Die Optimierung des B2C-Kundenservice durch KI (PDF)
Ein Vorgehensmodell für die Text-Klassifikation von E-Mails
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, IU Internationale Hochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Validierung eines spezifischen Vorgehensmodells für die...
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Produktinformationen zu „Die Optimierung des B2C-Kundenservice durch KI (PDF)“
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, IU Internationale Hochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Validierung eines spezifischen Vorgehensmodells für die Nutzung von KI-basierter Text-Klassifikation von E-Mails im B2C-Kundenservice, um eine Lücke zwischen allgemeinen Machine Learning-Vorgehensmodellen und praktisch anwendbaren Leitfäden zu schliessen. Durch die Anwendung von Design Science Research wird ein neues Modell vorgeschlagen, das auf die Bewertung von Potenzialen für die Text-Klassifikation von E-Mails ausgerichtet ist.
Diese Arbeit nimmt eine realitätsnahe Stichprobe von E-Mails aus dem Kundenservice eines Unternehmens und analysiert diese mithilfe der SIPOC-Methode, um relevante Prozess-Klassen für die Text-Klassifikation zu identifizieren. Dadurch wird ein praxisnaher Beitrag zur Optimierung des Kundenservice durch effiziente E-Mail-Klassifizierung geleistet. Die vorliegende Arbeit zeigt, wie die Ergebnisse einer SIPOC-Analyse genutzt werden können, um relevante Prozess-Klassen für den späteren Einsatz des E-Mail-Klassifikators zu identifizieren.
Diese Arbeit nimmt eine realitätsnahe Stichprobe von E-Mails aus dem Kundenservice eines Unternehmens und analysiert diese mithilfe der SIPOC-Methode, um relevante Prozess-Klassen für die Text-Klassifikation zu identifizieren. Dadurch wird ein praxisnaher Beitrag zur Optimierung des Kundenservice durch effiziente E-Mail-Klassifizierung geleistet. Die vorliegende Arbeit zeigt, wie die Ergebnisse einer SIPOC-Analyse genutzt werden können, um relevante Prozess-Klassen für den späteren Einsatz des E-Mail-Klassifikators zu identifizieren.
Bibliographische Angaben
- Autor: Monika Arbter-Hubrich
- 2024, 70 Seiten, Deutsch
- Verlag: GRIN Verlag
- ISBN-10: 3389009752
- ISBN-13: 9783389009758
- Erscheinungsdatum: 10.04.2024
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Grösse: 9.29 MB
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