DE202023103524U1

DE202023103524U1 - System zur Untersuchung eines Einsatzes künstlicher Intelligenz bei Marketing-Entscheidungen

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Publication number: DE202023103524U1
Application number: DE202023103524.8U
Authority: DE
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2023-06-26
Filing date: 2023-06-26
Publication date: 2023-07-12
Anticipated expiration: 2033-06-27

Abstract

Ein System zur Untersuchung des Einsatzes künstlicher Intelligenz bei Marketingentscheidungen. Das System umfasst:
eine Prüfungsverarbeitungseinheit zum Verständnis der Rolle künstlicher Intelligenz bei der Marketingentscheidung; Und
eine Implementierungsverarbeitungseinheit zum Verständnis der Implementierung künstlicher Intelligenz in verschiedenen Bereichen des Marketings.

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Die vorliegende Offenbarung bezieht sich auf ein System zur Untersuchung des Einsatzes künstlicher Intelligenz bei Marketingentscheidungen. Insbesondere bezieht sich die vorliegende Offenbarung auf ein System zur Untersuchung der Rolle künstlicher Intelligenz bei Marketingentscheidungen.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Mithilfe einer Reihe von Technologien wie maschinellem Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Wissensrepräsentation und rechnerischer Intelligenz können Computer wahrnehmen, interpretieren, handeln und lehren. Im operativen Marketing wie Risikobewertung und Kontaktcenter-Reaktionsmanagement sowie im Marketing wie Kundenanalyse und - targeting, Gestaltung und Auswahl von Werbetexten entsprechend den Zielkunden und Preisgestaltung zur Maximierung des Ertrags bestimmter Kunden wird KI immer häufiger eingesetzt mehr.
Die wesentlichen Aufgaben des Marketings, wie das Erkennen von Kundenbedürfnissen, das Zuordnen zu Waren und Dienstleistungen und das Überreden von Kunden zum Kauf, können durch künstliche Intelligenz (KI) deutlich verbessert werden. Eine Untersuchung von mehr als 400 fortgeschrittenen Anwendungsfällen für KI in einem Papier ergab, dass das Marketing am meisten von ihrem Einsatz profitieren würde.
Es gibt jedoch nur wenige Forschungsergebnisse zum Einsatz von KI für strategische Marketingentscheidungen. Es muss untersucht werden, wie künstliche Intelligenz eingesetzt wird, um in verschiedenen Managementbereichen von der operativen zur strategischen Entscheidungsfindung zu gelangen. Es ist an der Zeit, sich auf den Einsatz von KI für strategische Marketingentscheidungen zu konzentrieren, da solche Entscheidungen wettbewerbsorientiert sind und die Erkenntnisse aus der Anwendung von KI im Militär und verwandten Bereichen gewonnen werden.
Aufgrund der vorangegangenen Diskussion lässt sich der Schluss ziehen, dass weitere Forschung zum Einsatz künstlicher Intelligenz im Marketing erforderlich ist. Daher besteht Bedarf an einem System zur Untersuchung des Einsatzes künstlicher Intelligenz bei Marketingentscheidungen.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Die vorliegende Offenbarung bezieht sich auf ein System zur Untersuchung des Einsatzes künstlicher Intelligenz bei Marketingentscheidungen. In der vorliegenden Offenbarung werden verschiedene Marketingbereiche untersucht, um die Auswirkungen des Einsatzes künstlicher Intelligenz auf Marketingentscheidungen zu verstehen, wobei der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Marketingstrategie, im Marketing-Mix und im Marketingmanagement untersucht wird. Im Falle einer Marketingstrategie werden Marketingbereiche, nämlich generische Strategie, Geschäftsmodell des Kundenmanagements, allgemeines Branding und Angebot, Entwicklung neuer Streams, Ökosystemmanagement-Partnerschaften, Outsourcing und Neudefinition der Wertschöpfungskette, Wettbewerbsstrategie und Ressourcenmanagement, für den Einsatz untersucht künstliche Intelligenz. Im Falle eines Marketing-Mix werden die Marketingbereiche Branding, Produkt, Angebot, Preis, Werbung, Direktmarketing, persönlicher Verkauf, Öffentlichkeitsarbeit, Verkaufsförderung, Inhalt, Verbraucherservice und Vertrieb auf den Einsatz künstlicher Intelligenz untersucht. Im Fall des Marketingmanagements werden die Marketingbereiche Menschen, Marketinganalyse, Marktforschung, Marktausrichtung, Daten und Systeme, Marketingressourcenmanagement, Content Management, Management von Marketingmitarbeitern, Marketingbetriebsmodell und Marketingfinanzierung für den Einsatz künstlicher Intelligenz untersucht.
Die vorliegende Offenlegung zielt darauf ab, ein System zur Untersuchung des Einsatzes künstlicher Intelligenz bei Marketingentscheidungen bereitzustellen. Das System umfasst: eine Untersuchungsverarbeitungseinheit zum Verständnis der Rolle künstlicher Intelligenz bei der Marketingentscheidung; und eine Implementierungsverarbeitungseinheit zum Verständnis der Implementierung künstlicher Intelligenz in verschiedenen Marketingbereichen.
Ein Ziel der vorliegenden Offenbarung besteht darin, ein System zur Untersuchung des Einsatzes künstlicher Intelligenz bei Marketingentscheidungen bereitzustellen.
Ein weiteres Ziel der vorliegenden Offenbarung besteht darin, die Auswirkungen künstlicher Intelligenz im Bereich Marketing zu untersuchen.
Ein weiteres Ziel der vorliegenden Offenbarung besteht darin, den Einsatz künstlicher Intelligenz in verschiedenen Marketingbereichen zu untersuchen.
Ein weiteres Ziel der vorliegenden Offenbarung besteht darin, den aktuellen Fortschritt auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz für Marketingzwecke zu untersuchen.
Um die Vorteile und Merkmale der vorliegenden Offenbarung weiter zu verdeutlichen, erfolgt eine detailliertere Beschreibung der Erfindung unter Bezugnahme auf spezifische Ausführungsformen davon, die in den beigefügten Zeichnungen dargestellt sind. Es versteht sich, dass diese Zeichnungen nur typische Ausführungsformen der Erfindung darstellen und daher nicht als deren Umfang einschränkend anzusehen sind. Die Erfindung wird anhand der beigefügten Zeichnungen genauer und detaillierter beschrieben und erläutert.
Figurenliste
Diese und andere Merkmale, Aspekte und Vorteile der vorliegenden Offenbarung werden besser verständlich, wenn die folgende detaillierte Beschreibung unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen gelesen wird, in denen in den Zeichnungen gleiche Bezugszeichen gleiche Teile darstellen, wobei:

1 zeigt ein Blockdiagramm eines Systems zur Untersuchung des Einsatzes künstlicher Intelligenz bei Marketingentscheidungen gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung; Und
2 zeigt ein Diagramm, das die Untersuchung des Einsatzes künstlicher Intelligenz in verschiedenen Bereichen des Marketings zeigt.

Darüber hinaus werden erfahrene Handwerker erkennen, dass Elemente in den Zeichnungen der Einfachheit halber dargestellt sind und möglicherweise nicht unbedingt maßstabsgetreu gezeichnet wurden. Beispielsweise veranschaulichen die Flussdiagramme die Methode anhand der wichtigsten Schritte, die dazu beitragen, das Verständnis von Aspekten der vorliegenden Offenbarung zu verbessern. Darüber hinaus können im Hinblick auf die Konstruktion des Geräts eine oder mehrere Komponenten des Geräts in den Zeichnungen durch herkömmliche Symbole dargestellt worden sein, und die Zeichnungen zeigen möglicherweise nur die spezifischen Details, die für das Verständnis der Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung relevant sind um die Zeichnungen nicht durch Details zu verdecken, die für den Durchschnittsfachmann auf dem Gebiet, der Nutzen aus der Beschreibung hierin zieht, leicht ersichtlich sind.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG:
Um das Verständnis der Prinzipien der Erfindung zu fördern, wird nun auf die in den Zeichnungen dargestellte Ausführungsform Bezug genommen und für deren Beschreibung eine spezifische Sprache verwendet. Es versteht sich jedoch, dass dadurch keine Einschränkung des Umfangs der Erfindung beabsichtigt ist, da Änderungen und weitere Modifikationen des dargestellten Systems und weitere Anwendungen der darin dargestellten Prinzipien der Erfindung in Betracht gezogen werden, wie sie einem Fachmann normalerweise in den Sinn kommen würden in der Technik, auf die sich die Erfindung bezieht.
Der Fachmann versteht, dass die vorstehende allgemeine Beschreibung und die folgende detaillierte Beschreibung beispielhaft und erläuternd für die Erfindung sind und diese nicht einschränken sollen.
Verweise in dieser Spezifikation auf „einen Aspekt“, „einen anderen Aspekt“ oder eine ähnliche Sprache bedeuten, dass ein bestimmtes Merkmal, eine bestimmte Struktur oder ein bestimmtes Merkmal, das in Verbindung mit der Ausführungsform beschrieben wird, in mindestens einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung enthalten ist. Daher beziehen sich die Formulierungen „in einer Ausführungsform“, „in einer anderen Ausführungsform“ und ähnliche Formulierungen in dieser Spezifikation möglicherweise, aber nicht unbedingt, auf dieselbe Ausführungsform.
Die Begriffe „umfasst“, „umfassend“ oder alle anderen Variationen davon sollen eine nicht ausschließliche Einbeziehung abdecken, sodass ein Prozess oder eine Methode, die eine Liste von Schritten umfasst, nicht nur diese Schritte umfasst, sondern möglicherweise andere Schritte nicht umfasst ausdrücklich aufgeführt oder diesem Prozess oder dieser Methode innewohnend sind. Ebenso schließen ein oder mehrere Geräte oder Subsysteme oder Elemente oder Strukturen oder Komponenten, denen „umfasst...a“ vorangestellt ist, nicht ohne weitere Einschränkungen die Existenz anderer Geräte oder anderer Subsysteme oder anderer Elemente oder anderer Strukturen aus andere Komponenten oder zusätzliche Geräte oder zusätzliche Subsysteme oder zusätzliche Elemente oder zusätzliche Strukturen oder zusätzliche Komponenten.
Sofern nicht anders definiert, haben alle hier verwendeten technischen und wissenschaftlichen Begriffe die gleiche Bedeutung, wie sie von einem Durchschnittsfachmann auf dem Gebiet, zu dem diese Erfindung gehört, allgemein verstanden werden. Das hier bereitgestellte System, die Methoden und Beispiele dienen nur der Veranschaulichung und sollen nicht einschränkend sein.
Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung werden im Folgenden ausführlich unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben.
Die in dieser Spezifikation beschriebenen Funktionseinheiten sind als Geräte gekennzeichnet. Ein Gerät kann in programmierbaren Hardwaregeräten wie Prozessoren, digitalen Signalprozessoren, Zentraleinheiten, feldprogrammierbaren Gate-Arrays, programmierbarer Array-Logik, programmierbaren Logikgeräten, Cloud-Verarbeitungssystemen oder dergleichen implementiert sein. Die Geräte können auch in Software zur Ausführung durch verschiedene Prozessortypen implementiert werden. Ein identifiziertes Gerät kann ausführbaren Code enthalten und beispielsweise einen oder mehrere physische oder logische Blöcke von Computeranweisungen umfassen, die beispielsweise als Objekt, Prozedur, Funktion oder anderes Konstrukt organisiert sein können. Dennoch muss die ausführbare Datei eines identifizierten Geräts nicht physisch zusammen angeordnet sein, sondern kann aus unterschiedlichen, an unterschiedlichen Orten gespeicherten Anweisungen bestehen, die, wenn sie logisch zusammengefügt werden, das Gerät bilden und den angegebenen Zweck des Geräts erfüllen.
Tatsächlich könnte ein ausführbarer Code eines Geräts oder Moduls eine einzelne Anweisung oder mehrere Anweisungen sein und sogar über mehrere verschiedene Codesegmente, zwischen verschiedenen Anwendungen und über mehrere Speichergeräte verteilt sein. In ähnlicher Weise können Betriebsdaten hier innerhalb des Geräts identifiziert und dargestellt werden und können in jeder geeigneten Form verkörpert und in jeder geeigneten Art von Datenstruktur organisiert werden. Die Betriebsdaten können als einzelner Datensatz erfasst oder über verschiedene Standorte, einschließlich verschiedener Speichergeräte, verteilt werden und können zumindest teilweise als elektronische Signale in einem System oder Netzwerk vorliegen.
Verweise in dieser Spezifikation auf „eine ausgewählte Ausführungsform“, „eine Ausfuhrungsform“ oder „eine Ausführungsforrn“ bedeuten, dass ein bestimmtes Merkmal, eine bestimmte Struktur oder ein bestimmtes Merkmal, das in Verbindung mit der Ausführungsform beschrieben wird, in mindestens einer Ausführungsform des offenbarten Gegenstands enthalten ist. Daher beziehen sich die Ausdrücke „eine ausgewählte Ausfuhrungsform“, „in einer Ausführungsform“ oder „in einer Ausführungsform“ an verschiedenen Stellen in dieser Spezifikation nicht unbedingt auf dieselbe Ausführungsform.
Darüber hinaus können die beschriebenen Merkmale, Strukturen oder Eigenschaften in einer oder mehreren Ausführungsformen auf jede geeignete Weise kombiniert werden. In der folgenden Beschreibung werden zahlreiche spezifische Details bereitgestellt, um ein umfassendes Verständnis der Ausführungsformen des offenbarten Gegenstands zu ermöglichen. Ein Fachmann auf dem betreffenden Gebiet wird jedoch erkennen, dass der offenbarte Gegenstand ohne eines oder mehrere der spezifischen Details oder mit anderen Methoden, Komponenten, Materialien usw. in die Praxis umgesetzt werden kann. In anderen Fällen können wohlbekannte Strukturen, Materialien, oder Vorgänge werden nicht im Detail gezeigt oder beschrieben, um Aspekte des offengelegten Gegenstands nicht zu verschleiern.
Gemäß den beispielhaften Ausführungsformen können die offenbarten Computerprogramme oder -module auf viele beispielhafte Arten ausgeführt werden, beispielsweise als Anwendung, die sich im Speicher eines Geräts befindet, oder als gehostete Anwendung, die auf einem Server ausgeführt wird und mit diesem kommuniziert Geräteanwendung oder Browser über eine Reihe von Standardprotokollen wie TCP/IP, HTTP, XML, SOAP, REST, JSON und andere ausreichende Protokolle. Die offenbarten Computerprogramme können in beispielhaften Programmiersprachen geschrieben sein, die aus dem Speicher des Geräts oder von einem gehosteten Server ausgeführt werden, wie etwa BASIC, COBOL, C, C++, Java, Pascal, oder Skriptsprachen wie JavaScript, Python, Ruby, PHP , Perl oder andere geeignete Programmiersprachen.
Einige der offenbarten Ausführungsformen beinhalten oder beinhalten auf andere Weise die Datenübertragung über ein Netzwerk, beispielsweise die Übermittlung verschiedener Eingaben oder Dateien über das Netzwerk. Das Netzwerk kann beispielsweise eines oder mehrere der folgenden Elemente umfassen: Internet, Wide Area Networks (WANs), Local Area Networks (LANs), analoge oder digitale drahtgebundene und drahtlose Telefonnetzwerke (z. B. ein PSTN, Integrated Services Digital Network (ISDN)). , ein Mobilfunknetz und Digital Subscriber Line (xDSL), Radio, Fernsehen, Kabel, Satellit und/oder andere Übertragungs- oder Tunnelmechanismen zur Datenübertragung. Das Netzwerk kann mehrere Netzwerke oder Teilnetzwerke umfassen, von denen jedes beispielsweise einen drahtgebundenen oder drahtlosen Datenweg umfassen kann. Das Netzwerk kann ein leitungsvermitteltes Sprachnetzwerk, ein paketvermitteltes Datennetzwerk oder jedes andere Netzwerk umfassen, das elektronische Kommunikation übertragen kann. Das Netzwerk kann beispielsweise Netzwerke umfassen, die auf dem Internetprotokoll (IP) oder dem asynchronen Übertragungsmodus (ATM) basieren, und kann Sprache beispielsweise mithilfe von VoIP, Voice-over-ATM oder anderen vergleichbaren Protokollen unterstützen, die für Sprachdatenkommunikation verwendet werden . In einer Implementierung umfasst das Netzwerk ein Mobilfunknetz, das so konfiguriert ist, dass es den Austausch von Text- oder SMS-Nachrichten ermöglicht.
Beispiele für das Netzwerk sind unter anderem ein Personal Area Network (PAN), ein Storage Area Network (SAN), ein Home Area Network (HAN), ein Campus Area Network (CAN) und ein Local Area Network (LAN).), ein Wide Area Network (WAN), ein Metropolitan Area Network (MAN), ein Virtual Private Network (VPN), ein Enterprise Private Network (EPN), Internet, ein Global Area Network (GAN) und so weiter.
1 zeigt ein Blockdiagramm eines Systems zur Untersuchung des Einsatzes künstlicher Intelligenz bei Marketingentscheidungen gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung. Das System (100) umfasst eine Prüfungsverarbeitungseinheit (102) zum Verständnis der Rolle künstlicher Intelligenz bei der Entscheidungsfindung im Marketing.
In einer Ausführungsform wird eine Implementierungsverarbeitungseinheit (104) verwendet, um die Implementierung künstlicher Intelligenz in verschiedenen Bereichen des Marketings zu verstehen.
In einer Ausführungsform werden die Vorteile der Implementierung künstlicher Intelligenz für die Marketingentscheidung analysiert.
In einer Ausführungsform werden verschiedene Marketingbereiche untersucht, um die Auswirkungen des Einsatzes künstlicher Intelligenz auf Marketingentscheidungen zu verstehen. Untersucht wird der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Marketingstrategie, im Marketing-Mix und im Marketingmanagement. Im Falle einer Marketingstrategie werden Marketingbereiche, nämlich generische Strategie, Geschäftsmodell des Kundenmanagements, allgemeines Branding und Angebot, Entwicklung neuer Streams, Ökosystemmanagement-Partnerschaften, Outsourcing und Neudefinition der Wertschöpfungskette, Wettbewerbsstrategie und Ressourcenmanagement, für den Einsatz untersucht künstliche Intelligenz. Im Falle eines Marketing-Mix werden die Marketingbereiche Branding, Produkt, Angebot, Preis, Werbung, Direktmarketing, persönlicher Verkauf, Öffentlichkeitsarbeit, Verkaufsförderung, Inhalt, Verbraucherservice und Vertrieb auf den Einsatz künstlicher Intelligenz untersucht. Im Fall des Marketingmanagements werden die Marketingbereiche Menschen, Marketinganalyse, Marktforschung, Marktausrichtung, Daten und Systeme, Marketingressourcenmanagement, Content Management, Management von Marketingmitarbeitern, Marketingbetriebsmodell und Marketingfinanzierung für den Einsatz künstlicher Intelligenz untersucht.
In einer vorliegenden Offenlegung werden Unternehmen untersucht, die ihre Geschäfte direkt mit Verbrauchern abwickeln (B2C), sowie solche, die dies über andere Unternehmen tun (sogenannte B2B2C).
Der Fortschritt der Marketinganalyse in Richtung KI
Das Thema KI erfreut sich immer größerer Beliebtheit, insbesondere im Marketingbereich, wo sie in Verbindung mit erweiterten Analysen eingesetzt wird. Analytics ist so weit fortgeschritten, dass es nun völlig unstrukturierte Einstellungen verwalten und Anleitungen auf eine Weise bereitstellen kann, die einst als „fachmännisch“ oder sogar witzig galt. KI unterscheidet sich von herkömmlichen „Advanced Analytics“ vor allem dadurch, dass Feedbackschleifen und Verbesserungsverfahren automatisiert sind. Dieser Prozess wird oft als maschinelles Lernen bezeichnet. Dies deutet darauf hin, dass die Ergebnisse nicht das Ergebnis autonomer Forschung und anschließender Entscheidungsfindung sind, sondern im Einklang mit etablierten Standards bewertet und getestet werden. Die Handlungen, die KI „managt“, funktionieren häufig am besten, wenn sie präzise, begrenzt und schnell abgeschlossen sind und wenn die Ergebnisse sofort offensichtlich und messbar sind. Wenn die Urteile jedoch weitreichend sind, die Umsetzung länger dauert und es einige Zeit dauert, bis die Ergebnisse offensichtlich, beobachtbar und auswertbar sind, kann die Implementierung von KI eine größere Herausforderung darstellen. Die Intelligenz des Zyklus kann hybrid sein, wobei die KI für einige Teile und der Mensch für andere verantwortlich ist. Was die Marketingstrategie betrifft, trifft Letzteres zu. Eine Methode, die zur Erweiterung der Anwendbarkeit beitragen könnte, ist das Backcasting. Daten aus der Analysephase, kombiniert mit zuvor getroffenen Urteilen und deren nun verstandenen Konsequenzen, werden zum Training des Systems verwendet. Die „historische Expertise“ der strategischen Vermarkter kann auch durch fallbasiertes Denken oder Regelerhebung ermittelt werden. Der rasante Fortschritt der Marketingtechnologie, sei es in Contact Centern, anderen Marketingaktivitäten an vorderster Front oder beim Marketingressourcenmanagement, ist nicht nur auf den Einsatz von KI im Marketing zurückzuführen. Diese Entwicklung vereinfacht den Einsatz von KI im Marketing, indem mehr Aufgaben im Zusammenhang mit dem Marketing automatisiert werden und Daten erstellt werden, die von der KI genutzt werden können. Dies legt jedoch nahe, dass KI auch in diese Apps implementiert werden sollte, um Datenströme automatisch zu absorbieren und Empfehlungen für diese anderen Bereiche zu geben.
Ethische und datenschutzrechtliche Fragen
Kundenbindung und die Nutzung von Verbraucherdaten sind beide Teile des Marketings. Beide stehen vor ernsthaften moralischen Herausforderungen. Der Einsatz von Computern, um zu bestimmen, welche Kunden bestimmte Artikel erhalten sollen oder welche Kunden offenbar einen Betrug begangen haben, ist in Branchen wie dem Finanzwesen eine gängige Praxis, hat jedoch Fragen der Gerechtigkeit und des Vertrauens aufgeworfen. Die Regulierung muss sicherstellen, dass die KI-basierte Verarbeitung nicht gegen grundlegende moralische Prinzipien verstößt, die Vermarkter beim Umgang mit Kundendaten wahren müssen, oder gegen immer strengere Datenschutzvorschriften.
Verteilungs- und Ausgabemuster auf dem Verbrauchermarkt
Aufgrund der Verlagerung der Verbraucherausgaben hin zu Dienstleistungen gibt die Mehrheit der Industrienationen einen großen Teil ihres Budgets für staatliche Dienstleistungen (wie Gesundheitsversorgung, Bildung und Sicherheit) aus. Die Dienste ermöglichen neben den Käufen auch die Verfolgung der Nutzung, was zu einem erhöhten Datenfluss zum Kundenverhalten führt (abhängig vom Grad der Digitalisierung). Zusätzliche Details sind zugänglich (z. B. erfordern mehrere Kfz-Versicherungen den Einsatz von Geräten, die Nutzungsmuster und -häufigkeit verfolgen). Der Schwerpunkt dieser Studie liegt auf Daten, da sie einer der Faktoren sind, die den breiten Einsatz von KI verhindern.
Eine weitere wichtige Veränderung ist das Aufkommen bedeutender Online-Händler wie Amazon und eBay sowie Werbenetzwerke wie Google, die präzise Daten zu Produkt- und Dienstleistungsverkäufen liefern. Der Schwerpunkt einer kommerziellen Transaktion verlagert sich weg von der Rückgabe der Daten an Produkt- oder Dienstleistungsanbieter, auch wenn diese „Plattformspieler“ zu Marketingzwecken Zugriff auf die Daten haben.
Schließlich verändern sich innerhalb der kleinen Kategorie die Muster der reinen Konsumausgaben. Anstatt ins Kino zu gehen, streamen Verbraucher Videos. Die Nutzung der meisten herkömmlichen Unterhaltungsformen wurde größtenteils durch Smartphone-Apps überholt. Darüber hinaus verändern sich durch die Digitalisierung die Kanäle, insbesondere der Inhalte, was den Übergang vom traditionellen zum Online-Kauf ermöglicht. Besonders offensichtliche Beispiele hierfür sind die Tourismus-, Mode- und Möbelbranche. Der Übergang von materiellen Gütern zu Dienstleistungen, auf die Senioren leicht zugreifen können, beschleunigt sich in mehreren Ländern aufgrund der alternden Bevölkerung.
Business-to-Business (B2B)-Marketing
Die Erfahrungen von B2B-Unternehmen, die mit ihren Kunden über Vertriebsteams und später über Contact Center kommunizierten, hatten einen erheblichen Einfluss auf die frühen Vorstellungen von Kundenbeziehungsmanagement. Im Gegensatz dazu haben Verbrauchermärkte aufgrund ihrer Fülle an Daten die Aufmerksamkeit vieler in der Diskussion über Marketingautomatisierung auf sich gezogen. Dennoch imitiert ein Großteil des Business-to-Business-Marketings (B2B) das Verbrauchermarketing, insbesondere wenn es sich an einige wenige Unternehmen richtet. Großkunden- und Key-Account-Marketing hingegen erfordert umfangreiche Vertragsverhandlungen und eine aktive Kundenbetreuung durch Vertriebsteams. Aber immer mehr davon geschieht online.
Kunden werden in diesem Szenario anhand ihres Interesses an einer Ware oder Dienstleistung durch den Einsatz ausgefeilter Content-Management-Systeme priorisiert. Die Verteilung dieser Inhalte an die entsprechenden Interessenten und Kunden wird durch das Tracking von Downloads und Engagement ermöglicht. Wir werden sehen, wie Probleme wie Kundenpräferenzen den Nutzen von KI einschränken können (und die Schwierigkeit, Urteile darüber genau zu reproduzieren).
Regierungsmarketing (z. B. aus dem öffentlichen Sektor)
Das meiste, was über Verbrauchermarketing gesagt wurde, gilt für Länder, in denen der öffentliche Sektor einen großen Teil der Ausgaben für die Verbraucher (aber nicht häufig von diesen) einbehält. Wenn öffentliche und private Organisationen eng zusammenarbeiten, kommt es gelegentlich zu ähnlichen Ergebnissen (z. B. wenn öffentliche Flughafenbesitzer mit privaten Fluggesellschaften und Geschäften zusammenarbeiten). Die Grenze zwischen öffentlichen und privaten Ausgaben und den dadurch erzeugten Daten verschwimmt im Kontext von Smart Cities immer mehr, wo Informationsplattformen zur Verwaltung von Dienstleistungen teilweise oder vollständig im Besitz der Regierung sein können.
Informationsplattformen des öffentlichen Sektors können als Foren fungieren, in denen private und öffentliche Organisationen um die Erbringung öffentlicher Dienstleistungen konkurrieren, entsprechend dem sogenannten „Regierung als Plattform“-Ansatz, der auf großes Interesse stößt. Daher ist es wichtig zu betonen, dass in dieser Studie zwar die öffentlichen Finanzen untersucht werden, einige KI-Anwendungen jedoch durch politische Probleme, Datenschutzgesetze und andere rechtliche Beschränkungen eingeschränkt sein können.
Strategisches Management mit KI
Die in diesem Abschnitt des Artikels behandelten Forschungsergebnisse sind für das jeweilige Thema relevant und müssen umfassender berücksichtigt werden.
Der strategische Entscheidungsprozess (SDMP)
Auch wenn SDMP-Marketing ausführlich erforscht wurde, konzentriert sich der Großteil davon auf das allgemeine Management, insbesondere auf die finanziellen Auswirkungen von Fusionen und Übernahmen sowie auf die Psychologie (den kognitiven Aspekt).
Die SDMP-Literatur betont die Bedeutung dieser Aspekte.

• Eigenschaften der äußeren Umgebung
• Merkmale interner Organisationen
• Eigenschaften und Verhalten des Top-Management-Teams
• Andere Teammerkmale, wie z. B. die Art und Weise, wie es zusammenarbeitet
• Eigenschaften, die Entscheidungen beeinflussen
• Persönliche Merkmale des Entscheidungsträgers
• Daten und Technologie
• Kognitive Probleme

Da jedoch kein Zusammenhang zwischen der Literatur zu SDMP und der Literatur zum Einsatz von KI bei der Entscheidungsfindung besteht, müssen die beiden miteinander in Zusammenhang stehen.
Der militärische Hintergrund
Künstliche Intelligenz (KI) wird eingesetzt, um strategische Entscheidungen in der Militärstrategie zu treffen. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da Marketing im Grunde eine Wettbewerbsaktivität ist, die eine Steigerung der Leistung im Vergleich zu einem Rivalen (also einem Gegner) erfordert, und weil einige Branchen über ein kompliziertes Netz von Allianzen verfügen können, in denen Verbündete mit Rivalen zusammenarbeiten.
Psychologische Voreingenommenheit
Einer der wichtigsten Vorteile der KI in der Strategie (oft, aber nicht immer strategisch) ist die Reduzierung kognitiver Verzerrungen, die sowohl durch Einzel- als auch durch Gruppenentscheidungen entstehen. In vielen akademischen Disziplinen wurden umfangreiche Untersuchungen zu persönlichen und sozialen Voreingenommenheiten bei der Beurteilung durchgeführt. Bewertungen decken eine Vielzahl von Themen ab, beispielsweise Geld, Unternehmertum und Preis. In diesem umfassenden Überblick über das verwandte Thema der kognitiven Neurowissenschaften werden Debiasing- Techniken sowie kognitive und motivierende Verzerrungen bei der Risikobewertung und Entscheidungsfindung aufgedeckt. Die Schlussfolgerung räumt die Existenz von Vorurteilen und die Möglichkeit ein, dass diese durch KI beseitigt werden.
Planungsmethoden
Die ersten Bücher zur Marketingplanung wurden in den 1960er Jahren von Akademikern und Unternehmensberatern herausgegeben. Etwa zehn Jahre später wurden diese Texte in die Lehrpläne der Universitäten aufgenommen. McDonald hat sich in den letzten 40 Jahren auf die logischen, analytischen, funktionalen oder funktionsübergreifenden (insbesondere finanziellen) und anderen Prozesse konzentriert, von denen man annimmt, dass sie erforderlich sind, um eine Marketingstrategie zu entwickeln, die für die Umgebung eines Unternehmens geeignet ist. McDonald ist der bekannteste Autor auf diesem Gebiet. Es macht Vorschläge für ein effektives Kundeninformationsmanagement, Wettbewerbsinformationen und Marktforschung. Der Dateninhalt der Planung hat sich durch Kundenbeziehungsmanagement und digitales Marketing verändert, bei denen häufig Informationen über bestimmte Verbraucher, ihr Verhalten und ihre Anforderungen herangezogen werden. Mit Hilfe des digitalen Marketings kann ein Vorhaben von der Idee oder dem Konzept bis zur Umsetzung in Wochen oder sogar Tagen statt der empfohlenen Monate oder Jahre vergehen. Wie sich Big Data üblicherweise auf Vorstandsentscheidungen auswirkte, ist Gegenstand einer Studie. Eine Studie untersucht, wie sich die Digitalisierung von Daten auf Vorstandsentscheidungen auswirkt. Obwohl die Auswirkungen der Digitalisierung auf die Funktion von Strategen untersucht wurden, konzentrierte sich eine Studie auf die Datenüberflutung und die Herausforderungen bei der Artikulation aller verfügbaren Daten. Es wurde festgestellt, dass eine Talentlücke die Entwicklung selbst bei relativ einfachen betrieblichen Einsätzen von KI behindern kann, die Abhängigkeit der KI von der Datenqualität und -quantität sowie das Problem einer Qualifikationslücke. Es könnte viel schwieriger sein, KI-Fähigkeiten mit fundierten Geschäfts- und Marketingplanungsfähigkeiten zu kombinieren.
Strategische Werkzeuge
Der Schwerpunkt der wissenschaftlichen Forschung in diesem Bereich liegt auf Fallstudien zur „erfolgreichen“ Strategieanwendung, strategischen Analysen und Entscheidungsinstrumenten. Bedrohungs-, Schwächen- und Stärkenanalysen (SWOT), TOWS, Ansoff und BCG-Analysen (Boston Consulting Group) wurden alle in Marketingplanungstechniken verwendet. Um den Anforderungen des Marketings und der Geschäftsplanung im digitalen Zeitalter gerecht zu werden, wurden neue Tools entwickelt oder aktualisierte Versionen alter Tools entwickelt. Die Segmentierung könnte beispielsweise darauf basieren, was ein Kunde in Echtzeit auf einer Website tut, und nicht auf statischen Bedarfskategorien.
KI in der Marketingentscheidung - Vorteile und Beispiele
Die Vorteile
Die folgenden Vorteile werden durch die Integration von KI in die strategische Marketingentscheidung erwartet:

• Unternehmen können dank schnellerer Entscheidungsfindung schneller von besseren Marktpositionen profitieren, insbesondere als Reaktion auf neue Daten oder wachsende Wettbewerbsbedrohungen.
• Fehlende Daten erkennen.
• Erhöhte Objektivität, insbesondere durch Reduzierung oder Eliminierung kognitiver Vorurteile bei Entscheidungsträgern.
• Schaffung eines gemeinsamen Rahmens für die Entscheidungsfindung.
• Integration von Erfahrungslernen
• Überlegenes Projektmanagement für das Marketing

zeigt ein Diagramm, das die Untersuchung des Einsatzes künstlicher Intelligenz in verschiedenen Bereichen des Marketings zeigt.
Anwendungsbeispiele

Die unten aufgeführten Tabellen (Tabelle I, II und III) verdeutlichen die großen Veränderungen, die das digitale Marketing für verschiedene Marketingorganisationen mit sich gebracht hat. Auch wenn digitales Marketing erforderlich ist, um Daten für die KI-Implementierung verfügbar zu machen, bieten diese Tabellen Beispiele für potenzielle KI-Anwendungen. In den Tischen wird abwechselnd die Marketingstrategie, das Marketingmanagement und der Marketing-Mix besprochen. Tabelle I. Einsatz von KI in der Marketingstrategie

Marketingbereich	Veränderungen durch digitales Marketing	Beispiele dafür, wie KI in den einzelnen Bereichen eingesetzt werden kann
Generische Strategie: Zielmärkte, individuelle Marketingpläne, Ziele, KPIs usw.	Dies erleichtert das schnelle Sammeln von Informationen, die Automatisierung der Entscheidungsfindung und eine schnellere Analyse der Ergebnisse alternativer Ansätze, um Verbesserungen planbasierter Strategien durch „Testen und Lernen“ zu ermöglichen .	Schnelle Auswertung verschiedener Ergebnisse basierend auf verschiedenen Strategien. Wenn Sie kurzfristige Entscheidungen treffen, ist es einfacher, diejenigen auszuwählen, die mit größter Wahrscheinlichkeit die besten Ergebnisse liefern.
Geschäftsmodell des Kunden Management	Um seine strategischen Ziele zu erreichen, muss das Unternehmen entscheiden, welche Kunden es akquiriert, bindet, ausbaut (durch Up- und Cross-Selling) und welche Kunden es verliert, und welche Einnahmen und Kosten damit verbunden sind. Dies unterscheidet sich vom Erreichen der Ziele bestimmter Komponenten des Marketing-Mix allein.	Nutzen Sie Methoden wie maschinelles Lernen, um scheinbar ähnliche Zielgruppen zu „erreichen“. Messung und Bewertung der Auswirkungen verschiedener Geschäftsmodelle.
Allgemeines Branding und Angebot	Dies kann für das gesamte Unternehmen oder nur für einen Teil davon auf einer Ebene gelten, die über bestimmte Waren und Dienstleistungen hinausgeht. Auf verschiedenen Medien werden unterschiedliche Markenstrategien eingesetzt. Dies hängt davon ab, in wie vielen verschiedenen Produktkategorien und Marktsegmenten die Organisation aktiv ist.	Etablierung einer Kanalstrategie, Analyse der Auswirkungen von Markeninvestitionen und Empfehlung neuer Investitionsoptionen.
Erschließung neuer Einnahmequellen	Dies bezieht sich auf die Steigerung des Umsatzes durch die Umsetzung eines Plans oder die Einführung einer neuen Ware oder Dienstleistung, die von herkömmlichen Praktiken abweicht; Es kann einzelne oder alle Elemente des Marketing-Mix sowie verschiedene Märkte umfassen.	Um die Markteinführung zu beschleunigen, identifizieren Sie neue Märkte und Einnahmequellen für bestehende Kunden.
Ökosystemmanagement, Partnerschaften, Outsourcing und Neudefinition der Wertschöpfungskette	Dies bezieht sich auf die Organisationsstruktur von Unternehmen, die nicht im Besitz des Kunden sind, aber eng mit ihm zusammenarbeiten, wie z. B. Lieferanten und Hersteller, um sicherzustellen, dass die gesamte Marketing- (und Geschäfts-)Strategie des Unternehmens entwickelt und umgesetzt wird und wie die Die Vorteile der Zusammenarbeit werden verteilt.	Lokalisierung der produktivsten Elemente und des Entwicklungspotenzials des Ökosystems.
Wettbewerbsstrategie - wer sind die Hauptkonkurrenten, auf die man abzielt Sieg und Verteidigung	Dies hängt mit der Fähigkeit der Organisation zusammen, ihre direkten und indirekten Konkurrenten zu erkennen, ihre Methoden zu verstehen und Vorkehrungen zu treffen, um die Auswirkungen des Wettbewerbs abzuschwächen.	Erkennen Sie schwache Anzeichen eines bevorstehenden Wettbewerbs. Erkennen von Fehlern sowohl im eigenen Plan als auch im Plan eines Konkurrenten.
Resourcenmanagement	Um die Ressourcenallokation anzupassen (z. B. in Zeiten hoher Nachfrage), ist es nun möglich, die Gesamtkosten und Vorteile verschiedener Optionen schneller zu überwachen und zu analysieren.	Ermittlung von Risiken, Vorteilen und Ergebnissen/möglichen Planungsszenarien durch Datenanalyse.

Tabelle II. Einsatz von KI im Marketing-Mix

Marketingbereich	Veränderungen durch digitales Marketing	Beispiele dafür, wie KI in den einzelnen Bereichen eingesetzt werden kann
Branding	Der Fokus vieler Marken hat sich von der realen Welt in die virtuelle Welt verlagert, und was in letzterer über sie gesagt wird, hat für viele Marken erhebliche Auswirkungen.	Verfolgung von Veränderungen im Image einer Marke mithilfe von Online-Beweisen, insbesondere in sozialen Medien. Ermittlung der Gründe für Markenwechsel und Marktanteilsverlust.
Produkt	Durch kollaboratives Design ist es wesentlich schneller, Benutzerfeedback zum Produktdesign zu erhalten. Kunden können jetzt ganz einfach ihre eigenen Artikel herstellen. Durch die Nutzung verschiedener digitaler Kanäle und kollaborativer Tools lassen sich Entwürfe schneller testen und anpassen sowie Mängel einfacher und schneller finden und beheben.	Kundenrezensionen werden zusammengestellt. Die Simulation neuartiger Produktformulierungskonsequenzen.
Vorschlag	Das Angebot kann enger mit den Zielmärkten verknüpft werden, Kunden können einfacher damit interagieren und es können iterative Anpassungen vorgenommen und auf Feedback getestet werden.	Mithilfe von Kundeneingaben und Tests wird ermittelt, welche Vorschläge die beste Leistung erbringen.
Preis	Die Preise können einfacher an unterschiedliche Käufer angepasst werden. Ertragsmanagement kann in einer Vielzahl neuartiger Kontexte eingesetzt werden.	Preispläne werden basierend auf den Ergebnissen verschiedener Ertragsmanagementtaktiken neu angepasst.
Werbung	Traditionelle physische Medienwerbung wird aufgrund ihrer verbesserten Nachverfolgbarkeit und der Möglichkeit, den ROI genauer zu berechnen, nach und nach durch Website-, Mobil- und digitale Werbung ersetzt. Dadurch löst sich die Unterscheidung zwischen Marketing-Kommunikationsinstrumenten wie Werbung, Digital und anderen auf. Die Automatisierung von Werbung durch programmatische und verwandte Methoden erhöht das Potenzial für KI-basierte Methoden deutlich.	Die Auswahl und Gestaltung von Texten, Bildern und Videos, um verschiedene Marktkategorien und Einzelpersonen über mehrere Kanäle und Plattformen anzusprechen.
Direktmarketing	Direktmarketing hat sich über die traditionellen Kanäle Post und Telefon hinaus entwickelt und umfasst im Wesentlichen die gesamte Marketingkommunikation, insbesondere digitale Kommunikation und CRM (Customer Relationship Management). Dadurch ist es mittlerweile im gesamten Marketing präsent, egal ob es vom Unternehmen oder seinen Kunden betrieben wird. Unternehmen verwenden häufig Empfehlungen, und diese sind in der Regel von Vorteil.	Auswahl des effektivsten Formats, der effektivsten Kanalkombination, der Art der Interaktion und des Inhalts für verschiedene Zielgruppen und Einzelpersonen.
Persönlicher Verkauf	Heutige persönliche Verkäufe verfügen über eine deutlich bessere Informationsunterstützung und bessere Vertriebsmanagementsysteme - oft integriert mit Reaktionsmanagementsystemen - ermöglichen eine viel erfolgreichere Akquise, Verwaltung und Kundenansprache.	Jede Reaktion muss einzigartig sein. Auswertung der Ergebnisse. Es werden mehrere Personalisierungsmethoden vorgeschlagen.
Öffentlichkeitsarbeit	Elektronische Mundpropaganda oder „Mauspropaganda“ ersetzt die traditionelle Medienpräsenz. Dies gilt für alle Social-Media-Plattformen, Online- und mobilen Gesprächskanäle und ändert sich häufig schnell und in Echtzeit (d. h. es ist „im Trend“). In einigen Branchen, darunter Reise-, Bekleidungs-, Kosmetik- und Automobilbranche, sind Online-Bewertungen entscheidend dafür geworden, ob sich ein Produkt verkaufen lässt, während sich Social Influencer in anderen Branchen, darunter Bekleidung, Kosmetik, Reisen, zu einem entscheidenden Teil des Marketings entwickelt haben, und das Automobil.	Identifizieren von Trends in der Mundpropaganda, deren Ursachen, Lösungsvorschlägen und zugrunde liegenden Gefühlen
Absatzförderung	Das Anbieten von Kaufanreizen wird durch Online-Plattformen einfacher und Verkaufsanstrengungen können schneller als je zuvor gemessen werden (z. B. Gutscheine, Rabatte und andere Anreize).	Finden Sie heraus, welche Werbeaktionen für bestimmte Marktgruppen oder Kundentypen am besten funktionieren. Entscheiden Sie, welche Angebote wann genutzt werden sollen.
Inhalt	Mit der Ausweitung der Kanäle steigt auch die Bedeutung von Inhalten (Text, Audio, Bild und Video) für die Beeinflussung und Beeinflussung von Verbrauchern. Dies gilt insbesondere angesichts der Tatsache, dass alle Arten von Informationen aufgrund der Fähigkeit, alle Arten von Inhalten zu lokalisieren, zu kategorisieren und zu analysieren , auf Marktsegmente und neuerdings auch auf bestimmte Kunden zugeschnitten werden können . Der Einsatz von Messaging zur Verbreitung von Inhalten verschlimmert die schnelle Ausweitung von Videoinhalten - die durch erhebliche Fortschritte bei der mobilen Bandbreite möglich wurde (und mit der Einführung von 5G werden noch weitere hinzukommen) - Die erweiterte (virtuelle und erweiterte) Realität verändert die Art und Weise, wie wir über Inhalte denken, indem sie reale und digitale Interaktionen miteinander verbindet.	Marken- und Produkt-Storytelling erfreut sich immer größerer Beliebtheit, auch weil es die Produktion von Inhalten ermöglicht, die viel tiefer und vielseitiger sind und auf allen Kommunikationsplattformen eingesetzt werden können. Dennoch herrscht Uneinigkeit darüber, inwieweit KI Innovationen fördern und ihre Gewinne steigern kann.
Verbraucherservice (Kundenerlebnis, Kundenservice, Entwicklung und Bindung)	Dies hat damit zu tun, wie Kundenbestände für bestimmte Produkte oder Produktgruppen erstellt werden, von den festgelegten Zielen bis hin zu den Techniken, mit denen die gewünschten Ergebnisse erzielt werden und das Engagement und die Kundenverpflichtungen nach dem Verkauf im Auge behalten werden.	Optimierung des Lagerbestands in Echtzeit und Unterstützung von Unternehmen bei der Deckung der Nachfrage aus verschiedenen Branchen. Automatisierte Kundeneinbindung ist möglich (Bots)
Verteilung	Heutzutage erwarten Verbraucher schnelle Antworten auf ihre Anfragen oder eine schnelle Möglichkeit, einen Kauf zu tätigen, wenn sie dazu bereit sind. Das macht das Internet zu einem entscheidenden Vertriebsweg für viele informationsbasierte Produkte und Dienstleistungen sowie für bestimmte physische Dinge. In vielen Märkten hat das Internet auch andere Kanäle als primäres Mittel der Marketingkommunikation verdrängt.	Es gibt eine Kanaloptimierung. Auffinden verlorener Kanäle. Verkürzen Sie die Transaktionszeiten und erleichtern Sie die Auftragsabwicklung .

Tabelle III. Einsatz von KI im Marketingmanagement

Marketingbereich	Veränderungen durch digitales Marketing	Beispiele dafür, wie KI in den einzelnen Bereichen eingesetzt werden kann
Menschen	Vertrieb, Marketing und Kundenbeziehungen Die Menschen sind möglicherweise viel besser über das Wissen informiert, das sie benötigen, um effektiver zu verkaufen und zu werben, und die Ergebnisse ihrer Bemühungen sind möglicherweise leichter zu erhalten und zu kommunizieren. Auch beruflich können sie von einer zusätzlichen Schulung zu modernsten digitalen Marketingtools und der selbstständigen Anwendung der Technologie profitieren.	Auswahl ausgewählter Datenquellen zur Unterstützung verschiedener Entscheidungsprozesse. Lokalisierung von Bereichen, in denen Manager ihre Informationen unangemessen verwenden , nicht in der Lage sind, die benötigten Informationen zu erhalten, oder ihre Informationen falsch interpretieren. Bereitstellung von Frameworks und Ressourcen, um Menschen dabei zu helfen, die Chancen modernster KI-Technologien zu nutzen.
Marketing Analyse	Dank der enormen Datenmengen, über die einige Unternehmen bereits verfügen, und der wachsenden Erwartungen der Verbraucher an schnelle Antworten ist es möglich, das Marketing nach außen präziser auszurichten und schnell auf eingehende Nachrichten zu reagieren. Da Kunden möglicherweise nur für kurze Zeit auf dem Markt sind, während sie Möglichkeiten prüfen und ihre eigenen Entscheidungen auf der Grundlage der Menge an Informationen treffen, die von Unternehmen und Wettbewerbern bereitgestellt werden, ist das Timing für die Bestimmung der Kaufabsicht von entscheidender Bedeutung geworden.	Schnelle Analyse und deren Anwendung - sowohl intern als auch aus Sicht des Kunden, der kaufrelevante Informationen abruft.
Marktforschung	Erkenntnisse aus kundeninitiiertem Feedback und Stimmungsanalysen (mit den entsprechenden Berechtigungen) liefern Marketingfachleuten einen neuen Strom an Informationen darüber, wie ihre aktuellen und potenziellen Kunden denken, fühlen und handeln, da mehr Marktforschung online durchgeführt wird.	Sammeln und Studieren größerer Datensätze. Analyse von Studienergebnissen, insbesondere wenn diese aus vielen Studien stammen.
Marktausrichtung	Je ausgefeilter das Markt-Targeting wird, desto automatisierter wird es. Die Ergebnisse früherer Zielmodifikationen und der Einsatz verschiedener Marketing-Mix-Komponenten, um angemessene Rücklaufquoten und Umsätze zu erzielen.	KI kann zu einer genaueren Zielausrichtung beitragen, indem sie Planänderungen während des Flugs ermöglicht. KI kann zu einer genaueren Zielausrichtung beitragen, indem sie Planänderungen während des Flugs ermöglicht.
Daten und Systeme	Das Marketingteam und ein größeres Team können zusammenarbeiten und Arbeitsabläufe und Projektmanagementverfahren verbessern, indem Marketingaktivitäten auf eher „cloudbasierte“ Lösungen verlagert werden. Die Daten sind für die Entscheidungsfindung in allen Bereichen von spezifischen Kunden bis hin zu strategischen Entscheidungen sowie für die Bewertung erforderlich und die Berechnung der Kapitalrendite ist dank Systemen viel einfacher zu erreichen. Für die effektivsten Marketingteams sind kundenspezifische Anpassungen und standortbasiertes Marketing keine bahnbrechenden Konzepte mehr, sondern „Business as Usual“. Sie stellen jedoch erhebliche Datenschutzprobleme dar, da das Marketingmanagement mittlerweile den Datenschutz in den Vordergrund stellt . Um jedoch wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es von entscheidender Bedeutung, dass sie ihre Demand-Side-Plattformen integrieren, die für die Erfassung und Analyse großer Datenmengen aus zahlreichen Quellen erforderlich sind, um die Marketingeffektivität zu maximieren . Käufer digitaler Werbung können ihre Aktivitäten, einschließlich der Ausschreibung, über Demand-Side-Plattformen koordinieren.	Identifizieren von Möglichkeiten zur Steigerung der Systembereitstellungsgewinne. Entwicklung neuer Methoden zur Beschleunigung des Arbeitsablaufs und Zusammenarbeit zur Verbesserung der Compliance und der Zeit bis zur Markteinführung
Marketing Ressource Management	Durch die genauere Bewertung und Vorhersage der Rentabilität verschiedener Marketinginvestitionen als mit alten Ansätzen ermöglicht die Marketingautomatisierung ein effektiveres Marketingprozessmanagement.	Das Ressourcenmanagement muss optimiert werden , da die Märkte wettbewerbsintensiver sind als je zuvor und Druck auf Unternehmen ausüben .
Inhalt Management	Um die wachsende Materialmenge und -vielfalt bewältigen zu können, ist die Wartung zahlreicher Systeme erforderlich. Angesichts des wachsenden Risikos, fehlerhafte Inhalte an den falschen Kunden zu liefern, ist es besonders wichtig, Inhalte kontinuierlich an die Anforderungen und Anwendungsfälle bestimmter Szenarien anzupassen. Der Return on Investment für ein besseres Content-Management muss verfolgt und berücksichtigt werden, da die Bereitstellung von Material für den richtigen Endbenutzer (zur richtigen Zeit) deutlich mehr Marketingaktivitäten erfordert.	Individuelle Optimierung für jeden Kunden. Wir bieten eine Lösung, die die Verbreitung von Inhalten optimiert und beschleunigt
Verwaltung Marketingleute	Dies hat mit der Auswahl, Erstellung, Ausrichtung und Bewertung von Marketingfachleuten zu tun. Dies ist im heutigen, sich schnell verändernden digitalen Technologie-Ökosystem von entscheidender Bedeutung, das völlig neue Fähigkeiten erfordert als herkömmliche Marketingkanäle und -disziplinen.	Identifizieren der effektivsten Vermarkter und Helfen bei der Lösung von Problemen bei der Entscheidungsfindung anderer
Marketing Betriebsmodell	Durch die Digitalisierung hat sich das betriebliche Paradigma des Marketings verändert. Eines der besten Beispiele hierfür ist die Entwicklung der programmatischen Werbung, die Unternehmen beim Übergang vom manuellen Werbemanagement hin zum Ideal der genauen Bewertung verschiedener Werbeinterventionen mithilfe der richtigen Analysetools unterstützt, um automatisch die richtige Zielgruppe anzusprechen.	Treffen Sie schnelle Entscheidungen über geeignete Zielgruppen und Investitionshöhen mithilfe von maschinellem Lernen, um die Wirksamkeit des Modells zu erhöhen
Marketing Finanzen	Unternehmen mit mehreren Produkten und mehreren Kanälen ist es wichtig zu verstehen, woher der Umsatz und vor allem die Rentabilität stammen Angesichts der niedrigeren Eintrittsbarrieren im Internet und der immer schnelleren Marktveränderungen muss die Feststellung, ob ein Unternehmen nachhaltig arbeitet, viel schneller erfolgen. Neben traditionelleren Finanzkennzahlen kommen auch Portfoliomanagementtechniken und digitale Traktion zum Einsatz.	Erkennen von Renditen schneller, unparteiischer und genauer als durch menschliche Analysen.

Fortschritt bis heute
Zahlreiche Systemanbieter und Salesforce.com, der führende Anbieter von Software für das Kundenbeziehungsmanagement, haben zahlreiche öffentliche Kommentare zum Einsatz von KI im Marketingbereich abgegeben. Trotz einer aktuellen eingehenden Studie von Accenture wurde der Anwendung von KI bei der strategischen Marketingentscheidung kaum Aufmerksamkeit geschenkt. Ein Hauptaugenmerk dieser Bewertung lag auf den Komponenten, die zur Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz erforderlich sind. Es basierte auf 1.500 Interviews mit Führungskräften der C-Suite von Unternehmen mit einem Jahresumsatz von mindestens 1 Milliarde US-Dollar in 16 verschiedenen Branchen und 12 verschiedenen Ländern. Die Skalierungs- und Pilotierungskonzepte wurden verwendet, um KI-Benutzer in verschiedene Kategorien zu unterteilen. Es bezog sich auf die Bereitstellung eines Produkts als „Pilot“ (unter Verwendung eines Teils des relevanten Umfangs) in einem Szenario mit tatsächlichen Personen, Daten und Verfahren. Das Ziel der Pilotierung besteht darin, die Leistung der Fähigkeit in einer begrenzten Umgebung zu bewerten, bevor notwendige Verbesserungen vorgenommen und die Fähigkeit auf ihren vollen Anwendungsbereich ausgeweitet werden. Die Skalierung wurde als Erhöhung der Pilotkapazität im gesamten Anwendungsbereich charakterisiert, der alle relevanten Endbenutzer, Kunden und Prozesse umfasst.
Die Ergebnisse der vorgeschlagenen Forschung sind nachstehend definiert:

Künstliche Intelligenz lässt sich in drei Hauptkategorien einteilen.
- • Diejenigen, die sich in der Proof-of-Concept-Phase befinden (80-85 % der Unternehmen), mit geringen Erfolgsraten bei der Skalierung, geringen Erträgen aus KI-Investitionen, häufigen autonomen internen Abteilungs- oder Teamaktivitäten, hauptsächlich IT-gesteuert, ohne Bezug zu einer geschäftlichen Notwendigkeit, und schwierig zu skalieren.
- • Für die strategische Skalierung (15-20 % der Organisationen), die über den Proof-of-Concept hinausgehen muss, sind eine klare KI-Strategie und ein Betriebsmodell in Bezug auf die kommerziellen Ziele des Unternehmens erforderlich. Skalierte KI wird häufig in speziellen Anwendungen eingesetzt, beispielsweise in intelligenten Automatisierungs-, Personalisierungs- und Empfehlungs-Engines.
- • Diejenigen (höchstens 5 %), die ihren Einsatz von KI industrialisiert haben, indem sie eine KI-Kultur entwickelt haben, eine klare Unternehmensvision, die auf Strategie und Wettbewerbsvorteilen basiert und isolierten Anwendungen standhält , mit starker Verantwortlichkeit, Metriken und Governance sowie Tausenden von Modellen im Einsatz innerhalb eines KI-Frameworks nutzen, um Produkt- und Serviceinnovationen zu fördern, „Was wäre wenn“-Analysen zu verwenden, um Akquise, Service und Zufriedenheit zu verbessern und digitale Assets wiederzuverwenden, Sie verstehen die Risiken, die damit verbunden sind, dass sie ihren Einsatz von KI nicht industrialisieren.

Prinzipielle Schlussfolgerung:

• Die Mehrheit der C-Level-Führungskräfte (84 %) glaubt, dass sie künstliche Intelligenz einsetzen müssen, um ihre Wachstumsziele (KI) zu erreichen. Die Mehrheit der C-Level-Führungskräfte, die KI als strategischen Wegbereiter betrachten, glaubt, dass eine Skalierung im gesamten Unternehmen notwendig ist, um eine gute Kapitalrendite zu erzielen.
• 76 % der Befragten geben zu, dass die Skalierung von KI im gesamten Unternehmen schwierig ist und dass sie Gefahr laufen, ihr Geschäft aufzugeben, wenn ihnen dies nicht innerhalb der nächsten fünf Jahre gelingt.
• Eine erfolgreiche KI-Erweiterung führt zu erheblichen Steigerungen der finanziellen Erträge für Unternehmen.

Die Zeichnungen und die vorstehende Beschreibung geben Beispiele für Ausführungsformen. Fachleute werden erkennen, dass eines oder mehrere der beschriebenen Elemente durchaus zu einem einzigen Funktionselement kombiniert werden können. Alternativ können bestimmte Elemente in mehrere Funktionselemente aufgeteilt werden. Elemente einer Ausführungsform können zu einer anderen Ausführungsform hinzugefügt werden. Beispielsweise können die Reihenfolgen der hier beschriebenen Prozesse geändert werden und sind nicht auf die hier beschriebene Weise beschränkt. Darüber hinaus müssen die Aktionen eines Flussdiagramms nicht in der gezeigten Reihenfolge implementiert werden; Es müssen auch nicht unbedingt alle Handlungen ausgeführt werden. Auch solche Handlungen, die nicht von anderen Handlungen abhängig sind, können parallel zu den anderen Handlungen durchgeführt werden. Der Umfang der Ausführungsformen wird durch diese spezifischen Beispiele keineswegs eingeschränkt. Zahlreiche Variationen, ob explizit in der Spezifikation angegeben oder nicht, wie z. B. Unterschiede in Struktur, Abmessung und Materialverwendung, sind möglich. Der Umfang der Ausführungsformen ist mindestens so breit wie durch die folgenden Ansprüche angegeben.
Vorteile, andere Vorzüge und Problemlösungen wurden oben im Hinblick auf spezifische Ausführungsformen beschrieben. Die Vorteile, Vorzüge, Problemlösungen und alle Komponenten, die dazu führen können, dass ein Nutzen, ein Vorteil oder eine Lösung eintritt oder ausgeprägter wird, dürfen jedoch nicht als kritische, erforderliche oder wesentliche Funktion oder Komponente von ausgelegt werden einzelne oder alle Ansprüche.
Bezugszeichenliste

100: Ein System zur Untersuchung des Einsatzes von künstlicher Intelligenz im Marketing.
102: Untersuchungsverarbeitungseinheit
104: Implementierungsverarbeitungseinheit
202: Einsatz von KI in der Marketingstrategie
204: Einsatz von KI im Marketing-Mix
206: Einsatz von KI im Marketingmanagement

Claims

Ein System zur Untersuchung des Einsatzes künstlicher Intelligenz bei Marketingentscheidungen. Das System umfasst: eine Prüfungsverarbeitungseinheit zum Verständnis der Rolle künstlicher Intelligenz bei der Marketingentscheidung; Und eine Implementierungsverarbeitungseinheit zum Verständnis der Implementierung künstlicher Intelligenz in verschiedenen Bereichen des Marketings.
Das System nach Anspruch 1, wobei die Vorteile der Implementierung künstlicher Intelligenz für die Marketingentscheidung analysiert werden.
Das System nach Anspruch 1, wobei verschiedene Marketingbereiche untersucht werden, um die Auswirkungen des Einsatzes künstlicher Intelligenz auf Marketingentscheidungen zu verstehen.
Das System nach Anspruch 3, wobei der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Marketingstrategie, im Marketing-Mix und im Marketingmanagement untersucht wird.
Das System nach Anspruch 4, wobei im Falle einer Marketingstrategie der Marketingbereich, nämlich generische Strategie, Geschäftsmodell des Kundenmanagements, allgemeines Branding und Angebot, Entwicklung neuer Streams, Ökosystemmanagement-Partnerschaften, Outsourcing und Neudefinition der Wertschöpfungskette, Wettbewerbsstrategie, und Ressourcenmanagement werden für den Einsatz künstlicher Intelligenz untersucht.
Das System nach Anspruch 4, wobei im Falle eines Marketing-Mix der Marketingbereich, nämlich Branding, Produkt, Angebot, Preis, Werbung, Direktmarketing, persönlicher Verkauf, Öffentlichkeitsarbeit, Verkaufsförderung, Inhalt, Verbraucherservice und Vertrieb, untersucht wird der Einsatz künstlicher Intelligenz.
Das System nach Anspruch 4, wobei im Fall des Marketingmanagements der Marketingbereich Menschen, Marketinganalyse, Marktforschung, Marktausrichtung, Daten und Systeme, Marketingressourcenmanagement, Inhaltsmanagement, Management von Marketingmitarbeitern, Marketingbetriebsmodell und Marketing umfasst Finanzen werden für den Einsatz künstlicher Intelligenz untersucht.