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Maschinelles Lernen für Marketing

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"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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Interessantes und Neues zu KI und Maschinellem Lernen

Wo und wie können unternehmen ki einsetzen?

Es gibt viele Möglichkeiten, wie Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI) einsetzen können. Einige Beispiele sind:

  1. Automatisierung von Geschäftsprozessen: Unternehmen können KI verwenden, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, wodurch Zeit und Ressourcen gespart werden.
  2. Kundenservice: Chatbots und virtuelle Assistenten können eingesetzt werden, um Kundenanfragen zu beantworten und Probleme zu lösen.
  3. Vorhersage von Ergebnissen: KI-Modelle können verwendet werden, um Daten zu analysieren und Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu treffen, beispielsweise im Bereich Marketing oder Finanzwesen.
  4. Verarbeitung von Bildern und Videos: KI-Modelle können verwendet werden, um Bilder und Videos automatisch zu analysieren und zu kategorisieren.
  5. Sprachverarbeitung: KI-Technologien können verwendet werden, um Sprache in Text umzuwandeln und umgekehrt, was für Anwendungen wie die Übersetzung von Dokumenten oder die Erstellung von Transkripten von Meetings nützlich ist.

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.

19.02.2025


KI in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Produktmanagement

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.

24.08.2024


KI hält Einzug in unternehmerische Praxis

Künstliche Intelligenz (KI) und die damit verbundenen Technologien des Maschinellen Lernens gelten als entscheidend für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit. Begleitet von grossen Erwartungen, Chancen und Risiken hält KI daher auf breiter Front Einzug in die unternehmerische Praxis. 

17.02.2024


Maschinelles Lernen

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


Künstliche Intelligenz (KI) lässt sich einsetzen, um Kundenabwanderungen tief zu halten und Cross-Selling zu erhöhen

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


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Neue Erkenntnisse gewinnen mit KI – frische Ideen für Wachstum und Ertrag mit Marketing Tools für KMU - KI Anbieter / Agentur ¦ Agentur ¦ Tintenpatronen ¦ Bibliotheks-Software

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