AI w analityce internetowej - wyzwania, korzyści, obszary zastosowania

Sztuczna inteligencja w niemal ekspresowym tempie zawładnęła marketingiem internetowym. Już 64% specjalistów ds. marketingu przyznaje, że wykorzystuje AI w swoich działaniach (https://influencermarketinghub.com/ai-marketing-benchmark-report/). Liczby te z pewnością będą jeszcze rosnąć, a uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja będą pojawiać się w coraz to nowych obszarach działań. Już teraz AI i machine learning można wykorzystać nie tylko do tworzenia treści, ale także do analityki internetowej. Jak to zrobić efektywnie? Sprawdźmy.

Z artykułu dowiesz się:

• jakie problemy występują w tradycyjnej analityce marketingowej i jak AI może je rozwiązać,
• jakie korzyści wiążą się z zastosowaniem AI w analityce internetowej,
• w jakich obszarach analityki i do jakich zadań z zakresu analizy i interpretacji danych warto wykorzystać uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję,
• jakie wyzwania wiążą się ze stosowaniem AI w analityce internetowej,

Chcesz rozkręcić swoją stronę?

Skorzystaj z indywidualnych porad ekspertów

 

Chcesz zwiększyć wyniki swojej firmy? Skorzystaj ze wsparcia naszych ekspertów i poznaj pełnię możliwości Twojej strony. 

Poznaj bezpłatne wskazówki od Widocznych zakresu:

• Pozycjonowania
• Kampanii Google Ads
• Optymalizacji UX

Umów się na darmowy audyt

Problemy tradycyjnej analityki marketingowej

Tradycyjna analityka marketingowa, choć niezaprzeczalnie cenna, ma swoje ograniczenia i problemy, które mogą utrudniać dokładne zrozumienie zachowań klientów oraz efektywność działań marketingowych.

• Jednym z głównych problemów jest ograniczona zdolność do analizy dużych ilości danych w czasie rzeczywistym. Tradycyjne narzędzia analityczne często nie są w stanie efektywnie przetwarzać ogromnych zbiorów danych generowanych przez interakcje online, co może prowadzić do opóźnień w dostarczaniu informacji i utraty okazji do reagowania na bieżące zdarzenia.
• Tradycyjna analityka marketingowa często polega na analizie danych historycznych, co oznacza, że ​​jest bardziej reaktywna niż proaktywna. Brak zdolności do prognozowania przyszłych trendów i zachowań klientów może prowadzić do utraty konkurencyjności na rynku, zwłaszcza w erze, gdzie szybkość reakcji jest kluczowa.
• Kolejnym problemem jest trudność w personalizacji treści i ofert dla różnych grup docelowych. Tradycyjna analityka może dostarczać ogólne informacje na temat klientów, ale często brakuje jej zdolności do dokładnego segmentowania i tworzenia spersonalizowanych strategii marketingowych, które byłyby bardziej efektywne w zwracaniu uwagi konsumentów.
• Tradycyjna analityka marketingowa może być kosztowna i wymagać dużego nakładu pracy, zarówno w zakresie zbierania danych, jak i ich analizy. To może stanowić wyzwanie dla mniejszych firm z ograniczonymi zasobami.

Korzyści z zastosowania sztucznej inteligencji w analityce internetowej

Wykorzystywanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w analityce internetowej może przynieść szereg korzyści. Obejmują one:

• Wydajniejsza analiza danych — AI może automatycznie analizować ogromne ilości danych internetowych, co pozwala na szybsze i bardziej kompleksowe zrozumienie trendów i wzorców.
• Prognozowanie trendów — AI pozwala na dokładne przewidywanie przyszłych trendów i zachowań klientów, co pomaga firmom dostosować swoje strategie marketingowe i produkty.
• Skuteczniejsze kampanie marketingowe — dzięki AI można dokładnie analizować grupy docelowe i optymalizować kampanie reklamowe, co prowadzi do lepszych wyników i wydajniejszego wykorzystania budżetu reklamowego.
• Automatyzacja raportowania — AI w analityce internetowej pozwala na generowanie automatycznych, interaktywnych raportów, co ułatwia monitorowanie i prezentację wyników analitycznych.
• Zoptymalizowane doświadczenie użytkownika (UX na stronie) - dzięki analityce prowadzonej z AI można pozyskiwać dane o interakcji użytkowników z produktami i oferować personalizowane interfejsy oraz nawigację, co poprawia komfort korzystania z witryn internetowych i aplikacji.
• Skrócenie czasu reakcji — sztuczna inteligencja może szybko reagować na zmiany i alarmować użytkowników o ważnych zdarzeniach lub trendach.
• Efektywna reakcja na opinie klientów — analiza sentymentu i opinii za pomocą AI pomaga firmom zrozumieć, co myślą o nich klienci i jak poprawić swoje produkty i usługi.
• Minimalizacja błędów ludzkich — automatyzacja procesów analitycznych za pomocą AI pomaga uniknąć błędów ludzkich, co zwiększa dokładność analiz i prognoz.
• Stały rozwój — dzięki uczeniu maszynowemu AI może stale poprawiać swoje zdolności analityczne na podstawie nowych danych i doświadczeń.
• Skalowalność — narzędzia AI umożliwiają marketerom stosowanie modeli danych, algorytmów i rozwiązań o zwiększonej złożoności, szybkości i rozmiarze w celu tworzenia spostrzeżeń opartych na dużym zestawie danych.
• Lepszy zwrot z inwestycji dla klientów i wzrost przychodów — firmy wykorzystuje sztuczną inteligencję i analizy predykcyjne do analizowania i rozumienia wartości i wpływu biznesowego rekomendacji, dzięki czemu są one traktowane priorytetowo w celu napędzania wzrostu.

Zestawienie korzyści z zastosowania AI w analityce internetowej

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w analityce — obszary i sposoby zastosowania

W jakich obszarach warto stosować sztuczną inteligencję oraz machine learning i jak to efektywnie zrobić? Zobacz nasze rozwiązania na usprawnienie analizy danych za pomocą AI.

1. AI w analizie predykcyjnej, prognozie popytu i sprzedaży

Oprogramowanie AI w marketingu sprawia, że ​​przedsiębiorcom łatwiej jest poznawać klientów, oceniać ich przyszłe działania oraz rozpoznawać potrzeby na podstawie statystyk zgromadzonych na temat ich wcześniejszych interakcji i zakupów. Możesz się spodziewać, co klienci będą później kupować i ile produktu sprzedasz w danym czasie. AI pozwala także określić, komu produkt promować i sprzedawać, aby zwiększyć dochody. Korzystanie ze sztucznej inteligencji pozwoli Ci również uniknąć nadmiernej sprzedaży lub promowania towarów, których nie ma w magazynie, poprzez zbilansowanie zapasów.

Jakie inne sposoby zastosowania AI w analizie predykcyjnej możesz zastosować?

• W przemyśle produkcyjnym AI może analizować dane dotyczące jakości produktów i procesów produkcyjnych, co pozwala przewidywać, kiedy i gdzie mogą wystąpić problemy jakościowe.
• W sektorze finansowym AI może pomagać w identyfikowaniu ryzyka kredytowego, oszustw czy innych potencjalnych zagrożeń, co umożliwia podejmowanie odpowiednich działań zapobiegawczych
• Sztuczna inteligencja może analizować dane medyczne, obrazowanie medyczne i dane genetyczne, co pozwala na diagnozowanie chorób, identyfikowanie ryzyka zdrowotnego i prognozowanie wyników leczenia
• W sektorze transportu AI może przewidywać, kiedy i gdzie mogą wystąpić opóźnienia w dostawach, co pozwala na lepsze zarządzanie trasami i dostosowywanie planów transportowych.
• AI może pomagać w optymalizacji produkcji energii, przewidywaniu awarii i zarządzaniu sieciami energetycznymi, co przyczynia się do efektywności energetycznej
• AI może prognozować zachowania klientów, takie jak koszyki zakupowe, prawdopodobieństwo porzucenia koszyka, czy potencjalne zakupy przyszłościowe, co umożliwia skuteczną personalizację i działania marketingowe.

Prognozy dotyczące przychodów i liczby użytkowników w Google Analytics 4

2. AI w analizie zachowań użytkowników na stronie

Dobre doświadczenia użytkowników to jeden z powodów, dla których ci chętnie korzystają ze strony i wchodzą z nią w głębsze interakcje. By poprawić UX na stronie, musisz najpierw pozyskać niezbędne dane o zachowaniach odbiorców w witrynie. W tym celu również możesz wykorzystać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. W jaki sposób?

• Pierwszym krokiem jest zbieranie danych dotyczących zachowań użytkowników na stronie. Można to zrobić za pomocą narzędzi do analizy danych, takich jak Google Analytics 4, które śledzą ruch na stronie, takie jak liczba odwiedzin, czas spędzony na stronie, źródło ruchu itp.
• Następnie wykorzystaj algorytmy AI do analizy danych zachowań użytkowników. Dzięki uczeniu maszynowemu AI jest w stanie rozpoznać wzorce w zachowaniach użytkowników, takie jak nawigacja, kliknięcia, czas spędzony na poszczególnych stronach, czy częstotliwość powrotów na stronę.
• AI może pomóc w segmentacji użytkowników na grupy o podobnych zachowaniach i preferencjach. Możesz tworzyć segmenty, takie jak nowi użytkownicy, powracający użytkownicy, użytkownicy z konkretnymi interesami itp.
• Na podstawie danych o zachowaniach użytkowników AI może dostosować treści na stronie do potrzeb i preferencji każdej grupy. Możesz wyświetlać spersonalizowane rekomendacje produktów, treści czy oferty.
• Jeśli użytkownik opuszcza stronę przed dokonaniem zakupu lub wypełnieniem formularza, AI może wykorzystać te informacje do automatycznego wyświetlania ofert specjalnych, próśb o kontakt lub zachęt do powrotu na stronę. Te strategie z powodzeniem wykorzystują kampanie remarketingowe w Google Ads.
• Analiza zachowań użytkowników może pomóc w optymalizacji nawigacji na stronie. AI może identyfikować problemy związane z trudnościami w nawigacji i sugerować zmiany w układzie strony, aby zwiększyć wygodę korzystania ze strony.
• Dzięki uczeniu maszynowemu AI może przewidywać, które zachowania użytkowników są najbardziej skorelowane z konwersjami, takimi jak zakupy, rejestracje czy subskrypcje. To pozwala na skoncentrowanie się na tych zachowaniach i optymalizację witryny pod kątem konwersji. Ta strategia jest z powodzeniem wykorzystywana na przykład w Google Ads w przypadku kampanii inteligentnych oraz kampanii Performance Max. Reklamy te są wyświetlane tym użytkownikom, którzy wykazują największe prawdopodobieństwo dokonania konwersji.

Sprawdź także:

• dlaczego kampanie inteligentne potrzebują opieki specjalisty,
• co to jest kampania Performance Max i co powinieneś o niej wiedzieć,
• jak wykorzystać kampanie Performance Max w sklepie internetowym?
• jak analizować użytkownika w Google Analytics 4.

3. Tworzenie person klientów w oparciu o analitykę AI

Persony klientów to fikcyjne profile, które tworzysz, reprezentujące określone typy docelowych klientów. Mogą nie być prawdziwymi ludźmi; symulują jednak Twoich rzeczywistych i preferowanych potencjalnych klientów. Możesz także stworzyć różne osobowości klientów dla każdego typu klienta, na którym chcesz skoncentrować swoje działania marketingowe.

Wizualizując swoich klientów jako „prawdziwych” odbiorców, możesz lepiej zrozumieć, czego oczekują od produktu. Dzięki temu personalizowanie wiadomości jest o wiele łatwiejsze i dokładniejsze.

Jeśli jesteś sprzedawcą B2B, być może będziesz musiał zastosować nieco inne podejście. Chociaż będziesz musiał przyciągnąć uwagę przedstawicieli czy specjalistów ds. zakupów w firmach, z którymi współpracujesz, musisz także stworzyć persony dla rzeczywistych użytkowników Twojego produktu w ich organizacjach.

Ze względów logistycznych podczas tworzenia person klientów można używać jedynie ograniczonych danych, stosując staromodny, tradycyjny sposób ręczny. W rezultacie najlepsze, na co możesz liczyć, to to, że Twoje osoby będą „w miarę” dokładne, choć nieco ogólne. Jednak korzystając z narzędzi AI, zyskujesz dostęp do tysięcy danych, w tym informacji o interakcjach na stronie internetowej, zachowaniach zakupowych, źródłach rekomendacji i nie tylko. Następnie możesz budować różne kampanie w oparciu o te dane i zbudowane persony. Sprawdź także, jak analizować klienta w e-commerce w 9 prostych krokach.

4. Jak AI w analityce pomaga w optymalizacji kampanii marketingowych?

Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w analityce do optymalizacji kampanii marketingowych może znacząco poprawić wyniki i efektywność działań. Jakie obszary działań jesteś w stanie usprawnić dzięki AI?

• Segmentacja i personalizacja — AI może pomóc w dokładnym segmentowaniu grupy docelowej na podstawie zachowań, preferencji i cech demograficznych. Dzięki temu można tworzyć spersonalizowane treści i oferty, które lepiej odpowiadają potrzebom każdej grupy, co zwiększa skuteczność kampanii.
• Optymalizacja treści — AI potrafi analizować skuteczność różnych treści marketingowych, takich jak nagłówki, obrazy, teksty reklamowe czy filmy, i sugerować optymalne warianty. To pomaga w tworzeniu bardziej przekonujących treści, które przyciągają uwagę klientów.
• Dobór kanałów marketingowych — sztuczna inteligencja pozwala analizować, które kanały komunikacji są najbardziej skuteczne w dotarciu do konkretnej grupy docelowej. Może to obejmować kampanie e-mail, reklamy na stronach internetowych, media społecznościowe czy reklamy mobilne. Dzięki temu można zoptymalizować alokację budżetu reklamowego.
• Dynamiczne reklamy — AI może tworzyć dynamiczne reklamy, które automatycznie dostosowują się do zachowań użytkowników. Na przykład, reklamy mogą wyświetlać produkty, które użytkownik przeglądał wcześniej na stronie, co zwiększa szanse na konwersję.
• Optymalizacja budżetu — AI może pomagać w alokacji budżetu reklamowego na podstawie danych o skuteczności różnych kampanii i kanałów. Można dostosowywać budżet do najlepiej działających strategii, co zwiększa zwrot z inwestycji.
• Prognozowanie wyników — AI może przewidywać wyniki kampanii na podstawie analizy danych i trendów. Dzięki temu można lepiej planować działania i dostosowywać strategię na bieżąco.
• Automatyzacja działań — AI może zautomatyzować wiele działań związanych z kampanią, takich jak wysyłanie e-maili, planowanie reklam czy monitorowanie wyników. To pozwala na oszczędność czasu i zasobów.
• Testowanie A/B — sztuczna inteligencja może pomagać w przeprowadzaniu testów A/B, które pozwalają porównywać różne warianty kampanii i określać, która wersja jest bardziej skuteczna. Na podstawie wyników testów można podejmować decyzje o optymalizacji kampanii.
• Monitorowanie konkurencji — AI może śledzić działania konkurencji i analizować ich strategie marketingowe. To pozwala na lepsze zrozumienie rynku i dostosowywanie swoich kampanii w odpowiedzi na konkurencję.

Zobacz także:

• Jak wykorzystać testy A/B w sklepie internetowym?
• Czy dynamiczne reklamy Google Ads to rozwiązanie dla Ciebie?
• Jak wykorzystać dynamiczne reklamy w wyszukiwarce?
• Jak optymalizować budżet kampanii Google Ads?

5. Podejmuj lepsze decyzje marketingowe i sprzedażowe dzięki danym analitycznym AI

Firmy mogą korzystać z narzędzi marketingowych AI, aby przesiać setki danych i rekomendować strategie marketingowe lub rozwojowe do zastosowania. Narzędzia te mogą analizować ogromne ilości danych w celu identyfikowania wzorców, przewidywania zachowań klientów i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Szczególnie przydatna może być tutaj analityka predykcyjna. Na podstawie danych i zachowań klientów sztuczna inteligencja może zapewnić przewidywalne spostrzeżenia, które pomagają marketerom przewidywać potrzeby i preferencje klientów. Można na przykład skorzystać z analiz predykcyjnych, aby określić najlepszy moment na wprowadzenie nowej linii produktów na podstawie danych historycznych. Na podstawie tych danych AI może także:

• wykrywać anomalie i wyjątki w danych, co pozwala szybko reagować na nieprawidłowości lub sytuacje wymagające natychmiastowej uwagi,
• sugerować strategie marketingowe i sprzedażowe, które mają największe szanse na sukces.

Narzędzia AI do analityki internetowej

Jakie narzędzia wykorzystujące AI warto stosować do analityki internetowej? Są to:

• Google Analytics 4 — to zaawansowane narzędzie analityczne oferujące funkcje oparte na AI, takie jak analiza predykcyjna, segmentacja docelowa i rekomendacje produktowe.
• Adobe Analytics — oferuje narzędzie do analizy danych z opcją personalizacji treści i rekomendacji, które wykorzystuje technologie AI.
• Salesforce — zapewnia rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, które pomagają w analizie danych klientów i tworzeniu spersonalizowanych kampanii marketingowych.
• Optimizely — to narzędzie do testów A/B i optymalizacji strony internetowej, które wykorzystuje AI do wybierania najlepszych wariantów treści.
• Crazy Egg — dostarcza rozwiązania do analizy zachowań użytkowników na stronie internetowej, w tym mapy cieplne i analizę kliknięć, które pomagają w optymalizacji interfejsu.
• Kissmetrics — narzędzie do analizy zachowań użytkowników na stronie i tworzenia spersonalizowanych rekomendacji opartych na zachowaniach.
• Chatfuel — wykorzystywane do tworzenia chatbotów opartych na AI, które mogą obsługiwać interakcje z użytkownikami na stronie internetowej.
• HubSpot — narzędzie oferuje narzędzia marketingowe i automatyzację oparte na AI, które pomagają w tworzeniu spersonalizowanych kampanii i śledzeniu wyników.

Sprawdź także artykuł, w którym znajdziesz 10 narzędzi przydatnych w automatyzacji marketingu

Wyzwania sztucznej inteligencji w analityce marketingowej

Wdrożenie sztucznej inteligencji (AI) w analityce marketingowej niesie za sobą wiele obiecujących możliwości, ale również wiąże się z pewnymi wyzwaniami. Oto kilka głównych wyzwań związanych z wykorzystaniem AI w analityce marketingowej:

• Zbiór i jakość danych — AI w analityce marketingowej wymaga dostępu do dużej ilości danych. Jednak nie zawsze dane są dostępne w odpowiedniej ilości i jakości. Wielu marketerów boryka się z problemem braku jednolitych źródeł danych, niewłaściwym formatowaniem lub brakiem dostępu do kluczowych danych.
• Ochrona prywatności — w miarę jak AI zbiera i analizuje dane o klientach, pojawiają się obawy dotyczące ochrony prywatności. Firmy muszą ściśle przestrzegać przepisów o ochronie danych, takich jak RODO w Unii Europejskiej, i dbać o zgodność ze standardami bezpieczeństwa.
• Brak wiedzy i umiejętności — wprowadzenie AI do analityki marketingowej może wymagać specjalistycznej wiedzy i umiejętności. Wielu pracowników może nie posiadać odpowiedniego przygotowania, co stanowi wyzwanie w zakresie szkoleń i rekrutacji.
• Koszty implementacji — implementacja AI w analityce marketingowej może być kosztowna, zarówno pod względem technologicznym, jak i kadrowym. Firmy muszą inwestować w odpowiednią infrastrukturę, narzędzia i ekspertów.
• Integracja narzędzi z AI — wiele firm używa różnych narzędzi i systemów do analizy danych i zarządzania kampaniami marketingowymi. Integracja tych narzędzi z AI może być skomplikowana i wymagać dostosowania.
• Zrozumienie wyników AI — wyniki generowane przez algorytmy AI mogą być trudne do zrozumienia i interpretacji przez pracowników niezaznajomionych z technologią. Firmy muszą dostarczać narzędzia i szkolenia, które pomogą pracownikom wykorzystywać te wyniki w praktyce.
• Uczciwość algorytmów — AI może wykazywać skłonności do wydawania nieuczciwych lub uprzedzonych decyzji, jeśli dane treningowe są obciążone uprzedzeniami. Konieczne jest monitorowanie i zapobieganie takim sytuacjom.
• Etyka i odpowiedzialność — decyzje oparte na AI mogą mieć znaczący wpływ na klientów i społeczeństwo jako całość. Firmy muszą podejmować etyczne decyzje i być odpowiedzialne za skutki swoich działań. Dynamiczne zmiany — AI w analityce marketingowej jest dziedziną dynamiczną, która wymaga ciągłego doskonalenia i aktualizacji. Algorytmy i modele muszą być aktualizowane, aby pozostać skutecznymi w zmieniającym się otoczeniu rynkowym.

AI w analityce internetowej — wyzwania, korzyści, obszary zastosowania. Podsumowanie

Wprowadzenie sztucznej inteligencji do analityki internetowej to krok ku bardziej efektywnym i personalizowanym działaniom w świecie marketingu i e-commerce. Pomaga to w zrozumieniu klientów, optymalizacji kampanii i reagowaniu na zmiany rynkowe w czasie rzeczywistym. Niemniej jednak wiąże się to również z wyzwaniami, takimi jak ochrona danych i odpowiedzialność. Jednak, w miarę jak technologia AI rozwija się i staje się bardziej dostępna, możliwości i korzyści, jakie niesie ze sobą w analityce internetowej, stają się coraz bardziej atrakcyjne. Kluczem do sukcesu jest zrozumienie tych wyzwań i wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji w sposób etyczny i odpowiedzialny. Dla firm, które potrafią to zrobić, AI w analityce internetowej może stać się kluczowym narzędziem osiągnięcia sukcesu na dzisiejszym konkurencyjnym rynku online.

Jakie są główne korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji w analityce internetowej?

Główne korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji w analityce internetowej to:

• Precyzyjna analiza danych i identyfikacja wzorców.
• Personalizacja treści i ofert dla klientów.
• Optymalizacja kampanii marketingowych i reklamowych.
• Prognozowanie trendów i zachowań klientów.
• Skuteczne zarządzanie danymi i automatyzacja procesów.

Jakie są najważniejsze wyzwania związane z wdrożeniem sztucznej inteligencji w analityce internetowej?

Najważniejsze wyzwania to:

• Zbieranie i utrzymanie odpowiedniej jakości danych.
• Ochrona prywatności klientów i zgodność z przepisami.
• Brak wiedzy i umiejętności w zespole.
• Koszty implementacji i dostępu do odpowiednich narzędzi.
• Monitorowanie i zapobieganie uprzedzeniom (bias) w algorytmach AI.
• Etyczne i odpowiedzialne korzystanie z AI w analityce.

W jakich obszarach można zastosować sztuczną inteligencję w analityce internetowej?

Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w różnych obszarach analityki internetowej, takich jak:

• Personalizacja treści i ofert dla klientów.
• Prognozowanie zachowań klientów i trendów rynkowych.
• Optymalizacja kampanii marketingowych i reklamowych.
• Analiza sentymentu i opinii klientów.
• Automatyzacja działań marketingowych i zarządzanie kampaniami.
• Zarządzanie danymi i segmentacja klientów.
• Monitorowanie konkurencji i analiza rynku.

 

Poznaj historie sukcesów naszych klientów

Sanpol

• 500% wzrost wejść organicznych
• 12-krotny wzrost współczynnika konwersji
• 6 miesięcy na zdominowanie top 10 Google

Protan Elmark

• 20 krotna dynamika sprzedaży
• 3 razy więcej zapytań ofertowych rok do roku
• ponad 3500 fraz w czołówce Google

Elmark Wynajem

• 7 krotny wzrost ruchu z pozycjonowania
• 150% więcej zapytań z formularza na stronie
• 5-krotny wzrost liczby konwersji z Google Ads

Volkswagen Samochody Użytkowe

• Kilkaset fraz w czołówce Google
• Stały i stabilny wzrost ruchu na stronie

Centrum Medyczne Stanley

• 250% wzrostu liczby rezerwacji na usługi USG
• 130% wzrostu liczby wizyt w gabinetach
• 4,5 razy więcej odwiedzających stronę

Starter24

• 187% więcej konwersji z pozycjonowania

Karlik

• 270% wzrost współczynnika konwersji

Zobacz więcej

4.9

4.8

Clutch.co to jedna z najbardziej wiarygodnych platform z opiniami na świecie!

opinie

Ponad 560 pozytywnych opinii w Google i 70 opinii na Clutch.co

 

Jesteśmy jedną z najlepiej i najczęściej ocenianych agencji marketingu internetowego w Polsce na największych platformach do ocen: w Google i na Clutch.co. Zobacz, nasze oceny i przekonaj się, że warto z nami współpracować.

 

» zobacz jak się z nami współpracuje

 

 

Wyślij zapytanie