Wie KI das Marketing neu definiert (eBook)
XIII, 162 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-44992-6 (ISBN)
Marketing, einst eine Spielwiese für kreative Köpfe, wird heute durch datengetriebene Ansätze und automatisierte Lösungen neu definiert. Der Kundenservice, der traditionell auf emotionaler und menschlicher Interaktion beruhte, wird durch KI-Chatbots und automatisierte Supportsysteme ersetzt, die rund um die Uhr verfügbar sind und eine sofortige Reaktion ermöglichen.
Doch wie funktioniert das genau, welche Algorithmen stecken hinter Bots, Chat, Personalisierung und Co.? Wie sieht ein zeitgemäßer Kundenservice oder personalisiertes Marketing aus, welche Rolle spielt der Mensch in all diesen Systemen in Zukunft? Wenn diese Fragen Sie aktuell beschäftigen, bietet dieses Buch einen umfassenden Überblick über die neuesten Entwicklungen und Anwendungen und zahlreiche Best-Practice-Beispiele.
Dieses Buch richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Marketing, Kundenservice und Vertrieb, die KI zur Produktivitätssteigerung einsetzen wollen. An Führungskräfte, die den Spagat zwischen Wirtschaftlichkeit und Ängsten der Mitarbeiter meistern müssen, und an alle, die verstehen wollen, wie KI Marketing, Vertrieb und Kundenservice verändert hat und weiter verändern wird.
Vorwort 5
Inhaltsverzeichnis 8
Über die Autorin 12
1: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Anwendungsbeispiele in Marketing und Kundenservice 13
1.1 Die vier Arten der Künstlichen Intelligenz 14
1.1.1 Reaktive KI 15
1.1.2 Lernende KI mit begrenzter Speicherkapazität 16
1.1.3 Theoretische KI 17
1.1.4 Selbstbewusste KI (Self-aware AI) 19
1.2 Die vier Arten des maschinellen Lernens 20
1.2.1 Überwachtes Lernen 21
1.2.2 Unüberwachtes Lernen 22
1.2.3 Verstärktes Lernen 23
1.3 Von Daten zu Emotionen: Wichtige Architekturen in Deep Learning 24
1.3.1 Konvolutionale neuronale Netzwerke (CNNs) 24
1.3.2 Recurrent Neural Networks (RNNs) 25
1.3.3 Generative Adversarial Netwoks (GANs) 26
1.3.4 Transformer-Modelle 27
1.4 Prädiktive Analytik: Blick in die Zukunft 28
1.4.1 Prädiktive Analytik 28
1.4.2 Optimierung von Marketingkampagnen mittels Predictive Analytics 31
1.4.3 Produktentwicklung mit Predictive Analytics 33
Literatur 34
2: Einführung in KI im Marketing 35
2.1 Der Einsatz von KI im Marketing 36
2.2 Historische Entwicklung von KI im Marketing 38
2.3 Die Möglichkeiten von KI im Marketing 39
2.3.1 Personalisierung mit KI 41
2.3.2 Automatisierung mit KI 42
2.3.3 Datenerhebung, Echtzeitanalyse und Datenintegrität durch KI 44
2.3.4 Datennutzung 46
2.3.5 Sprach- und Bilderkennung 48
2.3.6 Wie Brain-Computer-Interfaces das Marketing umgestalten 50
2.4 Die Herausforderungen von KI 51
2.4.1 KI zwischen Datenschutz und Ethik 51
2.4.2 KI-Implementierung 52
2.4.3 Technische Herausforderungen 53
2.4.4 Fachkräftemangel im KI-Marketing 55
2.5 KI im Marketing: Von Big Data zu Big Business 56
2.5.1 KI als Wachstumstreiber: Die Marke im digitalen Zeitalter 57
2.5.2 Der Weg von der Kundenmeinung zur Markenloyalität: KI als Brücke 59
2.5.3 Kundenbindungsstrategie durch KI 61
2.6 Zukunft der Loyalität: KI-gestützte Methoden zur Kundenbindung 62
2.6.1 A-Kunden-Marketing mit KI 64
2.6.2 B-Kunden-Marketing mit KI 66
2.6.3 Brückenbau durch KI: Überwindung der Kluft zwischen Ist- und Soll-Leistung 67
2.6.4 Gefühl und Verstand: Die Analyse von Emotionen durch KI 70
2.6.5 Mundpropaganda im KI-Zeitalter: Bekannte Methode, neue Strategien 72
2.6.6 Bewertungen der Zukunft: Die Rolle der KI für die Kundenzufriedenheit 75
2.6.7 KI und Community-Marketing 77
Literatur 78
3: Einführung in die KI-gesteuerte Customer Experience 79
3.1 Grundlagen der KI in Customer Experience 81
3.1.1 Warum ist exzellenter Kundenservice so wichtig? 82
3.1.2 Intelligente KI für maßgeschneiderte Kundeninteraktion 83
3.1.3 Schnelle und genaue Antworten dank KI 85
3.2 Kundenbindung durch KI entlang der Customer Journey 88
3.2.1 Phase 1: Aufmerksamkeit erzielen 89
3.2.2 Phase 2: Kaufentscheidung 90
3.2.3 Phase 3: Kaufprozess 92
3.2.4 Phase 4: KI-gestützte Strategien zur Steigerung von Kundenbindung 94
3.2.5 Phase 5: Anwendung von KI-Techniken zur Stärkung der Kundenloyalität 99
3.3 Effektive Kunden-Feedback-Auswertung 102
3.3.1 Der Kundenzufriedenheitsindex (CSAT) 103
3.3.2 Customer Effort Score (CES) 104
3.3.3 Rate of Customers Return (RCR) 105
3.3.4 Net Promoter Score (NPS) 107
3.3.5 SERVQUAL 108
3.3.6 Product Satisfaction Score (PSAT) 109
3.3.7 Abwanderungsquote oder Churn-Rate 109
3.4 Von Daten zu Einsichten: Visualisierung von Kundenfeedback mit KI 111
3.4.1 InMoment 111
3.4.2 Refiner 112
3.4.3 Hotjar 113
Literatur 115
4: Chatbot und virtuelle Assistenten im Marketing 116
4.1 Regelbasierte vs. lernende Chatbots 118
4.2 Herausforderungen beim Chatbot-Training 120
4.3 Anwendungsmöglichkeiten von Chatbots 121
4.3.1 Advisor Bots 121
4.3.2 Escalation Bots 123
4.3.3 Wissensmanagement-Bots 124
4.4 Leadgenerierung mittels KI 126
4.5 Best-Practice-Einsatz von Bots 127
4.5.1 Dräger: moinAI 128
4.5.2 Zalando: Fashion Assistant 129
4.5.3 Starbucks: My Starbucks Barista 130
4.5.4 KLM Royal Dutch Airlines: DigitalGenius 131
Literatur 132
5: Die richtige KI-Lösung wählen: Auswahlkriterien und Evaluierungsprozess 133
5.1 SAP 134
5.1.1 SAP Marketing Cloud 134
5.1.2 SAP Commerce Cloud 135
5.1.3 SAP Service Cloud 135
5.1.4 SAP Sales Cloud 136
5.2 Adobe Experience Cloud 138
5.2.1 Adobe Analytics 138
5.2.2 Adobe Audience Manager 139
5.2.3 Adobe Commerce 140
5.2.4 Adobe Sensei 141
5.2.5 Adobe Document Cloud 142
5.2.6 Adobe Advertising Cloud 143
5.2.7 Adobe Real-Time CDP 144
5.3 Qualtrics 145
5.4 Salesforce Customer 360 147
5.5 Customer-Journey-Mapping-Tools 149
5.5.1 Smaply 149
5.5.2 UXPressia 150
5.5.3 Touchpoint Dashboard 152
5.5.4 Canvanizer 153
5.5.5 Custellence 155
Literatur 156
6: Best Practices von Unternehmen mit einer hervorragenden Customer Experience 157
6.1 Airbnb: Wie KI-Technologien Vertrauen und Kundenzufriedenheit steigern 158
6.2 Virgin Atlantic: Look after your Staff 159
6.3 Zappos: Powered by Service 161
6.4 Spotify: KI-gesteuerte Playlists für jeden 163
6.5 Uber: Mit KI zu mehr Sicherheit 166
6.6 Tesla: Kunden dort treffen, wo sie sind 167
6.7 Amazon: Wir sind nicht wettbewerbsorientiert, sondern kundenorientiert 169
Literatur 172
| Erscheint lt. Verlag | 27.8.2024 |
|---|---|
| Zusatzinfo | XIII, 162 S. 2 Abb. |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Marketing / Vertrieb |
| Schlagworte | CX • Kundenerlebnis • Kundenorientierung • Marketing • Wachstum • Wettbewerbsvorteil |
| ISBN-10 | 3-658-44992-6 / 3658449926 |
| ISBN-13 | 978-3-658-44992-6 / 9783658449926 |
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