Peter Gentsch

Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service (eBook, PDF)

Mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business – Konzepte und Best Practices

• Format: PDF

Produktbeschreibung

Mit diesem Buch erhalten Sie einen leicht verständlichen Praxisleitfaden, der systematisch die Technologien und Methoden der KI mit klaren Business-Szenarien verknüpft. Erfahren Sie, wie Artificial Intelligence (AI) Ihr Pricing sowie Ihre Produktempfehlungen automatisiert, Ihre Kundenkommunikation und Conversational Commerce übernimmt oder durch Customer-Journey-Analysen das Marketing Budget effizient verteilt. Lesen Sie, wie Sie Kunden- und Marktpotenziale über Daten identifizieren und Marktforschung intelligent optimieren können. Lernen Sie, wie Sie zu vertretbaren Kosten die Kommunikation mit Bestandskunden verbessern, die Kundenzufriedenheit dauerhaft steigern und letztlich die Umsätze positiv entwickeln können. Entscheider im Marketing, Geschäftsführer und Vorstände finden in diesem Buch einen praktischen Ratgeber zur Einführung von Künstlicher Intelligenz in Management und Marketing. So werden Ihre ersten Schritte in Richtung Algorithmic Business mit akzeptablem Aufwand und Kosten gelingen. Die zweite Auflage wurde vollständig durchgesehen und um spannende neue Best Practices von Disney, der Techniker Krankenkasse, Mercedes Benz Consulting und Spotify erweitert.

Mit Gastbeiträgen und Best Practices von Alex Dogariu, Mercedes-Benz Consulting, Klaus Eck, d.Tales GmbH, Prof. Dr. Martin Grothe, complexium GmbH, Professor Dr. Nils Hafner, Hochschule Luzern Wirtschaft/Institut für Finanzdienstleistungen Zug IFZ, Bruno Kollhorst, Techniker Krankenkasse, Andreas Kulpa, DATAlovers AG, Marco Philipp, Newcastle University, David Popineau, Disney, Dr. rer. nat. Michael Thess, Signal Cruncher GmbH, Jens Scholz, prudsys AG, Andreas Schwabe, Blackwood Seven Germany GmbH, Dr. Thomas Wilde, mesa.ai und LMU München.
In seinem überzeugenden Buch „Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service“ ist es Peter Gentsch gelungen, „Künstliche Intelligenz“ kenntnisreich und für die Unternehmenswelt verständlich zu erklären. Zudem liefert er einen Rahmenwerk, wie der Weg eines Unternehmens zu einer KI-ausgerichteten Organisation aussehen kann. Der Fokus auf die markt- und kundennahen Prozesse im Unternehmen macht das Werk besonders wertvoll für Profis im Bereich Marketing, Sales- und Service. Die dargestellten Best-Practices von ersten KI-Anwendungen dürften Mut machen, eigene KI-Projekte auf den Weg zu bringen. (Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Heribert Meffert)

Produktdetails

• Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
• Erscheinungstermin: 13. Mai 2019
• Deutsch
• ISBN-13: 9783658253769
• Artikelnr.: 56843598

Autorenporträt

Peter Gentsch ist Unternehmer, mehrfacher Gründer und Experte für Digitales Marketing, KI und Big Data. Er ist zudem Inhaber des Lehrstuhls für Internationale Betriebswirtschaftslehre an der Hochschule Aalen mit den Schwerpunkten Marketing, Data Science und Digitale Intelligence. Er ist Autor zahlreicher Publikationen im In- und Ausland und Keynote Speaker zu den Themen Digitale Transformation und Innovationsmanagement. 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. Gemeinsam mit der Lufthansa wurde er 2010 mit dem Innovationspreis der Deutschen Marktforschung ausgezeichnet. Gemeinsam mit der Deutschen Post / DHL gewann er 2011 den International Digital Communication Award und 2014 den Deutschen Preis für Online-Kommunikation. Peter Gentsch leitet die Gruppe Digital Excellence Circle, die er 2010 gegründet hat. Die exklusive Gruppierung umfasst Unternehmen wie Audi, Bosch, Daimler, Deutsche Post, Lufthansa, Microsoft, Deutsche Telekom, Otto Group und O2. Mit Gastbeiträgen von Alex Dogariu, Mercedes-Benz Consulting, Klaus Eck, d.Tales GmbH, Prof. Dr. Martin Grothe, complexium GmbH, Professor Dr. Nils Hafner, Hochschule Luzern Wirtschaft/Institut für Finanzdienstleistungen Zug IFZ, Bruno Kollhorst, Techniker Krankenkasse, Andreas Kulpa, DATAlovers AG, Marco Philipp, Newcastle University, David Popineau, Disney, Dr. rer. nat. Michael Thess, Signal Cruncher GmbH, Jens Scholz, prudsys AG, Andreas Schwabe, Blackwood Seven Germany GmbH, Dr. Thomas Wilde, mesa.aiund LMU München.
In seinem überzeugenden Buch „Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service“ ist es Peter Gentsch gelungen, „Künstliche Intelligenz“ kenntnisreich und für die Unternehmenswelt verständlich zu erklären. Zudem liefert er einen Rahmenwerk, wie der Weg eines Unternehmens zu einer KI-ausgerichteten Organisation aussehen kann. Der Fokus auf die markt- und kundennahen Prozesse im Unternehmen macht das Werk besonders wertvoll für Profis im Bereich Marketing, Sales- und Service. Die dargestellten Best-Practices von ersten KI-Anwendungen dürften Mut machen, eigene KI-Projekte auf den Weg zu bringen. (Prof. Dr. Dr. h.c. mult. Heribert Meffert)

Inhaltsangabe

Algorithmic Enterprise – Big Data und Artificial Intelligence enabled Business.- Einführung: „Algorithmic & AI eat the world“.- Big Data.- Algorithmic und Artificial Intelligence.- Algorithmic Business: Framework und Maturity Model.- Algorithmic Business – auf dem Weg zum selbstfahrenden Unternehmen.- Conversational Commerce: Bots, Messaging, Algorithmen und Artificial Intelligence.- Best Practices.- Neue Trends in der KI und Ausblick: Algorithmic Business – Quo Vadis?

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Algorithmic Enterprise - Big Data und Artificial Intelligence enabled Business 1 Einführung: "Algorithmic & AI eat the world" 2 Big Data 2.1 Was wirklich neu ist 2.2 Definition von Big Data 2.3 Dimensionen von Big Data 2.4 Big Data als Grundlage für Algorithmic und Artificial Intelligence 3 Algorithmic und Artificial Intelligence 3.1 Die Macht der Algorithmen 3.2 AI - das ewige Talent wird erwachsen 3.3 Ein Definitionsversuch 3.4 Erfolgsfaktoren und Treiber der Entwicklung der Artificial Intelligence 3.5 Historische Entwicklung der AI 3.6 Methoden und Technologien 3.6.1 Symbolische AI 3.6.2 Subsymbolische AI 3.6.3 Maschinelles Lernen 3.6.4 Aktuelle Anwendungen der AI-Forschung (Computervision und Maschinelles Sehen; Robotics) 3.7. AI Mythen 4 Algorithmic Busin ess: Framework und Maturity Model 4.1 AI Framework - Die 360°- Perspektive 4.2 Algorithmic Business Maturity Model: Vorgehensmodell mit Roadmap 5 Algorithmic Business - auf dem Weg zum selbstfahrenden Unternehmen 5.1 Klassische Unternehmensbereiche 5.2 Conversational Office 5.3 Algorithmic Marketing 5.3.1 Datenschutz und Datenhoheit 5.3.2 Algorithmen im Marketingprozess 5.3.3 Praxisbeispiele von Amazon, Otto, Bosch-Siemens, UPS, Netflix, Coca Cola, Bank of America 5.3.4 Der richtige Einsatz von Algorithmen im Marketing 5.4 Algorithmic Market Research 5.4.1 Mensch versus Maschine 5.4.2 Liberalisierung der Marktforschung 5.4.3 Neue Anforderungen an die Marktforscher 5.5 Algorithmic Controlling 5.5.1 Big Data - Implikationen für das Controlling 5.5.2 Monitoring und Frühwarnung 5.5. 3 Implikationen für die Rolle des Controllers 5.6 Neue Geschäftsmodelle durch Algorithmic und AI 5.7 Brauchen Unternehmen einen Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO)? 5.7.1 Motivation und Rational 5.7.2 Einsatzgebiete und Qualifikationen eines CAIO's 5.7.3 Rolle im Rahmen der Digitalen Tra nsformation 5.7.4 Argumente Pro/Contra 6 Conversational Commerce: Bots, Messaging, Algorithmen und Artificial Intelligence 6.1 Einführung 6.2 Motivation und Entwicklung 6.3 Gegenstand und Bereiche 6.4 (Chat) Bots als Enabler des Conversational Commerce 6.4.1 Imitation menschlicher Unterhaltung 6.4.2 Schnittstellen für Unternehmen 6.4.3 Bots als neues Betriebssystem 6.4.4 Bots und Künstliche Intelligenz - Wie intelligent sind Bots wirklich? 6.4.5 Bots - Chance oder Risiko für Unternehmen, Konsumenten und Gesellschaft? 6. 4.6 Auch die Kunden rüsten auf - Bots als Butler und intelligente Assistenten 6.4.7 Siri, Google Now, Cortana, Alexa, Home - Wer ist die Schlauste im Land? 6.4.8 Bots - Quo vadis? 6.4.9 Einsatzgebiete im E-Commerce 6.5 Trends, die den Conversational Commerce begünstigen 6.6 Beispiele von Conversational Commerce 6.7 Herausforderungen für den Conversational Commerce 6.8 Vor- und Nachteile des Conversational Commerce 6.9 Roadmap zum Conversational Commerce: E-Commerce-Ma turity- Modell - Plattformen-Checklisten 6.9.1 Das DM3-Modell als systematisches Vorgehensmodell für den Conversational Commerce 6.9.2 Plattformen und Checkliste 7 Best Practices 7.1 Sales und Marketing reloaded - Deep Learning ermöglicht neue Wege der Kunden- und Marktgewinnung (von Andreas Kulpa) 7.2 Artificial Intelligence und Big Data im Kundenservice: Reality Check und Ausbl ick (von Prof. Dr. Nils Hafner) 7.3 Customer Engagement mit Chatbots und& Collaboration Bots: Vorgehen, Chancen und & Risiken zum Einsatz von Bots in Service und Marketing (von Dr. Thomas Wilde) 7.4 Die Zukunft der Media- Planung - AI als Game Changer (von Andreas Schwabe) 7.5 Die Bot- Revolution verändert das Content Marketing - Algorithmen und AI zur Generierung und Verteilung von Content" (von Klaus Eck) 7.6 Next Best Action - Recommendation-Systeme Next Level (von Jens Scholz und Michael Th ess) 7.7 Intelligent Automation - Wie AI und RPA (Robotic-Process-Automation) Arbeitsplätze und Abläufe in Verwaltung und Kundenservice verändern (von Andreas Klug). 7.8 Customer Facing / Kundenkommunikation / B2C-Kommunikation / Kundenser

Rezensionen

"... Hochspannend schildert der Autor, wie künstliche Intelligenz funktioniert, ohne dabei den Leser vor Verständnisprobleme zu stoßen. Abgerundet wird das Buch von zahlreichen Best Practices, für die der Autor sich Unterstützung angesehener Experten holt. Peter Gentsch gelingt es damit, ein umfassendes und komplexes Thema anschaulich darzulegen und große Spannung zu erzeugen, wie sich KI in Zukunft entwickeln wird ..." (email-marketing-forum.de, Januar 2018)