Digitalisering
Automasjon
Vi kombinerer kraften til Robotic Process Automation (RPA), integrasjoner, kunstig intelligens (AI) og selvbetjeningsportaler for å automatisere oppgaver, effektivisere prosesser og forbedre brukeropplevelsen. Ved å utnytte disse teknologiene kan bedrifter oppnå økt produktivitet, forbedret nøyaktighet og bedre utnyttelse av menneskelige ressurser.
Robotic Process Automation (RPA): RPA innebærer bruk av programvare-roboter eller "bots" for å automatisere gjentakende, regelbaserte oppgaver. Disse "bots" kan etterligne menneskelige interaksjoner med digitale systemer, for eksempel logge inn på applikasjoner, kopiere og lime inn data, eller utføre beregninger. RPA gjør det mulig for organisasjoner å automatisere rutineoppgaver og frigjøre menneskelige ressurser for mer verdiskapende aktiviteter.
Integrasjon: Integrasjon refererer til prosessen med å koble sammen ulike systemer, applikasjoner eller datakilder for å muliggjøre sømløs informasjonsflyt og samhandling. I sammenheng med digital automatisering er integrasjon avgjørende for å sikre at ulike programvarekomponenter kan kommunisere og dele data effektivt. Det tillater at data synkroniseres, utløser handlinger på tvers av systemer og muliggjør helautomatisering.
Kunstig intelligens (AI): AI omfatter teknologier som gjør det mulig for maskiner å simulere menneskelig intelligens og utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelige kognitive evner. I sammenheng med digital automatisering kan AI anvendes på flere måter. Maskinlæringsalgoritmer kan brukes til å analysere store mengder data og trekke ut verdifulle innsikter, som muliggjør datadrevne beslutninger. Naturlig språkbehandling (NLP) gjør det mulig for maskiner å forstå og tolke menneskelig språk, slik at de kan samhandle med brukere eller behandle ustrukturerte data.
Selvbetjeningsportaler: Selvbetjeningsportaler er brukergrensesnitt som lar enkeltpersoner få tilgang til informasjon, utføre oppgaver eller samhandle med systemer selvstendig, uten behov for menneskelig assistanse. Disse portalene er utformet for å gi en brukervennlig opplevelse og gi brukerne mulighet til å løse sine spørsmål, finne informasjon eller gjennomføre transaksjoner på egen hånd. Ved å automatisere rutineprosesser og tilby selvbetjening, kan organisasjoner forbedre kundetilfredshet, redusere kostnader og øke operasjonell effektivitet.
Kundeopplevelser
UX/design, CRM og markedsføringsautomatisering utgjør en omfattende tjeneste for kundeopplevelse. Denne tjenesten har som mål å skape engasjerende, personlige og sømløse opplevelser for kunder på tvers av ulike kontaktpunkter. Ved å benytte prinsipper for brukersentrert design, dra nytte av CRM-systemer og automatisere markedsføringsprosesser, kan bedrifter forbedre kundetilfredshet, bygge sterkere relasjoner og øke kundelojaliteten. Denne kombinasjonen av elementer gjør det mulig for organisasjoner å levere en sammenhengende og enhetlig kundeopplevelse gjennom hele kundens livssyklus.
Brukeropplevelse (UX) og design: UX og design spiller en avgjørende rolle i utformingen av en positiv kundeopplevelse. UX fokuserer på å forstå brukernes behov, atferd og preferanser for å skape intuitive og brukervennlige grensesnitt. Designelementer som oppsett, fargevalg, typografi og visuelle elementer blir nøye utformet for å forbedre brukervennlighet, estetikk og merkevarekonsistens. Ved å prioritere UX og designprinsipper kan organisasjoner skape engasjerende og sømløse opplevelser for kundene sine på digitale kontaktpunkter, som nettsteder, mobilapper og andre digitale plattformer.
Kundeoppfølgingssystem (CRM): CRM-systemer gjør det mulig for bedrifter å administrere og analysere interaksjoner med kunder og potensielle leads. Disse systemene omfatter typisk funksjoner som kontaktstyring, oppfølging av salgsprosesser, kundestøtte og markedsføringsautomatisering. CRM-plattformer samler kundedata fra ulike kontaktpunkter, slik at organisasjoner kan få en helhetlig oversikt over kundene sine, spore interaksjoner og tilpasse kommunikasjonen. Ved å utnytte CRM-verktøy kan bedrifter optimalisere kundeengasjementet, pleie relasjoner og levere skreddersydde opplevelser basert på individuelle preferanser og atferd.
Markedsføringsautomatisering: Markedsføringsautomatisering refererer til bruk av teknologi for å automatisere gjentakende markedsføringsoppgaver, som for eksempel e-postkampanjer, oppfølging av potensielle kunder, administrasjon av sosiale medier og levering av personlig innhold. Disse plattformene bruker kundedata, sporing av atferd og segmentering for å levere målrettede og relevante meldinger til kunder i ulike stadier av kundereisen. Ved å automatisere markedsføringsprosesser kan organisasjoner skalere markedsføringsinnsatsen, forbedre effektiviteten og levere personlige opplevelser som treffer kundenes interesser og preferanser.
Data
Kombinasjonen av analyse, innsikter, dataforskere og prediktive evner i en dataplattform gir bedrifter muligheten til å utnytte data som en strategisk ressurs. Dette gjør det mulig for organisasjoner å avdekke verdifulle innsikter, forutse trender og ta informerte beslutninger. Ved å bruke data-drevne tilnærminger kan bedrifter optimalisere driften, forbedre kundeopplevelser, og drive vekst og innovasjon. Dataplattformen fungerer som en sentral nav, som gir de nødvendige verktøyene, ekspertisen og infrastrukturen for å effektivt utnytte kraften i data og frigjøre sitt fulle potensial.
Analyse og Innsikter: En dataplattform tilbyr kraftige verktøy og funksjoner for å analysere og utlede innsikter fra store datavolumer. Den gir en rekke teknikker for datamanipulering og utforskning for å avdekke mønstre, trender og korrelasjoner. Disse analysene hjelper bedrifter med å forstå sine data, identifisere nøkkelmetrikker og få verdifull innsikt i kundeadferd, markedsutvikling, operasjonell ytelse, med mer. Ved å utnytte analyse og innsikter kan organisasjoner ta datadrevne beslutninger, optimalisere prosesser og identifisere muligheter for vekst og forbedring.
Dataforskere: Dataforskere spiller en avgjørende rolle i å hente ut meningsfull informasjon og verdi fra komplekse datasett. De bruker avanserte statistiske teknikker, maskinlæringsalgoritmer og prediktive modeller for å analysere data og utvikle modeller som kan gi innsikter og gjøre prognoser. Dataforskere har ekspertise innen programmering, datamanipulering og statistisk analyse, som gjør at de kan hente ut handlingbare innsikter og utvikle prediktive modeller for å forutse fremtidige trender, kundeadferd og forretningsresultater.
Prediktiv analyse: Prediktiv analyse er en sentral komponent i en dataplattform. Ved å bruke historiske og sanntidsdata kan prediktive modeller forutse fremtidige hendelser, adferd og resultater. Disse modellene hjelper bedrifter med å ta informerte beslutninger, optimalisere driften og utvikle målrettede strategier. For eksempel kan prediktiv analyse brukes til å forutsi kundenes etterspørsel, optimalisere priser, identifisere risiko for kundetap, personalisere markedsføringskampanjer og optimalisere lagerstyring. Ved å integrere prediktive evner i dataplattformen kan organisasjoner proaktivt respondere på endringer i markedsdynamikk og oppnå en konkurransefordel.
Skalering og justering (Nearshoring)
eBIT tilbyr en nearshoring-tjeneste som gir selskaper muligheten til å bygge egne team med utviklere i Latvia, som er 1.5 timer unna Oslo. Dette gir bedrifter tilgang til høyt kvalifiserte utviklere samtidig som kostnader kan reduseres. Med nearshoring kan du skalere ditt digitale team. Dette er en attraktiv tjeneste som gir tilgang til høyt kvalifiserte ressurser. Dette kan bidra til økt produktivitet, effektivt og kostnadsreduksjon. eBIT tar ansvaret for de ansatte og administrasjon og sikrer at lover og regler blir ivaretatt. Dette gir deg en risikofri modell for å skalere dine digitale satsinger. All nearshoring igjennom eBIT styres igjennom norsk ledelse, og dere inngår norsk avtale med eBIT Consulting AS som er 100% eid av norske aksjonærer.
Utvalgte kunder
