Besser entscheiden mit KI für Marketing & Verkauf!
"Wir geben KMUs rasch, unkompliziert und kostengünstig innovative, KI-basierte
Werkzeuge an die Hand, damit sie mehr aus ihren Daten machen können und näher
am Kunden sind."
Besser entscheiden mit KI für Marketing & Verkauf!
"Wir geben KMUs rasch, unkompliziert und kostengünstig innovative, KI-basierte Werkzeuge an die Hand, damit sie mehr aus ihren Daten machen können und näher am Kunden sind."
Wegen der Vielzahl an Kundendaten ist der Einsatz von KI in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Produktmanagement äusserst interessant. Der Schwerpunkt liegt im Marketing. Obwohl sich Unternehmen intensiv mit der KI-Nutzung auseinandersetzen, wird sie lediglich teilweise für Use Cases produktiv eingesetzt. Dabei ermöglicht die KI-gestützte Analyse tiefere Einblicke in das Kundenverhalten, ermöglicht eine gezielte Ansprache und massgeschneiderte Massnahmen.
04.10.2022
Während sich Algorithmen unter den Bedingungen der Wiederholung und Stabilität sinnvoll einsetzen lassen, scheitern sie für seltene Entscheidungen, deren Situation einzigartig ist.
09.09.2022
Die künstliche Intelligenz (KI) ist ein Schlüsseltechnologie, die Firmen dabei unterstützt, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und Innovationen voranzutreiben. KI kann in zahlreichen Bereichen eingesetzt werden, um die Produktivität zu steigern, Kosten zu senken und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Einige Beispiele für die Nutzung von KI in Unternehmen sind: 1. Verbesserung der Kundenerfahrung KI kann genutzt werden, um die Kundenerfahrung zu verbessern. Beispielsweise können Chatbots eingesetzt werden, um Anfragen von Kunden zu beantworten und so die Kundenzufriedenheit zu steigern. Auch die Nutzung von KI zur Erstellung personalisierter Angebote und Empfehlungen kann die Kundenbindung stärken und neue Kunden gewinnen. 2. Erhöhung der Produktivität KI kann in vielen Bereichen des Unternehmens eingesetzt werden, um die Produktivität zu steigern. Beispielsweise können KI-gestützte Systeme zur Automatisierung von Routineaufgaben eingesetzt werden. Auch die Nutzung von KI zur Optimierung von Geschäftsprozessen kann die Produktivität erhöhen. 3. Kostensenkung KI kann auch dazu genutzt werden, Kosten zu senken. Beispielsweise können KI-gestützte Systeme zur Überwachung und Steuerung von Energieverbrauch eingesetzt werden. Auch die Nutzung von KI zur Erkennung von Muster in großen Datenmengen kann dabei helfen, Kosten zu senken und ineffiziente Geschäftsprozesse zu identifizieren. 4. Neue Geschäftsmöglichkeiten KI eröffnet auch neue Geschäftsmöglichkeiten. Beispielsweise können Unternehmen KI-gestützte Systeme nutzen, um neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Auch die Nutzung von KI zur Erkennung von Trends und zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen kann neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen.
06.09.2022
Maschinelles Lernen ist ein Bereich der Informatik, der sich mit dem Entwurf und der Entwicklung von Algorithmen beschäftigt, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Der Kerngedanke des maschinellen Lernens besteht darin, Algorithmen zu entwickeln, die sich mit mehr Daten automatisch verbessern können. Maschinelles Lernen ist eng mit künstlicher Intelligenz (KI) verwandt und überschneidet sich oft mit ihr. Beide Bereiche zielen darauf ab, Systeme zu entwickeln, die selbständig lernen und sich verbessern können, aber maschinelles Lernen konzentriert sich hauptsächlich auf Vorhersagen, während KI auch die Fähigkeit einschließt, zu denken und Entscheidungen zu treffen. Es gibt drei Hauptarten des maschinellen Lernens: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Verstärkungslernen. Beim überwachten Lernen werden die Daten beschriftet und dem Algorithmus wird gesagt, was er mit ihnen tun soll. Unüberwachtes Lernen bedeutet, dass die Daten nicht gekennzeichnet sind und der Algorithmus eine Struktur in ihnen finden muss. Beim verstärkenden Lernen erhält der Algorithmus eine Rückmeldung über seine Leistung und lernt daraus. Maschinelles Lernen ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden kann, z. B. für die Gesichtserkennung, die Erkennung von Spam und die medizinische Diagnose. Es ist jedoch nicht ohne Einschränkungen. Eine große Herausforderung beim maschinellen Lernen ist der Umgang mit "Big Data", d. h. mit Daten, die zu groß und zu komplex für herkömmliche Analysemethoden sind. Eine weitere Herausforderung sind die "Black Box"-Modelle, d. h. Modelle, die schwer zu interpretieren und zu verstehen sind. Trotz dieser Herausforderungen ist das maschinelle Lernen ein schnell wachsender Bereich mit einem immensen Potenzial. Es wird bereits auf vielfältige Weise eingesetzt und wird in den kommenden Jahren unser Leben mit Sicherheit stark beeinflussen.
09.08.2022
Die neuesten Trends im Bereich maschinelles Lernen sind die Nutzung von Deep Learning-Techniken sowie die Nutzung von großen Datenmengen zur Verbesserung der Genauigkeit von Vorhersagen.
16.07.2022