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Künstliche Intelligenz im Marketing - ein Crashkurs : Data Driven Marketing, Predictive Analytics, Deep Learning.

Author: Andreas Wagener
Publisher: München : Haufe Lexware Verlag, 2019.
Series: Haufe Fachbuch.
Edition/Format:   eBook : Document : GermanView all editions and formats
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Details

Genre/Form: Electronic books
Additional Physical Format: Print version:
Wagener, Andreas.
Künstliche Intelligenz im Marketing - ein Crashkurs : Data Driven Marketing, Predictive Analytics, Deep Learning.
München : Haufe Lexware Verlag, ©2019
Material Type: Document, Internet resource
Document Type: Internet Resource, Computer File
All Authors / Contributors: Andreas Wagener
ISBN: 9783648123942 3648123947
OCLC Number: 1102472567
Notes: Teil C: Perspektiven, Strategien und Entwicklungsfelder von KI-Technologien
Description: 1 online resource (213 pages)
Contents: Cover; Urheberrechtsinfo; Titel; Impressum; Inhaltsverzeichnis; 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 Fähigkeiten1.2 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 ableiten2.2.3 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 verstehen1.3 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: Facebook und Google in der Werbevermarktung; 3 Kundenbeziehungsphase 3.1 Personalisierung in der Kundenkommunikation3.1.1 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
Series Title: Haufe Fachbuch.

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