Verfügbarkeit: Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service

Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service: mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business - Konzepte, Technologien und Best Practices

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Gentsch, Peter 1968- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Wiesbaden Springer Gabler [2018]
Schlagworte:	Dienstleistung Marketing Künstliche Intelligenz Verkauf
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	XVII, 240 Seiten Illustrationen, Diagramme
ISBN:	9783658191467 3658191465

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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS 1 EINFUEHRUNG: ALGORITHMIC & AI EAT THE WORLD.............................................. 1 1.1 MOTIVATION UND HINTERGRUND.................................................................... 1 1.2 EIN BUCH FUER DIE UNTERNEHMENSPRAXIS....................................................... 4 2 BIG D ATA.............................................................................................................. 7 2.1 WAS WIRKLICH NEU IST .................................................................................. 7 2.2 DEFINITION VON BIG DATA............................................................................ 8 2.3 DIMENSIONEN VON BIG D ATA...................................................................... 9 2.4 BIG DATA ALS GRUNDLAGE FUER ALGORITHMIC UND ARTIFICIAL INTELLIGENCE ........ 10 3 ALGORITHMIK UND ARTIFICIAL INTELLIGENCE............................................................ 13 3.1 DIE MACHT DER ALGORITHMEN....................................................................... 13 3.2 A I-D A S EWIGE TALENT WIRD ERWACHSEN...................................................... 16 3.3 EIN DEFINITIONSVERSUCH.............................................................................. 17 3.4 ERFOLGSFAKTOREN UND TREIBER DER ENTWICKLUNG DER ARITIFICIAL INTELLIGENCE........................................................................ 18 3.4.1 INTERNET UND VERTEILTE SYSTEME...................................................... 18 3.4.2 MEHRKERNPROZESSOREN UND GRAPHICS PROCESSING U N ITS ................ 21 3.4.3 ZUKUNFTSTECHNOLOGIEN - NEUROMORPHE CHIPS UND QUANTENCOMPUTER.......................................................................... 23 3.5 HISTORISCHE ENTWICKLUNG DER AI................................................................. 24 3.5.1 HISTORISCHE ENTWICKLUNG DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ .................. 24 3.5.1.1 ERSTE ARBEITEN IM BEREICH DER KUENSTLICHEN INTELLIGENZ (1943-1955).................................................................. 26 3.5.1.2 FRUEHER ENTHUSIASMUS UND BALDIGE ERNUECHTERUNG (1952-1969)............................................ 26 3.5.1.3 WISSENSBASIERTE SYSTEME ALS SCHLUESSEL ZUM KOMMERZIELLEN ERFOLG (1969-1979) ...................... 27 3.5.1.4 DIE RUECKKEHR DER NEURONALEN NETZE UND DER AUFSTIEG DER AI ZUR WISSENSCHAFT (1986 BIS HEUTE) ...................... 28 3.5.1.5 INTELLIGENTE AGENTEN WERDEN ZUR NORMALITAET (1995 BIS HEUTE) ............................................................ 29 3.6 METHODEN UND TECHNOLOGIEN...................................................................... 30 3.6.1 SYMBOLISCHE A I ............................................................................ 31 3.6.1.1 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (N T ? ) ............................ 31 3.6.1.2 REGELBASIERTE EXPERTENSYSTEME ...................................... 32 3.6.1.3 DATA M INING .................................................................. 34 3.6.2 SUBSYMBOLISCHE AI ........................................................................ 35 3.6.3 MASCHINELLES L ERNEN .................................................................... 37 3.6.3.1 UEBERWACHTES LERNEN - SUPERVISED LEAM ING ................ 38 3.6.3.2 NICHT UEBERWACHTES LERNEN - UNSUPERVISED LEARNING .................................................. 38 3.6.3.3 VERSTAERKENDES LERNEN - REINFORCEMENT LEARNING .......... 38 3.6.4 AKTUELLE ANWENDUNGEN DER AI-FORSCHUNG .................................... 39 3.6.4.1 COMPUTERVISION UND MASCHINELLES SEHEN ...................... 39 3.6.4.2 ROBOTICS ........................................................................ 40 4 ALGORITHMICS BUSINESS: FRAMEWORK UND M ATURITY M O D EL ............................ 41 4.1 AI FRAMEWORK - DIE 360-PERSPEKTIVE ...................................................... 41 4.1.1 MOTIVATION UND NUTZEN .................................................................. 41 4.1.2 SCHICHTEN DES AI FRAMEWORK ........................................................ 42 4.1.3 A LU SEC ASES ................................................................................ 43 4.2 ALGORITHMIC BUSINESS MATURITY MODEL: VORGEHENSMODELL MIT ROADMAP ................................................................ 48 4.2.1 REIFEGRADE UND PHASEN .................................................................. 48 4.2.2 NUTZEN UND ZWECK ........................................................................ 53 5 ALGORITHMIC BUSINESS - AUF DEM WEG ZUM SELBSTFAHRENDEN UNTERNEHMEN .......................................................................... 55 5.1 KLASSISCHE UNTERNEHMENSBEREICHE ............................................................ 55 5.2 CONVERSATIONAL OFFICE ................................................................................ 61 5.3 ALGORITHMIC M ARKETING ............................................................................ 63 5.3.1 DATENSCHUTZ UND DATENHOHEIT ...................................................... 65 5.3.2 ALGORITHMEN IM MARKETINGPROZESS .............................................. 66 5.3.3 PRAXISBEISPIELE .............................................................................. 67 5.3.3.1 AMAZON.......................................................................... 67 5.3.3.2 OTTO G ROUP .................................................................... 68 5.3.3.3 BOSCH SIEMENS HAUSHALTSGERAETE (B/S/H)...................... 68 5.33.4 UPS ................................................................................ 69 53.3.5 NETFLIX ............................................................................ 69 5.3.3.6 COCA C OLA...................................................................... 69 5.33.7 BANK OF AMERICA............................................................ 69 5.3.4 DER RICHTIGE EINSATZ VON ALGORITHMEN IM MARKETING .................... 70 5.4 ALGORITHMIC MARKET RESEARCH.................................................................. 71 5.4.1 MENSCH VERSUS MASCHINE.............................................................. 71 5.4.2 LIBERALISIERUNG DER MARKTFORSCHUNG ............................................ 72 5.4.3 NEUE ANFORDERUNGEN AN DIE MARKTFORSCHER .................................. 73 5.5 ALGORITHMIC CONTROLLING............................................................................ 74 5.5.1 BIG DATA - IMPLIKATIONEN FUER DAS CONTROLLING .............................. 74 5.5.2 MONITORING UND FRUEHWARNUNG...................................................... 76 5.5.3 IMPLIKATIONEN FUER DIE ROLLE DES CONTROLLER .................................. 77 5.6 NEUE GESCHAEFTSMODELLE DURCH ALGORITHMIC UND AI .................................. 77 5.7 BRAUCHEN UNTERNEHMEN EINEN CHIEF ARTIFICIAL INTELLIGENCE OFFICER (C AIO) ?.................................................................... 78 5.7.1 MOTIVATION UND RATIONAL................................................................ 78 5.7.2 EINSATZGEBIETE UND QUALIFIKATIONEN EINES CA IO S ........................ 79 5.7.3 ROLLE IM RAHMEN DER DIGITALEN TRANSFORMATION .......................... 80 5.7.4 ARGUMENTE PRO/CONTRA.................................................................. 81 5.7.5 FAZIT.............................................................................................. 82 6 CONVERSATIONAL COMMERCE: BOTE, MESSAGING, ALGORITHMEN UND ARTIFICIAL INTELLIGENCE.......................................................... 83 6.1 EINFUEHRUNG................................................................................................ 83 6.2 MOTIVATION UND ENTWICKLUNG.................................................................... 84 6.3 GEGENSTAND UND BEREICHE.......................................................................... 86 6.4 (CHAT)BOTS ALS ENABLER DES CONVERSATIONAL COMMERCE ............................ 87 6.4.1 IMITATION MENSCHLICHER UNTERHALTUNG............................................ 87 6.4.2 SCHNITTSTELLEN FUER UNTERNEHMEN.................................................... 88 6.4.3 BOTS ALS NEUES BETRIEBSSYSTEM...................................................... 89 6.4.4 BOTS UND KUENSTLICHE INTELLIGENZ - WIE INTELLIGENT SIND BOTS WIRKLICH?........................................................................ 89 6.4.5 BOTS - CHANCE ODER RISIKO FUER UNTERNEHMEN, KONSUMENTEN UND GESELLSCHAFT?.................................................. 90 6.4.6 AUCH DIE KUNDEN RUESTEN AUF - BOTS ALS BUTLER UND INTELLIGENTE ASSISTENTEN.......................................................... 91 6.4.7 SIRI, GOOGLE NOW, CORTANA, ALEXA, HOME - WER IST DIE SCHLAUSTE IM L AND?................................................................ 97 6.4.8 BOTS - QUO VADIS?.......................................................................... 103 6.4.9 EINSATZGEBIETE IM E-COMMERCE.................................................... 105 6.5 TRENDS, DIE DEN CONVERSATIONAL COMMERCE BEGUENSTIGEN .......................... 105 6.6 BEISPIELE VON CONVERSATIONAL COMMERCE................................................ 106 6.7 HERAUSFORDERUNGEN FUER DEN CONVERSATIONAL COMMERCE ............................ 108 6.8 VOR- UND NACHTEILE DES CONVERSATIONAL COMMERCE .................................. 109 6.9 ROADMAP ZUM CONVERSATIONAL COMMERCE: E-COMMERCE-MATURITY-MODELL - PLATTFORMEN-CHECKLISTEN ...................... 109 6.9.1 DAS DM3-MODELL ALS SYSTEMATISCHES VORGEHENSMODELL FUER DEN CONVERSATIONAL COMMERCE ................................................ 110 6.9.2 PLATTFORMEN UND CHECKLISTE .......................................................... 112 6.10 FAZIT UND AUSBLICK.................................................................................... 114 7 BEST PRACTICES...................................................................................................... 117 7.1 SALES UND MARKETING RELOADED - DEEP LEARNING ERMOEGLICHT NEUE WEGE DER KUNDEN- UND MARKTGEWINNUNG ........................................ 118 ANDREAS KULPA 7.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE UND BIG DATA IM KUNDENSERVICE: REALITY CHECK UND AUSBLICK...................................................................... 128 PROFESSOR DR. NILS HAFNER 7.3 CUSTOMER ENGAGEMENT MIT CHATBOTS UND COLLABORATION BOTS: VORGEHEN, CHANCEN UND RISIKEN ZUM EINSATZ VON BOTS IN SERVICE UND MARKETING.......................................................... 138 DR. THOMAS WILDE 7.4 DIE ZUKUNFT DER MEDIA PLANUNG - AI ALS GAME CHANGER ........................ 150 ANDREAS SCHWABE 7.5 DIE BOT-REVOLUTION VERAENDERT DAS CONTENT MARKETING - ALGORITHMEN UND AI ZUR GENERIERUNG UND VERTEILUNG VON CONTENT .............................. 158 KLAUS ECK 7.6 NEXT BEST ACTION - RECOMMENDATION SYSTEME NEXT LEVEL ...................... 173 JENS SCHOLZ UND DR. RER. NAT. MICHAEL THESS 7.7 INTELLIGENT AUTOMATION - WIE AI UND RPA (ROBOTIC PROCESS AUTOMATION) ARBEITSPLAETZE UND ABLAEUFE IN VERWALTUNG UND KUNDENSERVICE VERAENDERN ...................... 185 ANDREAS KLUG 7.8 KUNDENKOMMUNIKATION UND KUNDENSERVICE UEBER SMARTE APPS ................. 189 DR. RER.NAT. DARKO OBRADOVIC 7.9 CORPORATE SECURITY: SOCIAL LISTENING UND DIE DIGITALISIERUNG DER DESINFORMATION - DURCH ALGORITHMEN SYSTEMATISCH UNKNOWN UNKNOWNS ENTDECKEN................................................................................ 207 PROF. DR. MARTIN GROTHE 8 FAZIT UND AUSBLICK: ALGORITHMIC BUSINESS - QUO VADIS? ................................ 221 8.1 SUPER INTELLIGENZ: DIE COMPUTER UEBERNEHMEN - REALISTISCHES SZENARIO ODER SCIENCE-FICTION?................................................................ 221 8.2 AI: DIE TOP 10 TRENDS 2017 AND BEYOND .................................................. 226 8.3 IMPLIKATIONEN FUER UNTERNEHMEN UND GESELLSCHAFT .................................... 229 LITERATUR. 235
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THWS Schweinfurt Zentralbibliothek Lesesaal

Bestandesangaben von THWS Schweinfurt Zentralbibliothek Lesesaal
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Schweinfurt Teilbibliothek Logistik

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