Big data i detailhandlen: Nytænkning af detailhandlen med big data-løsninger

Lad os tage et hverdagseksempel for at illustrere, hvordan big data kan bruges til at overvinde irriterende problemer, som plager virksomhedsejere.

Mød John. John ejer en tøjbutik i Cleveland, USA. Siden tidernes morgen har John brugt traditionelle metoder til at styre sin butik: clipboards, kuglepenne og matematik i hovedet (bravo, John). Han holder øje med butikkens salg ved at gå rundt på gangene og manuelt skrive hver solgt vare ned. Lagerstyring er en anden udfordring, da han hele tiden afbalancerer lagerbeholdningen for at forhindre, at produkter går af mode. Med alle salgsdata i notesbøger er John overvældet og kæmper for at konkurrere med teknologikyndige konkurrenter.

Man kan roligt sige, at det ikke er sådan, en moderne detailvirksomhed skal drives.

De dage er forbi, hvor avanceret analyse og prædiktiv modellering var forbeholdt de store tech-konglomerater - nu har alle adgang til disse transformerende værktøjer. For John betyder det bedre indsigt i kundernes præferencer, smartere lagervalg og forbedret lagerstyring. Mere effektivitet. Mindre spild.

Hvad er big data?

Store mængder data refererer til store mængder information, som ikke kan behandles manuelt eller via Microsoft Excel på grund af de mange forskellige dataformater og -kilder. Disse data kommer fra mange forskellige steder - betalingstransaktioner, aktivitet på sociale medier, butikssensorer - og analyse af dem kan afsløre tendenser, der hjælper virksomheder med at træffe mere informerede beslutninger.

Det er også værd at bemærke, at "big data" er et ret dynamisk begreb, der konstant ændrer sig i takt med den teknologiske udvikling. Hvad der i dag betragtes som en enorm mængde data, f.eks. en terabyte, kan om få år føles som en gigabyte.

Big datas rolle i detailbranchen

Markedet for big data-analyse i detailhandlen forventes at vokse fra $7,73 milliarder i 2025 til $20,22 milliarder i 2030, hvilket afspejler en CAGR på 21,2%, hvilket understreger dens afgørende rolle i omformningen af industrien.

Ekspansionen er i høj grad drevet af forbrugernes øgede ønske om personlige oplevelser. Ifølge en undersøgelse foretaget af MIT Technology Review-indsigterHer er, hvad vi ved:

66%

af kunderne vil have skræddersyet kontakt

44%

fordelagtige rabatter ved gentagne køb

32%

sætter pris på personlige produktanbefalinger

Detailhandlen kan imødekomme disse forventninger ved at omsætte indsigter til relevante, skræddersyede oplevelser ved hjælp af big data.

Lad os nu se på, hvordan det omformer detailhandlen og åbner muligheder for mere interaktive og kundeorienterede tilgange.

Kundeprofilering

Detailvirksomheder kan bruge big data til at analysere faktorer som f.eks:

Tendenser inden for indkøb

Demografiske oplysninger om kunderne

Lokationer

Indkøbsmønstre

Disse data gør det muligt for virksomheder at identificere forskellige kundegrupper - f.eks. budgetbevidste kunder i forhold til dem, der søger premiumprodukter - og forudsige, hvad hvert segment sandsynligvis vil købe.

Optimeret lagerbeholdning

Med big data i detailhandlen kan virksomheder finjustere deres lager for at sikre, at de er forberedt på fremtidig efterspørgsel. Et supermarked kan f.eks. bruge tidligere salgsdata til at forudsige, hvilke sæsonvarer der vil sælge bedst i næste måned. Det sikrer, at de bestiller den helt rigtige mængde, så de undgår at mangle, have for mange varer på lager eller - værst af alt - at spilde letfordærvelige varer.

Personlig shoppingoplevelse

Tag dette eksempel: En kunde, der ofte køber friluftsudstyr, modtager et særligt tilbud på nye vandrestøvler. Det øger sandsynligheden for køb af to grunde: For det første føler kunden sig ikke fornærmet over endnu en kampagne i sin indbakke, fordi den er relevant. Og for det andet øger virksomheden sine chancer for at sælge, fordi de kender kundens købsvaner. Personalisering handler om at skræddersy interaktioner, som f.eks. at tilbyde særlige rabatter eller anbefalinger baseret på tidligere køb eller præferencer, så shoppingoplevelsen føles relevant og kundecentreret. Det er her, big data i detailhandlen fungerer bedst for at imødekomme kundernes specifikke krav.

Forudsigende analyser

I stedet for at stole på mavefornemmelser kan detailhandlere træffe informerede beslutninger ved hjælp af Forudsigende analyser. Tænk på en sportsbutik, der løbende kan overvåge mesterskaber og tendenser for at afgøre, hvornår det er bedst at fylde op eller tilbyde særlige kampagner og fylde op i overensstemmelse hermed. Resultatet? Ingen forpassede muligheder, en optimeret lagerbeholdning, øget salg og gladere kunder.

Hurtig reaktion fra konkurrenterne

Spotter du en konkurrent, der sænker priserne på vinterfrakker lige før en kuldeperiode? Så er det tid til at lancere dit eget udsalg og stjæle rampelyset! Det er sådan, big data i detailhandlen hjælper virksomheder med at spore konkurrenter ved at analysere priser, kampagner og produkttilbud på tværs af markedet, så de bliver det første valg, når efterspørgslen stiger.

Social lytning

En modeforhandler spotter en buzz på de sociale medier om bæredygtige, overdimensionerede vinterfrakker. Ved at kombinere social lytning og big data identificerer de regioner med stor efterspørgsel og målgrupper. De justerer lagerbeholdningen, lancerer fokuserede annoncer og ser en stigning i salget, samtidig med at de styrker deres brandimage. Dette er, hvordan social lytning drevet af big data skaber resultater.

"Big data i detailhandlen er ikke bare en masse tal - det er din nøgle til virkelig at forstå din målgruppe, opfylde deres behov og få din virksomhed til at vokse. Når du udnytter disse indsigter, kan du holde op med at gætte og begynde at skabe oplevelser, der er personlige og spot-on. Lad os hjælpe dig med at komme i kontakt med dine kunder og få din virksomhed til at vokse på en måde, der føles autentisk."

Pilip Tsikhanovich

Leder af Big Data-afdelingen

Hvordan bruges big data i detailhandlen?

1TP136 At øge salget, reducere omkostningerne og holde kunderne tilfredse er altafgørende for detailhandlere, hvis de vil have deres virksomhed til at trives. Big data hjælper med at nå disse mål ved at omdanne rå information til brugbare data.

Se her, hvordan du bruger det til din fordel.

Implementering af big data

Sådan fungerer big data

Resultater

Kundesegmentering og målrettet markedsføring

Gruppering af kunder baseret på deres præferencer og adfærd
  • Højere gennemsnitlig ordreværdi
  • Bedre fungerende marketingkampagner
  • Mere loyale kunder

Lagerstyring og efterspørgselsprognoser

Afkodning af tidligere salgstendenser og overvågning af produkternes bedst før-datoer
  • Lavere lageromkostninger
  • Færre usolgte varer
  • Hurtigere omsætning af lagerbeholdningen

Opdagelse og beskyttelse mod svindel

At markere mistænkelige aktiviteter, som hyppige returneringer eller usædvanlige transaktionsmønstre
  • Reducerede økonomiske tab
  • Stærkere operationel kontrol
  • Forbedret omdømme

Optimering af priser

Overvågning af konkurrenternes priser, kundeadfærd og efterspørgselstendenser for at fastsætte smartere priser
  • Højere profitmarginer
  • Øget salgsvolumen
  • Stærkere markedspositionering

Analyse af kundestemning og feedback

Adgang til anmeldelser, omtale på sociale medier for at afdække, hvad kunderne mener i virkeligheden
  • Mere loyale kunder
  • Bedre omdømme
  • Højere kundefastholdelse

Online markedsføring

Analyse af trafikkilder, klik og kundesegmenter på sider med kampagner og detailoplysninger.
  • Skræddersyede marketingstrategier
  • Forbedret ROI
  • Øgede konverteringer

Skab en shoppingoplevelse, der får kunderne til at vende tilbage!

Fordele ved big data i detailbranchen

Fordelene ved big data i detailhandlen er krystalklare - det åbner muligheder for vækst, fleksibilitet og for at holde sig foran på et marked i konstant forandring. Lær, hvordan disse fordele kan hjælpe detailhandlere med at udmærke sig, og få mere indsigt i, hvordan man implementerer dem effektivt.

Forbedret kundeservice

At opbygge stærkere kundeoplevelser ved hjælp af big data handler om at få kunderne til at føle sig forstået. Hvis kunderne konsekvent køber Nike-udstyr, hvorfor så ikke tilbyde dem et personligt tilbud på et par Nike-sko? Med big data kan detailhandlere bruge dataindsigt til at grave dybere ned i kundernes præferencer og endda foreslå varer, der matcher deres valgte stil. Disse anbefalinger hjælper kunderne med at blive hørt og øger sandsynligheden for et salg. Win-win.

Optimeret lagerstyring

Virksomheder kan studere historiske salgsdata, sæsonudsving og forbrugertendenser for at danne sig et klart billede af den fremtidige efterspørgsel. Big data gør dem i stand til at forudsige, hvilke produkter der vil blive revet væk fra hylderne, så de kan optimere lagerstyringen. Det fører til mere effektiv brug af lagerplads, mindre spild og bedre rentabilitet. Og det bedste af det hele? Det resulterer i en stor stigning i detailhandlerens indtægter.

Målrettet markedsføring

Smartere marketingstrategier drevet af big data i detailhandlen skaber kampagner, der virkelig når ud til forskellige kundegrupper. For eksempel identificerer en tøjforhandler tre kundetyper: hyppige shoppere, tilbudsjægere og premium-købere. Med big data kan de lave personlige kampagner til hver kundetype. Denne målrettede tilgang taler ikke kun direkte til, hvad kunderne vil have, men øger også i høj grad forhandlerens ROI.

Indsigt i kunderne

Lad os sige, at en stor kæde af dagligvarebutikker bruger big data fra kundeundersøgelser og sociale medier til at identificere de mest iøjnefaldende smertepunkter for kunderne - som de uendelige køer ved kassen eller manglen på variation i visse områder af butikkerne. Bevæbnet med denne forbrugerindsigt kan detailhandleren tilpasse butikslayoutet, fremskynde kasseprocesserne og sætte mere populære varer på lager i bestemte områder. Disse enkle, men effektive ændringer fører til en dramatisk stigning i kundetilfredsheden, så de bliver ved med at komme tilbage.

At holde sig foran konkurrenterne

Big data-analyse i detailhandlen gør det muligt for virksomheder at spotte markedstendenser og reagere i realtid. Det gør det meget nemmere at være på forkant og fastholde kunderne. For eksempel opdager en stor elektronikforhandler gennem dataanalyse, at en konkurrent har sat priserne ned på et populært mærke af hovedtelefoner. I stedet for at gå i panik eller miste potentielle kunder, reagerer de med en kampagne, der kombinerer de nævnte hovedtelefoner med en bærbar højttaler med rabat. Kunderne elsker et godt tilbud.

Bedre produktplacering

Data om fodtrafik og købsmønstre giver bedre beslutninger om, hvor produkterne skal placeres. Hvis visse varer ofte købes sammen, som f.eks. chips og salsa, giver det mening at placere dem i nærheden af hinanden. Denne datadrevne tilgang maksimerer produkteksponeringen, hvilket fører til højere salg og bedre resultater i detailhandlen.

Styring af pengestrømme

Big data understøtter smartere cash flow-styring og muliggør strategisk budgetallokering. Det løser et stort leverandørproblem - forsinkede betalinger - ved at optimere kreditorprocesser og tilbyde dynamiske, personlige betalingsmuligheder. Desuden kan virksomheder også forudsige udsving i pengestrømmen mere præcist, identificere muligheder for omkostningsbesparelser og forhandle gunstige vilkår med leverandører.

Sådan implementerer du big data effektivt i detailhandlen

For at få mest muligt ud af big data i detailhandlen handler det om at have den rigtige strategi på plads: de rigtige værktøjer, dygtige folk i dit team, smarte mål at nå og meget mere. Denne letforståelige trin-for-trin-guide gennemgår processen med at implementere big data i detailhandlen.

01
Sæt klare mål
Start med at identificere dine mål for analyserne. Uanset om det er at optimere lagerbeholdningen, forbedre kundetilpasningen eller øge salgskonverteringen.
02
Planlæg dataindsamling
Find ud af, hvilke data du har brug for (f.eks. salgstransaktioner, hjemmesideadfærd eller aktivitet i loyalitetsprogrammer), og hvilke kilder der er bedst. Inkluder strukturerede data som produktdetaljer og ustrukturerede data som kundeanmeldelser eller omtale på sociale medier.
03
Opbyg ekspertise
Sammensæt et team med en bred vifte af ekspertise: dataingeniører til fejltolerant dataindsamling og -behandling, dataanalytikere til detektering af anomalier og generering af indsigt, maskinlæringsingeniører til at bygge forudsigelses- og klassificeringsmodeller og BI-udviklere til datavisualisering og historiefortælling.
04
Kør pilotprojekter
Start i det små med et fokuseret pilotprojekt, som f.eks. at analysere sæsonbestemte salgsmønstre eller teste personlige tilbud. Brug resultaterne til at demonstrere ROI og finjustere din tilgang, før du skalerer.
05
Integrer systemer
Forbind alle datakilder - POS-systemer, ERP, CRM - til en samlet platform. Sørg for, at data opdateres i realtid for at muliggøre hurtigere beslutningstagning og reducere forsinkelser.
06
Brug avancerede analyser
Anvend teknikker som prædiktiv modellering til efterspørgselsprognoser, klyngedannelse til kundesegmentering eller maskinlæring til trendanalyse.
07
Design af dashboards
Byg interaktive dashboards til at visualisere kritiske KPI'er, som f.eks. bedst sælgende produkter, kundeafgang eller lageromsætning.
08
Sikre data
Implementer solide sikkerhedsforanstaltninger som kryptering og multifaktor-autentificering. Gennemgå jævnligt din praksis for at overholde privatlivsregler som GDPR eller CCPA og beskytte kundernes tillid.
09
Udvide og forfine
Skaler vellykkede strategier på tværs af din virksomhed - udvid fra én butik til alle steder, eller anvend erfaringer fra én produktkategori til andre. Indsaml løbende feedback, opdater modeller og finjuster strategier for at holde trit med markedsændringer.
01 Sæt klare mål
Start med at identificere dine mål for analyse. Uanset om det handler om at optimere lagerbeholdningen, forbedre kundetilpasningen eller øge salget. konverteringer.
02 Planlæg dataindsamling
Find ud af, hvilke data du har brug for (f.eks. salgstransaktioner, hjemmesideadfærd eller aktivitet i loyalitetsprogrammer) og de bedste kilder. Inkluder strukturerede data som produktdetaljer og ustrukturerede data som kundeanmeldelser eller kundeanmeldelser eller omtale på sociale medier.
03 Opbyg ekspertise
Sammensæt et team med en bred vifte af ekspertise: dataingeniører til fejltolerant dataindsamling og -behandling, dataanalytikere til detektering af anomalier og generering af indsigt, maskinlæringsingeniører til at bygge forudsigelses- og klassificeringsmodeller og BI-udviklere til datavisualisering og historiefortælling.
04 Kør pilotprojekter
Start i det små med et fokuseret pilotprojekt, som f.eks. analysere sæsonbestemte salgsmønstre eller teste personlige tilbud. Brug resultaterne til at demonstrere ROI og finjustere din tilgang, før du skalerer.
05 Integrer systemer
Forbind alle datakilder - POS-systemer, ERP, CRM - til en samlet platform. Sørg for, at data opdateres i realtid for at muliggøre hurtigere beslutningstagning og reducere forsinkelser.
06 Brug avancerede analyser
Anvend teknikker som prædiktiv modellering til efterspørgselsprognoser, klyngedannelse til kundesegmentering eller maskinlæring til trendanalyse. analyse.
07 Design af dashboards
Byg interaktive dashboards til at visualisere kritiske KPI'er, som f.eks. bedst sælgende produkter, kundeafgang eller lageromsætning.
08 Sikre data
Implementer solide sikkerhedsforanstaltninger som kryptering og multifaktor-autentificering. Gennemgå regelmæssigt din praksis for at overholde regler som GDPR eller CCPA og beskytte kundernes tillid.
09 Udvide og forfine
Skaler vellykkede strategier på tværs af din virksomhed - udvid fra én butik til alle lokationer, eller anvend erfaringer fra én produktkategori til andre. Indsaml løbende feedback, opdater modeller og finpuds strategier for at holde trit med markedets skift på markedet.

Big data i detailhandlen: udfordringer og muligheder

At bruge big data-analyse i detailhandlen lyder godt i teorien, men teknisk kompleksitet og organisatoriske problemer kan give dig problemer. Nedenfor skitserer vi de almindelige udfordringer og foreslår metoder til at løse dem.

Dataintegration og -styring

Udfordring: Hvis dine data er ufuldstændige eller duplikerede, bliver dine analyser skæve. Og når systemer som POS-enheder, onlinetransaktioner og sociale medier ikke er synkroniserede, er det umuligt at se det fulde billede.

Løsning: Indfør en stærk datastyring med klare politikker og standarder for datahåndtering. Hold data rene og nøjagtige med regelmæssige revisioner og automatiserede værktøjer, der tjekker i realtid.

Cybersikkerhed og compliance

Udfordring: Big data i detailhandlen udnytter masser af personlige oplysninger, hvilket desværre gør dem til et oplagt mål for cyberangreb. Lækager kan koste millioner og give dig problemer med at begrænse skaderne.

Løsning:
Brug multifaktorgodkendelse, krypter data og begræns adgangen. Overvej at anonymisere data og gøre din praksis for indsamling af big data gennemsigtig for at undgå faldgruber senere hen.

Skalerbarhed og teknologisk infrastruktur

Udfordring: I spidsbelastningsperioder (hej, julehandel!) skal dine systemer kunne håndtere dataeksplosionen. Uden den rigtige teknologi går du måske glip af salgsmuligheder eller oplever forsinkelser i analysen af salgsdata.

Løsning:
Cloud computing skalerer op eller ned efter behov og gør det nemmere at administrere data. Tilføj mikrotjenester for at få fleksibilitet, så du kan opdatere en del af systemet uden at påvirke resten.

Mangel på kvalificerede fagfolk

Udfordring: Gode data scientists og ingeniører er svære at finde. Uden dem er optimering af big data eller brug af maskinlæring som at navigere uden et kort.

Løsning:
Du kan opkvalificere dit team (hvis du har tid og tålmodighed) eller outsource dit projekt til en virksomhed, der kan bygge bro over disse huller og sikre, at dine data arbejder for dig.

Lad os hjælpe dig med at forvandle big data til store gevinster for din virksomhed.

Big data i detailhandlen: eksempler

Store detailhandlere udnytter big data til at overstråle konkurrenterne og opnå imponerende resultater. De udnytter kunde- og driftsdata til at forfine lagerstyringen, øge personaliseringen og forbedre markedsføringsstrategierne. Se her, hvordan verdens førende detailhandlere får succes med big data.

Walmart ansøger AI-drevne analyser til at justere priserne dynamisk baseret på udbud og efterspørgsel. Under pandemien forbedrede automatiserede prissystemer i kødafdelingen f.eks. driftseffektiviteten med 90% og øgede salget med 30%, samtidig med at spildet blev reduceret.

Amazon indsamler store mængder data om hver enkelt kunde. Det omfatter, hvad de ser, køber og endda deres leveringsadresse, som kan give indsigt i indkomstniveauer og præferencer. Sådanne data hjælper Amazon med at skabe et "360-graders billede" af hver kunde, hvilket giver mulighed for meget personlige anbefalinger.

Starbucks bruger AI til at personliggøre oplevelsen for sine Starbucks Rewards-medlemmer. Systemet tager højde for forskellige faktorer som ordrehistorik, vejrforhold, tidspunkt på dagen og ugedag. Resultatet er skræddersyede forslag til mad og drikke.

Zara bruger AI til social lytning og sentimentanalyse for hurtigt at identificere nye tendenser fra sociale medier og onlinefællesskaber. Det reducerer time-to-market og giver Zara mulighed for at reagere på skiftende forbrugerkrav hurtigere end konkurrenterne.

Sephora udnytter AI-algoritmer til at optimere lagerstyringen, så populære produkter altid er tilgængelige, mens overskydende lagerbeholdning af varer, der bevæger sig langsommere, minimeres. En sådan strategi eliminerer risikoen for udsolgte varer og opretholder en stabil produkttilgængelighed.

Konklusion

Folk er klar til hurtige shoppingoplevelser takket være teknologiske fremskridt og tjenester som levering næste dag eller kontaktløse betalinger. Efterhånden som flere forhandlere tilbyder disse bekvemmeligheder, stiger kundernes forventninger og standarder. Med den stigende konkurrence er virksomhederne nødt til at tilpasse sig hurtigt eller risikere at miste kunder til virksomheder, der tilbyder alle disse fordele.

Big data i detailhandlen er din hjælpende hånd til at levere en enestående kundeoplevelse ved bedre at forstå forbrugernes adfærd. Det giver dig mulighed for at forudse tendenserOvervåg konkurrenterne, og bliv en smidig, ultra-responsiv virksomhed. At være datadrevet betyder bedre valg, større udbytte og mulighed for at skalere. Kom ikke bagud, tal med vores eksperter i dag og se, hvordan big data kan hjælpe din virksomhed med at komme foran.

OFTE STILLEDE SPØRGSMÅL

Big data refererer til ekstremt store datasæt, der er for komplekse til at blive behandlet af traditionelle datastyringsværktøjer. Det er typisk kendetegnet ved mængden, variationen og hastigheden af den information, det omfatter. Når de analyseres, afslører big data vigtige indsigter, der hjælper virksomheder med at forbedre beslutningstagningen, forfine processer og projicere fremtidige tendenser.

Big data og prædiktiv analyse i detailhandlen kan handle om at analysere købsadfærd, mens det i sundhedssektoren understøtter patientpleje gennem datadrevet indsigt. Eksempler på big data spænder over store brancher og involverer behandling af information i stor skala for at afdække mønstre, forudsige resultater og forbedre driften.

De fem V'er definerer de vigtigste aspekter af big data og deres kompleksitet. Volumen refererer til den enorme mængde data, der genereres dagligt. Hastighed betyder, hvor hurtigt data genereres og analyseres, ofte i realtid. Variety indfanger de forskellige dataformater og -typer, herunder strukturerede data som regneark og ustrukturerede data som videoer og billeder. Sandfærdighed handler om datakvalitet og pålidelighed. Værdi understreger vigtigheden af at uddrage brugbar indsigt fra data for at understøtte beslutningstagning.

Big data hjælper detailhandlere med at analysere kundeadfærd, optimere lagerbeholdningen, personalisere marketingindsatsen og implementere dynamiske prisstrategier. Det forbedrer også kundeoplevelsen ved at forudsige præferencer og opdage svigagtige aktiviteter.

Det afhænger helt af konsulenternes og teamets ekspertise. Et stærkt team ved præcis, hvordan man vælger de rigtige værktøjer og kombinerer dem effektivt for at øge præstationen. Vores teams ekspertise gør hele forskellen. Fra de allerførste uger leverer vi produktionsklare løsninger og skaber ad hoc-værdi.

Omkostningerne afhænger af projektets størrelse og mål, men med den brede vifte af værktøjer, der er til rådighed i dag, er det muligt at få budgetvenlige, men kraftfulde analyseplatforme. Vores eksperter kan hjælpe med at vælge de rigtige værktøjer til at forbedre kundeoplevelsen, optimere driften eller øge salget - og samtidig holde omkostningerne nede.

I takt med at teknologien udvikler sig, og kundernes forventninger ændrer sig, bliver big data kun vigtigere. Det er ikke bare en hype; det er et reelt skift, der hjælper detailhandlere med at holde sig foran ved at få et bedre greb om kundernes behov, forbedre driften og gøre den samlede indkøbsoplevelse bedre.

forfatter
Volha Ralko Delivery Manager i eCommerce hos Innowise

Del:

forfatter
Volha Ralko Delivery Manager i eCommerce hos Innowise

Indholdsfortegnelse

    Kontakt os

    Book et opkald eller udfyld formularen nedenfor, så vender vi tilbage til dig, når vi har behandlet din anmodning.

    Send os en talebesked
    Vedhæft dokumenter
    Upload fil

    Du kan vedhæfte 1 fil på op til 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

    Ved at klikke på Send accepterer du, at Innowise behandler dine personlige data i henhold til vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger for at give dig relevante oplysninger. Ved at indsende dit telefonnummer accepterer du, at vi kan kontakte dig via taleopkald, sms og beskedapps. Opkalds-, besked- og datatakster kan være gældende.

    Du kan også sende os din anmodning
    til contact@innowise.com

    Hvad sker der nu?

    1

    Når vi har modtaget og behandlet din anmodning, vender vi tilbage til dig for at beskrive dine projektbehov og underskriver en NDA for at sikre fortrolighed.

    2

    Når vi har undersøgt dine ønsker, behov og forventninger, udarbejder vores team et projektforslag med forslag med arbejdets omfang, teamstørrelse, tids- og omkostningsoverslag.

    3

    Vi arrangerer et møde med dig for at diskutere tilbuddet og få detaljerne på plads.

    4

    Til sidst underskriver vi en kontrakt og begynder at arbejde på dit projekt med det samme.

    pil