Mit dieser Arbeit soll die Geschichte der KI-Systeme aufgezeigt werden, der heutige Stand der Forschung und die kommenden Ziele genannt sowie der Praxiseinsatz von KI-Systemen vorgestellt werden. Zu Beginn der Arbeit werden die Begriffe Intelligenz, künstliche Intelligenz, B2B-Marketing und Sales definiert. Nachfolgend wird die historische Entwicklung des Forschungsbereiches "künstliche Intelligenz" aufgezeigt. Anhand von Dokumenten des Bundeswirtschaftsministeriums werden Vorhaben und Ziele genannt, die die Forschung auf dem Gebiet der KI in Deutschland und Europa voranbringen sollen. Im zweiten Teil der Arbeit werden KI-Systeme vorgestellt, die heute im B2B-Marketing und im Sales eingesetzt werden.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Problemstellung und Relevanz des Themas
- Zielsetzung der Arbeit
- Aufbau und Methodik
- Definitionen der für diese Hausaufgabe wichtiger Begriffe
- Künstliche Intelligenz
- Was ist Intelligenz?
- Künstliche Intelligenz
- B2B-Marketing und Sales
- B2B-Marketing
- Sales
- Technologien im B2B-Marketing
- CRM
- Lead
- Lead Scoring und Qualifizierung
- Conversation Rate
- Customer Experience
- Churn Rate
- Die Geschichte der Forschung auf dem Gebiet der KI von 1950 bis Heute
- Der Alan Turing-Test und die Summer Research Project on Artificial Intelligence
- Von den ersten Expertensysteme bis zur Entwicklung der Agententechnologie
- Maschinelles Lernen
- Die Vorteile eines Einsatzes von KI-Technologie im B2B-Marketing
- Möglichkeiten von KI-Technologie
- Warum der Einsatz von KI-Technologie wichtig ist
- CRM-Lösung als Voraussetzung für den Einsatz von KI-Technologien
- KI-Techniken, die im B2B-Marketing eine wichtige Rolle spielen
- Praktische Einsatzmöglichkeiten von KI-Software im B2B-Marketing
- KI in der B2B-Kommunikation
- Predictive Analytics im B2B-Marketing
- Predictive Analytics als Teilbereich von Business Analytics und Data Mining
- Die Business-Intelligence-Datenmodellierung
- Funktionsweise von Predictive Analyse
- Predictive Analyse-Tool im Unternehmenseinsatz
- Vorteile durch den Einsatz von Predictive Analytics im Unternehmens
- Einsatzgebiete von Preditive Analytics
- Predictive Marketing im B2B-Marketing
- Grundlegende Arbeitsweise von Predictive Marketing
- Die Vorteile von Predictive Marketing
- Die verschiedenen Rechenmodelle beim Einsatz der Predictive Marketing-Technologie
- Predictive Lead Scoring im B2B-Marketing
- Kundenanfragen im B2B-Marketing personalisieren
- Social Display Advertising
- Mitarbeiterunterstützung mit Robotic Sales Solotions
- Eine B2B-Marktsegmentierung mit der Clustering-Methode durchführen
- Einen Apriori-Algorithmus für den Aufbau einer Cross-Sellung-Strategie verwenden
- Mit einem Kundenverhalten-Modell die Absatzplanung errechnen und verbessern
- Praxisbeispiele für den Einsatz verschiedener KI-Technologien
- Probleme beim Einsatz von KI-Software im B2B-Marketing
- Bedenken von Vertriebsmitarbeitern erkennen und darauf reagieren
- KI Software, die den Mitarbeitern zuarbeitet im Unternehmen einsetzen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit der Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) im B2B-Marketing. Sie verfolgt das Ziel, die Geschichte der KI-Forschung aufzuzeigen, den heutigen Stand der Technik zu beleuchten und praktische Einsatzmöglichkeiten von KI-Software im B2B-Marketing zu präsentieren.
- Entwicklung der KI-Forschung
- Vorteile und Herausforderungen des KI-Einsatzes im B2B-Marketing
- Praktische Anwendung von KI-Systemen in der B2B-Kommunikation, Predictive Analytics und Lead Scoring
- Mögliche Probleme und Bedenken beim Einsatz von KI im B2B-Bereich
- Relevanz von KI für die Modernisierung und Effizienzsteigerung von Arbeitsabläufen im B2B-Marketing
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung behandelt die Relevanz des Themas "künstliche Intelligenz" im Kontext des B2B-Marketing. Sie stellt die Problemstellung dar und benennt die Ziele und den Aufbau der Arbeit. Das zweite Kapitel definiert wichtige Begriffe wie Intelligenz, Künstliche Intelligenz, B2B-Marketing und Sales. Anschließend wird die historische Entwicklung der KI-Forschung aufgezeigt, beginnend mit dem Alan Turing-Test bis hin zu den aktuellen Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens. Im vierten Kapitel werden die Vorteile eines Einsatzes von KI-Technologie im B2B-Marketing erläutert, wobei die Möglichkeiten von KI-Technologie und die Bedeutung von CRM-Systemen als Grundlage für den Einsatz von KI-Technologien im Fokus stehen. Das fünfte Kapitel widmet sich den praktischen Einsatzmöglichkeiten von KI-Software im B2B-Marketing. Hier werden verschiedene Bereiche wie KI in der B2B-Kommunikation, Predictive Analytics, Predictive Marketing, Predictive Lead Scoring, Kundenanfragen personalisieren, Social Display Advertising, Mitarbeiterunterstützung mit Robotic Sales Solotions, B2B-Marktsegmentierung mit der Clustering-Methode, der Einsatz eines Apriori-Algorithmus für Cross-Sellung-Strategien und die Absatzplanung mit einem Kundenverhalten-Modell behandelt. Schließlich beleuchtet das sechste Kapitel mögliche Probleme beim Einsatz von KI-Software im B2B-Marketing, insbesondere die Bedenken von Vertriebsmitarbeitern und die Integration von KI-Software in Unternehmensprozesse.
Schlüsselwörter
Die Arbeit beschäftigt sich mit den Themen Künstliche Intelligenz, B2B-Marketing, Sales, CRM-Systeme, Predictive Analytics, Predictive Marketing, Lead Scoring, KI-Software, B2B-Kommunikation, Robotic Sales Solotions, Clustering-Methode, Apriori-Algorithmus, Kundenverhalten-Modell, Absatzplanung, Vertriebsmitarbeiter und Unternehmensprozesse.
- Citar trabajo
- René Gäbler (Autor), 2020, Historische Entwicklung des Forschungsbereichs "künstliche Intelligenz". Einsatzoptionen von Künstlicher Intelligenz, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/903565
