Das Formular wurde erfolgreich abgeschickt.
Weitere Informationen finden Sie in Ihrem Briefkasten.
Sprache auswählen
"Stellen Sie sich Business Intelligence im Einzelhandel als Ihren stillen Strategen vor, der Ihnen hilft zu verstehen, was in Ihrem Geschäft wirklich vor sich geht: Was verkauft sich schnell, wann ist der Kundenverkehr am höchsten, welche Teammitglieder glänzen und wo möglicherweise Gewinneinbußen auftreten. Ich sehe jeden Tag, wie BI Daten aus Systemen extrahiert und daraus übersichtliche Diagramme, Berichte und Erkenntnisse erstellt, die Sie für intelligentere Entscheidungen nutzen können."
Delivery Manager in E-Сommerce
Einfach ausgedrückt handelt es sich bei Business Intelligence (BI) um eine Reihe von Tools, Systemen und Verfahren, die Unternehmen dabei helfen zu verstehen, was in ihrem Geschäft wirklich passiert – von der Verkaufsleistung, dem Kundenverhalten und den Lagerbeständen bis hin zum Marketingerfolg und allem, was dazwischen liegt.
Warum lohnt sich Business Intelligence im Einzelhandel? Möchten Sie verstehen, welcher Kanal die umsatzstärksten Käufer anzieht? BI kann das zeigen. Möchten Sie Verhaltensweisen im Laden erkennen, die mit Online-Käufen korrelieren? BI kann diese Muster aufdecken. Möchten Sie wissen, welche Kampagnen bei Mobile-First-Käufern im Vergleich zu Ladenbesuchern gut ankommen? BI liefert Ihnen klare Erkenntnisse.
Business Intelligence im Einzelhandel lässt Sie über Vermutungen hinausgehen. Sie gibt Ihnen die Sicherheit, intelligentere Marketingkampagnen zu starten, personalisierte Erlebnisse zu bieten und Strategien in Echtzeit zu optimieren.
BI ist nicht nur ein statisches Dashboard. Es ist vielmehr eine Sammlung von Informationen, die Ihr gesamtes Unternehmen widerspiegeln. Es sammelt Daten über Verkäufe, Lagerbestände und Kundenaktivitäten, damit Sie alles vollständig verstehen, analysieren und im entscheidenden Moment präzise Entscheidungen treffen können. Hier sind die wichtigsten BI-Komponenten im Einzelhandel, die Ihrem Unternehmen helfen können, intelligenter und effektiver zu arbeiten.
Einzelhändler schwimmen in Daten! Sie sammeln Daten aus zahlreichen Quellen, wie Verkaufstransaktionen, Kundendaten, Bestandsdaten usw. Sogar Daten von Drittanbietern wie Lieferanteninformationen oder Wetterdaten können eine Rolle spielen. Wie können Sie das alles sortieren? Manuell? Auf keinen Fall.
Die Tools AWS Glue, Azure Data Factory und GCP Dataproc erfassen Daten aus Ihrem gesamten Einzelhandels-Ökosystem: Kassensysteme, Online-Shops, Bestandstools und Kunden-Apps. Diese Daten werden in Cloud-Speichern wie AWS S3 oder Azure Blob zentralisiert, bereinigt und für Analysen bereitgestellt. Von dort werden sie an Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Redshift übermittelt, wo BI-Tools sie in präzise, umsetzbare Informationen umwandeln, um den Bestand zu optimieren, den Umsatz zu steigern und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Rohdaten in Tabellenkalkulationen helfen niemandem. Doch wenn man diese Daten in ein BI-Tool einbindet, werden sie zu etwas ganz Besonderem. Die meisten Einzelhändler nutzen Tools wie Tableau, Power BI oder Looker, um einen klaren Überblick über ihre Daten und KPIs zu erhalten.
So funktioniert es normalerweise:
Möchten Sie aus dem Gesamtumsatz den Umsatz nach Produktkategorie, Filiale oder sogar Tag bekommen? Klicken Sie einfach. Möchten Sie nach Region, Kampagne oder Kundensegment filtern? Kein Problem. Das ist meiner Meinung nach der beste Teil.
Predictive Analytics kombiniert eine Fülle historischer Informationen, statistischer Modelle und maschinelles Lernen, um eine große Frage zu beantworten: Was wird wahrscheinlich als Nächstes passieren?
Zunächst wird das System mit einer umfangreichen Datenmischung gefüttert, beispielsweise zu vergangenen Verkaufsmustern, Saisonalitätstrends, Kundenverhalten und externen Faktoren wie Wetter, Feiertagen oder sogar lokalen Veranstaltungen. Anschließend verarbeitet die BI-Plattform diese Daten durch Algorithmen – oft integriert in Tools wie SAS, IBM SPSS oder Azure Machine Learning. Diese Modelle erkennen Muster, die Menschen sonst übersehen würden, und erstellen Prognosen, die Ihnen bei der Vorausplanung helfen.
Für Einzelhändler bieten viele Plattformen vorgefertigte Prognosevorlagen, die speziell auf diese Branche zugeschnitten sind. Sie legen einfach Ihre Variablen fest, wählen einen Zeitrahmen und überlassen dem System den Rest.
IoT ist wie die Augen und Ohren Ihres Einzelhandelsgeschäfts. Diese Geräte sammeln ständig Daten aus der physischen Welt und übertragen sie direkt in Ihr BI-System.
Mal sehen, wie alles zusammenkommt:
All diese Echtzeitdaten erweitern Ihre digitalen Erkenntnisse um eine lebendige, reale Ebene. Das bedeutet, dass Sie nicht nur wissen, was sich verkauft hat, sondern auch die Nuancen hinter den Gründen für den Erfolg verstehen. Lag es an der Produktplatzierung? An der Sichtbarkeit im Regal? An einem plötzlichen Anstieg der Kundenfrequenz im Laden? Die Daten senden Signale – Sie müssen nur darauf achten.
Zwei klassische Albträume im Einzelhandel sind Überbestände und Fehlbestände. Überbestände binden Geld, verbrauchen Platz und führen oft zu Preisnachlässen oder Abfall, da die Regale (und Lager) zwar voll sind, die Produkte aber nicht verkauft werden. Wenn Bestseller genau dann verschwinden, wenn die Nachfrage ihren Höhepunkt erreicht, führt dies zu Fehlbeständen, Umsatzeinbußen und frustrierten Kunden.
Das BI-System verfolgt jeden Verkauf, jede Retoure, jede Lagerauffüllung und jeden Transfer und ermöglicht Ihnen die Analyse von Lagerbeständen zusammen mit Verkaufstrends, saisonalen Mustern und Kundenverhalten, um den Bestand intelligent zu verwalten.
So funktioniert es:
Aus eigener Erfahrung weiß ich, wie Business Intelligence die Arbeitsweise im Einzelhandel drastisch verändert – von alltäglichen Entscheidungen bis hin zur langfristigen Strategie. Im Folgenden möchte ich Ihnen eine realistischere Perspektive auf die tatsächlichen Auswirkungen von Business Intelligence auf Ihr Unternehmen geben.
In meinen Jahren im Einzelhandel habe ich das Chaos erlebt, das entsteht, wenn man keinen klaren Überblick über die Lagerbestände hat. Fehlbestände? Ein Albtraum. Überbestände? Auch ein großes Problem, insbesondere bei verderblichen Waren oder Saisonartikeln. Business Intelligence im Einzelhandel löst dieses Problem, indem es Ihnen einen minutengenauen Überblick über Ihre Lagerbestände ohne manuelle Kontrollen ermöglicht. Es prognostiziert die Nachfrage anhand historischer Daten, sodass Sie vorausplanen können.
Mir ist aufgefallen, dass BI ein tieferes Verständnis der Kunden ermöglicht als herkömmliche Methoden. Einzelhändler verfügen oft über Daten wie Verkaufshistorie, demografische Daten usw., doch BI konsolidiert diese Informationen und liefert klare Muster. Es geht nicht nur darum, wer kauft, sondern auch darum, zu verstehen, warum und wie sie einkaufen. Dieses Wissen ermöglicht gezielte Ansätze, die die Kundenbedürfnisse viel persönlicher ansprechen und sie zum Wiederkommen bewegen.
Um zu verstehen, welche Werbeaktionen erfolgreich waren, welche Produkte die besten Margen erzielten oder welche Kundensegmente positiv auf bestimmte Kampagnen reagierten, ist BI von entscheidender Bedeutung. Mit diesen Informationen können Sie Preise intelligent anpassen, Bestseller gezielt auswählen, um ihre Verfügbarkeit zu gewährleisten, und Werbeaktionen durchführen, die auf die Interessen Ihrer Kunden zugeschnitten sind.
Ich arbeitete mit einem mittelgroßen Modehändler zusammen, der eine saisonale Rabattaktion für mehrere Produktlinien durchführte, in der Hoffnung, dies würde den Absatz steigern. Das war jedoch nicht der Fall. Einige Geschäfte bewegten ihre Lagerbestände kaum, und die Margen gingen zurück.
Nach der Implementierung der BI-Tools ergab sich ein klareres Bild: Oberbekleidung verkaufte sich im Frühherbst in Vororten besser, während in städtischen Geschäften kleinere Artikel wie Schals und Taschen abverkauft wurden. Die nächste Werbeaktion wurde entsprechend angepasst – mit gezielten Lagereinheiten, besserem Timing und gezielteren Preisnachlässen. Es war keine Zauberei, sondern nur bessere Entscheidungen auf Basis realer Zahlen. Und es bewahrte das Unternehmen davor, denselben kostspieligen Fehler zu wiederholen.
Mit BI sehen Sie, wo sich Lagerbestände stapeln oder wo Lieferungen Sie behindern, sodass Sie Probleme sofort beheben können. So planen Sie Ihren Personaleinsatz basierend auf der tatsächlichen Kundenfrequenz und vermeiden Über- oder Unterbesetzung. Außerdem können Sie Ihre Zeit, Ihre Mitarbeiter und Ihr Budget besser auf die Bereiche konzentrieren, die zu 100 % Ergebnisse bringen.
Integrationen sind weit mehr als nur zusätzliche Kosten. Sie helfen Ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen, Zeit zu sparen und Ihre Gewinne zu steigern. Und um dies zu erreichen, bieten Ihnen diese wichtigen Integrationen einen präzisen 360-Grad-Überblick über Ihr Unternehmen.
Online-Verkauf ohne die Integration Ihrer E-Commerce-Plattform ist wie Blindflug. Bestellungen, Kundendaten und kanalspezifische Trends bleiben verstreut. Anders sieht es jedoch aus, wenn Sie Plattformen wie Shopify oder Magento in Ihr BI einbinden.
Wie? Sie sehen endlich, welche Produkte, Zielgruppen und Kampagnen wirklich etwas bewirken. Sie sehen Warenkorbabbruchraten, Bestseller-Artikelnummer, Konversionsraten und viele weitere aussagekräftige Zahlen – alles an einem Ort.
Meiner Erfahrung nach entwickeln Einzelhändler, die frühzeitig E-Commerce integrieren, eine deutlich bessere Omnichannel-Strategie. Wer dies nicht tut, ist meist überfordert, wenn er versucht, Berichte manuell zusammenzustellen.
Kunden sagen Ihnen genau, was sie brauchen. Wichtig ist, zu wissen, wo man zuhören muss. Die meisten Marken lassen ihre Servicedaten (Zendesk, Freshdesk) im Vakuum arbeiten.
Eine mittelgroße Modemarke, die ich einmal beraten habe, stellte fest, dass die Beschwerden über Lieferverzögerungen unmittelbar nach saisonalen Werbeaktionen sprunghaft anstiegen. Nachdem das Team seine Zendesk-Kundenservicedaten mit der BI-Plattform zusammengeführt hatte, konnte es die Beschwerdemuster im Laufe der Werbeaktionszeiträume verfolgen. Die Analyse ergab, dass der Bestellanstieg während saisonaler Werbeaktionen die Prognosen vor der Werbeaktion übertraf. Anders ausgedrückt: Die Nachfrage wurde nicht genau vorhergesagt, und oft standen viel zu wenig Ressourcen zur Verfügung, um den Zustrom zu bewältigen. Das Problem waren mangelhafte Prognosen.
Ich denke, in Servicedaten steckt zukünftiger Umsatz. Serviceteams sammeln bereits wertvolles Feedback. Sie müssen es nur in Ihre größere Strategie integrieren.
Sie ertrinken entweder in überschüssigen Lagerbeständen oder verlieren Umsatz durch leere Regale. Beides ist nicht gut. Integrierte Plattformen wie NetSuite, Brightpearl oder benutzerdefinierte IMS-Tools übermitteln Bestandsstatus, Schwundraten und Umschlagsgeschwindigkeiten in Echtzeit an Ihr BI-Dashboard.
Dadurch können Sie:
Ich habe selbst gesehen, wie Unternehmen, denen dieses Gleichgewicht gelingt, schneller wachsen, weil sie Barmittel freisetzen und die Nachfrage der Kunden konsequenter befriedigen können.
Kundendaten sind oft in CRM-Systemen gespeichert, bleiben aber von der BI-Analyse im Einzelhandel getrennt. Die Verknüpfung von CRM-Systemen wie Salesforce oder HubSpot mit BI-Systemen ist eine gute Entscheidung. Sie ermöglicht eine tiefere Analyse des Kaufverhaltens, des Kundenlebenszeitwertes und der Segmentierung. Das Ergebnis sind zielgerichtetere Kampagnen, gestärkte Kundenbeziehungen und wiederkehrende Käufe dank datenbasierter Personalisierung.
Soweit ich das beurteilen kann, behandeln die am schnellsten wachsenden Einzelhändler ihre PoS-Systeme nicht als Registrierkassen, sondern als ständige Feedbackschleifen zum Kundenverhalten.
Eine Haushaltswarenkette ging davon aus, dass alle Filialen gleich gut liefen. Nach der Integration von PoS-Daten in ihr BI-System stellte sich heraus, dass Filialen in Vororten einen völlig anderen Warenbestand benötigten als Filialen in der Stadt. Lokalisierte Lagerbestände steigerten Kundenfrequenz und Einkaufsmenge fast sofort. Solche hervorragenden Ergebnisse sind mehr als realistisch, wenn PoS-Systeme mit BI-Plattformen verknüpft werden.
Marketingkampagnen werden oft isoliert gemessen. Dadurch ist es schwierig, den wahren ROI zu verstehen oder zu erkennen, wie sich Marketingbemühungen auf die allgemeinen Geschäftsziele auswirken. Machen Sie diesen Fehler nicht. Investieren Sie mit Bedacht.
Plattformen wie Mailchimp, Klaviyo oder benutzerdefinierte Tools in Ihrem BI-Ökosystem zeigen die gesamte Customer Journey und verknüpfen die Kampagnenleistung mit dem tatsächlichen Umsatz, den Bindungsraten und dem Lebenszeitwert – nicht nur mit Klicks oder Öffnungen.
Meiner Meinung nach verdienen Lieferdaten die gleiche Aufmerksamkeit wie Kundendaten, insbesondere nach den pandemiebedingten Zusammenbrüchen der Lieferketten. Plattformen wie SAP Ariba, Coupa oder sogar einfache, benutzerdefinierte Lieferantenportale zeigen, wenn sie in BI integriert sind, Lieferantenlieferzeiten, Fehlerquoten und Vertragseinhaltung in Echtzeit an.
Herkömmliche Bestandsverfolgung ist reaktiv. Sie merken erst, dass ein Produkt nicht vorrätig ist, wenn es den Umsatz bereits beeinträchtigt. Intelligente Regale mit IoT-Technologie drehen das um. Sie erfassen den Lagerbestand in Echtzeit direkt am Regal, nicht nur im Lagersystem.
Intelligente Regale sind mit Sensoren ausgestattet. Wenn wir bei intelligenten Regalen von „Sensoren“ sprechen, meinen wir in der Regel drei Haupttypen:
Kleine, im Regal eingebaute Wägezellen oder Druckmatten erfassen, wie viel Gewicht auf dem Regal liegt. Nimmt jemand ein Produkt auf, sinkt das Gewicht leicht – und das System protokolliert dies.
Mit RFID-Antennen ausgestattete Regale erkennen, wenn markierte Artikel hinzugefügt, bewegt oder entnommen werden. Jedes Produkt mit einem RFID-Tag sendet ein winziges Funksignal, sodass das Regal genau weiß, welche Artikel vorhanden sind.
Kleine Kameras überwachen die Regalfläche visuell, und KI-Modelle identifizieren Produkte, Lücken und Kundeninteraktionen. Sie können genau verfolgen, wie oft Kunden ein Produkt berühren, aber ohne Kauf gehen.
Daten von diesen Sensoren fließen über APIs oder IoT-Integrations-Hubs in Ihr BI-System. Ihre BI-Dashboards können Ihnen dann Folgendes anzeigen:
Wenn beispielsweise ein Produkt mit hoher Gewinnspanne in einem Geschäft ständig ausverkauft ist, in einem anderen jedoch im Regal bleibt, erkennt Ihr System dies, bevor es zu Umsatzeinbußen oder Überbeständen kommt.
Business Intelligence eignet sich hervorragend, um vergangene Ereignisse zu analysieren. Business Analytics (BA) geht jedoch noch einen Schritt weiter: Es liefert Ihnen Einblicke in die Ursachen von Ereignissen und prognostiziert zukünftige Entwicklungen. BA zeigt nicht nur Trends auf, sondern analysiert auch Zahlen, erkennt verborgene Muster und prognostiziert zukünftige Veränderungen.
Man könnte also sagen:
In vielen Einzelhandelssystemen und -plattformen ist BA heute als erweiterte Ebene direkt in BI-Lösungen integriert (denken Sie an prädiktive Analysen, Trenderkennung und Empfehlungen). Beide sind eng miteinander verknüpft und arbeiten im Einzelhandel meist im Rahmen einer Smart-Data-Strategie zusammen.
Integrationstyp | Lösungen (Beispiele) | Vorteile |
E-Commerce-Plattformen | Shopify, Magento | Einheitliche Ansicht von Produkten, Zielgruppen, Kampagnen; bessere Omnichannel-Strategie; klarere Umsatztreiber |
Kundenservice-Software | Zendesk, Freshdesk | Verknüpft Feedback mit Geschäftstrends; identifiziert Service-Schwachstellen; verbessert Prognosen und Planung |
Bestandsverwaltungssoftware | NetSuite, Brightpearl, benutzerdefiniertes IMS | Bestandsverfolgung in Echtzeit; verhindert Überbestände/Ausfälle; verbessert die Wiederbeschaffung und den Cashflow |
CRM-Software | Salesforce, HubSpot | Tiefere Kundeneinblicke; bessere Segmentierung; fördert Wiederholungskäufe durch Personalisierung |
Verkaufsort-Systeme (PoS) | Square, Lightspeed, Clover | Erkennt Muster in lokalen Geschäften und steigert Kundenfrequenz und Umsatz durch intelligentere Bestandszuweisung |
Management von Marketingkampagnen | Mailchimp, Klaviyo, benutzerdefinierte Tools | Verbindet Kampagnen mit tatsächlichen Verkäufen und Kundenbindungen; zeigt den wahren ROI, nicht nur Klicks |
Software für das Lieferantenmanagement | SAP Ariba, Coupa, Lieferantenportale | Überwacht die Leistung der Lieferanten, reduziert Risiken und verbessert die Belastbarkeit der Lieferkette |
Intelligente IoT-Regale und Sensoren | RFID-Systeme, Gewichtssensoren, Computer Vision | Verfolgt die Warenverfügbarkeit im Regal, erkennt Umsatzeinbußen frühzeitig und optimiert Regalplatz und Warenwälzung |
Wissen Sie immer noch nicht, wo Sie anfangen oder wie Sie skalieren sollen? Keine Sorge – Sie sind nicht allein. BI kann anfangs viel Aufwand bedeuten, aber mit der richtigen Anleitung wird es zu einem wertvollen Vorteil für Ihr Unternehmen. Hier ist ein klarer, unkomplizierter Leitfaden, der Ihnen den Einstieg erleichtert.
Bevor Sie sich mit Technologie befassen, sollten Sie sich darüber im Klaren sein, was Sie erreichen möchten. Wollen Sie die Lagerkosten senken? Oder müssen Sie den Kundenlebenszeitwert verbessern? Ich stelle das an erste Stelle, weil BI ohne konkrete Ziele zu einer Datenhalde mit hübschen Dashboards und ohne Orientierung wird. Vage Ziele – sagen wir „bessere Erkenntnisse“ – führen daher nicht zu besseren Entscheidungen bei Lagerhaltung, Preisgestaltung oder Marketing. Ich schlage vor, sich zunächst auf zwei bis drei konkrete KPIs (z. B. Abverkaufsrate und Customer Lifetime Value) zu konzentrieren.
Sie verfügen wahrscheinlich bereits über Daten auf E-Commerce-Plattformen, PoS-Systemen, CRM-Tools und Marketingplattformen. Jetzt ist es an der Zeit herauszufinden, was verfügbar ist – und was fehlt. Ordnen Sie alle Datenquellen zu. Identifizieren Sie, welche Sie über APIs verbinden können und welche möglicherweise eine individuelle Extraktion erfordern.
Datenaufnahme bedeutet, Daten aus allen Bereichen Ihres Unternehmens zusammenzutragen: Ihre CRMs, ERPs, Transaktionssysteme und sogar externe Akteure wie APIs, Drittanbieterplattformen und öffentliche Quellen sollten einbezogen werden. Als Nächstes müssen Sie entscheiden, wie Ihre Systeme miteinander kommunizieren. Werden Daten in Echtzeit gestreamt? Täglich gebündelt? Verwenden Sie ein ETL-Tool (Extrahieren, Transformieren, Laden). Mein Tipp: Arbeiten Sie mit einem zuverlässigen IT-Partner zusammen, um einen sauberen, skalierbaren Integrationsplan zu entwickeln.
Schlechte Daten ruinieren selbst gute BI. Bevor Sie etwas visualisieren, müssen Sie Namenskonventionen standardisieren, fehlende Felder berücksichtigen und Formate systemübergreifend anpassen. Bauen Sie stattdessen frühzeitig einen Datenvalidierungsprozess auf. Automatisieren Sie die Bereinigung so weit wie möglich mithilfe von Skripten oder BI-Tool-Funktionen.
Ich muss sagen, dass niemand gleich nach der Einrichtung von BI-Tools 20 Dashboards gleichzeitig nutzen wird. Datenüberflutung lähmt die Entscheidungsfindung. Weniger ist oft mehr. Entwerfen Sie Dashboards nach Ihren Zielen, nicht nur nach messbaren Aspekten. Beginnen Sie mit einer Handvoll, die zum Handeln anregt – denken Sie an Verkaufsraten, Bruttorendite (GMROI), Wachstum des Warenkorbs oder den Kundenlebenszeitwert.
Ihr BI-System ist nur so gut wie seine Nutzer. Eine geringe Akzeptanz bremst die BI-Dynamik. Jeder, vom Filialleiter bis zum Marketingteam, muss wissen, wie er auf die Erkenntnisse zugreifen und sie interpretieren kann. Investieren Sie daher mutig in Onboarding-Sitzungen, Kurzanleitungen und regelmäßige, auf die jeweilige Rolle zugeschnittene Auffrischungskurse.
Bei BI handelt es sich nicht um ein „Einrichten und vergessen“. Optimieren Sie kontinuierlich. Mit dem Wachstum Ihres Einzelhandelsgeschäfts entwickeln sich auch Ihre Datenanforderungen und Ziele weiter. Planen Sie regelmäßige Check-ins ein (ich empfehle vierteljährlich), um Ihre Dashboards zu überprüfen, neue KPIs hinzuzufügen und irrelevante Kennzahlen zu entfernen.
Hier sind sie – acht Schritte, die auf dem Papier gut aussehen. Selbst dann scheint es, als müssten Sie etwas Zeit und Mühe investieren, um BI so zu gestalten, dass es für Sie funktioniert, nicht gegen Sie. Meine ehrliche Empfehlung lautet: Wenn Sie das Gefühl haben, dass es zu viel ist und Sie nicht genügend Ressourcen haben, um jeden Schritt richtig umzusetzen, beauftragen Sie die Experten, die sich bestens damit auskennen, die erfolgreich abgeschlossene Projekte und echtes Kundenfeedback haben. Innowise ist ein solcher Partner – praxisorientiert, erfahren und fokussiert auf BI, das tatsächlich Ergebnisse liefert.
Meiner Ansicht nach geht es bei Business Intelligence im Einzelhandel vor allem darum, zu wissen, welche Maßnahmen zu ergreifen sind und wann sie zu ergreifen sind. Die Einführung eines BI-Systems im Einzelhandel kann Ihr größter Wachstumstreiber sein. Wichtig ist, es richtig zu machen. Setzen Sie klare Ziele, verfolgen Sie die richtigen Kennzahlen, vermeiden Sie unnötige Komplikationen und vereinfachen Sie, wo immer möglich. Wenn Sie das Gefühl haben, es alleine nicht schaffen zu können, beraten wir Sie gerne und helfen Ihnen weiter.
Technischer Direktor bei Innowise
Dmitry leitet die Technologiestrategie hinter maßgeschneiderten Lösungen, die auch wirklich für Kunden funktionieren – jetzt und in der Zukunft. Er verbindet die Vision des großen Ganzen mit der praktischen Umsetzung und stellt sicher, dass jede Entwicklung intelligent, skalierbar und auf das Geschäft abgestimmt ist.
Buchen Sie einen Anruf oder füllen Sie das untenstehende Formular aus und wir werden uns mit Ihnen in Verbindung setzen, sobald wir Ihre Anfrage bearbeitet haben.
Warum Innowise?
2000+
IT-Fachleute
93%
wiederkehrende Kunden
18+
Jahre Expertise
1300+
erfolgreiche Projekte
Mit der Anmeldung erklären Sie sich mit unseren Datenschutzrichtlinie
Vielen Dank!
Ihre Nachricht wurde gesendet.
Wir werden Ihre Anfrage bearbeiten und Sie so schnell wie möglich kontaktieren.
Vielen Dank!
Ihre Nachricht wurde gesendet.
Wir werden Ihre Anfrage bearbeiten und uns so schnell wie möglich mit Ihnen in Verbindung setzen.