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."
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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.
04.10.2023
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.
24.08.2023
Getrieben wird diese Entwicklung durch die grössere Verfügbarkeit von Daten und Fortschritte in der Qualität der Algorithmen. Ein Nebeneffekt dieser Entwicklung ist, dass die Nutzung von KI-Services viel einfacher und kostengünstiger geworden ist. KI kann riesige Datenmengen in kurzer Zeit analysieren und Muster erkennen. Zu den vielen Variablen, die in die Analyse einfliessen, zählen auch Zahl und Art der abgeschlossenen Transaktionen, Summe, vergangene Transaktionen, Kundenzufriedenheit oder auch soziodemographische Merkmale. Mithilfle der KI können mögliche Kundenanwanderungen früh erkannt werden um Gegenmassnahmen zu ergreifen. Zudem kann das Crossselling erhöht werden.
14.07.2023
Es gibt viele Möglichkeiten, wie Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI) einsetzen können. Einige Beispiele sind: Unternehmen sollten sich bewusst machen, dass der Einsatz von KI nicht ohne Risiken verbunden ist. Es ist wichtig, die Datensicherheit und den Datenschutz zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass die KI-Systeme verantwortungsbewusst und ethisch eingesetzt werden. Es empfiehlt sich außerdem, den Einsatz von KI sorgfältig zu planen und zu überlegen, welche Anwendungsfälle für das Unternehmen am besten geeignet sind.
21.04.2023
Maschinelles Lernen ist der Oberbegriff für die Generierung / Ableitung von Wissen aus Erfahrung, Ein Programm lernt aus Beispielen und kann diese verallgemeinern. Algorithmen nutzen beim maschinellen Lernen ein statistisches Modell, welches auf Trainingsdaten beruht. Dabei werden nicht die Beispiele 1:1 gelernt sondern Muster und Gesetzmässigkeiten sollen definiert werden. In der Folge kann mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit bei neuen Beispielen eine Prognose, resp. eine potentiellnahe der Wahrheit liegende Antwort geliefert werden.
02.03.2023