Der Einsatz prädiktiver Analysen auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) zur Prognose des Verhaltens von Konsumentinnen und Konsumenten, sowie zur psychologischen Verwendung im E-Commerce (PDF)
Masterarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Psychologie - Wirtschaftspsychologie, Note: 2,0, Fachhochschule Burgenland (Austrian Institute of Management), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Master-Thesis behandelt die Forschungsfrage:
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Produktinformationen zu „Der Einsatz prädiktiver Analysen auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) zur Prognose des Verhaltens von Konsumentinnen und Konsumenten, sowie zur psychologischen Verwendung im E-Commerce (PDF)“
Masterarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Psychologie - Wirtschaftspsychologie, Note: 2,0, Fachhochschule Burgenland (Austrian Institute of Management), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Master-Thesis behandelt die Forschungsfrage:
Wie ist der Status Quo und das Bestreben von Managerinnen und Managern bzw. Führungskräften des deutschen Mittelstands mit Fokus auf die E-Commerce-Branche, prädiktive Analysen auf Basis künstlicher Intelligenz zur Prognose des Verhaltens von Konsumentinnen und Konsumenten und verkaufspsychologischer Verwendung einzusetzen?
In einer Literaturrecherche werden dafür zunächst die relevanten Themen, wie Big Data, die E-Commerce-Branche und künstliche Intelligenz, sowie mit diesen Themen einhergehende Methoden und Entwicklungen beleuchtet. Ziel ist die Aufklärung über aktuelle unternehmensstrategische Möglichkeiten, auf Basis künstlicher Intelligenzen, sowie der Kombination, die sich mit der Verkaufspsychologie ergeben. Das Verhalten von Kundinnen und Kunden vorherzusagen, hilft Grosskonzernen wie Amazon, den Absatz u. a. durch gezielte Angebote bei erhöhtem Produktinteresse zu steigern und die Abwanderungen von Kundinnen und Kunden zu verringern.
In der vorliegenden Arbeit wird mittels einer quantitativen Umfrage analysiert, inwieweit Unternehmen des deutschen Mittelstands diese Strategie bereits verfolgen und ob sie ebenso wie die zuvor genannten Grosskonzerne bereits eine grosse Anzahl an Daten (Big Data) ihrer Kundinnen und Kunden erfassen, um in der Folge mittels künstlicher Intelligenz oder effizienter Algorithmen prädiktive Analysen anzuwenden und diese verkaufspsychologisch zu nutzen. Des Weiteren wird untersucht, welche Schwierigkeiten bei der Umsetzung der Datennutzung existieren und inwieweit die Techniken für die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit als nützlich betrachtet werden.
Insgesamt wurde in der empirischen Forschung eine Stichprobe von n=175 erreicht, welche weiter auf die relevante Zielgruppe reduziert wurde.
Wie ist der Status Quo und das Bestreben von Managerinnen und Managern bzw. Führungskräften des deutschen Mittelstands mit Fokus auf die E-Commerce-Branche, prädiktive Analysen auf Basis künstlicher Intelligenz zur Prognose des Verhaltens von Konsumentinnen und Konsumenten und verkaufspsychologischer Verwendung einzusetzen?
In einer Literaturrecherche werden dafür zunächst die relevanten Themen, wie Big Data, die E-Commerce-Branche und künstliche Intelligenz, sowie mit diesen Themen einhergehende Methoden und Entwicklungen beleuchtet. Ziel ist die Aufklärung über aktuelle unternehmensstrategische Möglichkeiten, auf Basis künstlicher Intelligenzen, sowie der Kombination, die sich mit der Verkaufspsychologie ergeben. Das Verhalten von Kundinnen und Kunden vorherzusagen, hilft Grosskonzernen wie Amazon, den Absatz u. a. durch gezielte Angebote bei erhöhtem Produktinteresse zu steigern und die Abwanderungen von Kundinnen und Kunden zu verringern.
In der vorliegenden Arbeit wird mittels einer quantitativen Umfrage analysiert, inwieweit Unternehmen des deutschen Mittelstands diese Strategie bereits verfolgen und ob sie ebenso wie die zuvor genannten Grosskonzerne bereits eine grosse Anzahl an Daten (Big Data) ihrer Kundinnen und Kunden erfassen, um in der Folge mittels künstlicher Intelligenz oder effizienter Algorithmen prädiktive Analysen anzuwenden und diese verkaufspsychologisch zu nutzen. Des Weiteren wird untersucht, welche Schwierigkeiten bei der Umsetzung der Datennutzung existieren und inwieweit die Techniken für die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit als nützlich betrachtet werden.
Insgesamt wurde in der empirischen Forschung eine Stichprobe von n=175 erreicht, welche weiter auf die relevante Zielgruppe reduziert wurde.
Autoren-Porträt von Stephan Griesenbrock
Stephan Griesenbrock, B.A., M.A., MBA ist Wirtschaftspsychloge und leidenschaftlicher Vertreter der agilen Methoden für nutzer-zentrierte Produktentwicklung wie Scrum, Kanban und Design Thinking.Zu Studienzeiten, inspiriert vom Erfolg des Apple iPhones, entwarf Griesenbrock als Projektarbeit eine App für das iPhone.
Aus einer humorvollen Idee wurde ein unerwarteter Sensationserfolg: Seine App erreichte innerhalb weniger Tage Platz 1 der meistverkauften Apps in ganz Deutschland, und wurde im Privatfernsehen und Rundfunk einem Millionenpublikum bekannt.
Griesenbrock professionalisierte und produzierte in den folgenden Jahren eine Vielzahl weiterer Apps für das Apple iPhone und iPad.
Seine Produkte erreichten dabei mehrfach die Top10-Charts in Deutschland, Österreich und der Schweiz.
Mit Voicetexter, einer Spracherkennungs-App mit Übersetzungsfunktion in mehr als 25 Sprachen, schaffte er den Sprung über den grossen Teich: Die App erreichte Platz 4 der meistverkauften Produktivitäts-Apps im Apple App Store der USA.
Heute produziert er Zertifizierungskurse im Vertrieb der TÜV Akademie Rheinland GmbH zur Vermittlung von agilen Methoden (wie z.B. Scrum) und unterstützt Konzerne, Behörden und Unternehmen im Einsatz agiler Methoden. So entstehen Produkte, welche die Kundenbedürfnisse übererfüllen, so dass stets ein Höchstmass an Kundenzufriedenheit erwachsen kann.
Bibliographische Angaben
- Autor: Stephan Griesenbrock
- 2023, 72 Seiten, Deutsch
- Verlag: GRIN Verlag
- ISBN-10: 3346867064
- ISBN-13: 9783346867063
- Erscheinungsdatum: 08.05.2023
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Grösse: 1.24 MB
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