Як революціонізувати логістику та маркетинг революціонують на дані: більше ефективності, кращої орієнтації на клієнтів та нових можливостей

Великі дані у фокусі: чому стратегії, керовані даними, сьогодні вирішують про успіх чи невдачу

Дані часто вважаються "новою нафтою" і давно стають вирішальним фактором для компаній, які хочуть стверджувати себе в епоху оцифрування. У світі, в якому потреби клієнтів стають все більш динамічними та конкурентними тисками, постійно зростає, дані відкривають незліченну кількість варіантів оптимізації процесів у логістиці та маркетингу та стабільно трансформують. Тому що, якщо ви покладаєтесь на чистий досвід або сумнозвісне "відчуття кишечника", ви ризикуєте залишити цінні можливості невикористаними або приймати неправильні рішення. Основна увага приділяється послідовному використанню вимірюваних процесів та точним ключовим показникам для встановлення стратегічного курсу, мінімізації ризиків та забезпечення конкурентних переваг.

"Дані - це паливо сучасної економіки" - це речення дає зрозуміти, наскільки відповідна інформація стала майже у всіх сферах бізнесу. Мережа різних джерел даних, можливості аналітики великих даних та зростання ефективності штучного інтелекту встановили культуру, керовану даними, у багатьох компаніях. Ця розробка пропонує спеціальні можливості для маркетингу та логістики, оскільки обидві області працюють тісно пов'язані один з одним, щоб краще зрозуміти потреби клієнтів, прискорити маршрути доставки та в кінцевому рахунку підвищити задоволеність клієнтів.

У логістиці технології та аналізи аналізу на основі даних розпізнаються на ранній стадії, оптимізовані маршрути та інвентаризація керується ефективно. Таким чином, витрати можна скоротити, а терміни доставки можна скоротити. У маркетингу всебічний аналіз даних дозволяє сегментувати цільові групи, точне розуміння очікувань клієнтів та персоналізацію кампаній. Потужні ключові фігури та вдосконалені методи аналізу відіграють центральну роль, що дозволяє добре встановити рішення. Завдяки інтелектуальному зв’язку своїх знань, логістика та маркетинг можуть не тільки покращити відповідні процеси, але й надихнути один одного та злиться на підрозділ, який досвід клієнтів виглядає цілісним та постійно оптимізованим.

Ця стаття висвітлює, як прийняття рішень, спричинених даними, в логістиці та маркетингу може стати фактором успіху. Пояснюється, які ключові цифри та типи даних є особливо актуальними та як розширені методи аналізу, такі як аналітика прогнозування або рецепта, отримують конкретні рекомендації щодо дії. Він також показує, які рольові технології, такі як Інтернет речей, штучний інтелект та автоматизація, щоб зробити процеси, засновані на даних, ще більш ефективними. Все це підкреслює, що процедура, орієнтована на дані, -це не просто сучасне модне слово, а й незамінний важіль для зростання, інновацій та тривалої конкурентоспроможності.

Підходить для цього:

• Складові автоматизації Global: Порівняння між США, Китаєм та Південною Кореєю - 80% ручного складу в США!

Прийняття рішень, керованих даними, як ключовий фактор

У багатьох компаніях це свідомо спрацьовує над зміною парадигми сьогодні: подалі від суб'єктивних здогадок та об'єктивно вимірюваних фактів. "Аналіз при натисканні кнопки замість відчуття кишки" узагальнює цей підхід. Моделі на основі даних пропонують структуровану та повторювану процедуру, яка допомагає мінімізувати неправильні рішення. Там, де управління та фахівці нескінченно обмінялися правильною стратегією, інструментами та аналізами аналізу тепер дають чіткі показники для рекомендацій щодо дії.

Особливо в логістиці, де мова йде про транспортування товарів, планування ланцюгів поставок та оптимальне використання складських та транспортних можливостей, підхід, заснований на даних, може спричинити значне підвищення ефективності. Більша кількість даних реєструється в режимі реального часу для того, щоб здійснити статус поставок, засоби транспорту та зберігання. Завдяки прогнозованим аналізом майбутні розробки та можливі вузькі місця можна передбачити, щоб, наприклад, наступну доставку можна було організувати на ранній стадії. Класичний приклад - динамічне планування маршруту: найшвидший або найдешевший маршрут можна обчислити за лічені секунди за допомогою даних GPS та живу інформацію про потоки трафіку.

У маркетингу, прийняття рішень, що здійснюють дані, є не менш революційним. Замість того, щоб перемикати широке розсіювання, яке може досягти багатьох людей, але лише перетворили кілька, оцінка даних клієнтів відкриває можливість точно визначити цільові групи. Адреса можна персоналізувати, наприклад, лише отримуючи інформацію про товари чи послуги, які дійсно відповідають вашому профілю інтересів. Оцінка поведінки клацання та покупки, демографічних даних або відгуків від каналів соціальних медіа створює детальний образ вимог та потреб клієнта. Хто знає, коли клієнт найбільше сприймає пропозицію та який канал він любить дізнатися, може використовувати рекламні бюджети набагато ефективніше.

Перев'язування цих двох областей - логістики та маркетингу - показує, як дані можуть стати центральним рушієм: як тільки маркетинг прогнозує збільшення попиту на товар, логістика в тісній співпраці може підготувати склад товарів, безпечний транспортний потенціал та оптимізувати терміни доставки. Таким чином, не тільки задоволеність клієнтів збільшується, але й прибутковість. Фонд цього співіснування утворює загальну базу даних, в якій відповідна інформація доступна в режимі реального часу та постійно оцінюється.

Підходить для цього:

• Штучний інтелект - розумний бізнес завдяки великим даним

Оптимізація процесів через ключові фігури

Важливою перевагою рішень, заснованих на даних, є можливість використання ключових фігур ("ключові показники ефективності", KPI коротко), щоб зробити процеси прозорими та постійно вдосконалюватися. Хоча в логістиці, ключові показники, такі як точність доставки, швидкість часу, що перевищують час та конверт зберігання, маркетинг більше зосереджується на показниках, таких як швидкість конверсії, швидкість кліків, вартість за клацання або рентабельність оголошення. Незалежно від області застосування, основна ідея завжди однакова: "Ви не можете покращити те, що не можете виміряти".

У логістиці KPI допомагають оцінити ефективність ланцюгів живлення та визначити цільові гвинти. Якщо, наприклад, затримки трапляються неодноразово на певних маршрутах, дані надають інформацію про те, чи є вони через пробок, відсутність транспортних можливостей чи неадекватна комунікація з постачальниками. Якщо дані транспорту та інвентаризації постійно аналізуються, також можна побачити тенденції, що переходять в активне планування. Наприклад, інтелектуальна система може автоматично запропонувати альтернативну мережу доставки в зимовий час, щоб уникнути снігового хаосу в певних регіонах.

У маркетингу ключові цифри, в свою чергу, відіграють центральну роль у плануванні бюджету та контролю успіху. Завдяки моніторингу KPI, таких як вартість придбання клієнтів або вартість життя клієнтів, маркетологи не лише визнають, які канали є найбільш вигідними, але й скільки слід інвестувати для досягнення вигідного зростання в довгостроковій перспективі. Таким чином, часто дуже складна клавіатура з онлайн та офлайн -каналів може бути оптимально узгоджена. Якщо, наприклад, було визначено, що певна платформа соціальних медіа має найвищий рівень залучення, може бути вкладена в контент, який сприяє як охопленню, так і перетворенню.

Здатність інтерпретувати ключові фігури у правильному контексті має центральне значення. Короткочасне зростання швидкості в логістиці може здатися позитивним, але також може супроводжуватися більш високими витратами, якщо додаткові транспортні можливості будуть дорогими. Швидкість високої клітки в маркетингу також може бути оманливою, якщо швидкість конверсії після цього залишається низькою. Прийняття рішень на основі даних означає ніколи не дивитися на ключові фігури ізольовано, але завжди вбудувати загальну картину і, якщо необхідно, бути пов'язаними з іншими KPI.

Інтеграція технологій

Процеси, керовані даними, вимагає технологічної інфраструктури, яка полегшує збирати, обробляти, обробляти та використовувати велику кількість даних. В епоху хмарних обчислень, Інтернету речей (IoT) та штучного інтелекту (AI) компанії відкриті для роботи своїх систем та встановлення автоматизованих робочих процесів.

У логістиці датчики IoT забезпечують повне переслідування пакетів та контейнерів, надсилаючи інформацію про положення, температуру або вібрації в режимі реального часу. Це полегшує транспортування чутливих товарів, таких як продовольство або ліки в оптимальних умовах. Якщо є відхилення від визначених параметрів, система піднімає тривогу і ініціює контрзаходи до відмови або втрати якості. "Прозорість у ланцюзі поставок є ключем до лояльності клієнтів", - сказав досвідчений менеджер з логістики, і саме ця прозорість створює IoT.

Подібні технології використовуються в маркетингу для здійснення подорожі клієнтів та персоналізації досвіду клієнтів у режимі реального часу. Наприклад, чат -боти можуть негайно відреагувати на веб -сайтах або на послугах Messenger, якщо користувач задає питання про продукт або має труднощі в процесі замовлення. Чатботи постійно навчаються з взаємодій і можуть дати відповіді все більш і більш ефективно. Алгоритми машинного навчання шукають через величезну кількість даних клієнтів, щоб визначити уподобання та моделі придбання, що призводять до точних пропозицій.

Іншим аспектом інтеграції технологій є злиття маркетингових та логістичних систем. Спілкування в реальному часі між системами тут відіграє вирішальну роль. Якщо, наприклад, маркетинг створює спеціальну пропозицію для певного продукту, логістику потрібно негайно повідомити про очікуване збільшення попиту, щоб вчасно заповнити запаси та забезпечити транспортні можливості. Якщо ці дані не поділяються вчасно або якщо вони лише пристойно доступні в ізольованих системах, виникають проблеми з голосуванням. Результат: вузькі місця доставки, затримки та незадоволені клієнти.

Об'єднавши ІТ -пейзаж та налаштування на відкритих інтерфейсах чи сучасних платформах, компанії можуть створити всебічну екосистему, в якій всі відповідні дані збирають і доступні для всіх, хто бере участь у режимі реального часу. Ця мережа формує основу для управління Agile Data, яка при необхідності надає широкі звіти, дозволяє аналізувати тенденції та генерує проактивні рекомендації щодо дії.

Підходить для цього:

• Сенсоризм та технологія вимірювання: як код Datamatrix GS1 змінить галузь для сенсорних технологій?

Орієнтація та персоналізація клієнтів

Однією з найбільших сил процесів, керованих даними, є їх здатність покращувати досвід клієнтів і, таким чином, підвищувати лояльність клієнтів. У логістиці це означає, що терміни доставки та варіанти все частіше пристосовуються до індивідуальних потреб. Замовник, який дуже зайнятий професійно, має пріоритет, наприклад, що його пакет буде доставлений ввечері або у вихідні дні. Ще один клієнт, який цінує стійкість, задоволений варіантами доставки клімату. Все це можливо, лише якщо дані клієнтів постійно оцінюються та інтегруються у комплексні процеси планування.

Персоналізація - це також вимога години маркетингу. "Правильне повідомлення, в потрібний час, над правильним каналом" - кредо маркетологів, які покладаються на підходи, засновані на даних, є чимось подібним. Збір та аналіз даних клієнтів з різних сенсорних точок, таких як інтернет -магазин, канали соціальних медіа або стаціонарна роздрібна торгівля, дозволяє вимовляти персоналізовані рекомендації щодо продуктів або розробляти знижки, які дійсно відповідають індивідуальним уподобанням замовника. Дослідження показують, що персоналізація значно збільшує ймовірність купівлі та водночас сприяє лояльності клієнтів.

Тісне взаємозв'язок логістики та маркетингу додатково зміцнює орієнтацію клієнтів, оскільки дані з обох областей можуть бути використані для отримання всебічного зображення замовника. Якщо, наприклад, компанія знає, що клієнт часто замовляв продукцію з певного діапазону в останні місяці, він може спеціально запропонувати йому швидку доставку або спеціальну знижку на відповідні предмети. В ідеалі, навіть процес доставки адаптується до особистої життєвої ситуації - наприклад, визнаючи логістичну систему, що клієнт може приймати пакети лише протягом тижня та надати пріоритет у цих часових вікнах відповідно.

Крім того, діалог клієнта, заснований на даних, дозволяє активно отримувати зворотній зв'язок та швидко реагувати на критику. Якщо клієнти незадоволені часом доставки або знаходять проблеми з доставкою, ви можете дати відгук у режимі реального часу, який автоматично надходить у системи. Це чітко показує, де процес все ще зачепиться і де необхідні вдосконалення. "Відгуки клієнтів -це подарунок", -часто кажуть, і системи зворотного зв'язку на основі даних допомагають оцінити та використовувати цей подарунок належним чином.

Підходить для цього:

• Уникайте міжнародних помилок продажів - проектні операції - це бізнес -бізнес

Типи даних для оптимізації ланцюга поставок

Для успішного контролю ланцюгів поставок необхідно збирати та проаналізувати різноманітні типи даних. Це різноманітність даних створює цілісний погляд на всі процеси, які швидко розпізнають вузькі місця, неефективність та потенціал.

Дані про інвентаризацію

Сюди входить інвентар, склади або співвідношення запасів до продажу. Точний огляд акцій має важливе значення для пошуку оптимального балансу між надлишковими запасами та вузькими місцями. Занадто високе складання зв'язує капітал і спричиняє додаткові витрати, тоді як занадто низьке існування може призвести до затримки доставки та втрати продажів.

Дані постачальника

Інформація про продуктивність постачальників - наприклад, пунктуальність, якість або лояльність доставки - має вирішальне значення для виявлення надійних партнерів та зменшення ризику закупівель. "Ланцюг поставок є настільки ж сильним, як і ваш ослаблений член", - часто говорить, і саме тут дані постачальників можуть допомогти визначити слабкі сторони заздалегідь та ініціювати контрзаходи.

Транспортні дані

Часи доставки, пунктуальні тарифи на доставку, транспортні витрати або оптимізація маршрутів - це ключові показники, що відображають ефективність MAP у транспорті. Моніторинг у режимі реального часу та GPS відстеження відкрити можливості для здійснення поставок та втручатися безпосередньо в процесі, якщо це необхідно. Хто знає, які транспортні маршрути є найбільш вигідними, і де часто трапляються пробки або затримки, може розвиватися гнучко протилежні стратегії.

Дані попиту

Продажі, сезонні коливання або уподобання клієнтів є ключовим фактором для планування точного планування потреб. Ретельна оцінка виробничих кількостей та запасів може бути пристосована до передбачення. Маркетингові кампанії, такі як пропозиції знижок або основні моменти продукту, впливають на попит - настільки важлива координація між маркетингом та логістикою.

Обробка даних

Сюди входить час пропускної здатності, виробничі можливості, рівень використання або показники якості. Якщо ви точно знаєте, як швидко можна зробити або вибрати продукти, ви можете краще уникнути вузьких місць. Наприклад, якщо виробнича зона вже працює на ліміті, це може затримати весь процес доставки, якщо маркетинг оголошує про нове велике замовлення.

Дані клієнта

Окрім даних про чисте замовлення чи послуги, такі фактори, як задоволеність клієнтів або частота скарг. Кожен, хто доповнює свою звітність з ключовими цифрами, такими як ідеальна швидкість замовлення та швидкість заповнення, швидко визнає, наскільки добре компанія фактично виконує запити клієнтів. Чим краще ви розумієте, коли і чому є збої чи скарги, тим більше конкретних заходів можна вжити для підвищення якості обслуговування.

Інтеграція всіх цих даних забезпечує загальну картину, яка дозволяє ланцюгам постачання оптимізувати та адаптувати їх до вимог на ринку. Там, де окремі області раніше діяли окремо, створюється нова проникність інформації, яка закладає основу для цифрової трансформації та стійкого успіху.

Методи аналізу даних у ланцюзі поставок

Для того, щоб велика кількість даних стали цінними розуміннями, потрібні спеціальні методи та інструменти аналізу, які роблять складні відносини видимими. Компанії покладаються на різні стратегії оцінки як історичних, так і даних у режимі реального часу та отримання рекомендацій щодо дії.

Прогнозування аналітики

Історичні дані використовуються для використання статистичних моделей та алгоритмів для прогнозування майбутніх подій. Наприклад, у ланцюзі поставок це означає передбачити сезонні коливання або визначити вузькі місця доставки на ранній стадії. Таким чином, логістика в координації з маркетингом може краще планувати та забезпечити, щоб необхідні ресурси були доступні вчасно.

Аналізи в режимі реального часу

У реальному аналізі дані негайно оцінюються, як тільки вони виникають. Це дозволяє постійному моніторингу стану доставки або використанням машин. Якщо дані показують перші вказівки на проблеми, ви можете негайно прийняти контрзаходи. На практиці це може означати, наприклад, що в пробці вибирається інший транспортний маршрут або переведення доставки, оскільки клієнт змінюється на іншу адресу.

Аналітика

Це стосується наступного кроку після прогнозування: виведення конкретних пропозицій щодо дії та оптимізації процесів. Замість того, щоб прогнозувати, що може бути доставка. Таким чином, рішення автоматизовані, а процеси впорядковуються.

Аналітика великих даних

Якщо дані з різних джерел, наприклад, соціальних медіа, датчиків, систем ERP та зворотного зв’язку з клієнтами-це об'єднані, створюється величезна кількість даних. Big Data Analytics пропонує необхідні інструменти для розпізнавання закономірностей та відносин, які були приховані у звичайних аналізах. Наприклад, можна визначити кореляції між зовнішніми факторами, як дані про погоду та терміни доставки, що, в свою чергу, допомагає зробити ланцюг поставок ще більш надійним.

Машинне навчання та AI

За допомогою алгоритмів самостійного навчання компанії можуть автоматично визнати порушення, покращити прогнози і навіть частково замінювати процеси прийняття рішень. Одним із прикладів є динамічне планування турне, в якому алгоритми адаптуються до нових умов. "AI ніколи не спить", - кажуть деякі, і в логістиці він стає постійним помічником, який постійно шукає потенціал оптимізації.

Обробка видобутку

Тут аналізуються журнали подій, щоб зробити процеси прозорими та визначити вузькі місця або відхилення. Цифрове зображення ("цифровий близнюк") ланцюга поставок дозволяє різним сценаріям грати і бачити, як зміни впливають на загальну структуру. Тож ви можете точно зрозуміти, чому певний крок процесу викликає затримки знову і знову і як їх можна виправити.

Поєднуючи ці методи аналізу, компанії можуть не тільки підвищити ефективність роботи своїх ланцюгів поставок, але й стати стратегічно стійкими. Дані стають серцем кожного планування, служать системою раннього попередження та складають основу для інновацій.

Синергія між логістикою та маркетингом

На перший погляд, логістика та маркетинг сильно відрізняються своєю професійною орієнтацією. Але якщо ви виглядаєте глибше, ви швидко усвідомлюєте, що обидві області виграють від ближче до зубів. "Цифри до стратегії" стосуються обох, оскільки в кінцевому підсумку мова йде про більш точні прогнози, більш високу ефективність та кращу центрування клієнтів.

Швидше реакція на зміни попиту

Якщо маркетинг знає завдяки дослідженню на ринку, що базується на даних, що певний продукт незабаром модний, логістика може коригувати потужність на ранній стадії та уникати вузьких місць. Гладкий процес від придбання у постачальників до доставки до сховища або безпосередньо до замовника надає перевагу.

Ефективність витрат

Дані, що використовуються, не тільки знижують ризик поганих інвестицій, але й дають можливість більш точного планування кампаній та транспорту. Якщо маркетинг забезпечує поточні прогнози продажів, логістика може планувати свої акції та маршрути без необхідності резервувати занадто високий або низький запас. Це економить витрати з обох боків.

Цілісний досвід клієнтів

Сьогодні клієнти не тільки очікують хорошого продукту, але й пунктуальної, зручної та прозорої доставки. Для того, щоб забезпечити це, маркетинг повинен знати, які очікування мають клієнти, і логістика забезпечує виконання цих очікувань. Наприклад, персоналізована сторінка відстеження може бути запропонована після придбання покупки, яка тримає клієнтів на сьогоднішній день з кожним кроком.

Персоналізація на основі даних

Оскільки маркетинг зберігає всю інформацію про поведінку клієнтів, логістика також може покращити індивідуалізувати свої процеси. Таким чином, існуючого клієнта, який купує частіше, може бути пріоритетним або автоматично обробляти при доставці. Натомість маркетинг отримує цінні відгуки від логістики, таких як терміни доставки або швидкість повернення, які вважаються показником задоволеності клієнтів.

Швидше адаптація до динаміки ринку

Ринки швидко змінюються, тенденції приходять і йдуть. Для того, щоб мати можливість швидко реагувати, потрібен плавний потік інформації. Якщо маркетинг визнає зміну поведінки споживачів (наприклад, посилений попит в Інтернеті в певному регіоні), логістика може негайно діяти та збільшити потужність на сайті. Це безперервне порівняння даних дає можливість гнучкому підходу, який може стати перевагою на ринку.

Ці синергії чітко показують, наскільки сильний маркетинг та логістика можуть вчитися один у одного. Незважаючи на те, що маркетинг може сприймати точну вимірювання логістичних процесів як моделі, логістика виграє від центрування клієнтів та орієнтації на цільову групу маркетингу. Дані завжди є елементом, що підключується, тому що лише якщо вони записуються рівномірно, оцінюються та передаються до висновків, обидва області можуть успішно співпрацювати.

### стійкого успіху за допомогою процесів, спричинених даними

Дані - це вже не лише допомога для підтримки розпливчастих припущень, але утворює основу сучасного корпоративного управління. Як в логістиці, так і маркетингу, стратегії, засновані на даних, можуть бути прозорими, зменшити витрати та значно покращуючи досвід клієнтів. Центральна вимога - це послідовна культура даних, в якій збирання, обмін та аналіз інформації є дуже важливим.

Для того, щоб використовувати весь потенціал, компанії повинні враховувати такі аспекти:

1. Цілісне управління даними

Дані повинні бути доступні у відділах. Силосневе мислення означає, що інформація не досягає потрібних людей негайно та потенціалу.

2. Безперервна оптимізація

Ключові фігури - це не кінець сам по собі, але служать постійному вдосконаленню. Погляд на KPI в режимі реального часу дозволяє проактивні дії та сприяти культурі навчання та пристосованості.

3. Технологічна основа

Незалежно від того, чи хмарні рішення, датчики IoT або алгоритми AI-це приймає міцну, масштабовану та безпечну інфраструктуру для ефективного збору та обробки даних.

4. Навчання працівників

Найкраща технологія приносить мало, якщо персонал не в змозі грамотно інтерпретувати дані та впроваджувати їх у оперативні рішення. Таким чином, навчання та подальша підготовка є центральним фактором успіху.

5. Інтеграція стійкості

Особливо при взаємодії з маркетингом та логістикою дані можна знайти за допомогою даних для стійкої корпоративної стратегії. Хоча маркетинг відображає зростаючу обізнаність клієнтів щодо екологічних та соціальних проблем, логістика може зменшити викиди за рахунок оптимізованого планування маршруту або використання альтернативних засобів транспорту.

Процеси на основі даних "неперевершені", оскільки вони базуються на вимірюваності, прозорості та кривій безперервного навчання. Якщо компаніям вдається всебічно оцифровувати свої ланцюги поставок і уважно пов’язати свою маркетингову стратегію з логістичними процесами, створюється цикл зворотного зв'язку та вдосконалення, що позитивно впливає на всю ланцюжок вартості. Навіть більше: Через співпрацю між двома дисциплінами, досвід клієнтів піднімається на новий рівень, оскільки весь процес працює безперебійно від застосування товару до остаточної доставки до кінцевого споживача.

Компанії, які інвестують на початку у створенні організації, орієнтованої на дані, та використовують можливості великих даних, AI та реальні аналізи в повній мірі добре підготовлені до проблем цифрової трансформації. Дані дозволяють гнучко реагувати на динаміку ринку, відкривати нові сфери бізнесу та водночас, щоб забезпечити максимальну ефективність. Це не повністю знецінює відчуття кишечника, але воно все більше служить добавкою до об'єктивних фактів. Тому що майбутнє належить тим, хто об'єднує і людський досвід та інтуїцію, що підтримується надійними, кількісними даними.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

 

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus