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E-Book

Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service

Mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business - Konzepte, Technologien und Best Practices

AutorPeter Gentsch
VerlagSpringer Gabler
Erscheinungsjahr2017
Seitenanzahl252 Seiten
ISBN9783658191474
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis39,99 EUR
Dieses Buch zeigt, wie verschiedene Industrien von einer smarten Datennutzung mit Hilfe von Big Data Analytics und Künstlicher Intelligenz profitieren können. Dank der Künstlichen Intelligenz (KI) konnten in den letzten Jahren vor allem die Produktions- und Logistik-Prozesse vieler Unternehmen optimiert und automatisiert werden. Immer öfter werden jedoch auch administrative, dispositive und planerische Verfahren in Marketing, Sales und Management entwickelt, die den Weg hin zu einem ganzheitlichen Algorithmic Business ebnen. 

Mit diesem Buch präsentiert der Autor erstmals einen leicht verständlichen Praxisleitfaden, der systematisch die Technologien und Methoden der KI mit klaren Business-Szenarien und einem unternehmerischen Mehrwert verknüpft. Erfahren Sie u.a. wie Artificial Intelligence (AI) Ihr Pricing oder Ihre Produktempfehlungen automatisiert,  Ihre Kundenkommunikation und Conversational Commerce übernimmt oder durch Customer Journey
Analysen das Marketing Budget effizient verteilt.  Lernen Sie, wie Sie über Daten Kunden- und Marktpotenziale identifizieren und Marktforschung intelligent optimieren können, um so die Kommunikation mit Bestandskunden zu verbessern und die Kundenzufriedenheit dauerhaft zu steigern. 

Entscheider im Marketing, Geschäftsführer und Vorstände finden in diesem Buch einen praktischen Leitfaden zur Einführung von Künstlicher Intelligenz in Management und Marketing  - einer Einführung mit wenig Aufwand, geringen Kosten und zuverlässiger Planung effektiv umgesetzt werden kann.  Machen Sie noch heute den ersten Schritt in Richtung Algorithmic Business.


Peter Gentsch ist Enterpreneur und Experte im Bereich Digital Management und Big Data sowie Inhaber des Lehrstuhls für Internationale Betriebswirtschaftslehre an der HTW Aalen mit den Schwerpunkten CRM, E-Business und Digital Intelligence. Er ist Autor
zahlreicher national und international ausgezeichneter Veröffentlichungen und Keynote-Speaker zu den Themen Digital Business Transformation und Innovationsmanagement.



Peter Gentsch ist Enterpreneur und Experte im Bereich Digital Management, AI und Big Data sowie Inhaber des Lehrstuhls für Internationale Betriebswirtschaftslehre an der HTW Aalen mit den Schwerpunkten CRM, E-Business und Digital Intelligence. 

Peter Gentsch beschäftigt sich seit den 90er Jahren mit AI und Algorithmic in Theorie und Praxis und gilt damit als einer der Pionieren in Deutschland. Als Gesellschafter der Business Intelligence Group Holding hält er verschiedene Beteiligungen an Unternehmen, die AI-Lösungen entwickeln und einsetzen.

Er ist Autor zahlreicher national und international ausgezeichneter Veröffentlichungen und Keynote-Speaker zu den Themen Digital Business Transforma
tion und Innovation Management.

Er wurde 2010 zusammen mit der Lufthansa mit dem Innovationspreis der Deutschen Marktforschung ausgezeichnet. Zusammen mit der Deutsche Post/DHL hat er 2011 den internationalen Digital Communication Award und 2014 den deutschen Preis für Online Kommunikation gewonnen. 

Darüber hinaus verantwortet er seit 2010 als Initiator den exklusiven Digital Excellence-Zirkel, zu dem Unternehmen wie Audi, Bosch, Daimler, Deutsche Post, Lufthansa, Microsoft, Telekom, Otto Group oder O2 gehören.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Vorwort5
Inhaltsverzeichnis7
Über den Autor11
Abbildungsverzeichnis12
Tabellenverzeichnis15
1 Einführung: „Algorithmic & AI eat the world“16
Zusammenfassung16
1.1Motivation und Hintergrund16
1.2Ein Buch für die Unternehmenspraxis19
2 Big Data21
Zusammenfassung21
2.1Was wirklich neu ist21
2.2Definition von Big Data22
2.3Dimensionen von Big Data23
2.4Big Data als Grundlage für Algorithmic und Artificial Intelligence24
3 Algorithmik und Artificial Intelligence26
Zusammenfassung26
3.1Die Macht der Algorithmen26
3.2AI – das ewige Talent wird erwachsen29
3.3Ein Definitionsversuch30
3.4Erfolgsfaktoren und Treiber der Entwicklung der Aritificial Intelligence31
3.4.1Internet und verteilte Systeme31
3.4.2Mehrkernprozessoren und Graphics Processing Units34
3.4.3Zukunftstechnologien – neuromorphe Chips und Quantencomputer36
3.5Historische Entwicklung der AI37
3.5.1Historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz37
3.5.1.1 Erste Arbeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz (1943–1955)39
3.5.1.2 Früher Enthusiasmus und baldige Ernüchterung (1952–1969)39
3.5.1.3 Wissensbasierte Systeme als Schlüssel zum kommerziellen Erfolg (1969–1979)40
3.5.1.4 Die Rückkehr der neuronalen Netze und der Aufstieg der AI zur Wissenschaft (1986 bis heute)41
3.5.1.5 Intelligente Agenten werden zur Normalität (1995 bis heute)42
3.6Methoden und Technologien43
3.6.1Symbolische AI44
3.6.1.1 Natural Language processing (NLP)44
3.6.1.2 Regelbasierte Expertensysteme45
3.6.1.3 Data Mining47
3.6.2Subsymbolische AI48
3.6.3Maschinelles Lernen50
3.6.3.1 Überwachtes Lernen – Supervised Learning51
3.6.3.2 Nicht überwachtes Lernen – Unsupervised Learning51
3.6.3.3 Verstärkendes Lernen – Reinforcement Learning51
3.6.4Aktuelle Anwendungen der AI-Forschung52
3.6.4.1 Computervision und Maschinelles Sehen52
3.6.4.2 Robotics53
4 Algorithmics Business: Framework und Maturity Model54
Zusammenfassung54
4.1AI Framework – die 360°-Perspektive54
4.1.1Motivation und Nutzen54
4.1.2Schichten des AI Framework55
4.1.3AI Use Cases56
4.2Algorithmic Business Maturity Model: Vorgehensmodell mit Roadmap61
4.2.1Reifegrade und Phasen61
4.2.2Nutzen und Zweck66
5 Algorithmic Business – auf dem Weg zum selbstfahrenden Unternehmen67
Zusammenfassung67
5.1Klassische Unternehmensbereiche67
5.2Conversational Office73
5.3Algorithmic Marketing75
5.3.1Datenschutz und Datenhoheit77
5.3.2Algorithmen im Marketingprozess78
5.3.3Praxisbeispiele79
5.3.3.1 Amazon79
5.3.3.2 Otto Group80
5.3.3.3 Bosch Siemens Haushaltsgeräte (B/S/H)80
5.3.3.4 UPS81
5.3.3.5 Netflix81
5.3.3.6 Coca Cola81
5.3.3.7 Bank of America81
5.3.4Der richtige Einsatz von Algorithmen im Marketing82
5.4Algorithmic Market Research83
5.4.1Mensch versus Maschine83
5.4.2Liberalisierung der Marktforschung84
5.4.3Neue Anforderungen an die Marktforscher85
5.5Algorithmic Controlling86
5.5.1Big Data – Implikationen für das Controlling86
5.5.2Monitoring und Frühwarnung88
5.5.3Implikationen für die Rolle des Controller89
5.6Neue Geschäftsmodelle durch Algorithmic und AI89
5.7Brauchen Unternehmen einen Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO)?90
5.7.1Motivation und Rational90
5.7.2Einsatzgebiete und Qualifikationen eines CAIOs91
5.7.3Rolle im Rahmen der Digitalen Transformation92
5.7.4Argumente pro/contra93
5.7.5Fazit94
6 Conversational Commerce: Bots, Messaging, Algorithmen und Artificial Intelligence95
Zusammenfassung95
6.1Einführung95
6.2Motivation und Entwicklung96
6.3Gegenstand und Bereiche98
6.4(Chat)Bots als Enabler des Conversational Commerce99
6.4.1Imitation menschlicher Unterhaltung99
6.4.2Schnittstellen für Unternehmen100
6.4.3Bots als neues Betriebssystem101
6.4.4Bots und Künstliche Intelligenz – wie intelligent sind Bots wirklich?101
6.4.5Bots – Chance oder Risiko für Unternehmen, Konsumenten und Gesellschaft?102
6.4.6Auch die Kunden rüsten auf – Bots als Butler und intelligente Assistenten103
6.4.7Siri, Google Now, Cortana, Alexa, Home – wer ist die Schlauste im Land?109
6.4.8Bots – quo vadis?115
6.4.9Einsatzgebiete im E-Commerce117
6.5Trends, die den Conversational Commerce begünstigen117
6.6Beispiele von Conversational Commerce118
6.7Herausforderungen für den Conversational Commerce120
6.8Vor- und Nachteile des Conversational Commerce121
6.9Roadmap zum Conversational Commerce: E-Commerce-Maturity-Modell – Plattformen-Checklisten121
6.9.1Das DM3-Modell als systematisches Vorgehensmodell für den Conversational Commerce122
6.9.2Plattformen und Checkliste124
6.10Fazit und Ausblick126
7 Best Practices129
Zusammenfassung129
7.1Sales und Marketing reloaded – Deep Learning ermöglicht neue Wege der Kunden- und Marktgewinnung130
7.2Artificial Intelligence und Big Data im Kundenservice: Reality Check und Ausblick140
7.3Customer Engagement mit Chatbots und Collaboration Bots: Vorgehen, Chancen und Risiken zum Einsatz von Bots in Service und Marketing150
7.4Die Zukunft der Media Planung – AI als Game Changer162
7.5Die Bot-Revolution verändert das Content Marketing – Algorithmen und AI zur Generierung und Verteilung von Content170
7.6Next Best Action – Recommendation Systeme Next Level185
7.7Intelligent Automation – wie AI und RPA (Robotic Process Automation) Arbeitsplätze und Abläufe in Verwaltung und Kundenservice verändern197
7.8Kundenkommunikation und Kundenservice über smarte Apps201
7.9Corporate Security: Social Listening und die Digitalisierung der Desinformation – durch Algorithmen systematisch unknown Unknowns entdecken219
8 Fazit und Ausblick: Algorithmic Business – quo vadis?233
Zusammenfassung233
8.1Super Intelligenz: die Computer übernehmen – realistisches Szenario oder Science-Fiction?233
8.2AI: Die Top 10 Trends 2017 and beyond238
8.3Implikationen für Unternehmen und Gesellschaft241
Literatur247

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