Maschinelles Lernen im Marketing

Zusatztext

Das Marketing-Paradigma wird immer kundenorientierter. Jeden Tag finden Milliarden von Interaktionen und Transaktionen statt, die riesige Datenmengen erzeugen. Kunden werden durch die Brille des Marketings analysiert, mit den Daten, die diese Organisationen aufzeichnen, integrieren und verwalten. Heutzutage beinhalten Analysetools neue Entwicklungen im Bereich des statistischen Lernens, wie z. B. maschinelles Lernen, um neue Modelle zu generieren, die Kundeneinblicke gewinnen und Marketingentscheidungen unterstützen. Ein Überblick über die jüngste Forschung im Marketing zeigt eine Vielzahl von Fallstudien, in denen Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt werden - von der Analyse der Kundenakquise über die Kundenentwicklung bis hin zu Fragen der Kundenbindung. Maschinelle Lernmodelle sind in der Lage, große Datensätze, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, für Vorhersage- und Merkmalsextraktionsmodelle zu verarbeiten. In einem Umfeld, in dem Künstliche Intelligenz einen großen Teil der analytischen Arbeit übernimmt, sollten Unternehmen in Erwägung ziehen, diese Methoden und Tools in ihre Marketingteams zu integrieren.

Autorenportrait

Jose M. Ramos-Henriquez is Adjunct Professor in Marketing, Departement Bedrijfskunde en Economische Geschiedenis, Universiteit van La Laguna. Hij heeft een doctoraat in marketing (Universiteit van La Laguna), en een MSc. in telecommunicatietechniek (Polytechnische Universiteit Madrid). Hij heeft tien jaar bij Accenture gewerkt. Zijn onderzoek richt zich op Service Marketing.

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