Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service: mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business – Konzepte und best practices
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| 1. Verfasser: | |
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
[2019]
Wiesbaden Springer Gabler |
| Ausgabe: | 2., überarbeitete und erweiterte Auflage |
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| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XIX, 280 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.8 cm |
| ISBN: | 9783658253752 3658253754 |
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| adam_text | ln I á- 1 Einführung: „Algorithmic AI eat the world“.............................................. 1.1 Motivation und Hintergrund.................................................................... 1.2 Ein Buch für die Untemehmenspraxis...................................................... Literatur................................................................................................................ 1 1 5 6 2 Big Data.............................................................................................................. 2.1 Was wirklich neu ist.................................................................................. 2.2 Definition von Big Data............................................................................ 2.3 Dimensionen von Big Data...................................................................... 2.4 Big Data als Grundlage für Algorithmic und Artificial Intelligence........ Literatur................................................................................................................ 7 7 8 9 10 11 3 Algorithmik und Artificial Intelligence............................................................ 3.1 Die Macht der Algorithmen...................................................................... 3.2 AI - das ewige Talent wird erwachsen...................................................... 3.3 Ein Definitionsversuch.............................................................................. 3.4 Erfolgsfaktoren und Treiber der Entwicklung der Artificial
Intelligence................................................................................................ 3.4.1 Internet und verteilte Systeme.................................................... 3.4.2 Mehrkernprozessoren und Graphics Processing Units.............. 3.4.3 Zukunftstechnologien - neuromorphe Chips und Quanteçréomputer........................................................................ 3.5 Historische Entwicklung der AI................................................................ 3.5.1 Historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz................ 3.5.1.1 Erste Arbeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz (1943-1955).............................................. 3.5.1.2 Früher Enthusiasmus und baldige Ernüchterung (1952-1969)................................................................ 3.5.1.3 Wissensbasierte Systeme als Schlüssel zum kommerziellen Erfolg (1969-1979)............................ 13 13 16 17 18 19 21 23 24 24 24 26 27 VII
VIII Inhaltsverzeichnis 3.5.1.4 Die Rückkehr der neuronalen Netze und der Aufstieg der AI zur Wissenschaft (1986 bis heute) ... 3.5.1.5 Intelligente Agenten werden zur Normalität (1995 bis heute)................................................................ 3.6 Methoden und Technologien........................................................................... 3.6.1 Symbolische AI.................................................................................. 3.6.1.1 Natural Language processing (NLP)............................. 3.6.1.2 Regelbasierte Expertensysteme...................................... 3.6.1.3 Data Mining....................................................................... 3.6.2 Subsymbolische AI............................................................................ 3.6.3 Maschinelles Lernen......................................................................... 3.6.3.1 Überwachtes Lernen - Supervised Learning................ 3.6.3.2 Nicht überwachtes Lernen - Unsupervised Learning.............................................................................. 3.6.3.3 Verstärkendes Lernen - Reinforcement Learning 3.6.4 Aktuelle Anwendungen der AI-Forschung.................................... 3.6.4.1 Computervision und Maschinelles Sehen...................... 3.6.4.2 Robotics.............................................................................. Literatur............................................................................................................................. 4 Algorithmic Business: Framework und Reifegrad-
Modell.............................. 4.1 AI Framework ֊ die 360°-Perspektive............................................................. 4.1.1 Motivation und Nutzen..................................................................... 4.1.2 Schichten des AI Framework............................................................ 4.1.3 AI Use Cases....................................................................................... 4.2 Algorithmic Business Maturity Model: Vorgehensmodell mit Roadmap...................................................................................................... 4.2.1 Reifegrade und Phasen....................................................................... 4.2.2 Nutzen und Zweck.............................................................................. Literatur............................................................................................................................. 5 Algorithmic Business - auf dem Weg zum selbstfahrenden Unternehmen.................................................................................................................. 5.1 5.2 5.3 Klassische Unternehmensbereiche................................................................... Conversational Office......................................................................................... Algorithmic Marketing..................................................................................... 5.3.1 Datenschutz und Datenhoheit.......................................................... 5.3.2 Algorithmen im
Marketingprozess................................................. 5.3.3 Praxisbeispiele..................................................................................... 5.3.3.1 Amazon................................................................................. 5.3.3.2 Otto Group........................................................................... 5.3.3.3 Bosch Siemens Haushaltsgeräte (B/S/H)....................... 28 29 29 30 31 32 33 35 37 37 38 38 39 39 39 42 43 43 43 44 45 50 50 57 58 59 59 65 67 71 71 73 73 73 74
Inhaltsverzeichnis 5.3.3.4 UPS.............................................................................. 5.3.3.5 Netflix.......................................................................... 5.3.3.6 Coca Cola.................................................................... 5.3.3.7 Bank of America.......................................................... 5.3.3.8 Der richtige Einsatz von Algorithmen im Marketing.............................................................. 5 4 Algorithmic Market Research................................................................... 5.4.1 Mensch versus Maschine............................................................ 5.4.2 Liberalisierung der Marktforschung.......................................... 5.4.3 Neue Anforderungen an dieMarktforscher................................. 5.5 Algorithmic Controlling............................................................................ 5.5.1 Big Data - Implikationen für das Controlling............................ 5.5.2 Monitoring und Frühwarnung.................................................... 5.5.3 Implikationen für die Rolle des Controller................................ 5.6 Neue Geschäftsmodelle durch Algorithmic und AI.................................. 5.7 Brauchen Unternehmen einen Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO)?........................................................................................ 5.7.1 Motivation und Rational............................................................ 5.7.2 Einsatzgebiete und Qualifikationen eines CAIOs......................
5.7.3 Rolle im Rahmen der Digitalen Transformation........................ 5.7.4 Argumente pro/contra................................................................ 5.7.5 Fazit............................................................................................ Literatur................................................................................................................ 6 Conversational Commerce: Bots, Messaging, Algorithmen und Artificial Intelligence.................................................................................. 6.1 Einführung................................................................................................ 6.2 Motivation und Entwicklung.................................................................... 6.3 Gegenstand und Bereiche.......................................................................... 6.4 (Chat)Bots als Enabler des ConversationalCommerce............................. 6.4.1 Imitation menschlicher Unterhaltung........................................ 6.4.2 Schnittstellen für Unternehmen.................................................. ,Հ 6.4.3 Bots aN neues Betriebssystem.................................................... 6.4.4 Bots und Künstliche Intelligenz - wie intelligent sind Bots wirklich?.................................................................... 6.4.5 Mögliche Limitationen KI-basierter Bots.................................. 6.4.6 Bots - Chance oder Risiko für Unternehmen, Konsumenten und Gesellschaft?................................................ 6.4.7 Auch die Kunden rüsten auf -
Bots als Butler und intelligente Assistenten........................................................ 6.4.8 Siri, Google Now, Cortana, Alexa, Home ֊ wer ist die Schlauste im Land?.................................................................... 74 75 75 75 75 77 77 78 79 80 80 81 82 83 85 85 86 87 88 89 89 91 91 92 94 95 95 96 97 97 102 104 105 111
X Inhaltsverzeichnis 6.4.9 Conversational Commerce und AI in der GAFA-Plattform-Ökonomie......................................................... 6.4.10 Bots im Rahmen des CRM von Unternehmen.............................. 6.4.11 Reifegrade und Beispiele von Bots und Ю-Systemen................. 6.4.12 Bots ֊ quo vadis?............................................................................ 6.4.13 Einsatzgebiete im E-Commerce................................................... 6.5 Trends, die den Conversational Commerce begünstigen............................ 6.6 Beispiele von Conversational Commerce................................................... 6.7 Herausforderungen für den Conversational Commerce.............................. 6.8 Vor-und Nachteile des Conversational Commerce.................................... 6.9 Roadmap zum Conversational Commerce: E-CommerceMaturity-Modell - Plattformen-Checklisten............................................... 6.9.1 Das DM3-Modell als systematisches Vorgehensmodell für den Conversational Commerce............................................... 6.9.2 Plattformen und Checkliste............................................................ 6.10 Fazit und Ausblick......................................................................................... Literatur....................................................................................................................... 7 Best Practices............................................................................................................ 7.1 Sales und Marketing reloaded ֊
Deep Learning ermöglicht neue Wege der Kunden- und Marktgewinnung........................................... Andreas Kulpa 7.2 Digitale Arbeit und was aus Kundensicht zu berücksichtigen ist............. Alex Dogariu und Nicolas Maltry 7.3 Artificial Intelligence und Big Data im Kundenservice: Reality Check und Ausblick.......................................................................... Professor Dr. Nils Hafner 7.4 Customer Engagement mit Chatbots und Collaboration Bots: Vorgehen, Chancen und Risiken zum Einsatz von Bots in Service und Marketing................................................................................... Dr. Thomas Wilde 7.5 Showcase: Aus Alexa wird Relaxa - Schulterblick in die Entwicklung des Skills „Smart Relax“ der Techniker Krankenkasse .... Bruno Kollhorst 7.6 Chatbots: Testing New Grounds with a Pinch of Pixie Dust?................... David Popineau 7.7 Die Bot-Revolution verändert das Content Marketing ֊ Algorithmen und AI zur Generierung und Verteilung von Content........... Klaus Eck 7.8 Die Zukunft der Media Planung - AI als Game Changer.......................... Andreas Schwabe 117 120 124 126 128 128 129 131 131 132 133 135 137 139 141 142 153 163 173 186 198 202 217
XI Inhaltsverzeichnis 79 Next Best Action - Recommendation Systeme Next Level....................... Jens Scholz und Dr. rer. nat. Michael Thess 7.10 Corporate Security: Social Listening und die Digitalisierung der Desinformation - durch Algorithmen systematisch unknown Unknowns entdecken..................................................................................... Prof. Dr. Martin Grothe 7.11 Wie künstliche Intelligenz und Chatbots die Musikindustrie beeinflussen und die Interaktion der Kunden mit Musikern und Musiklabein verändern................................................................................... Peter Gentsch und Marco Philipp g Fazit und Ausblick: Algorithmic Business - quo vadis?.................................. 8.1 Super Intelligenz: die Computer übernehmen - realistisches Szenario oder Science-Fiction?.................................................................... 8.2 AI: Die Top 10 Trends 2018 und darüber hinaus......................................... 8.3 Implikationen für Unternehmen und Gesellschaft...................................... Literatur....................................................................................................................... Հ 225 237 252 265 265 270 275 280
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| spelling | Gentsch, Peter 1968- Verfasser (DE-588)140734376 aut Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business – Konzepte und best practices Peter Gentsch 2., überarbeitete und erweiterte Auflage Wiesbaden Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH [2019] Wiesbaden Springer Gabler XIX, 280 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.8 cm txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd rswk-swf Marketing (DE-588)4037589-4 gnd rswk-swf Dienstleistung (DE-588)4012178-1 gnd rswk-swf Verkauf (DE-588)4117346-6 gnd rswk-swf Mixed media product KJMV6 KJM KJS Dienstleistung (DE-588)4012178-1 s Verkauf (DE-588)4117346-6 s Marketing (DE-588)4037589-4 s Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 s DE-604 Springer Fachmedien Wiesbaden (DE-588)1043386068 pbl Erscheint auch als Online-Ausgabe, eBook 978-3-658-25376-9 X:MVB text/html http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=7bd6dc0660734446af43f8b4c185ffad&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm Inhaltstext Digitalisierung UB Augsburg - ADAM Catalogue Enrichment application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=031274993&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
| spellingShingle | Gentsch, Peter 1968- Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business – Konzepte und best practices Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd Marketing (DE-588)4037589-4 gnd Dienstleistung (DE-588)4012178-1 gnd Verkauf (DE-588)4117346-6 gnd |
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