Künstliche Intelligenz im Marketing:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
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| Format: | Elektronisch E-Book |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Freiburg
Haufe Lexware Verlag
2023
|
| Ausgabe: | 2nd ed |
| Schriftenreihe: | Haufe Fachbuch
|
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| Online-Zugang: | HWR01 |
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| Beschreibung: | 1 Online-Ressource (230 Seiten) |
| ISBN: | 9783648169582 |
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| 505 | 8 | |a Intro -- Inhaltsverzeichnis -- Hinweis zum Urheberrecht -- Impressum -- Abbildungsverzeichnis -- Vorwort zur 2. Auflage -- Einleitung -- Teil A: Künstliche Intelligenz und Marketing - die Grundlagen -- 1 Was ist Künstliche Intelligenz? -- 1.1 Eigenschaften und Aufgaben von Künstlicher Intelligenz -- 1.1.1 KI - eine Annäherung -- 1.1.2 Mustererkennung (Pattern Recognition) -- 1.1.3 Ableitung von Prognosen und Mustervorhersagen -- 1.1.4 Darstellung von Wissen und Informationen -- 1.1.5 Planung und Optimierung von Abläufen -- 1.1.6 Verarbeitung von menschlicher Sprache (Natural Language Processing) -- 1.1.7 Autonome Robotik und selbststeuernde Systeme -- 1.1.8 Lernen und abgeleitete kognitive Fähigkeiten -- 1.2 Angrenzende Felder, Überschneidungen und Grenzbereiche Künstlicher Intelligenz -- 1.2.1 Big Data -- 1.2.2 Data Mining -- 1.2.3 Predictive Analytics -- 1.3 Machine Learning, Deep Learning und künstliche neuronale Netzwerke -- 1.3.1 Die Grundlagen des maschinellen Lernens -- 1.3.2 Künstliche neuronale Netzwerke und Deep Learning -- 1.3.3 Evolutionäre Algorithmen: Die nächste Entwicklungsstufe? -- 2 Künstliche Intelligenz im Marketing -- 2.1 Zum Begriff des Marketings -- 2.2 Aufgaben von Künstlicher Intelligenz im Marketing -- 2.2.1 Überblick -- 2.2.2 Analysieren: Daten sammeln und strukturieren, Muster und Gesetzmäßigkeiten ableiten -- 2.2.3 Automatisieren: eigenständig Aufgaben innerhalb eines definierten Handlungsrahmens erfüllen -- 2.2.4 Autonom agieren: eigenständige Handlungsfähigkeit und autonome Prozesse etablieren -- 2.3 Der Kundenzyklus im Marketing -- 2.3.1 Analyse- und Planungsphase -- 2.3.2 Kundengewinnungsphase -- 2.3.3 Kundenbeziehungsphase -- 2.3.4 Trennungsphase -- Teil B: Operative Anwendungsformen von KI im Marketing -- 1 Analyse- und Planungsphase -- 1.1 Beschaffung und Auswertung von Markt- und Umfeldinformationen | |
| 505 | 8 | |a 1.2 Customer Insights - Kundenbedürfnisse verstehen -- 1.3 Produkt- und Sortiment-Insights -- 2 Kundengewinnungsphase -- 2.1 Automatische Content-Generierung -- 2.1.1 Die Relevanz von Inhalten im Marketing -- 2.1.2 KI und die automatisierte Generierung von Inhalten -- 2.2 Automatisierung von Mediaplanung und Mediaeinkauf -- 2.2.1 Grundlagen -- 2.2.2 Das Ökosystem Programmatic Advertising -- 2.2.3 Formen des Targetings -- 2.2.4 Mediaplanung, Programmatic Advertising und KI -- 2.2.5 Exkurs: Google und SEO -- 2.2.6 Exkurs: Google, Meta und Amazon in der Werbevermarktung -- 3 Kundenbeziehungsphase -- 3.1 Personalisierung in der Kundenkommunikation -- 3.1.1 Grundlagen -- 3.1.2 Angebotsvorschläge -- 3.2 Lead Management und Closed Loop Automation -- 3.3 Personalisierte und dynamisierte Preisbildung -- 3.4 Das Management der Kundenbeziehung: Customer Relationship und Customer Experience Management -- 3.4.1 Grundlagen -- 3.4.2 Customer Journey Mapping und Customer-Touchpoint-Analyse -- 3.4.3 Chatbots und Sprachassistenten im Management der Kundenbeziehung -- 4 Trennungsphase -- 4.1 Churn Management und Kundenrückgewinnung -- 4.2 Trennung von Problemkunden -- Teil C: Perspektiven, Strategien und Entwicklungsfelder von KI-Technologien -- 1 Chancen, Herausforderungen und Grenzen Künstlicher Intelligenz -- 1.1 Das Zusammenspiel von Mensch und KI -- 1.2 Künstliche Intelligenz, Ethik und Verantwortung -- 1.2.1 KI und ethische Fragen -- 1.2.2 Responsible AI, Trustworthy AI und Explainable AI -- 1.2.3 Das Rahmenwerk der Corporate Digital Responsibility -- 1.3 KI und der Wandel von Strukturen und Prozessen im Unternehmen -- 2 Ausblick 1: Mit KI und Blockchain auf dem Weg in die Maschinengesellschaft? -- 2.1 Kurze Einführung in Blockchain- und Distributed-Ledger-Verfahren -- 2.2 KI und Blockchain: zwei Schlüsseltechnologien mit gemeinsamer Zukunft? | |
| 505 | 8 | |a 3 Ausblick 2: KI im Metaverse und im Web3 -- 3.1 Das Metaverse - Versuch einer Annäherung -- 3.2 KI und das Metaverse -- 3.3 Vermischung von physischer und virtueller Realität: Virtuelle Lebewesen -- 4 Fazit: Willkommen in der Matrix!? -- Literaturverzeichnis -- Stichwortverzeichnis -- Der Autor | |
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| spelling | Wagener, Andreas Verfasser aut Künstliche Intelligenz im Marketing 2nd ed Freiburg Haufe Lexware Verlag 2023 ©2023 1 Online-Ressource (230 Seiten) txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Haufe Fachbuch Description based on publisher supplied metadata and other sources Intro -- Inhaltsverzeichnis -- Hinweis zum Urheberrecht -- Impressum -- Abbildungsverzeichnis -- Vorwort zur 2. Auflage -- Einleitung -- Teil A: Künstliche Intelligenz und Marketing - die Grundlagen -- 1 Was ist Künstliche Intelligenz? -- 1.1 Eigenschaften und Aufgaben von Künstlicher Intelligenz -- 1.1.1 KI - eine Annäherung -- 1.1.2 Mustererkennung (Pattern Recognition) -- 1.1.3 Ableitung von Prognosen und Mustervorhersagen -- 1.1.4 Darstellung von Wissen und Informationen -- 1.1.5 Planung und Optimierung von Abläufen -- 1.1.6 Verarbeitung von menschlicher Sprache (Natural Language Processing) -- 1.1.7 Autonome Robotik und selbststeuernde Systeme -- 1.1.8 Lernen und abgeleitete kognitive Fähigkeiten -- 1.2 Angrenzende Felder, Überschneidungen und Grenzbereiche Künstlicher Intelligenz -- 1.2.1 Big Data -- 1.2.2 Data Mining -- 1.2.3 Predictive Analytics -- 1.3 Machine Learning, Deep Learning und künstliche neuronale Netzwerke -- 1.3.1 Die Grundlagen des maschinellen Lernens -- 1.3.2 Künstliche neuronale Netzwerke und Deep Learning -- 1.3.3 Evolutionäre Algorithmen: Die nächste Entwicklungsstufe? -- 2 Künstliche Intelligenz im Marketing -- 2.1 Zum Begriff des Marketings -- 2.2 Aufgaben von Künstlicher Intelligenz im Marketing -- 2.2.1 Überblick -- 2.2.2 Analysieren: Daten sammeln und strukturieren, Muster und Gesetzmäßigkeiten ableiten -- 2.2.3 Automatisieren: eigenständig Aufgaben innerhalb eines definierten Handlungsrahmens erfüllen -- 2.2.4 Autonom agieren: eigenständige Handlungsfähigkeit und autonome Prozesse etablieren -- 2.3 Der Kundenzyklus im Marketing -- 2.3.1 Analyse- und Planungsphase -- 2.3.2 Kundengewinnungsphase -- 2.3.3 Kundenbeziehungsphase -- 2.3.4 Trennungsphase -- Teil B: Operative Anwendungsformen von KI im Marketing -- 1 Analyse- und Planungsphase -- 1.1 Beschaffung und Auswertung von Markt- und Umfeldinformationen 1.2 Customer Insights - Kundenbedürfnisse verstehen -- 1.3 Produkt- und Sortiment-Insights -- 2 Kundengewinnungsphase -- 2.1 Automatische Content-Generierung -- 2.1.1 Die Relevanz von Inhalten im Marketing -- 2.1.2 KI und die automatisierte Generierung von Inhalten -- 2.2 Automatisierung von Mediaplanung und Mediaeinkauf -- 2.2.1 Grundlagen -- 2.2.2 Das Ökosystem Programmatic Advertising -- 2.2.3 Formen des Targetings -- 2.2.4 Mediaplanung, Programmatic Advertising und KI -- 2.2.5 Exkurs: Google und SEO -- 2.2.6 Exkurs: Google, Meta und Amazon in der Werbevermarktung -- 3 Kundenbeziehungsphase -- 3.1 Personalisierung in der Kundenkommunikation -- 3.1.1 Grundlagen -- 3.1.2 Angebotsvorschläge -- 3.2 Lead Management und Closed Loop Automation -- 3.3 Personalisierte und dynamisierte Preisbildung -- 3.4 Das Management der Kundenbeziehung: Customer Relationship und Customer Experience Management -- 3.4.1 Grundlagen -- 3.4.2 Customer Journey Mapping und Customer-Touchpoint-Analyse -- 3.4.3 Chatbots und Sprachassistenten im Management der Kundenbeziehung -- 4 Trennungsphase -- 4.1 Churn Management und Kundenrückgewinnung -- 4.2 Trennung von Problemkunden -- Teil C: Perspektiven, Strategien und Entwicklungsfelder von KI-Technologien -- 1 Chancen, Herausforderungen und Grenzen Künstlicher Intelligenz -- 1.1 Das Zusammenspiel von Mensch und KI -- 1.2 Künstliche Intelligenz, Ethik und Verantwortung -- 1.2.1 KI und ethische Fragen -- 1.2.2 Responsible AI, Trustworthy AI und Explainable AI -- 1.2.3 Das Rahmenwerk der Corporate Digital Responsibility -- 1.3 KI und der Wandel von Strukturen und Prozessen im Unternehmen -- 2 Ausblick 1: Mit KI und Blockchain auf dem Weg in die Maschinengesellschaft? -- 2.1 Kurze Einführung in Blockchain- und Distributed-Ledger-Verfahren -- 2.2 KI und Blockchain: zwei Schlüsseltechnologien mit gemeinsamer Zukunft? 3 Ausblick 2: KI im Metaverse und im Web3 -- 3.1 Das Metaverse - Versuch einer Annäherung -- 3.2 KI und das Metaverse -- 3.3 Vermischung von physischer und virtueller Realität: Virtuelle Lebewesen -- 4 Fazit: Willkommen in der Matrix!? -- Literaturverzeichnis -- Stichwortverzeichnis -- Der Autor Marketing (DE-588)4037589-4 gnd rswk-swf Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd rswk-swf Marketing (DE-588)4037589-4 s Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 s DE-604 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Wagener, Andreas Künstliche Intelligenz im Marketing Freiburg : Haufe Lexware Verlag,c2023 9783648169575 |
| spellingShingle | Wagener, Andreas Künstliche Intelligenz im Marketing Intro -- Inhaltsverzeichnis -- Hinweis zum Urheberrecht -- Impressum -- Abbildungsverzeichnis -- Vorwort zur 2. Auflage -- Einleitung -- Teil A: Künstliche Intelligenz und Marketing - die Grundlagen -- 1 Was ist Künstliche Intelligenz? -- 1.1 Eigenschaften und Aufgaben von Künstlicher Intelligenz -- 1.1.1 KI - eine Annäherung -- 1.1.2 Mustererkennung (Pattern Recognition) -- 1.1.3 Ableitung von Prognosen und Mustervorhersagen -- 1.1.4 Darstellung von Wissen und Informationen -- 1.1.5 Planung und Optimierung von Abläufen -- 1.1.6 Verarbeitung von menschlicher Sprache (Natural Language Processing) -- 1.1.7 Autonome Robotik und selbststeuernde Systeme -- 1.1.8 Lernen und abgeleitete kognitive Fähigkeiten -- 1.2 Angrenzende Felder, Überschneidungen und Grenzbereiche Künstlicher Intelligenz -- 1.2.1 Big Data -- 1.2.2 Data Mining -- 1.2.3 Predictive Analytics -- 1.3 Machine Learning, Deep Learning und künstliche neuronale Netzwerke -- 1.3.1 Die Grundlagen des maschinellen Lernens -- 1.3.2 Künstliche neuronale Netzwerke und Deep Learning -- 1.3.3 Evolutionäre Algorithmen: Die nächste Entwicklungsstufe? -- 2 Künstliche Intelligenz im Marketing -- 2.1 Zum Begriff des Marketings -- 2.2 Aufgaben von Künstlicher Intelligenz im Marketing -- 2.2.1 Überblick -- 2.2.2 Analysieren: Daten sammeln und strukturieren, Muster und Gesetzmäßigkeiten ableiten -- 2.2.3 Automatisieren: eigenständig Aufgaben innerhalb eines definierten Handlungsrahmens erfüllen -- 2.2.4 Autonom agieren: eigenständige Handlungsfähigkeit und autonome Prozesse etablieren -- 2.3 Der Kundenzyklus im Marketing -- 2.3.1 Analyse- und Planungsphase -- 2.3.2 Kundengewinnungsphase -- 2.3.3 Kundenbeziehungsphase -- 2.3.4 Trennungsphase -- Teil B: Operative Anwendungsformen von KI im Marketing -- 1 Analyse- und Planungsphase -- 1.1 Beschaffung und Auswertung von Markt- und Umfeldinformationen 1.2 Customer Insights - Kundenbedürfnisse verstehen -- 1.3 Produkt- und Sortiment-Insights -- 2 Kundengewinnungsphase -- 2.1 Automatische Content-Generierung -- 2.1.1 Die Relevanz von Inhalten im Marketing -- 2.1.2 KI und die automatisierte Generierung von Inhalten -- 2.2 Automatisierung von Mediaplanung und Mediaeinkauf -- 2.2.1 Grundlagen -- 2.2.2 Das Ökosystem Programmatic Advertising -- 2.2.3 Formen des Targetings -- 2.2.4 Mediaplanung, Programmatic Advertising und KI -- 2.2.5 Exkurs: Google und SEO -- 2.2.6 Exkurs: Google, Meta und Amazon in der Werbevermarktung -- 3 Kundenbeziehungsphase -- 3.1 Personalisierung in der Kundenkommunikation -- 3.1.1 Grundlagen -- 3.1.2 Angebotsvorschläge -- 3.2 Lead Management und Closed Loop Automation -- 3.3 Personalisierte und dynamisierte Preisbildung -- 3.4 Das Management der Kundenbeziehung: Customer Relationship und Customer Experience Management -- 3.4.1 Grundlagen -- 3.4.2 Customer Journey Mapping und Customer-Touchpoint-Analyse -- 3.4.3 Chatbots und Sprachassistenten im Management der Kundenbeziehung -- 4 Trennungsphase -- 4.1 Churn Management und Kundenrückgewinnung -- 4.2 Trennung von Problemkunden -- Teil C: Perspektiven, Strategien und Entwicklungsfelder von KI-Technologien -- 1 Chancen, Herausforderungen und Grenzen Künstlicher Intelligenz -- 1.1 Das Zusammenspiel von Mensch und KI -- 1.2 Künstliche Intelligenz, Ethik und Verantwortung -- 1.2.1 KI und ethische Fragen -- 1.2.2 Responsible AI, Trustworthy AI und Explainable AI -- 1.2.3 Das Rahmenwerk der Corporate Digital Responsibility -- 1.3 KI und der Wandel von Strukturen und Prozessen im Unternehmen -- 2 Ausblick 1: Mit KI und Blockchain auf dem Weg in die Maschinengesellschaft? -- 2.1 Kurze Einführung in Blockchain- und Distributed-Ledger-Verfahren -- 2.2 KI und Blockchain: zwei Schlüsseltechnologien mit gemeinsamer Zukunft? 3 Ausblick 2: KI im Metaverse und im Web3 -- 3.1 Das Metaverse - Versuch einer Annäherung -- 3.2 KI und das Metaverse -- 3.3 Vermischung von physischer und virtueller Realität: Virtuelle Lebewesen -- 4 Fazit: Willkommen in der Matrix!? -- Literaturverzeichnis -- Stichwortverzeichnis -- Der Autor Marketing (DE-588)4037589-4 gnd Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd |
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