Zusammenfassung von Künstliche Intelligenz im Marketing – ein Crashkurs

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Künstliche Intelligenz im Marketing – ein Crashkurs Buchzusammenfassung
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Bewertung

7

Qualitäten

  • Innovativ
  • Systematisch
  • Praktische Beispiele

Rezension

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Marketing steht erst am Anfang. Doch schon heute scheint sicher, dass KI auch hier zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor wird. Dieser Eindruck entsteht bei der Lektüre dieser sehr detaillierten Bestandsaufnahme von Andreas Wagener. Dank der aktuellen Beispiele aus allen Bereichen des operativen Marketings gewinnt der Leser einen guten Überblick über Art und Umfang der technologisch getriebenen Veränderungen. Das Buch zeigt, was heute schon möglich ist und wohin die Reise geht.

Über den Autor

Andreas Wagener ist Politik- und Wirtschaftswissenschaftler und Professor für Digitales Marketing und Digitale Ökonomie an der Hochschule Hof. Darüber hinaus ist er ein gefragter Referent zu Fragen des digitalen Wandels in Wirtschaft und Gesellschaft.

 

Zusammenfassung

Dank Digitalisierung und KI können Marketingmaßnahmen präziser geplant und durchgeführt werden.

Die Digitalisierung hat das alte Dilemma der Werbung beseitigt. Die wahlweise Henry Ford oder John Wanamaker zugeschriebene Aussage „Ich weiß, dass eine Hälfte meiner Werbeausgaben verschwendet ist. Ich weiß nur nicht, welche.“ trifft nicht mehr zu. Digitale Werbung misst ihren Erfolg in handfesten Konversionsraten. Aus der einstmals betriebswirtschaftlich „weichen“ Disziplin ist eine mit harten Kennzahlen geworden. Doch die Veränderungen betreffen nicht nur die Werbung, sondern alle Bereiche des Marketings. Mit der sogenannten Customer Journey, die vom Erstkontakt des Kunden bis zum Kaufakt dauert, hinterlässt jeder Kunde eine digitale Datenspur. In ihr liegt ein enormer Mehrwert für das Marketing. Hier kommt künstliche Intelligenz (KI) mit ihren vielfältigen Einsatzmöglichkeiten ins Spiel. Diese lassen sich in drei Aufgabengebiete einteilen – auch die „3 As“ des KI-Einsatzes genannt:

  • Analysieren: Die Analyse steht in diesem Zusammenhang für die Erfassung und intelligente Interpretation von Daten, wie das Erkennen von Mustern.


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