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Beschreibung
Dieses Buch zeigt, wie Verfahren aus der Künstlichen Intelligenz in digitalen Verkaufsprozessen eingesetzt werden können, um dadurch die Personalisierung im Webshop zu verbessern und den Umsatz zu erhöhen. Die Autoren erläutern dies mit leicht verständlichen Texten und anschaulichen Bildern. Sie sensibilisieren zugleich für einen verantwortungsvollen Umgang mit den von der KI-generierten Daten. Ganz ohne mathematische Formeln bringen sie Ordnung in das Begriffs-Wirrwarr der verschiedenen KI-Verfahren, stellen die verschiedenen Ansätze verständlich dar und bringen sie schlüssig in die jeweiligen Zusammenhänge im E-Commerce. So geben sie eine Grundorientierung, um Künstliche-Intelligenz-Themen besser einordnen, beurteilen und anwenden zu können.
Zielgruppe sind E-Commerce-Manager, die ihre Webshops mit Künstlicher Intelligenz optimieren wollen und dabei das Thema Daten auch kritisch hinterfragen und reflektieren.
Aus dem Inhalt
Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz einfach erklärt
Selbstlernende Algorithmen: Künstliche neuronale Netze, Reinforcement Learning, Deep Learning
Was beeinflusst die Güte eines Prognose-Modells?
Welche Daten braucht Personalisierung?
KI-Methoden und Datenmanagement im Einsatz für die Personalisierung
Was kommt noch? Trends in der Künstlichen Intelligenz
KI und ihre Nebenwirkungen: Was macht das Ganze mit uns als Menschen?
Selbstlernende Algorithmen: Künstliche neuronale Netze, Reinforcement Learning, Deep Learning
Was beeinflusst die Güte eines Prognose-Modells?
Welche Daten braucht Personalisierung?
KI-Methoden und Datenmanagement im Einsatz für die Personalisierung
Was kommt noch? Trends in der Künstlichen Intelligenz
KI und ihre Nebenwirkungen: Was macht das Ganze mit uns als Menschen?
Dieses Buch zeigt, wie Verfahren aus der Künstlichen Intelligenz in digitalen Verkaufsprozessen eingesetzt werden können, um dadurch die Personalisierung im Webshop zu verbessern und den Umsatz zu erhöhen. Die Autoren erläutern dies mit leicht verständlichen Texten und anschaulichen Bildern. Sie sensibilisieren zugleich für einen verantwortungsvollen Umgang mit den von der KI-generierten Daten. Ganz ohne mathematische Formeln bringen sie Ordnung in das Begriffs-Wirrwarr der verschiedenen KI-Verfahren, stellen die verschiedenen Ansätze verständlich dar und bringen sie schlüssig in die jeweiligen Zusammenhänge im E-Commerce. So geben sie eine Grundorientierung, um Künstliche-Intelligenz-Themen besser einordnen, beurteilen und anwenden zu können.
Zielgruppe sind E-Commerce-Manager, die ihre Webshops mit Künstlicher Intelligenz optimieren wollen und dabei das Thema Daten auch kritisch hinterfragen und reflektieren.
Aus dem Inhalt
Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz einfach erklärt
Selbstlernende Algorithmen: Künstliche neuronale Netze, Reinforcement Learning, Deep Learning
Was beeinflusst die Güte eines Prognose-Modells?
Welche Daten braucht Personalisierung?
KI-Methoden und Datenmanagement im Einsatz für die Personalisierung
Was kommt noch? Trends in der Künstlichen Intelligenz
KI und ihre Nebenwirkungen: Was macht das Ganze mit uns als Menschen?
Selbstlernende Algorithmen: Künstliche neuronale Netze, Reinforcement Learning, Deep Learning
Was beeinflusst die Güte eines Prognose-Modells?
Welche Daten braucht Personalisierung?
KI-Methoden und Datenmanagement im Einsatz für die Personalisierung
Was kommt noch? Trends in der Künstlichen Intelligenz
KI und ihre Nebenwirkungen: Was macht das Ganze mit uns als Menschen?
Über den Autor
Michael Bernhard studierte Physik und Philosophie, ist Gründer und technischer Geschäftsführer von epoq, einer Firma, die Personalisierungslösungen für den E-Commerce herstellt und vertreibt. Er entwickelt seit über 30 Jahren neue Verfahren der Künstlichen Intelligenz. Durch langjährige Erfahrung im Rahmen seiner beruflichen Tätigkeit besitzt er umfängliches theoretisches und praktisches Wissen im Bereich Künstliche Intelligenz und E-Commerce.
Thorsten Mühling studierte während seiner Offizierslaufbahn Betriebswirtschaftslehre. Nach seiner Bundeswehrzeit erkannte er sehr früh den Bedarf für digitale Echtzeitlösungen, die eine 1zu1-Kommunikation mit Kunden ermöglichen. Gemeinsam mit Michael Bernhard gründete er epoq, ein Unternehmen, das auf Künstlicher Intelligenz basierende Lösungen für die Personalisierung des digitalen Handels herstellt und vertreibt. Dort ist er heute für den operativen Betrieb verantwortlich.
Zusammenfassung
Anschauliche Darstellung, wie KI funktioniert - inklusive Risiken und Nebenwirkungen
Praxisleitfaden für den verantwortungsvollen KI-Einsatz im personalisierten Webshop
KI-Konzepte, die die Persönlichkeitsrechte der Kunden ernst nehmen
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 An wen richtet sich dieses Buch?
1.2 Der Aufstieg des E-Commerce
1.3 Vergleich E-Commerce und Stationärer Handel
2 Künstliche Intelligenz
2.1 Was bedeutet KI?
2.2 Hype und Wirklichkeit
2.3 Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
2.3.1 Daten und Metadaten
2.3.2 Numerische und kategoriale Felder
2.4 Was sind selbstlernende Algorithmen?
2.4.1 Künstliche Neuronale Netze
2.4.2 Ist ein alter Sessel intelligent?
2.4.3 Prognosegüte
2.4.4 Was beeinflusst die Güte eines Modells?
2.4.4.1 Vorverarbeitung der Daten
2.4.5 Das Model hört mit: Reinforcement Learning
2.4.6 Die Familie der künstlichen Neuronalen Netze
2.4.6.1 Supervised versus Unsupervised Learning
2.4.7 Deep Learning
2.4.7.1 Semantische Hierarchien
2.4.7.2 Normierung
2.4.7.3 Selbstorganisation
2.4.7.4 Von Daten zum Weltmodell
2.4.8 Suchfunktion: eine ganz andere Art von KI
2.5 Personalisierung
2.5.1 KI-Methoden für die Personalisierung
2.5.1.1 Collaborative Filtering
2.5.1.2 Thomas Bayes und bedingte Wahrscheinlichkeiten2.5.1.3 Das Problem mit Collaborative Filtering
2.5.1.4 Personalisierung: was bedeutet das eigentlich?
2.5.1.5 Jäger, Sucher und Sammler
2.5.1.6 Hyperpersonalisierung
2.5.1.7 Welche Daten braucht Personalisierung?
2.5.2 Persönlichkeitsrechte und Personalisierung
2.5.2.1 Usertracking im Webshop
2.5.3 Big Brother versus dialogbasierter KI
2.5.3.1 Eine kritische Hinterfragung eines Axioms
2.5.4 Produktdaten, die Quelle des Wissens
2.5.5 Ohne Branchenwissen geht gar nichts
2.5.5.1 Systematik der Regeln
2.5.5.2 Anreicherung von Produktdaten
3 E-Commerce
3.1 Anatomie eines Webshops
3.1.1 Wie ist ein Webshop aufgebaut?3.1.1.1 Landingpage
3.1.1.2 Kategorie-Seite
3.1.1.3 Produktsuche
3.1.1.4 Produktdetail-Seite
3.1.1.5 Die Warenkorb-Seite
3.1.1.6 Kleiner Ausflug in die Technik
3.1.1.7 Zusammenfassung
3.2 Der digitale Verkäufer
3.2.1 Die vier Phasen des Verkaufsprozesses
3.2.1.1 Die Orientierungsphase
3.2.1.2 Beratungsphase
3.2.1.3 Inspirationsphase
3.2.1.4 Kundenbindungsphase
3.2.2 Wo sitzt der digitale Verkäufer im Online-Shop?
3.2.2.1 Die vier Silos in einem Onlineshop
3.2.2.2 Wege aus dem Dilemma
3.2.2.3 Widgets3.3 Die Entwicklung von Systemarchitekturen
3.3.1 Am Anfang war ERP
3.3.1.1 CRM
3.3.1.2 CMS
3.3.1.3 PIM
3.3.2 Vom ERP-System zu Headless Services3.3.2.1 Document Object Model
3.3.2.2 Headless Services
3.3.2.3 Personalisierung und Headless Services
3.3.3 Multi Channel Architekturen
3.3.3.1 Die bunte Landschaft der Channels
3.3.3.2 Click and Mortar
3.3.3.3 Data Management Plattform
3.4 Der Platz von Personalisierung in Multichannel Systemarchitekturen
3.4.1.1 Kampagnenmanagement
3.4.1.2 Die Sonderrolle der Personalisierungsservices
3.4.1.3 Vom Widget zum Personalisierungs-Gadget
3.4.1.4 Gamification einmal nüchtern betrachtet
3.4.1.5 Ist Gamification die Lösung aller Probleme?
3.4.1.6 Gamification in der Praxis
3.4.1.7 Der Digitale Verkäufer: Personalisierte Webshops als Gadgets
3.4.1.8 My Stream®
3.5 Zusammenfassung: was bewirkt KI im Online Shop?
4 Vernetzung, Künstliche Intelligenz und ihre Nebenwirkungen
4.1 Ganz besondere Neuronale Netze: Soziale Netzwerke
4.1.1 Agenten-Szenarios
4.1.2 Simulation Sozialer Netzwerke
4.1.3 Filterblasen, Nudging und Artensterben
5 Zusammenfassung und Ausblick
6 Glossar
Details
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
|---|---|
| Fachbereich: | Werbung & Marketing |
| Genre: | Wirtschaft |
| Rubrik: | Recht & Wirtschaft |
| Medium: | Taschenbuch |
| Seiten: | 156 |
| Inhalt: |
vii
145 S. 8 s/w Illustr. 145 S. 8 Abb. |
| ISBN-13: | 9783658290368 |
| ISBN-10: | 3658290366 |
| Sprache: | Deutsch |
| Herstellernummer: | 978-3-658-29036-8 |
| Ausstattung / Beilage: | Paperback |
| Einband: | Kartoniert / Broschiert |
| Autor: |
Mühling, Thorsten
Bernhard, Michael |
| Auflage: | 1. Aufl. 2020 |
| Hersteller: |
Springer Fachmedien Wiesbaden
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH |
| Maße: | 210 x 148 x 9 mm |
| Von/Mit: | Thorsten Mühling (u. a.) |
| Erscheinungsdatum: | 05.05.2020 |
| Gewicht: | 0,212 kg |
Über den Autor
Michael Bernhard studierte Physik und Philosophie, ist Gründer und technischer Geschäftsführer von epoq, einer Firma, die Personalisierungslösungen für den E-Commerce herstellt und vertreibt. Er entwickelt seit über 30 Jahren neue Verfahren der Künstlichen Intelligenz. Durch langjährige Erfahrung im Rahmen seiner beruflichen Tätigkeit besitzt er umfängliches theoretisches und praktisches Wissen im Bereich Künstliche Intelligenz und E-Commerce.
Thorsten Mühling studierte während seiner Offizierslaufbahn Betriebswirtschaftslehre. Nach seiner Bundeswehrzeit erkannte er sehr früh den Bedarf für digitale Echtzeitlösungen, die eine 1zu1-Kommunikation mit Kunden ermöglichen. Gemeinsam mit Michael Bernhard gründete er epoq, ein Unternehmen, das auf Künstlicher Intelligenz basierende Lösungen für die Personalisierung des digitalen Handels herstellt und vertreibt. Dort ist er heute für den operativen Betrieb verantwortlich.
Zusammenfassung
Anschauliche Darstellung, wie KI funktioniert - inklusive Risiken und Nebenwirkungen
Praxisleitfaden für den verantwortungsvollen KI-Einsatz im personalisierten Webshop
KI-Konzepte, die die Persönlichkeitsrechte der Kunden ernst nehmen
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 An wen richtet sich dieses Buch?
1.2 Der Aufstieg des E-Commerce
1.3 Vergleich E-Commerce und Stationärer Handel
2 Künstliche Intelligenz
2.1 Was bedeutet KI?
2.2 Hype und Wirklichkeit
2.3 Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
2.3.1 Daten und Metadaten
2.3.2 Numerische und kategoriale Felder
2.4 Was sind selbstlernende Algorithmen?
2.4.1 Künstliche Neuronale Netze
2.4.2 Ist ein alter Sessel intelligent?
2.4.3 Prognosegüte
2.4.4 Was beeinflusst die Güte eines Modells?
2.4.4.1 Vorverarbeitung der Daten
2.4.5 Das Model hört mit: Reinforcement Learning
2.4.6 Die Familie der künstlichen Neuronalen Netze
2.4.6.1 Supervised versus Unsupervised Learning
2.4.7 Deep Learning
2.4.7.1 Semantische Hierarchien
2.4.7.2 Normierung
2.4.7.3 Selbstorganisation
2.4.7.4 Von Daten zum Weltmodell
2.4.8 Suchfunktion: eine ganz andere Art von KI
2.5 Personalisierung
2.5.1 KI-Methoden für die Personalisierung
2.5.1.1 Collaborative Filtering
2.5.1.2 Thomas Bayes und bedingte Wahrscheinlichkeiten2.5.1.3 Das Problem mit Collaborative Filtering
2.5.1.4 Personalisierung: was bedeutet das eigentlich?
2.5.1.5 Jäger, Sucher und Sammler
2.5.1.6 Hyperpersonalisierung
2.5.1.7 Welche Daten braucht Personalisierung?
2.5.2 Persönlichkeitsrechte und Personalisierung
2.5.2.1 Usertracking im Webshop
2.5.3 Big Brother versus dialogbasierter KI
2.5.3.1 Eine kritische Hinterfragung eines Axioms
2.5.4 Produktdaten, die Quelle des Wissens
2.5.5 Ohne Branchenwissen geht gar nichts
2.5.5.1 Systematik der Regeln
2.5.5.2 Anreicherung von Produktdaten
3 E-Commerce
3.1 Anatomie eines Webshops
3.1.1 Wie ist ein Webshop aufgebaut?3.1.1.1 Landingpage
3.1.1.2 Kategorie-Seite
3.1.1.3 Produktsuche
3.1.1.4 Produktdetail-Seite
3.1.1.5 Die Warenkorb-Seite
3.1.1.6 Kleiner Ausflug in die Technik
3.1.1.7 Zusammenfassung
3.2 Der digitale Verkäufer
3.2.1 Die vier Phasen des Verkaufsprozesses
3.2.1.1 Die Orientierungsphase
3.2.1.2 Beratungsphase
3.2.1.3 Inspirationsphase
3.2.1.4 Kundenbindungsphase
3.2.2 Wo sitzt der digitale Verkäufer im Online-Shop?
3.2.2.1 Die vier Silos in einem Onlineshop
3.2.2.2 Wege aus dem Dilemma
3.2.2.3 Widgets3.3 Die Entwicklung von Systemarchitekturen
3.3.1 Am Anfang war ERP
3.3.1.1 CRM
3.3.1.2 CMS
3.3.1.3 PIM
3.3.2 Vom ERP-System zu Headless Services3.3.2.1 Document Object Model
3.3.2.2 Headless Services
3.3.2.3 Personalisierung und Headless Services
3.3.3 Multi Channel Architekturen
3.3.3.1 Die bunte Landschaft der Channels
3.3.3.2 Click and Mortar
3.3.3.3 Data Management Plattform
3.4 Der Platz von Personalisierung in Multichannel Systemarchitekturen
3.4.1.1 Kampagnenmanagement
3.4.1.2 Die Sonderrolle der Personalisierungsservices
3.4.1.3 Vom Widget zum Personalisierungs-Gadget
3.4.1.4 Gamification einmal nüchtern betrachtet
3.4.1.5 Ist Gamification die Lösung aller Probleme?
3.4.1.6 Gamification in der Praxis
3.4.1.7 Der Digitale Verkäufer: Personalisierte Webshops als Gadgets
3.4.1.8 My Stream®
3.5 Zusammenfassung: was bewirkt KI im Online Shop?
4 Vernetzung, Künstliche Intelligenz und ihre Nebenwirkungen
4.1 Ganz besondere Neuronale Netze: Soziale Netzwerke
4.1.1 Agenten-Szenarios
4.1.2 Simulation Sozialer Netzwerke
4.1.3 Filterblasen, Nudging und Artensterben
5 Zusammenfassung und Ausblick
6 Glossar
Details
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
|---|---|
| Fachbereich: | Werbung & Marketing |
| Genre: | Wirtschaft |
| Rubrik: | Recht & Wirtschaft |
| Medium: | Taschenbuch |
| Seiten: | 156 |
| Inhalt: |
vii
145 S. 8 s/w Illustr. 145 S. 8 Abb. |
| ISBN-13: | 9783658290368 |
| ISBN-10: | 3658290366 |
| Sprache: | Deutsch |
| Herstellernummer: | 978-3-658-29036-8 |
| Ausstattung / Beilage: | Paperback |
| Einband: | Kartoniert / Broschiert |
| Autor: |
Mühling, Thorsten
Bernhard, Michael |
| Auflage: | 1. Aufl. 2020 |
| Hersteller: |
Springer Fachmedien Wiesbaden
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH |
| Maße: | 210 x 148 x 9 mm |
| Von/Mit: | Thorsten Mühling (u. a.) |
| Erscheinungsdatum: | 05.05.2020 |
| Gewicht: | 0,212 kg |
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