgu yapmayı içerir.

Satış ekibinin eğitimi: Satış ekibi, AI platformunu, POC metodolojisini ve makine mühendisliği sektörünün özel ihtiyaçlarını anlayabilmek ve ikna edici bir şekilde sunabilmek için kapsamlı bir şekilde eğitilmelidir. Teknik ayrıntıları anlaşılabilir bir şekilde açıklama ve aynı zamanda iş faydasını vurgulama yeteneği çok önemlidir.

4. Alman pazarının belirli zorluklarını ele almak

“Pilot tuzağının” üstesinden gelmek: Yeni teknolojilerin geniş bir şekilde tanıtımında tipik bir kısıtlamayı ele almak için başarılı bir POC'den sonra çözümün ölçeklenebilirliğinin proaktif gösterimi ve kademeli uygulama yolunun proaktif gösterimi.

Yetenekli işçilerin sıkıntısı ile uğraşmak: AI platformunun mevcut çalışanları değiştirmek yerine sağlayan ve rahatlatan bir araç olarak konumlandırılması. Çözüm paketinin bir parçası olarak eğitim ve ileri eğitim programları teklifi.

Veri egemenliğini ciddiye alın: Mümkün olan her yerde, AB içinde veri depolama ve işleme için seçenekler sunun ve Avrupa standartlarına ve girişimlerine uyumu vurgulayın (ör. Gaia x ilkeleri).

5. Uzun vadeli güven ve düşünce liderliğinin yapısı

Sürekli bağlılık: İlgili içeriğin düzenli olarak yayınlanması, endüstri tartışmalarına katılım ve önemli olaylarda varlık, düşünce olarak algılanmak için.

Müşteri Geri Bildirim Döngüleri: Platform ve Hizmetlerin daha fazla geliştirilmesi hakkında müşteri geri bildirimlerinin sürekli olarak toplanması ve değerlendirilmesi için mekanizmaların oluşturulması.

Başarı Hikayelerini İletişim: Özellikle Alman ve Avrupalı ​​müşterilerden, başarılı uygulamaların vaka çalışmalarının ve referanslarının sistematik olarak kaydedilmesi ve yayınlanması.

Sonraki Adımlar - Kısa Dönem (6 ay içinde)

POC teklifinin kesinleştirilmesi: Açıkça tanımlanmış uygulamalar, başarı metrikleri ve kaynak gereksinimleri dahil POC modüllerinin ayrıntılı detaylandırılması, özellikle makine mühendisliğindeki tipik zorluklar için (örn. Yedek parça lojistiklerinin optimizasyonu, belirli makine türleri için öngörücü bakım, teklif hesaplamasında verimlilik artışı).

Pazarlama materyallerinin oluşturulması: Veri güvenliği, IP koruması, entegrasyon ve YG için temel mesajları ele alan beyaz kağıtların geliştirilmesi, vaka çalışması şablonları ve web semineri kavramları. Önemli materyallerin Almancaya çevirisi.

Pilot müşterilerin tanımlanması: İlk POC projeleri için Almanya'da seçilmiş, inovasyon dostu makine mühendisliği SMU'nun proaktif adresi, ideal olarak endüstri derneklerinden veya ticaret fuarı görünüşlerinden temas yoluyla.

Dijital kanallarda varlığı oluşturmak: Alman anahtar kelimeleri için web sitesinin optimizasyonu, LinkedIn ve Xing'de kurumsal profillerin oluşturulması, ilk içerik yayınlarının planlanması.

Orta vadede sonraki adımlar (6-12 ay)

İlk POC'lerin uygulanması: Almanya'daki ilk POC projelerinin uygulanması ve yakın desteği, geri bildirim toplama ve POC sürecinin sürekli optimizasyonu.

Anahtar olaylara katılım: Hanover Fuarı ve/veya ilgili VDMA olaylarında varlık. Kendi web seminerlerinin organizasyonu.

Satış yapıları bina: Almanya için doğrudan satışlar ve ortaklıklar ve ilgili önlemlerin başlatılması (personel işe alım veya ortak edinimi).

İlk Alman vaka çalışmalarının geliştirilmesi: Pazarlama ve satış amacıyla ilk POC'lerden başarıların belgelenmesi.

Bu önerilerin tutarlı bir şekilde uygulanması, AI tabanlı B2B platformunun Alman ve Avrupa Makine Mühendisliğinde başarılı müşteri edinimi ve sürdürülebilir pazar girişi için sağlam bir temel oluşturabilir. Anahtar, hedef grubun derin bir şekilde anlaşılması, ikna edici ve risk ayırt edici bir POC yaklaşımı ve otantik, değer odaklı iletişimde yatmaktadır.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus