Praxisleitfaden für Künstliche Intelligenz in Marketing und Vertrieb de Laurenz Wuttke

Praxisleitfaden für Künstliche Intelligenz in Marketing und Vertrieb: Beispiele, Konzepte und Anwendungsfälle

Laurenz Wuttke

de Limba Germană Paperback – 28 noi 2021

Dieser Praxisleitfaden des Daten-Experten Laurenz Wuttke zeigt, was der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Marketing und Vertrieb leisten kann. Systematisch und verständlich führt der Autor seine Leser durch die Zukunftswelt, in der Daten den Unternehmenserfolg bestimmen. Diese Welt ist digital, sie nennt sich Data Science. Sie besteht aus einem Code, dessen Anwendung eine individualisierte Kundenkommunikation und eine fortlaufende Skalierbarkeit ermöglicht.

Schritt für Schritt erfahren Sie in diesem Buch, wie sich mit Künstlicher Intelligenz die Customer Journey beeinflussen, die Kundenkommunikation personalisieren lässt. Sie erfahren ebenso, wie Sie die Kosten senken, den Einsatz des Marketingbudgets optimieren und Umsätze um ein Vielfaches steigern können. Die Grundlage für diese fortschrittliche Kultur in Unternehmen bieten Daten und deren Entwicklung hin zu selbstlernenden Systemen.

Laurenz Wuttke teilt erstmals mit diesem Buch sein Know-how für KI-Anwendungen mit Unternehmen, Managern und Projektverantwortlichen. Er erläutert anhand von beeindruckenden Beispielen, wie die digitale Systeme funktionieren und bietet eine Roadmap vom Proof of Concept zum Regelbetrieb.

Aus dem Inhalt

Wie Künstliche Intelligenz unsere Kommunikation verändert
Das Problem des klassischen Marketings und die Chance der Künstlichen Intelligenz
So entsteht ein skalierbares Konzept für Personalisierung
Künstliche Intelligenz in der Organisation verankern
Viele Anwendungsfälle u.a. Next Best Offer, Kundensegmentierung, Churn Prediction oder Uplift Modeling
Zahlreiche Praxisbeispiele von führenden E-Commerce-Playern, Handel und Versicherungen bis zum mittelständischen Unternehmen
Herausforderungen und Grenzen von KI in Marketing und Vertrieb

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Cuprins

Vorwort: Die Macht der Daten und der Künstlichen Intelligenz

1Einführung: Künstliche Intelligenz verändert unsere Kommunikation

1.1Unternehmen brauchen KI, um die Digitalisierung zu beherrschen

1.2Der Weg zur Künstlichen Intelligenz in Unternehmen

1.3Warum KI in die Kundenkommunikation gehört

1.4Wie Amazon, Zalando und McDonalds die Welt durch ihre KI verändern

1.4.1McDonald’s

1.4.2Netflix

1.4.3ABOUT YOU

2In digitaler Kommunikation mit dem Kunden

2.1Die moderne Customer Journey und die Daten

2.2Das Problem des klassischen Marketings und die Chance der Künstlichen Intelligenz

2.3So entsteht ein skalierbares Konzept für Personalisierung

2.4Das moderne Kontrollzentrum für Kundenkommunikation

3Künstliche Intelligenz verstehen und in der Organisation verankern

3.1Wie Maschinen lernen: Einordnung von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning

3.1.1Was ist Machine Learning?

3.1.2Was ist Deep Learning?

3.1.3Arten von Machine Learning

3.1.4Von der Idee zur Machine-Learning-Software

3.1.5Der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Softwareentwicklung

3.1.6Herausforderungen von maschinellem Lernen und Data Science

3.2KI-Plattformen und Architektur

3.2.1Was ist eine Data-Science-Plattform?

3.2.2Machine Learning Feature Store

3.3Das richtige Team – Jobprofile für KI-Projekte

3.3.1Data Engineer

3.3.2Data Scientist

3.3.3Machine Learning Engineer

3.3.4DevOps Engineer

3.3.5Domänenexperte

3.3.6Chief Analytics Officer

3.4KI in der Organisation verankern

3.4.1Die Kultur und Organisation für erfolgreiche KI-Projekte in Unternehmen

3.4.2KI in der Organisation konkret verankern

3.4.3Center of Excellence

4Anwendungsfälle und Praxisbeispiele von Künstlicher Intelligenz im Marketing und Vertrieb

4.1Der Kundenlebenszyklus

4.2Transaktionale vs. vertragsbasierte Geschäftsmodelle

4.3Kundensegmentierung – Kunden verstehen

4.3.1Vorgehen bei einer clusterbasierten Kundensegmentierung

4.3.2Datenaufbereitung für eine Kundensegmentierung

4.3.3Tipps für die Umsetzung von clusterbasierten Kundensegmentierungen

4.3.4Wann wird eine Kundensegmentierung eingesetzt?

4.4Customer Lifetime Value vorhersagen

4.4.1Moderne Customer-Lifetime-Value-Ansätze auf Basis von Künstlicher Intelligenz

4.4.2Mögliche Ansätze zur Vorhersage des Customer Lifetime Value

4.4.3Vorgehen und Prozess

4.4.4Anwendungsfälle für den Customer Lifetime Value

4.5Empfehlungssysteme

4.5.1Arten von Empfehlungssystemen

4.5.2Vorgehen und Prozess

4.5.3Einsatzmöglichkeiten von Empfehlungssystemen

4.5.4Herausforderungen bei der Entwicklung von Empfehlungssystemen

4.6Affinitätsmodelle und Next Best Action zur Steuerung der Kundenkommunikation

4.6.1Vorteile eines KI-basierten Kommunikationsansatzes

4.6.2Entwicklung von Affinitätsmodellen

4.6.3Anwendungsfälle für Affinitätsmodelle

4.7Churn Prediction zur Vorhersage von Kündigungswahrscheinlichkeiten

4.7.1Wie funktioniert Churn Modeling?

4.7.2Die benötigten Daten für ein Churn Modeling

4.7.3Herausforderungen beim Churn Modeling

4.8Uplift Modeling zur Optimierung von Marketingmaßnahmen

4.8.1Wie funktioniert Uplift Modeling?

4.8.2Einsatzmöglichkeiten von Uplift Modeling im Marketing

4.8.3Vorgehen und Kampagnendesign für Uplift Modeling

4.8.4Herausforderungen bei der Umsetzung von Uplift Modeling in der Praxis

5Vom Proof of Concept zum Regelbetrieb

5.1Strukturen und Kultur für den Erfolg von KI im Unternehmen

5.2Vom Experiment zum Regelprozess

5.3Make or Buy? Hilfestellung für KI-Projektverantwortliche im Marketing und Vertrieb

5.4Herausforderungen und Grenzen von KI im Marketing und Vertrieb

6Ausblick

Notă biografică

Laurenz Wuttke ist Wirtschaftsinformatiker, Unternehmer, Dozent und Gründer der datasolut GmbH aus Köln. Er begleitet seine Kunden bei der Einführung und Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz im Marketing und Vertrieb – von der Entwicklung der KI-Strategie, über die Bestimmung der passenden Anwendungsfälle und Infrastruktur bis zur konkreten Programmierung. Dadurch sind seine Mandanten in der Lage, dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit das richtige Angebot zu machen und so ihren Umsatz zu steigern. Sie entwickeln zudem ein besseres Verständnis für Ihre Kunden, können die Geschäftsbeziehung zu ihnen erfolgreicher ausbauen und länger halten.

Textul de pe ultima copertă

Schritt für Schritt erfahren Sie, wie sich mit Künstlicher Intelligenz die Customer Journey beeinflussen und die Kundenkommunikation personalisieren lässt. Sie erfahren ebenso, wie Sie die Kosten senken, den Einsatz des Marketingbudgets optimieren und Umsätze um ein Vielfaches steigern können. Die Grundlage für diese fortschrittliche Kultur in Unternehmen bieten Daten und deren Entwicklung hin zu selbstlernenden Systemen.

Aus dem Inhalt

Wie Künstliche Intelligenz unsere Kommunikation verändert
Das Problem des klassischen Marketings und die Chancen von KI
So entsteht ein skalierbares Konzept für Personalisierung
Künstliche Intelligenz in der Organisation verankern
Viele Anwendungsfälle u.a. Next Best Offer, Kundensegmentierung, Churn Prediction oder Uplift Modeling
Zahlreiche Praxisbeispiele von führenden E-Commerce-Playern, Handel und Versicherungen bis zum mittelständischen Unternehmen
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Der Autor

Laurenz Wuttke ist Unternehmer, Dozent und Gründer der datasolut GmbH aus Köln. Er hilft seinen Kunden mit Künstlicher Intelligenz mehr Wert aus Kundendaten zu gewinnen.

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