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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Anwendungsfälle und Praxisbeispiele von Künstlicher Intelligenz im Marketing und Vertrieb

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Zusammenfassung

Für die Aufgabe, in jeder Phase der Kundenbeziehung die richtige Entscheidung im Marketing und Vertrieb zu treffen, gibt es verschiedene Ansätze der Künstlichen Intelligenz. Customer-Lifetime-Value-Prognosen helfen Ihnen, Ihr Werbebudget zu optimieren, Affinitätsmodelle, das Kaufverhalten vorherzusagen, und Empfehlungssysteme, das richtige Produktangebot auszuspielen. In diesem Kapitel lernen Sie, wo und wie Sie Künstliche Intelligenz konkret einsetzen können, welche Daten Sie brauchen und welche Konzepte sich nutzen lassen, um das Kundenverhalten vorherzusagen. Anhand von Beispielen aus der Praxis zeige ich Ihnen, wie erfolgreich der Einsatz sein kann und was die Unternehmen verbessern konnten.
Literatur
Zurück zum Zitat Goerke, B., & Proppe, D. (2020). Uplift von Webemaßnahmen – Case-Study zur Marketing-Optimierung. In S. Boßow-Thies, C. Hoffmann-Stölting & H. Jochims (Hrsg.), Data-driven Marketing (S. 135–158). Springer Gabler. CrossRef Goerke, B., & Proppe, D. (2020). Uplift von Webemaßnahmen – Case-Study zur Marketing-Optimierung. In S. Boßow-Thies, C. Hoffmann-Stölting & H. Jochims (Hrsg.), Data-driven Marketing (S. 135–158). Springer Gabler. CrossRef
Zurück zum Zitat Linhoff, G., & Berry, M. (2011). Data mining techniques – For marketing, sales, and customer relationship management. Wiley Publishing, Inc. Linhoff, G., & Berry, M. (2011). Data mining techniques – For marketing, sales, and customer relationship management. Wiley Publishing, Inc.
Zurück zum Zitat Siegel, E. (2011). Optimize marketing influence by predicting it. Predictive Analytics World. Siegel, E. (2011). Optimize marketing influence by predicting it. Predictive Analytics World.
Metadaten
Titel
Anwendungsfälle und Praxisbeispiele von Künstlicher Intelligenz im Marketing und Vertrieb
verfasst von
Laurenz Wuttke
Copyright-Jahr
2022
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-35626-2_4