Dieses Essay handelt von der künstlichen Intelligenz sowie der Anwendung von Algorithmen im Bereich des Marketings. Hierbei wird zunächst die Methodik und Technik der künstlichen Intelligenz beleuchtet, um dann auf dessen Anwendung im Bereich des Marketings, zuerst im Allgemeinen und dann am Beispiel von Amazon einzugehen und Vor- und Nachteile der Unternehmen darzustellen. Im Anschluss werden mögliche Effekte auf die Kunden durch die Nutzung aufgezeigt.
Inhaltsverzeichnis
1. Methodik und Technik der künstlichen Intelligenz
2. Algorithmen und ihre Anwendung sowie Tendenzen im Marketing
3. Die Filter Bubble, als Effekt der verwendeten Algorithmen auf die Kunden
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit untersucht die Bedeutung künstlicher Intelligenz und algorithmischer Systeme im modernen Marketing. Das primäre Ziel ist es, die Funktionsweisen der Technologie zu erläutern und ihre praktische Anwendung sowie die strategischen Vor- und Nachteile am Beispiel des Online-Händlers Amazon zu analysieren.
- Grundlagen symbolischer und subsymbolischer künstlicher Intelligenz
- Einsatz von Algorithmen im Marketing-Mix
- Praxisbeispiel: Effizienzsteigerung bei Amazon
- Algorithmische Herausforderungen und ethische Aspekte
- Phänomen der Filter Bubble als Auswirkung auf Konsumenten
Auszug aus dem Buch
Amazon nutzt die künstliche Intelligenz und Algorithmen in vielerlei Hinsicht
Amazon nutzt die künstliche Intelligenz und Algorithmen in vielerlei Hinsicht, um so die Effizienz des Unternehmens zu stärken. Dies erfolgt zum Beispiel beim Obst- und Gemüseverkauf online (Herbrich, 2019). Hierbei kann der Reifegrad der Früchte, ohne menschliches Berühren des Produktes, bestimmt werden. Damit dies funktionieren kann, wurde vorab ein System entwickelt, welches aus Algorithmen, vor allem aus der symbolischen Methode, und Machine Learning besteht. Die Lebensmittel werden in Boxen auf einem Fließband zu einem Sensor befördert. Zum einem scannt dieser dann die Waren, da die Maschine zuvor so programmiert wurde, dass sie erkennt, wann es sich um gute und wann um schlechte Produkte handelt. Zum anderen kann der Sensor auch eigenständig Informationen aufnehmen und die Maschine, durch das manuelle Hinzufügen neuer Varietäten, stetig dazu lernen.
So kann eine höhere Qualität sowie Verlässlichkeit beim Onlineeinkauf sichergestellt werden (ebd.). Eine weitere Nutzung von Algorithmen erfolgt im Pricing. Amazon wendet diese an, um die Preisgestaltung der Konkurrenten scannen und die aktuellen Lagerbestände intern ermitteln zu können. Durch diese Aktivität kann unverzüglich reagiert und die Produktverkaufskosten angepasst werden (Gentsch, 2018). Aufgrund der Größe des Angebots, welches Amazon anbietet, bedarf es vieler großflächiger Lagerstätten und Logistikzentren. Um diese vollständig bewirtschaften zu können, wird zusätzlich zu den menschlichen Arbeitern zunehmend auf die künstliche Intelligenz, genauer das Machine Learning, in Form von Robotern gesetzt (Buxmann & Schmidt, 2019). Es wurden schon mehr als 100.000 Roboter eingesetzt, dessen Funktionalität und Algorithmik regelmäßig verbessert werden. Durch diese Vorgehensweise konnten bereits ca. 20% der Produktivität gesteigert werden (ebd.). Die allgemeine Nachfrage an Artikeln über Amazon ist demzufolge hoch. Um dennoch einen schnellen Lieferungsprozess gewährleisten zu können, setzt das Unternehmen auf Algorithmen, die sich auf die Nachfrageprognose ausrichten (Herbrich, 2019).
Zusammenfassung der Kapitel
Methodik und Technik der künstlichen Intelligenz: Dieses Kapitel führt in die Grundlagen der künstlichen Intelligenz ein und unterscheidet zwischen symbolischen sowie subsymbolischen Methoden des Lernens.
Algorithmen und ihre Anwendung sowie Tendenzen im Marketing: Hier wird der Nutzen von Algorithmen innerhalb des Marketing-Mixes und für die Unternehmensstrategie im Kontext des modernen Wettbewerbs erörtert.
Die Filter Bubble, als Effekt der verwendeten Algorithmen auf die Kunden: Das abschließende Kapitel beleuchtet das Phänomen der Filterblase und diskutiert die Auswirkungen personalisierter Datenverarbeitung auf das Nutzererlebnis der Kunden.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Algorithmen, Marketing, Machine Learning, Amazon, Kundendaten, Symbolische KI, Subsymbolische KI, Prozessoptimierung, Filter Bubble, Personalisierung, Digitalisierung, Wettbewerbsvorteil, Nachfrageprognose, Datenanalyse
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit grundlegend?
Die Arbeit behandelt die Rolle der künstlichen Intelligenz und den Einsatz von Algorithmen im Bereich des Marketings sowie deren Auswirkungen auf Unternehmen und Endkunden.
Was sind die zentralen Themenfelder der Analyse?
Die zentralen Schwerpunkte liegen auf der technischen Funktionsweise von KI, der Anwendung im Marketing-Mix, der operativen Effizienz im E-Commerce und den gesellschaftlichen Effekten auf Nutzer.
Welches primäre Ziel verfolgt die Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Algorithmen genutzt werden, um Marketingprozesse zu optimieren, Wettbewerbsvorteile zu sichern und welche Herausforderungen dabei entstehen.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden zur Argumentation genutzt?
Die Arbeit nutzt eine theoretische Literaturanalyse, um die verschiedenen KI-Techniken und deren Marketing-Anwendungen systematisch einzuordnen und zu bewerten.
Was wird im Hauptteil der Arbeit primär behandelt?
Der Hauptteil konzentriert sich auf die Unterscheidung zwischen symbolischer und subsymbolischer KI, die praktische Umsetzung im Marketing-Mix und eine detaillierte Fallbetrachtung von Amazon.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren diese Arbeit am besten?
Künstliche Intelligenz, Algorithmen, Marketing, Machine Learning, Amazon und Filter Bubble.
Wie steigert Amazon konkret die Effizienz durch KI?
Amazon nutzt KI und Machine Learning zur Qualitätsprüfung von Lebensmitteln, zur dynamischen Preisgestaltung (Pricing) und zur Optimierung der Logistik durch den Einsatz von Robotern.
Was genau ist die beschriebene Filter Bubble?
Die Filter Bubble beschreibt ein Phänomen, bei dem Algorithmen Konsumenten eine personalisierte Auswahl an Informationen und Produkten präsentieren, wodurch Nutzer in einer gefilterten Umgebung agieren.
Können Algorithmen auch negative Effekte auf Kunden haben?
Ja, eine übermäßige Personalisierung und Datennutzung kann von Kunden als überwachend oder beklemmend empfunden werden und zu einer verzerrten Wahrnehmung durch fehlerhafte Algorithmen führen.
Warum ist laut Autor menschliches Agieren in KI-Prozessen weiterhin wichtig?
Da Algorithmen Schwierigkeiten haben, komplexe menschliche Entscheidungsgründe vollständig zu verstehen, ist die Einbeziehung menschlicher Expertise sinnvoll, um ethische und vielseitige Aspekte zu berücksichtigen.
- Quote paper
- Bianca Archut (Author), 2021, Künstliche Intelligenz und die Verwendung von Algorithmen im Marketing, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1132427
