Künstliche Intelligenz und E-Commerce im mittelständischen Gewerbe. Möglichkeiten und Grenzen

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Relevanz der Arbeit
• Rahmensetzung Mittelstand
• Vorgehensweise
• Empirische Daten & Grundlagen der Befragung
• Theoretische Grundlagen der künstlichen Intelligenz
• Künstliche Intelligenz: Definition
• Einsatzgebiete für KI in E-Commerce
• Einführung in die Lernfähigkeit von künstlicher Intelligenz
• Maschinen Lernen
• Bestärkendes Lernen
• Überwachtes Lernen
• Unbewachtes Lernen
• Grundkonzept des K-Means Algorithmus
• Neuronale Netzwerke
• Praxisbeispiel: Mustererkennung durch KI
• Deep Learning
• Nutzung von Deep Learning im Praxisbeispiel
• Internet of Things
• E-COMMERCE
• Entwicklung einer Informationsgesellschaft
• Definition E-Business
• Grundlagen des E-Business
• Definition E-Commerce
• Abgrenzung E-Commerce und E-Business
• Definition (Digital) Customer Jouney
• Interaktionsmuster und Leistungsaustausch
• Banner Marketing
• E-Payment im E-Commerce
• Auswertung der empirischen Erhebung
• Auswertung der quantitativen Anaylse
• Auswertung der qualitativen Erhebung
• Modellgrundlagen für eine strategische Positionierung
• Modellgrundlagen für eine strategische Auslegung eines Mittelständlers
• Strategische Position nach Porter
• Porter's 5 Forces
• Die Kaufkraft der Konsumenten/ Kunden
• Die Bedrohung des Absatzes durch Substitute
• Kraft der Lieferanten
• Potentielle neue Wettbewerber die in den Markt eintretten
• Porter's 5 Forces & die strategische Misere „stuck in the middle”
• SWOT-Analyse
• Von der Red Ocean Competition zum Blue Ocean Canvas
• Red Ocean Competition
• „Ich -Auch”
• „Ich-Besser”
• Blue Ocean Canvas
• Handlungsempfehlung & Alleinstellung durch Blue Ocean

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Arbeit untersucht die strategische Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) im E-Commerce für mittelständische Unternehmen, insbesondere Online-Händler. Ziel ist es, ein strategisches Fazit für potentielle Anwender zu liefern, indem theoretische Grundlagen des maschinellen Lernens und des E-Commerce in strategischen Modellen verknüpft werden. Die Arbeit analysiert Chancen und Risiken der KI-Implementierung und untersucht die Auswirkungen auf die Geschäftsprozesse.

• Strategische Implementierung von KI im mittelständischen E-Commerce
• Analyse der Chancen und Risiken von KI im Online-Handel
• Verknüpfung theoretischer Grundlagen mit empirischen Ergebnissen
• Entwicklung strategischer Positionierungsmodelle für den Einsatz von KI
• Schaffung neuer Shopping-Erlebnisse durch disruptive Innovation

Zusammenfassung der Kapitel

Einleitung: Die Einleitung führt in die Thematik der strategischen Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) im mittelständischen E-Commerce ein. Sie beschreibt die Relevanz der Arbeit, die Rahmenbedingungen des Mittelstands und die Vorgehensweise der Untersuchung, welche sowohl qualitative als auch quantitative empirische Daten umfasst. Der Fokus liegt auf der Analyse der Chancen und Herausforderungen, die sich aus der Integration von KI für Online-Händler ergeben.

Theoretische Grundlagen der künstlichen Intelligenz: Dieses Kapitel legt die theoretischen Grundlagen für das Verständnis von KI und deren Anwendung im E-Commerce dar. Es definiert KI, erläutert verschiedene Einsatzgebiete im E-Commerce und geht detailliert auf verschiedene Arten des maschinellen Lernens (überwachtes, unüberwachtes, bestärkendes Lernen) ein, inklusive des K-Means Algorithmus. Neuronale Netze und Deep Learning werden ebenfalls vorgestellt und anhand von Praxisbeispielen illustriert. Das Internet der Dinge (IoT) wird als weiterer relevanter Aspekt im Kontext von KI im E-Commerce erwähnt.

E-COMMERCE: Dieses Kapitel befasst sich mit den Grundlagen des E-Commerce und E-Business. Es definiert beide Begriffe, grenzt sie voneinander ab und beleuchtet die Entwicklung der Informationsgesellschaft. Der "Digital Customer Journey" wird erläutert, ebenso Interaktionsmuster, Banner-Marketing und E-Payment als wichtige Aspekte des Online-Handels.

Auswertung der empirischen Erhebung: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der empirischen Untersuchung, sowohl der quantitativen als auch der qualitativen Datenanalyse. Es werden die Erkenntnisse aus den Befragungen vorgestellt und analysiert, wobei die teilweise gegenläufigen Aussagen der Befragten und die daraus resultierende Schnittmenge im Fokus stehen. Die Ergebnisse betreffen die Sichtweisen von Anwendern und IT-Experten bezüglich Preis, Individualität, Produktivität und Kosten im Zusammenhang mit KI-basierten Lösungen.

Modellgrundlagen für eine strategische Positionierung: In diesem Kapitel werden verschiedene Modellgrundlagen für die strategische Positionierung eines mittelständischen Unternehmens im E-Commerce mithilfe von KI dargestellt. Die Analyse nach Porter, einschließlich der 5 Forces, wird erläutert. Eine SWOT-Analyse und der Vergleich zwischen Red Ocean und Blue Ocean Strategien bilden die Grundlage für die Entwicklung einer erfolgreichen KI-Strategie. Das Kapitel verdeutlicht den Weg von einem wettbewerbsintensiven Markt ("Red Ocean") zu einem innovativen Markt mit neuen Möglichkeiten ("Blue Ocean").

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, E-Commerce, Mittelstand, Online-Handel, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Strategische Positionierung, Porter's 5 Forces, SWOT-Analyse, Blue Ocean Strategie, Disruptive Innovation, Empirische Forschung, Digital Customer Journey, E-Payment.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur strategischen Implementierung von KI im mittelständischen E-Commerce

Was ist der Gegenstand dieser Arbeit?

Diese Arbeit untersucht die strategische Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) im E-Commerce für mittelständische Unternehmen, insbesondere Online-Händler. Ziel ist die Entwicklung eines strategischen Handlungsleitfadens für potentielle Anwender, indem theoretische Grundlagen des maschinellen Lernens und des E-Commerce in strategischen Modellen verknüpft werden. Analysiert werden Chancen und Risiken der KI-Implementierung und deren Auswirkungen auf Geschäftsprozesse.

Welche Themen werden behandelt?

Die Arbeit umfasst folgende Themen: theoretische Grundlagen der KI (inkl. Maschinellem Lernen, Deep Learning, neuronalen Netzen und dem Internet der Dinge), Grundlagen des E-Commerce und E-Business, Auswertung einer empirischen Erhebung (qualitativ und quantitativ), strategische Positionierungsmodelle (Porter's 5 Forces, SWOT-Analyse, Blue Ocean Strategie), und Handlungsempfehlungen für eine erfolgreiche KI-Strategie im mittelständischen E-Commerce. Der Fokus liegt auf der Schaffung neuer Shopping-Erlebnisse durch disruptive Innovation.

Welche Methoden wurden angewendet?

Die Arbeit kombiniert theoretische Analysen mit empirischen Ergebnissen. Es wurden sowohl qualitative als auch quantitative Daten erhoben und ausgewertet. Die Ergebnisse der Befragungen (Anwender und IT-Experten) betreffen die Sichtweisen zu Preis, Individualität, Produktivität und Kosten im Zusammenhang mit KI-basierten Lösungen. Strategische Modelle wie Porter's 5 Forces, SWOT-Analysen und das Blue Ocean Canvas wurden zur Entwicklung von Handlungsempfehlungen eingesetzt.

Welche Ergebnisse werden präsentiert?

Die Arbeit präsentiert die Ergebnisse der empirischen Untersuchung, analysiert die Chancen und Risiken der KI-Implementierung im mittelständischen E-Commerce, und bietet konkrete strategische Handlungsempfehlungen. Die Ergebnisse zeigen die teilweise gegenläufigen Aussagen der Befragten und die daraus resultierende Schnittmenge. Die Arbeit verdeutlicht den Weg von einem wettbewerbsintensiven Markt ("Red Ocean") zu einem innovativen Markt mit neuen Möglichkeiten ("Blue Ocean").

Welche Schlüsselwörter sind relevant?

Künstliche Intelligenz, E-Commerce, Mittelstand, Online-Handel, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Strategische Positionierung, Porter's 5 Forces, SWOT-Analyse, Blue Ocean Strategie, Disruptive Innovation, Empirische Forschung, Digital Customer Journey, E-Payment.

Für wen ist diese Arbeit relevant?

Diese Arbeit richtet sich an mittelständische Unternehmen, insbesondere Online-Händler, die ihre Strategien im E-Commerce durch den Einsatz von KI optimieren möchten. Sie ist auch relevant für Studierende und Wissenschaftler, die sich mit den Themen Künstliche Intelligenz, E-Commerce und strategischem Management befassen.

Welche konkreten Handlungsempfehlungen werden gegeben?

Die konkreten Handlungsempfehlungen basieren auf den Ergebnissen der empirischen Untersuchung und den analysierten strategischen Modellen. Sie zielen darauf ab, mittelständischen Unternehmen eine erfolgreiche KI-Strategie im E-Commerce zu ermöglichen, indem sie Chancen nutzen und Risiken minimieren. Ein Fokus liegt auf der Positionierung im "Blue Ocean", um sich von der Konkurrenz abzuheben.