Sådan forvandler du hverdagsdata til store gevinster for din detailvirksomhed

12. maj 2025 14 min læsning

Ifølge Deloitte forventes udgifterne til varer, der holder, at stige yderligere, rammer 4.7%, mens det samlede forbrug vil vokse med 3,1%. Disse tal skyldes, at inflationen vender tilbage til normale niveauer, et stabilt jobmarked og forventede rentesænkninger, som alle vil øge forbruget.

Men der er stadig udfordringer. 35% af markedsførere siger, at dårlig datakvalitet blokerer for præcis målretning. Jeg vil sige, at det ikke er så mærkeligt. Når kundedata er spredt på tværs af kanaler, er der ingen, der får et klart billede. Det eneste, det kræver, er en BI-drevet tilgang til at samle det hele. I denne blog vil jeg gerne forklare, hvordan du kan være blandt de førende virksomheder, der ser potentialet i BI i detailhandlen og drage fordel af det.

"Tænk på business intelligence til detailhandlen som din tavse strateg, der hjælper dig med at forstå, hvad der virkelig foregår i din butik: hvad der sælger hurtigt, hvornår fodtrafikken topper, hvilke teammedlemmer der brillerer, og hvor overskuddet måske lækker. Hver dag ser jeg, hvordan BI trækker data ud af dine systemer og forvandler dem til klare diagrammer, rapporter og konklusioner, som du kan bruge til at træffe smartere beslutninger."

Volha Ralko

Delivery Manager i e-handel

Hvad er business intelligence i detailhandlen?

Kort fortalt er business intelligence (BI) et sæt værktøjer, systemer og praksisser, der hjælper virksomheder med at forstå hvad der virkelig foregår i deres virksomhed - fra salgsresultater til kundeadfærd, lagerniveauer til marketingsucces og alt derimellem.

Hvorfor er det værd at bruge business intelligence til detailhandlen? Vil du forstå, hvilken kanal der driver de mest værdifulde kunder? Det kan BI vise. Prøver du at få øje på adfærd i butikken, der korrelerer med onlinekøb? BI kan afsløre disse mønstre. Har du brug for at vide, hvilke kampagner der vækker genklang hos mobil-første købere i forhold til browsere i butikken? BI adskiller det med klarhed.

Business intelligence i detailbranchen giver dig mulighed for at bevæge dig ud over antagelser. Det giver dem selvtillid til at lancere smartere marketingkampagner, levere personlige oplevelser og finjustere strategier i realtid.

Komponenter til business intelligence i detailhandlen

BI er ikke bare et enkelt statisk dashboard. Det er snarere en samling af oplysninger, der afspejler alt om din virksomhed. Det samler data om salg, lagerbeholdning og kundernes aktiviteter, så du kan forstå det hele, analysere det og træffe præcise beslutninger, når det betyder mest. Her er de vigtigste komponenter i BI i detailbranchen, som kan hjælpe din virksomhed med at arbejde smartere og mere effektivt.

Dataindsamling og -integration

Detailhandlere svømmer i data! Du indsamler data fra mange kilder, f.eks. salgstransaktioner, kundedata, lagerdata osv. Selv tredjepartsdata som leverandøroplysninger eller vejrdata kan spille en rolle. Hvordan kan du sortere i alt det? Manuelt? Det går ikke.

Værktøjerne AWS Glue, Azure Data Factory og GCP Dataproc indsamler data fra hele dit detailøkosystem: POS-systemer, onlinebutikker, lagerværktøjer og kundeapps. Disse data centraliseres i cloud storage som AWS S3 eller Azure Blob, ryddes op og omdannes til at være klar til analyse Derfra leveres de til datalagre som Snowflake, BigQuery eller Redshift, hvor BI-værktøjer kan omdanne dem til nøjagtige, handlingsrettede oplysninger for at optimere lagerbeholdningen, øge salget og træffe fornuftige forretningsbeslutninger.

Dataanalyse og visualisering

Rå tal i et regneark kan ikke bruges til ret meget. Men når du sætter disse data ind i et BI-værktøj - Det er når den begynder at fortælle dig en historie. De fleste forhandlere bruger værktøjer som Tableau, Power BI eller Looker for at få et klart overblik over deres data og KPI'er7.

Sådan fungerer det typisk:

BI-værktøjet henter data fra dit datalager eller integrerede kilder (som POS, CRM og lager).
Du indstiller parametrene - hvad du vil måle, hvor ofte det skal opdateres, og hvordan det skal se ud.
Visuelle elementer som søjlediagrammer, varmekort, cirkeldiagrammer eller tendenslinjer gør det nemt at få øje på mønstre, sammenligne regioner eller identificere afvigelser.

Har du brug for at gå fra den samlede omsætning til omsætning pr. produktkategori, pr. butik eller endda pr. dag? Bare klik. Vil du filtrere efter region, kampagne eller kundesegment? Det kan du sagtens. Dette er den bedste del, synes jeg.

Forudsigende analyser

Predictive analytics kombinerer et væld af historiske oplysninger, statistiske modeller og maskinlæring for at besvare ét stort spørgsmål: Hvad vil der sandsynligvis ske som det næste?

Det starter med at fodre systemet med en rig blanding af data, f.eks. tidligere salgsmønstre, sæsonmæssige tendenser, kundeadfærd og eksterne faktorer som vejr, helligdage eller endda lokale begivenheder. Derefter kører BI-platformen disse data gennem algoritmer - ofte indbygget i værktøjer som SAS, IBM SPSS eller Azure Machine Learning. Disse modeller spotter mønstre, som mennesker ville overse, og genererer prognoser, der hjælper dig med at planlægge fremad.

Hvad angår detailhandlere, kommer mange platforme med forudbyggede prognoseskabeloner, der er skræddersyet specielt til denne branche. Du skal bare indstille dine variabler, vælge en tidsramme og lade systemet gøre resten.

IoT

IoT er som øjne og ører i din butik. Disse enheder indsamler konstant data fra den fysiske verden og streamer dem direkte ind i dit BI-system.

Lad os se, hvordan det hele hænger sammen:

Smarte hylder (som dem fra SES-image-tagget) registrerer, når varer afhentes eller er ved at løbe tør, og opdaterer lagerbeholdningen automatisk.
RFID-tags spore, hvor hvert produkt går hen - fra lageret til hylden til kassen - og give en fuld bevægelseshistorik.
Sensorer og kameraer i butikken måle fodtrafik, opholdstid og kundernes vej gennem butikken.

Alle disse realtidsdata føjer et lag af den fysiske verden til din digitale indsigt. Det betyder, at du i stedet for blot at vide, hvad der solgte, begynder at finde ud af nuancerne i, hvorfor det solgte. Var det produktplacering? Synlighed på hylden? En pludselig stigning i butikstrafikken? Dataene sender signaler, og det eneste, du skal gøre, er at være opmærksom.

Lagersporing i realtid og automatiske lageradvarsler

To klassiske lagerrelaterede mareridt i detailhandlen er overfyldte lagre og udsolgte varer. Overfyldte lagre binder penge, optager plads og fører ofte til prisnedsættelser eller spild, da hylderne (og baglokalerne) er fyldte, men produkterne ikke flytter sig. Når bestsellere forsvinder, lige når efterspørgslen topper, forårsager det udsolgt med tabt salg og frustrerede kunder.

BI-systemet sporer hvert salg, returnering, genopfyldning eller overførsel og lader dig analysere lagerniveauer sammen med salgstendenser, sæsonmønstre og kundeadfærd for at styre lagerbeholdningen smart.
Det fungerer sådan her:

POS-systemer, RFID-scannere og intelligente hylder sender opdateringer i realtid til dit centrale lagerstyringssystem.
BI-værktøjer udnytter disse data til at visualisere tendenser og markere problemer.
Automatiske advarsler sendes ud, når lagerbeholdningen når en bestemt grænse, så du altid er et skridt foran.

Konsekvenser af business intelligence for detailhandlen

Ud fra min erfaring har jeg set, hvordan business intelligence drastisk ændrer den måde, detailhandlen fungerer på, fra daglige beslutninger til langsigtet strategi. Nedenfor vil jeg gerne dele et mere jordnært perspektiv på, hvordan det virkelig kan påvirke din virksomhed.

Lagerstyring bliver smartere

I de år, jeg har arbejdet i detailhandlen, har jeg været vidne til det kaos, der opstår, når man ikke har et klart indblik i lagerbeholdningen. Udsolgte varer? Det er et mareridt. Overlager? Også et stort problem, især med letfordærvelige varer eller sæsonvarer. Business intelligence i detailhandlen løser dette ved at give dig et øjeblikkeligt overblik over dine lagerbeholdninger uden manuel kontrol. Den forudsiger efterspørgslen baseret på historiske data, så du kan planlægge fremad.

Kundens forståelse bliver dybere

Jeg har bemærket, at BI giver en dybere forståelse af kunderne, end hvad traditionelle metoder kan tilbyde. Detailhandlere har ofte data som salgshistorik, demografi osv., men BI konsoliderer disse oplysninger og giver klare mønstre. Det handler ikke kun om, hvem der køber; det handler om at forstå hvorfor og hvordan de handler. Denne viden giver mulighed for målrettede tilgange, der taler til kundernes behov på et meget mere personligt niveau og får dem til at vende tilbage efter mere.

Salgsindsigt hjælper med at forfine strategien

At forstå, hvilke kampagner der virkede, hvilke produkter der havde de bedste marginer, eller hvilke kundesegmenter der reagerede godt på specifikke kampagner, er der, hvor BI faktisk hjælper. Med disse oplysninger kan du på en smart måde justere priserne, udpege bestsellere for at bevare deres tilgængelighed og køre kampagner, der passer til kundernes interesser.

Beslutninger er datadrevne

Jeg arbejdede med en mellemstor modeforhandler, som kørte en sæsonbestemt rabatkampagne på tværs af flere produktlinjer i den tro, at det ville øge volumen. Det gjorde det ikke. Nogle butikker flyttede næsten ikke varer, og det gik ud over indtjeningen.

Da BI-værktøjerne var på plads, fik de et klarere billede: Overtøj solgte bedre i forstæderne i det tidlige efterår, mens butikkerne i byerne skiftede til mindre varer som tørklæder og tasker. De justerede den næste kampagne i overensstemmelse hermed - målrettede varenumre, smartere timing og mere fokuserede nedslag. Det var ikke magi, bare bedre beslutninger baseret på reelle tal. Og det reddede dem fra at gentage den samme dyre fejltagelse.

Operationer bliver forenklet

BI giver dig mulighed for at se, hvor lageret hober sig op, eller hvor leverancerne bremser dig, så du kan løse problemerne på farten. På den måde kan du planlægge personaleplaner baseret på den reelle fodtrafik, så du ikke er over- eller underbemandet. Det gør det også lettere at fokusere din tid, dine medarbejdere og dit budget på de områder, der 100% giver resultater.

Gør hverdagens udfordringer i detailhandlen til vækstmuligheder.

Business intelligence til detailhandlen: Vigtige integrationer

Integrationer er langt fra bare ekstra udgifter. De hjælper dig med at træffe bedre beslutninger, spare tid og øge overskuddet. Og for at få det til at ske, vil disse vigtige integrationer give dig et præcist 360-graders overblik over din virksomhed.

E-handelsplatforme

At sælge online uden at integrere din e-handelsplatform er som at flyve i blinde. Ordrer, kundedata og kanalspecifikke tendenser forbliver spredte. Men alt fungerer anderledes, når du knytter platforme som Shopify eller Magento til din BI.

Men hvordan? Du kan endelig se, hvilke produkter, målgrupper og kampagner der rent faktisk flytter nålen. Du kan se antallet af forladte indkøbskurve, bedst sælgende SKU'er, konverteringsrater og meget mere meningsfulde tal - alt sammen på ét sted.

Min erfaring er, at detailhandlere, der integrerer e-handel tidligt, opbygger en meget skarpere omnichannel-strategi. De, der ikke gør det, ender som regel med at blive overvældet af at forsøge at samle rapporterne manuelt.

Software til kundeservice

Kunderne fortæller dig præcis, hvad de har brug for. Det vigtigste er at vide, hvor man skal lytte. De fleste brands lader deres servicedata (Zendesk, Freshdesk) arbejde i et vakuum.

Et mellemstort modebrand, som jeg engang var konsulent for, opdagede, at klager over forsinket levering steg lige efter sæsonbestemte kampagner. Da teamet fusionerede deres Zendesk-kundeservicedata med BI-platformen, sporede de klagemønstre i forhold til kampagneperioder. Analysen afslørede, at stigningen i ordrer under sæsonbetonede kampagner overgik prognoserne før kampagnen. Med andre ord blev efterspørgslen ikke forudsagt nøjagtigt, og ofte var der alt for få ressourcer til at håndtere tilstrømningen. Dårlige prognoser var problemet.

Jeg tror, at servicedata er der, hvor fremtidens indtægter gemmer sig. Serviceteams indsamler allerede værdifuld feedback. Du skal bare sætte det ind i din større strategi.

Software til lagerstyring

Du kan enten drukne i overskydende varer eller miste salg på grund af tomme hylder. Ingen af delene er godt. Integrerede platforme som NetSuite, Brightpearl eller tilpassede IMS-værktøjer sender lagerstatus, svind og omsætningshastigheder i realtid til dit BI-dashboard.

Det giver dig mulighed for det:

Hold øje med, hvor længe lageret ligger;
Find varer, der er i fare for at blive forældede;
Juster sikkerhedslagerets niveau baseret på den reelle efterspørgsel;
Og planlæg genopfyldning ved hjælp af tidligere salgstendenser og sæsonmønstre.

Jeg har selv set, hvordan virksomheder, der har styr på denne balance, vokser hurtigere, fordi de frigør kontanter og imødekommer kundernes efterspørgsel mere konsekvent.

CRM-software

Kundedata findes ofte i CRM-systemer, men er ikke forbundet med BI-analyser i detailhandlen. Du træffer en god beslutning, når du forbinder CRM'er som Salesforce eller HubSpot med BI-systemer. Det muliggør en dybere analyse af købsadfærd, kundens livstidsværdi og segmentering. Resultatet er bedre målrettede kampagner, styrkede relationer og gentagne indkøb med datadrevet personalisering.

Systemer til salgssteder (PoS)

Ud fra hvad jeg har set, behandler de hurtigst voksende detailhandlere ikke deres PoS-systemer som kasseapparater, men som konstante feedbacksløjfer til kundernes adfærd.

En hjemmevarekæde antog, at alle butikker fungerede ens. Efter at have integreret PoS-data i deres BI-system opdagede de, at butikker i forstæderne havde brug for helt andre varemix end i byerne. Lokaliserede lagre øgede trafikken og kurvenes størrelse næsten fra den ene dag til den anden. Sådanne fantastiske resultater er mere end virkelige, når man forbinder PoS-systemer med BI-platforme.

Software til styring af marketingkampagner

Marketingkampagner bliver ofte målt isoleret, hvilket gør det svært at forstå det sande ROI, eller hvordan marketingindsatsen påvirker de overordnede forretningsmål. Begå ikke denne fejl. Invester smart.

Platforme som Mailchimp, Klaviyo eller tilpassede værktøjer i dit BI-økosystem afsløre den fulde kunderejse og forbinde kampagnens resultater med den faktiske omsætning, fastholdelsesgraden og livstidsværdien - ikke bare klik eller åbninger.

Software til forsyningsstyring

Efter min mening fortjener forsyningsdata samme opmærksomhed som kundedata, især efter det, vi har set under pandemidrevne kollaps i forsyningskæden. Platforme som SAP Ariba, Coupa eller endda enkle brugerdefinerede leverandørportalerNår de er integreret i BI, kan de vise leverandørernes gennemløbstider, fejlrater og kontraktoverholdelse i realtid.

Intelligente IoT-hylder og sensorer

Traditionel lagersporing er reaktiv. Du ved først, at et produkt er udsolgt, når det allerede skader salget. Intelligente IoT-hylder vender op og ned på det. De registrerer lagerniveauer i realtid på selve hylden, ikke kun i lagersystemet.

Smarte hylder er udstyret med sensorer. Når vi taler om "sensorer" på smarte hylder, mener vi normalt tre hovedtyper:

Vægtsensorer

Små vejeceller eller trykmåtter, der er indbygget i hylden, registrerer, hvor meget vægt der ligger på den. Når nogen tager et produkt op, falder vægten en smule - og systemet logger det.

RFID-læsere

Hylder udstyret med RFID-antenner kan registrere, når mærkede varer tilføjes, flyttes eller fjernes. Hvert produkt med et RFID-tag sender et lille trådløst signal, så hylden ved præcis, hvilke varer der er til stede.

Computer vision-sensorer (kameraer + AI)

Små kameraer overvåger hyldepladsen visuelt, og AI-modeller identificerer produkter, huller og kundeinteraktioner. Du kan bogstaveligt talt spore, hvor ofte kunderne rører ved et produkt, men forlader det uden at købe.

Data strømmer fra disse sensorer ind i dit BI-system via API'er eller IoT-integrationshubs. Dine BI-dashboards kan derefter vise dig følgende:

Tilgængelighed på hylderne i realtid efter SKU, efter butik
Hvor ofte varer afhentes, men ikke købes
Om hylderne er fyldt op og organiseret, som de skal være

Hvis et produkt med høj avance f.eks. konsekvent er udsolgt i én butik, men har fuldt lager i en anden, vil dit system opdage det, før du mister salg eller får for mange varer på lager.

Forretningsanalyse og business intelligence-løsninger i detailhandlen

Business intelligence er fremragende til at se, hvad der er sket i fortiden, men business analytics (BA) tager det til det næste niveau ved at fortælle dig, hvorfor tingene skete, og forudsige, hvad der kommer til at ske. BA viser ikke bare tendenser - den bryder tallene ned, finder skjulte mønstre og forudsiger fremtidige ændringer.

Så man kan sige:

BI lægger grunden (rapporter, dashboards, datasynlighed)

BA tager det videre (tendenser, forudsigelser, handlingsplaner)

I mange detailhandelssystemer og -platforme i dag er BA faktisk indbygget direkte i BI-løsninger som det mere avancerede lag (tænk på forudsigende analyser, trendspotting og anbefalinger). De er tæt forbundne, og i detailhandlen arbejder de som regel sammen som en del af en smart datastrategi.

Integrationstype	Løsninger (eksempler)	Fordele
E-handelsplatforme	Shopify, Magento	Samlet overblik over produkter, målgrupper og kampagner; bedre omnichannel-strategi; klarere indtægtsdrivere
Software til kundeservice	Zendesk, Freshdesk	Forbinder feedback med forretningstendenser; identificerer smertepunkter i servicen; forbedrer prognoser og planlægning
Software til lagerstyring	NetSuite, Brightpearl, brugerdefineret IMS	Lagersporing i realtid; forhindrer overskydende lagerbeholdninger; forbedrer genopfyldning og cash flow
CRM-software	Salesforce, HubSpot	Dybere kundeindsigt; bedre segmentering; driver gentagne køb gennem personalisering
Systemer til salgssteder (PoS)	Square, Lightspeed, Clover	Registrerer lokale butiksmønstre; øger fodtrafikken og salget med smartere lagertildeling
Ledelse af marketingkampagner	Mailchimp, Klaviyo, brugerdefinerede værktøjer	Forbinder kampagner med faktisk salg og fastholdelse; afslører ægte ROI, ikke bare klik
Software til leverandørstyring	SAP Ariba, Coupa, leverandørportaler	Overvåger leverandørernes præstationer; reducerer risici; forbedrer forsyningskædens modstandsdygtighed
Intelligente IoT-hylder og sensorer	RFID-systemer, vægtsensorer, computersyn	Sporer tilgængelighed på hylden; fanger tabt salg tidligt; optimerer hyldeplads og lagerrotation

Business intelligence til detailhandlen: Guide til implementering

Føler du dig stadig overvældet over, hvor du skal starte, eller hvordan du skal skalere? Bare rolig - du er ikke alene. BI kan føles som en stor mundfuld i starten, men med den rette vejledning bliver det et stærkt aktiv for din virksomhed. Her er en klar og tydelig guide, der får dig godt i gang.

1. Definer målene og integrationsplanen

Før du rører ved noget teknologi, skal du gøre dig klart, hvad du vil opnå. Forsøger du at reducere lageromkostningerne? Eller har du brug for at forbedre kundernes livstidsværdi? Jeg sætter det først, bare fordi BI uden specifikke mål bliver til en datadump med smukke dashboards og ingen retning. Så hvis du sætter nogle vage mål - lad os sige "bedre indsigt" - vil det ikke føre dig til smartere lager-, pris- eller markedsføringsbeslutninger. Jeg foreslår, at du vælger 2-3 specifikke KPI'er (f.eks. salgsprocent og kundelevetidsværdi) at fokusere på først.

2. Gennemgå dine nuværende datakilder

Du har sikkert allerede data på tværs af e-handelsplatforme, PoS-systemer, CRM-værktøjer og marketingplatforme. Nu er det tid til at finde ud af, hvad der er tilgængeligt - og hvad der mangler. Kortlæg alle datakilder. Identificer, hvilke du kan forbinde via API'er, og hvilke der kan have brug for tilpasset udtræk.

3. Skitsér strategien for dataindlæsning og -integration

Dataindsamling handler om at samle data fra alle hjørner af din virksomhed: dine CRM-systemer, ERP-systemer, transaktionssystemer og endda eksterne aktører som API'er, tredjepartsplatforme og offentlige kilder bør inkluderes. Dernæst skal du beslutte, hvordan dine systemer skal tale sammen. Vil du streame data i realtid? Batches de dagligt? Brug et ETL-værktøj (Extract, Transform, Load). Mit tip her er at arbejde med en pålidelig it-partner til at designe en ren, skalerbar integrationsplan.

4. Rens og normaliser dine data

Dårlige data ødelægger selv god BI. Før du visualiserer noget, skal du standardisere navngivningskonventioner, håndtere manglende felter og justere formater på tværs af systemer. Opbyg i stedet en datavalideringsproces på et tidligt tidspunkt. Automatiser så meget rengøring som muligt gennem scripts eller BI-værktøjsfunktioner.

5. Vælg de rigtige business intelligence-værktøjer

Det er tid til business intelligence til at skinne. Sandheden er, at ikke alle BI-platforme passer til detailhandlens behov lige ud af landevejen. Og det er klart, at man spilder tid og budget ved at købe det forkerte værktøj. Prioritering skalerbarhed, integrationsmuligheder og brugervenlighed. Platforme som Power BI, Tableau og Looker - eller at bygge en brugerdefineret løsning er også en løsning, især hvis du har komplekse behov.

6. Byg visuelle dashboards, der rent faktisk betyder noget

Jeg er nødt til at sige, at ingen vil bruge 20 dashboards på én gang, lige efter at du har sat BI-værktøjer op. Overbelastning af data lammer beslutningstagningen. Mindre er ofte mere. Design dashboards omkring dine mål, ikke kun omkring det, der er muligt at måle. Begynd med en håndfuld, der fører til handling - tænk på salgsprocenter, bruttoavance på investeringer (GMROI), vækst i kurvstørrelse eller kundens livstidsværdi.

7. Træn dine teams (ikke kun ledelsen)

Dit BI-system er kun så godt som de mennesker, der bruger det. Lav anvendelse dræber BI-momentum. Alle fra butikschefer til marketingteams skal vide, hvordan de får adgang til og fortolker indsigterne. Så invester modigt i onboarding-sessioner, quick-reference-guides og regelmæssige opfriskninger, der er skræddersyet til hver enkelt rolle.

8. Overvåg, tilpas og skaler

BI er ikke "sæt det og glem det". Bliv ved med at optimere. Efterhånden som din detailvirksomhed vokser, vil dine databehov og -mål udvikle sig. Planlæg regelmæssige check-ins (jeg anbefaler dem hvert kvartal) for at gennemgå dine dashboards, tilføje nye KPI'er og pensionere irrelevante målinger.

Her er de - otte trin, der ser godt ud på papiret. Selv da ser det ud til, at du er nødt til at investere lidt tid og kræfter i at sætte BI, der vil arbejde for dig, ikke imod dig. Min oprigtige anbefaling er følgende: Hvis du føler, at det er for meget, og at du ikke har nok ressourcer til at tage fat på hvert trin, som det skal være, så overlad det til de mennesker, der kender det ud og ind med de projekter, der er gennemført med succes, og med feedback fra rigtige kunder. Innowise er den slags partner - praktisk, erfaren og fokuseret på BI, der rent faktisk giver resultater.

Lad os gøre dit BI-projekt til en af disse succeshistorier.

At bringe det hele sammen

Jeg forstår business intelligence i detailhandlen handler om at vide, hvilke handlinger der skal foretages, og hvornår de skal foretages. Udrulning af et BI-system i detailhandlen kan blive din største vækstfaktor. Det eneste er at gøre det rigtigt. Sæt klare mål, følg de rigtige målinger, undgå unødvendige komplikationer, og forenkl, hvor det er muligt. Hvis det føles som for meget at påtage sig alene, er vi glade for at tale med dig og hjælpe dig.

Dmitry Nazarevich

Chief Technology Officer

Dmitry leder den tekniske strategi bag skræddersyede løsninger, der rent faktisk fungerer for kunderne - nu og i takt med, at de vokser. Han bygger bro mellem de store visioner og den praktiske udførelse og sørger for, at hvert build er smart, skalerbart og tilpasset virksomheden.

Læs mere om det

Indholdsfortegnelse

Kontakt os

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

Navn

Virksomhed

E-mail

Telefon

Besked

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?

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.

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

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

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