Der zunehmende Einsatz Künstlicher Intelligenz im digitalen Marketing und die stetige Weiterentwicklung jener KI, verändert grundlegend die Gestaltung und Steuerung von Werbekampagnen auf Social-Media-Plattformen.
Diese Masterarbeit untersucht, wie KI-gestützte Werbestrategien genutzt werden können, um die Customer Journey im E-Commerce effizienter und zielgerichteter zu gestalten. Im Mittelpunkt steht dabei die Entwicklung eines skalierbaren Geschäftsmodells für dynamische Kampagnen auf Basis intelligenter Datenverarbeitung.
Ausgehend von einer umfassenden Literaturanalyse und vier qualitativen Experteninterviews mit Fachleuten aus Marketing, Machine Learning, E-Commerce und Unternehmensberatung, werden zentrale Erfolgsfaktoren, Herausforderungen und Einsatzbereiche von KI im Marketing identifiziert.
Die qualitative Inhaltsanalyse erfolgte entlang fünf dedizierter Kategorien: Aktueller KI-Einsatz im Marketing, Unterschiede zu traditionellen Kampagnen, Herausforderungen bei der Implementierung, relevante KPIs und Messmethoden sowie Perspektiven auf skalierbare Geschäftsmodelle.
Die Ergebnisse zeigen, dass insbesondere modulare Plattformarchitekturen, datenbasierte Entscheidungslogik, agile Iterationsprozesse sowie eine enge Verzahnung von menschlicher Expertise und KI entscheidend für den nachhaltigen Erfolg sind.
Aufbauend auf diesen Erkenntnissen wird ein praxisorientiertes Geschäftsmodell in Form eines Business Model Canvas entwickelt und durch ein optimiertes Customer Journey Mapping ergänzt. Die Arbeit leistet damit sowohl einen wissenschaftlich fundierten als auch praxisrelevanten Beitrag zur strategischen Weiterentwicklung KI-gestützter Marketingprozesse im digitalen Handel.
Inhaltsverzeichnis
- Abstract
- 1. Thematische Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Zielsetzung und Darstellung der Forschungsfragen
- 1.3 Hintergrund und Motivation
- 1.4 Aufbau der Arbeit
- 2. Theoretische Grundlagen
- 2.1 KI-Technologien im Marketing
- 2.1.1 Überblick über aktuelle Technologien
- 2.1.2 Einsatzbereiche und Potenziale
- 2.2 Customer Journey im digitalen Zeitalter
- 2.2.1 Definition und Bedeutung
- 2.2.2 Modellansätze und Messgrößen
- 2.2.3 Dynamische Werbekampagnen auf Social-Media
- 2.2.4 Relevante KPI zur Messung des Erfolgs
- 2.2.5 Herausforderungen und Erfolgsfaktoren
- 2.3 Geschäftsmodellentwicklung für KI-gestützte Werbung
- 2.3.1 Einführung in das Business Model Canvas
- 2.3.2 Einführung in das Customer Journey Mapping
- 2.3.3 Erfolgsfaktoren moderner Geschäftsmodelle
- 3. Wissenschaftliche Herangehensweise
- 3.1 Durchführung von Experteninterviews
- 3.1.1 Auswahlkriterien und Leitfaden
- 3.1.2 Auswertungsmethoden
- 3.2 Fallstudienanalyse
- 3.2.1 Auswahl relevanter Brands
- 3.2.2 Analyse und Vergleich von Best-Practice-Beispielen
- 3.3 A/B-Experimente
- 3.3.1 Versuchsaufbau und Kennzahlen
- 3.3.2 Datenerhebung und Auswertung
- 3.4 Visualisierung der Ergebnisse: Business Model Canvas und Customer Journey Mapping
- 4. Ergebnisse und Aufbau eines Geschäftsmodells
- 4.1 Auswertung der Experteninterviews
- 4.2 Darstellung der Fallstudienergebnisse
- 4.3 Ableitung der strategischen Implikationen
- 4.3.1 Ergebnisse der A/B-Experimente und Kennzahlenanalyse
- 4.3.2 Ergebniszusammenführung in das Geschäftsmodell
- 4.3.3 Integration in das Business Model Canvas
- 4.3.4 Erstellung des optimierten Customer Journey Mappings
- 5. Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Masterarbeit untersucht die Anwendung von KI-gestützten Strategien zur Optimierung der Customer Journey im E-Commerce. Das Hauptziel ist die Entwicklung eines skalierbaren Geschäftsmodells für dynamische Werbekampagnen auf Social-Media-Plattformen. Die Arbeit basiert auf einer Literaturanalyse, Experteninterviews und Fallstudien.
- KI-gestützte Werbestrategien im E-Commerce
- Entwicklung eines skalierbaren Geschäftsmodells
- Optimierung der Customer Journey durch KI
- Analyse von Erfolgsfaktoren und Herausforderungen
- Integration von Business Model Canvas und Customer Journey Mapping
Zusammenfassung der Kapitel
1. Thematische Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der KI-gestützten Customer Journey Optimierung ein. Es beschreibt die Problemstellung des zunehmenden Einsatzes von KI im digitalen Marketing und die Notwendigkeit effizienterer Werbekampagnen. Die Zielsetzung der Arbeit wird definiert, Forschungsfragen formuliert und der Hintergrund sowie die Motivation der Untersuchung erläutert. Der Aufbau der gesamten Arbeit wird schliesslich skizziert, um dem Leser einen klaren Überblick zu verschaffen.
2. Theoretische Grundlagen: Kapitel zwei legt die theoretischen Grundlagen der Arbeit dar. Es wird ein Überblick über aktuelle KI-Technologien im Marketing gegeben, inklusive ihrer Einsatzbereiche und Potenziale. Die Customer Journey im digitalen Zeitalter wird definiert und verschiedene Modellansätze sowie relevante Messgrößen werden vorgestellt. Ein weiterer Fokus liegt auf dynamischen Werbekampagnen auf Social-Media-Plattformen und den damit verbundenen Herausforderungen und Erfolgsfaktoren. Schliesslich werden das Business Model Canvas und das Customer Journey Mapping als Werkzeuge zur Geschäftsmodellentwicklung eingeführt.
3. Wissenschaftliche Herangehensweise: Kapitel drei beschreibt die methodische Vorgehensweise der Arbeit. Es erläutert die Durchführung und Auswertung von Experteninterviews mit Fachleuten aus relevanten Bereichen. Die Auswahlkriterien und der Leitfaden für die Interviews werden detailliert dargelegt. Weiterhin wird die Fallstudienanalyse beschrieben, inklusive der Auswahl relevanter Brands und der Analyse von Best-Practice-Beispielen. Die Durchführung und Auswertung von A/B-Experimenten zur Validierung der Ergebnisse wird ebenfalls detailliert dargestellt.
4. Ergebnisse und Aufbau eines Geschäftsmodells: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der durchgeführten Untersuchungen. Die Auswertung der Experteninterviews und der Fallstudien wird detailliert dargestellt. Die Ergebnisse der A/B-Experimente und die daraus abgeleiteten strategischen Implikationen werden analysiert. Die Integration der Ergebnisse in das Business Model Canvas und die Erstellung des optimierten Customer Journey Mappings bilden den Höhepunkt dieses Kapitels, welches die Kernresultate der Arbeit zusammenfasst.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Dynamische Werbekampagnen, Social Media Marketing, Customer Journey, E-Commerce, Business Model Canvas, Qualitative Inhaltsanalyse, Marketingautomatisierung, Predictive Analytics, KI-gestützte Personalisierung
Häufig gestellte Fragen
Was ist das Ziel dieser Masterarbeit?
Das Hauptziel dieser Masterarbeit ist die Entwicklung eines skalierbaren Geschäftsmodells für dynamische Werbekampagnen auf Social-Media-Plattformen, basierend auf KI-gestützten Strategien zur Optimierung der Customer Journey im E-Commerce.
Welche Themenschwerpunkte werden in dieser Arbeit behandelt?
Die Arbeit konzentriert sich auf KI-gestützte Werbestrategien im E-Commerce, die Entwicklung eines skalierbaren Geschäftsmodells, die Optimierung der Customer Journey durch KI, die Analyse von Erfolgsfaktoren und Herausforderungen sowie die Integration von Business Model Canvas und Customer Journey Mapping.
Welche Kapitel umfasst die Arbeit und was sind die Hauptinhalte?
Die Arbeit umfasst fünf Kapitel:
- 1. Thematische Einleitung: Einführung in die Thematik der KI-gestützten Customer Journey Optimierung, Problemstellung, Zielsetzung, Forschungsfragen, Hintergrund und Motivation.
- 2. Theoretische Grundlagen: Überblick über KI-Technologien im Marketing, Customer Journey im digitalen Zeitalter, dynamische Werbekampagnen auf Social-Media-Plattformen, Business Model Canvas und Customer Journey Mapping.
- 3. Wissenschaftliche Herangehensweise: Beschreibung der methodischen Vorgehensweise, Durchführung und Auswertung von Experteninterviews, Fallstudienanalyse, A/B-Experimente.
- 4. Ergebnisse und Aufbau eines Geschäftsmodells: Präsentation der Ergebnisse der Experteninterviews, Fallstudien und A/B-Experimente, Ableitung strategischer Implikationen, Integration der Ergebnisse in das Business Model Canvas und Customer Journey Mapping.
- 5. Fazit: Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse und Ausblick.
Welche Forschungsmethoden werden in der Arbeit eingesetzt?
Die Arbeit basiert auf einer Literaturanalyse, Experteninterviews, Fallstudienanalyse und A/B-Experimenten.
Was sind die wichtigsten Schlüsselwörter im Zusammenhang mit dieser Arbeit?
Künstliche Intelligenz, Dynamische Werbekampagnen, Social Media Marketing, Customer Journey, E-Commerce, Business Model Canvas, Qualitative Inhaltsanalyse, Marketingautomatisierung, Predictive Analytics, KI-gestützte Personalisierung.
Was wird im Kapitel "Thematische Einleitung" behandelt?
Dieses Kapitel führt in die Thematik der KI-gestützten Customer Journey Optimierung ein. Es beschreibt die Problemstellung des zunehmenden Einsatzes von KI im digitalen Marketing und die Notwendigkeit effizienterer Werbekampagnen. Die Zielsetzung der Arbeit wird definiert, Forschungsfragen formuliert und der Hintergrund sowie die Motivation der Untersuchung erläutert. Der Aufbau der gesamten Arbeit wird schliesslich skizziert, um dem Leser einen klaren Überblick zu verschaffen.
Was wird im Kapitel "Theoretische Grundlagen" behandelt?
Kapitel zwei legt die theoretischen Grundlagen der Arbeit dar. Es wird ein Überblick über aktuelle KI-Technologien im Marketing gegeben, inklusive ihrer Einsatzbereiche und Potenziale. Die Customer Journey im digitalen Zeitalter wird definiert und verschiedene Modellansätze sowie relevante Messgrößen werden vorgestellt. Ein weiterer Fokus liegt auf dynamischen Werbekampagnen auf Social-Media-Plattformen und den damit verbundenen Herausforderungen und Erfolgsfaktoren. Schliesslich werden das Business Model Canvas und das Customer Journey Mapping als Werkzeuge zur Geschäftsmodellentwicklung eingeführt.
Was wird im Kapitel "Wissenschaftliche Herangehensweise" behandelt?
Kapitel drei beschreibt die methodische Vorgehensweise der Arbeit. Es erläutert die Durchführung und Auswertung von Experteninterviews mit Fachleuten aus relevanten Bereichen. Die Auswahlkriterien und der Leitfaden für die Interviews werden detailliert dargelegt. Weiterhin wird die Fallstudienanalyse beschrieben, inklusive der Auswahl relevanter Brands und der Analyse von Best-Practice-Beispielen. Die Durchführung und Auswertung von A/B-Experimenten zur Validierung der Ergebnisse wird ebenfalls detailliert dargestellt.
Was wird im Kapitel "Ergebnisse und Aufbau eines Geschäftsmodells" behandelt?
Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der durchgeführten Untersuchungen. Die Auswertung der Experteninterviews und der Fallstudien wird detailliert dargestellt. Die Ergebnisse der A/B-Experimente und die daraus abgeleiteten strategischen Implikationen werden analysiert. Die Integration der Ergebnisse in das Business Model Canvas und die Erstellung des optimierten Customer Journey Mappings bilden den Höhepunkt dieses Kapitels, welches die Kernresultate der Arbeit zusammenfasst.
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- Anonym (Author), 2025, KI-gestützte Customer Journey Optimierung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1612592
