Slik forvandler du hverdagsdata til store gevinster for detaljhandelen din

12. mai 2025 14 min å lese

Som Deloitte har rapportert, forventes det at forbruket av varer som varer lenge, vil øke ytterligere, treffer 4.7%, mens det samlede forbruket vil øke med 3,1%. Disse tallene er et resultat av at inflasjonen er på vei tilbake til normale nivåer, et stabilt arbeidsmarked og forventede rentenedsettelser, som alle vil øke forbruket.Det finnes imidlertid fortsatt utfordringer. 35% av markedsførere sier at dårlig datakvalitet hindrer presis målretting. Det er ikke så rart, vil jeg si. Når kundedataene er spredt på tvers av kanaler, er det ingen som får et klart bilde. Alt som trengs, er en BI-drevet tilnærming for å samle alt sammen. I denne bloggen vil jeg forklare hvordan du kan være blant de ledende selskapene som ser potensialet i BI i detaljhandelen og dra nytte av det.

"Tenk på business intelligence for detaljhandel som din stille strateg som hjelper deg å forstå hva som virkelig skjer i butikken din: hva som selger raskt, når trafikken er på topp, hvilke teammedlemmer som briljerer, og hvor fortjenesten kanskje lekker. Hver dag ser jeg hvordan BI henter data fra systemene dine og forvandler dem til oversiktlige diagrammer, rapporter og tips som du kan bruke til å gjøre smartere grep."

Volha Ralko

Delivery Manager i e-handel

Hva er business intelligence i detaljhandelen?

Business Intelligence (BI) er et sett med verktøy, systemer og metoder som hjelper bedrifter med å forstå hva som egentlig foregår i virksomheten deres - fra salgsresultater til kundeatferd, lagernivåer til markedsføringssuksess, og alt derimellom.

Hvorfor er det verdt det å bruke business intelligence for detaljhandel? Vil du forstå hvilken kanal som driver de mest verdifulle kundene? BI kan vise det. Prøver du å oppdage atferd i butikken som korrelerer med nettkjøp? BI kan avsløre disse mønstrene. Trenger du å vite hvilke kampanjer som gir gjenklang hos kjøpere som bruker mobilen først, sammenlignet med de som besøker butikker? BI skiller dette fra hverandre på en tydelig måte.

Business intelligence i detaljhandelen gjør det mulig å gå utover antagelser. Det gir dem selvtillit nok til å lansere smartere markedsføringskampanjer, levere personaliserte opplevelser og finjustere strategier i sanntid.

Komponenter i business intelligence for detaljhandel

BI er ikke bare et enkelt statisk dashbord. Det er snarere en samling av informasjon som gjenspeiler alt om virksomheten din. Det samler data om salg, lagernivåer og kundenes aktiviteter, slik at du kan forstå alt, analysere det og ta nøyaktige beslutninger når det gjelder som mest. Her er de viktigste komponentene i BI i detaljhandelen som kan hjelpe bedriften din med å drive smartere og mer effektivt.

Datainnsamling og integrering

Detaljhandlere svømmer i data! Du samler inn data fra en rekke kilder, for eksempel salgstransaksjoner, kundedata, lagerdata osv. Til og med tredjepartsdata som leverandørinformasjon eller værmeldinger kan spille en rolle. Hvordan kan du sortere gjennom alt dette? Manuelt? Det er ikke mulig.
Verktøyene AWS Glue, Azure Data Factory og GCP Dataproc samler inn data fra hele detaljhandelens økosystem: POS-systemer, nettbutikker, lagerverktøy og kundeapper. Disse dataene sentraliseres i skylagring som AWS S3 eller Azure Blob, ryddes opp og transformeres slik at de er klare for analyse. Derfra leveres de til datavarehus som Snowflake, BigQuery eller Redshift, der BI-verktøy kan gjøre dem om til nøyaktig, handlingsrettet informasjon for å optimalisere lagerbeholdningen, øke salget og ta fornuftige forretningsbeslutninger.

Dataanalyse og visualisering

Rå tall i et regneark er ikke særlig nyttig for noen. Men når du plugger dataene inn i et BI-verktøy - det er når den begynner å fortelle deg en historie. De fleste forhandlere bruker verktøy som Tableau, Power BI eller Looker for å få en klar oversikt over dataene og KPI-ene sine7.

Slik fungerer det vanligvis:

BI-verktøyet henter data fra datavarehuset eller integrerte kilder (som POS, CRM og lagerbeholdning).
Du angir parametrene - hva du vil måle, hvor ofte det skal oppdateres, og hvordan det skal se ut.
Visuelle elementer som søylediagrammer, varmekart, kakediagrammer eller trendlinjer gjør det enkelt å få øye på mønstre, sammenligne regioner eller identifisere ekstremverdier.

Trenger du å gå ned fra total omsetning til omsetning per produktkategori, per butikk eller til og med per dag? Bare klikk. Vil du filtrere etter region, kampanje eller kundesegment? Det kan du gjøre. Dette er den beste delen, synes jeg.

Prediktiv analyse

Prediktiv analyse kombinerer et vell av historisk informasjon, statistiske modeller og maskinlæring for å besvare ett stort spørsmål: Hva vil sannsynligvis skje videre?

Det starter med å mate systemet med en rik miks av data, for eksempel tidligere salgsmønstre, sesongmessige trender, kundeatferd og eksterne faktorer som vær, høytider eller til og med lokale hendelser. Deretter kjører BI-plattformen dataene gjennom algoritmer - ofte innebygd i verktøy som SAS, IBM SPSS eller Azure Machine Learning. Disse modellene oppdager mønstre som mennesker ville oversett, og genererer prognoser som hjelper deg med å planlegge fremover.

Når det gjelder forhandlere, kommer mange plattformer med forhåndsbygde prognosemaler som er skreddersydd spesielt for denne bransjen. Du trenger bare å angi variabler, velge en tidsramme og la systemet gjøre resten.

IoT

IoT er som øyne og ører i butikkområdet ditt. Disse enhetene samler kontinuerlig inn data fra den fysiske verden og strømmer dem rett inn i BI-systemet ditt.

La oss se hvordan det hele faller sammen:

Smarte hyller (som de fra SES-image-taggen) oppdager når varer plukkes opp eller går tomme, og oppdaterer lagernivået automatisk.
RFID-brikker spore hvor hvert enkelt produkt befinner seg - fra lageret til hyllen til kassen - og gir en fullstendig bevegelseshistorikk.
Sensorer og kameraer i butikken måle fottrafikk, oppholdstid og kundenes vei gjennom butikken.

Alle disse sanntidsdataene tilfører den digitale innsikten din et lag av den fysiske verden. Det betyr at i stedet for bare å vite hva som solgte, begynner du å finne ut nyansene i hvorfor det solgte. Var det produktplassering? Synlighet på hyllene? En plutselig økning i trafikken i butikken? Dataene sender signaler, og alt du trenger å gjøre er å være oppmerksom.

Lagersporing i sanntid og automatiske lagervarsler

To klassiske lagerrelaterte mareritt i detaljhandelen er overlagring og utsolgte varer. Overlagring binder opp penger, spiser opp plass og fører ofte til prisavslag eller svinn, ettersom hyllene (og bakrommene) er fulle, men produktene ikke flytter på seg. Når bestselgere forsvinner akkurat når etterspørselen er på topp, fører det til utsolgt med tapt salg og frustrerte kunder.

BI-systemet sporer hvert eneste salg, retur, påfylling eller overføring og lar deg analysere lagernivåer sammen med salgstrender, sesongmønstre og kundeatferd for å administrere varelageret på en smart måte.
Det fungerer slik:

POS-systemer, RFID-skannere og smarte hyller sender oppdateringer i sanntid til det sentrale lagerstyringssystemet.
BI-verktøy bruker disse dataene til å visualisere trender og flagge problemer.
Automatiske varsler sendes ut når lagerbeholdningen når en fastsatt terskel, slik at du alltid ligger et skritt foran.

Effekter av business intelligence på detaljhandelsvirksomheten

Jeg har sett hvordan business intelligence drastisk endrer måten forhandlere driver på, fra daglige beslutninger til langsiktig strategi. Nedenfor vil jeg dele et mer jordnært perspektiv på hvordan det virkelig kan påvirke virksomheten din.

Lagerstyringen blir smartere

I løpet av de årene jeg har jobbet i detaljhandelen, har jeg vært vitne til kaoset som oppstår når man ikke har god oversikt over varelageret. Utsolgte varer? Det er et mareritt. Overlager? Også et stort problem, spesielt med lett bedervelige varer eller sesongvarer. Business intelligence i detaljhandelen løser dette ved å gi deg en oppdatert oversikt over lagernivåene dine uten manuelle kontroller. Den forutser etterspørselen basert på historiske data, slik at du kan planlegge fremover.

Økt kundeforståelse

Jeg har lagt merke til at BI gir en dypere forståelse av kundene enn det tradisjonelle metoder kan tilby. Forhandlere har ofte data som salgshistorikk, demografi osv., men BI konsoliderer denne informasjonen og gir klare mønstre. Det handler ikke bare om hvem som kjøper; det handler om å forstå hvorfor og hvordan de handler. Denne kunnskapen gjør det mulig å målrette tilnærminger som snakker til kundenes behov på et mye mer personlig nivå og får dem til å komme tilbake for mer.

Salgsinnsikt bidrar til å forbedre strategien

BI hjelper deg med å forstå hvilke kampanjer som fungerte, hvilke produkter som hadde de beste marginene, eller hvilke kundesegmenter som responderte godt på spesifikke kampanjer. Med denne informasjonen kan du justere priser på en smart måte, finne bestselgere for å opprettholde tilgjengeligheten og kjøre kampanjer som er tilpasset kundenes interesser.

Beslutninger er datadrevne

Jeg jobbet med en mellomstor moteforhandler som kjørte en sesongbasert rabattkampanje på tvers av flere produktlinjer, i den tro at det ville øke volumet. Det gjorde det ikke. Noen butikker solgte knapt varer, og marginene fikk seg en knekk.

Da BI-verktøyene var på plass, fikk de et klarere bilde: Yttertøy solgte bedre i forstedene tidlig på høsten, mens de urbane butikkene solgte mindre varer som skjerf og vesker. De justerte den neste kampanjen deretter - målrettede SKU-er, smartere timing og mer fokuserte nedprisinger. Det var ikke magi, bare bedre beslutninger basert på reelle tall. Og det reddet dem fra å gjenta den samme dyre feilen.

Operasjoner blir forenklet

Med BI kan du se hvor varelageret hoper seg opp eller hvor leveransene sinker deg, slik at du kan løse problemene mens du er på farten. Dermed kan du planlegge bemanningsplanene basert på den reelle trafikken, slik at du unngår over- eller underbemanning. Det gjør det også enklere å fokusere tid, folk og budsjett på de områdene som 100% gir resultater.

Gjør hverdagens utfordringer i detaljhandelen om til vekstmuligheter.

Business intelligence for detaljhandelen: Viktige integrasjoner

Integrasjoner er langt fra bare ekstrautgifter. De hjelper deg med å ta bedre beslutninger, spare tid og øke fortjenesten. Og for å få det til, gir disse nøkkelintegrasjonene deg en nøyaktig 360-graders oversikt over virksomheten din.

E-handelsplattformer

Å selge på nett uten å integrere e-handelsplattformen er som å fly i blinde. Bestillinger, kundedata og kanalspesifikke trender forblir spredt. Alt fungerer imidlertid annerledes når du knytter plattformer som Shopify eller Magento til BI.

Hvordan? Du vil endelig se hvilke produkter, målgrupper og kampanjer som faktisk beveger nålen. Du vil se antall forlatte handlevogner, bestselgende SKU-er, konverteringsfrekvenser og mye mer meningsfulle tall - alt på ett sted.

Min erfaring er at forhandlere som integrerer e-handel tidlig, bygger en mye skarpere omnikanalstrategi. De som ikke gjør det, ender som regel opp med å bli overveldet av å prøve å sette sammen rapporter manuelt.

Programvare for kundeservice

Kundene forteller deg nøyaktig hva de trenger. Det viktigste er å vite hvor man skal lytte. De fleste merkevarer lar servicedataene sine (Zendesk, Freshdesk) fungere i et vakuum.

Et mellomstort motemerke, som jeg var konsulent for en gang, oppdaget at klager på forsinket levering økte rett etter sesongkampanjer. Da teamet slo sammen Zendesk-kundeservicedataene sine med BI-plattformen, sporet de klagemønstrene opp mot kampanjeperiodene. Analysen avdekket at økningen i bestillinger under sesongkampanjer overgikk prognosene fra før kampanjen. Med andre ord ble ikke etterspørselen forutsett nøyaktig, og ofte var det altfor få ressurser til å håndtere tilstrømningen. Det var dårlige prognoser som var problemet.

Jeg tror det er i tjenestedataene fremtidens inntekter skjuler seg. Serviceteamene samler allerede inn verdifulle tilbakemeldinger. Du trenger bare å koble den til den overordnede strategien din.

Programvare for lagerstyring

Du kan enten drukne i overflødige varer eller miste salg på grunn av tomme hyller. Ingen av delene er bra. Integrerte plattformer som NetSuite, Brightpearl eller tilpassede IMS-verktøy sender lagerstatus, svinn og omløpshastigheter i sanntid til BI-dashbordet ditt.

Dette gir deg muligheten:

Følg med på hvor lenge varelageret blir liggende;
Finn lagerbeholdninger som står i fare for å bli foreldet;
Juster sikkerhetslagernivåene basert på reell etterspørsel;
Og planlegg påfylling ved hjelp av tidligere salgstrender og sesongmønstre.

Jeg har selv sett hvordan bedrifter som klarer denne balansen, vokser raskere fordi de frigjør kontanter og møter kundenes etterspørsel på en mer konsekvent måte.

CRM-programvare

Kundedata ligger ofte i CRM-systemer, men forblir frakoblet fra BI-analyser i detaljhandelen. Du tar en god beslutning når du kobler CRM-systemer som Salesforce eller HubSpot til BI-systemer. Det muliggjør dypere analyser av kjøpsatferd, kundens livstidsverdi og segmentering. Resultatet er bedre målrettede kampanjer, styrkede relasjoner og gjentatt shopping med datadrevet personalisering.

Systemer for utsalgssteder (PoS)

Etter det jeg har sett, behandler de raskest voksende detaljhandlerne PoS-systemene sine ikke som kassaapparater, men som konstante tilbakemeldingssløyfer om kundeatferd.

En hjemmevarekjede antok at alle butikkene presterte likt. Etter å ha integrert PoS-data i BI-systemet, oppdaget de at butikker i forstadsområder trengte en helt annen varemiks enn butikker i byene. Lokalisert lagerbeholdning økte trafikken og handlekurvenes størrelse nesten over natten. Slike gode resultater er mer enn reelle når du kobler PoS-systemer til BI-plattformer.

Programvare for administrasjon av markedsføringskampanjer

Markedsføringskampanjer blir ofte målt isolert, noe som gjør det vanskelig å forstå den reelle avkastningen på investeringen eller hvordan markedsføringsinnsatsen påvirker de overordnede forretningsmålene. Ikke gjør denne feilen. Invester smart.

Plattformer som Mailchimp, Klaviyo eller tilpassede verktøy i BI-økosystemet ditt avslører hele kundereisen og kobler kampanjens resultater til faktiske inntekter, lojalitetsrater og livstidsverdi - ikke bare klikk eller åpninger.

Programvare for leverandørstyring

Etter min mening fortjener forsyningsdata samme oppmerksomhet som kundedata, spesielt etter det vi har sett under pandemidrevne kollapser i forsyningskjeden. Plattformer som SAP Ariba, Coupa eller til og med enkle, tilpassede leverandørportalerNår de integreres i BI, kan de vise leverandørenes ledetider, feilprosent og kontraktsoverholdelse i sanntid.

IoT-smarte hyller og sensorer

Tradisjonell lagersporing er reaktiv. Du vet bare at et produkt er utsolgt når det allerede har gått ut over salget. IoT-smarthyller snur opp ned på dette. De registrerer lagernivåer i sanntid på selve hyllen, ikke bare i lagersystemet.

Smarte hyller er utstyrt med sensorer. Når vi snakker om "sensorer" på smarte hyller, mener vi vanligvis tre hovedtyper:

Vektsensorer

Små lastceller eller trykkmatter som er innebygd i hyllen, registrerer hvor mye vekt som ligger på den. Når noen tar opp et produkt, synker vekten litt - og systemet logger det.

RFID-lesere

Hyller utstyrt med RFID-antenner kan registrere når merkede varer legges til, flyttes eller fjernes. Hvert produkt med en RFID-brikke sender et lite trådløst signal, slik at hyllen vet nøyaktig hvilke varer som er til stede.

Sensorer for datasyn (kameraer + kunstig intelligens)

Små kameraer overvåker hylleplassen visuelt, og AI-modeller identifiserer produkter, hull og kundeinteraksjoner. Du kan bokstavelig talt spore hvor ofte kundene tar på et produkt, men forlater det uten å kjøpe.

Data flyter fra disse sensorene inn i BI-systemet ditt via API-er eller IoT-integrasjonshubber. BI-dashbordene dine kan deretter vise deg følgende:

Tilgjengelighet i sanntid per SKU, per butikk
Hvor ofte varer hentes, men ikke kjøpes
Om hyllene er fylt opp og organisert slik de skal være

Hvis for eksempel et produkt med høy margin konsekvent går tomt i én butikk, men er fullt i en annen, vil systemet fange det opp før du mister salg eller overlager.

Forretningsanalyse og business intelligence-løsninger i detaljhandelen

Business intelligence er utmerket for å se hva som har skjedd i fortiden, men business analytics (BA) tar det til neste nivå ved å fortelle deg hvorfor ting skjedde og forutsi hva som kommer til å skje. BA viser ikke bare trender - det bryter ned tallene, finner skjulte mønstre og forutser fremtidige endringer.

Så man kan si..:

BI legger grunnlaget (rapporter, dashbord, datasynlighet)

BA tar det videre (trender, spådommer, handlingsplaner)

I mange detaljhandelssystemer og -plattformer i dag er BA faktisk innebygd i BI-løsninger som et mer avansert lag (tenk prediktiv analyse, trendspotting og anbefalinger). De er tett knyttet sammen, og i detaljhandelen fungerer de vanligvis sammen som en del av en smart datastrategi.

Integreringstype	Løsninger (eksempler)	Fordeler
E-handelsplattformer	Shopify, Magento	Enhetlig oversikt over produkter, målgrupper og kampanjer; bedre omnikanalstrategi; tydeligere inntektsdrivere
Programvare for kundeservice	Zendesk, Freshdesk	Kobler tilbakemeldinger til forretningstrender; identifiserer smertepunkter i tjenesten; forbedrer prognoser og planlegging
Programvare for lagerstyring	NetSuite, Brightpearl, tilpasset IMS	Lagersporing i sanntid; forhindrer overlager/lagersvikt; forbedrer påfylling og kontantstrøm
CRM-programvare	Salesforce, HubSpot	Dypere kundeinnsikt; bedre segmentering; fører til gjentatte kjøp gjennom personalisering
Systemer for utsalgssteder (PoS)	Square, Lightspeed, Clover	Oppdager lokale butikkmønstre; øker trafikken og salget med smartere lagerbeholdning
Ledelse av markedsføringskampanjer	Mailchimp, Klaviyo, tilpassede verktøy	Kobler kampanjer til faktisk salg og oppbevaring; avslører ekte ROI, ikke bare klikk
Programvare for leverandørstyring	SAP Ariba, Coupa, leverandørportaler	Overvåker leverandørens ytelse, reduserer risiko og forbedrer leverandørkjedens robusthet
IoT-smarte hyller og sensorer	RFID-systemer, vektsensorer, datasyn	Sporer tilgjengeligheten på hyllene; fanger opp tapt salg tidlig; optimaliserer hylleplass og lagerrotasjon

Business intelligence for detaljhandel: Implementeringsveiledning

Føler du deg fortsatt overveldet over hvor du skal begynne eller hvordan du skal skalere? Ikke bekymre deg - du er ikke alene. BI kan føles som en stor oppgave i begynnelsen, men med riktig veiledning kan det bli en kraftig ressurs for virksomheten din. Her er en oversiktlig guide som hjelper deg med å komme i gang på en trygg måte.

1. Definer mål og veikart for integrering

Før du tar i bruk teknologi, må du ha klart for deg hva du ønsker å oppnå. Prøver du å redusere lagerkostnadene? Eller trenger du å forbedre kundens livstidsverdi? Jeg setter det først fordi BI uten spesifikke mål blir til en datadump med pene dashbord uten retning. Hvis du setter deg noen vage mål - la oss si "bedre innsikt" - vil det ikke føre til smartere lager-, pris- eller markedsføringsbeslutninger. Jeg foreslår at du velger 2-3 spesifikke KPI-er (f.eks. salgsrate og kundelevetidsverdi) å fokusere på først.

2. Gjennomgå dine nåværende datakilder

Du har sannsynligvis allerede data på tvers av e-handelsplattformer, PoS-systemer, CRM-verktøy og markedsføringsplattformer. Nå er det på tide å finne ut hva som er tilgjengelig - og hva som mangler. Kartlegg alle datakilder. Identifiser hvilke du kan koble til via API-er, og hvilke som kan trenge tilpasset uttrekk.

3. Skissere strategien for datainnhenting og -integrasjon

Datainnhenting innebærer å samle inn data fra alle deler av virksomheten: CRM-systemer, ERP-systemer, transaksjonssystemer og til og med eksterne aktører som API-er, tredjepartsplattformer og offentlige kilder bør inkluderes. Deretter må du bestemme hvordan systemene skal snakke med hverandre. Vil du strømme data i sanntid? Batches de daglig? Bruk et ETL-verktøy (Extract, Transform, Load). Mitt tips her er å jobbe med en pålitelig IT-partner for å utforme en ren, skalerbar integrasjonsplan.

4. Rens og normaliser dataene dine

Dårlige data ødelegger selv god BI. Før du visualiserer noe som helst, må du standardisere navnekonvensjoner, håndtere manglende felter og justere formater på tvers av systemer. Bygg i stedet opp en datavalideringsprosess på et tidlig stadium. Automatiser så mye rensing som mulig ved hjelp av skript eller BI-verktøyfunksjoner.

5. Velg riktig verktøy for business intelligence

Det er på tide for forretningsinformasjon til å skinne. Sannheten er at ikke alle BI-plattformer passer til detaljhandelens behov. Og det er klart at det er bortkastet tid og budsjett å kjøpe feil verktøy. Prioriter skalerbarhet, integrasjonsmuligheter og brukervennlighet. Plattformer som Power BI, Tableau og Looker - eller å bygge en tilpasset løsning - er også en løsning, spesielt hvis du har komplekse behov.

6. Bygg visuelle dashbord som faktisk betyr noe

Jeg må si at ingen vil bruke 20 dashbord på en gang rett etter at du har satt opp BI-verktøy. Overbelastning av data lammer beslutningstakingen. Mindre er ofte mer. Utform dashbord rundt målene dine, ikke bare rundt det som er mulig å måle. Begynn med en håndfull mål som fører til handling - tenk på salgsrater, bruttomarginavkastning på investering (GMROI), vekst i kurvstørrelse eller kundelevetidsverdi.

7. Tren opp teamene dine (ikke bare ledelsen)

BI-systemet ditt er bare så godt som menneskene som bruker det. Lav adopsjon dreper BI-momentum. Alle, fra butikksjefer til markedsføringsteam, må vite hvordan de skal få tilgang til og tolke innsikten. Invester derfor i introduksjonsøkter, hurtigveiledninger og regelmessige oppfriskninger som er skreddersydd for hver enkelt rolle.

8. Overvåke, tilpasse og skalere

BI er ikke "sett det og glem det". Fortsett å optimalisere. Etter hvert som detaljhandelsvirksomheten vokser, vil databehovene og målene dine utvikle seg. Planlegg regelmessige møter (jeg anbefaler kvartalsvise) for å gå gjennom dashbordene, legge til nye KPI-er og utrangere irrelevante måleparametere.

Her er de - åtte trinn som ser bra ut på papiret. Selv da ser det ut som om du må investere litt tid og krefter for å sette BI som vil jobbe for deg, ikke mot deg. Min oppriktige anbefaling er følgende: Hvis du føler at det er for mye og at du ikke har nok ressurser til å ta tak i hvert trinn slik det bør være, kan du overlate det til folk som kan dette ut og inn, med vellykkede prosjekter og tilbakemeldinger fra reelle kunder. Innowise er en slik partner - praktisk, erfaren og fokusert på BI som faktisk leverer.

La oss gjøre ditt BI-prosjekt til en av disse suksesshistoriene.

Å få alt til å henge sammen

Jeg ser business intelligence i detaljhandelen handler om å vite hvilke tiltak som bør iverksettes og når de bør iverksettes. Å rulle ut et BI-system i detaljhandelen kan bli din største vekstfaktor. Det eneste som gjelder, er å gjøre det riktig. Sett deg klare mål, følg med på de riktige måleparameterne, unngå unødvendige komplikasjoner, og forenkle der det er mulig. Hvis det føles som for mye å ta fatt på alene, hjelper vi deg gjerne.

Del:

Dmitry Nazarevich

Teknologidirektør

Dmitry leder den tekniske strategien bak tilpassede løsninger som faktisk fungerer for kundene - nå og når de vokser. Han bygger bro mellom store visjoner og praktisk utførelse, og sørger for at hver eneste utvikling er smart, skalerbar og tilpasset virksomheten.

Les mer

Innholdsfortegnelse

Kontakt oss

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet din

Navn

Selskap

E-post

Telefon

Melding

Send oss en talemelding

Legg ved dokumenter

Last opp fil

Du kan legge ved én fil på opptil 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved å klikke på Send, samtykker du til at Innowise behandler dine personopplysninger i henhold til våre Retningslinjer for personvern for å gi deg relevant informasjon. Ved å oppgi telefonnummeret ditt samtykker du i at vi kan kontakte deg via taleanrop, SMS og meldingsapper. Priser for samtaler, meldinger og data kan gjelde.