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

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Relevanz der Arbeit

1.2 Rahmensetzung Mittelstand

1.3 Vorgehensweise

1.4 Empirische Daten & Grundlagen der Befragung

2 Theoretische Grundlagen der künstlichen Intelligenz

2.1 Künstliche Intelligenz : Definition

2.2 Einsatzgebiete für KI in E-Commerce

2.3 Einführung in die Lernfähigkeit von künstlicher Intelligenz

2.4 Maschinen Lernen

2.4.1.1 Bestärkendes Lernen

2.4.1.2 Überwachtes Lernen

2.4.1.3 Unbewachtes Lernen

2.4.1.4 Grundkonzept des K-Means Algorithmus

2.5 Neuronale Netzwerke

2.6 Praxisbeispiel : Mustererkennung durch KI

2.7 Deep Learning

2.8 Nutzung von Deep Learning im Praxisbeispiel

2.9 Internet of Things

3 E-COMMERCE

3.1 Entwicklung einer Informationsgesellschaft

3.2 Definition E-Business

3.3 Grundlagen des E-Business

3.4 Definition E-Commerce

3.5 Abgrenzung E-Commerce und E-Business

3.6 Definition (Digital) Customer Jouney

3.7 Interaktionsmuster und Leistungsaustausch

3.8 Banner Marketing

3.9 E-Payment im E-Commerce

4 Auswertung der empirischen Erhebung

4.1 Auswertung der quantitativen Anaylse

4.2 Auswertung der qualitativen Erhebung

5 Modellgrundlagen für eine strategische Positionierung

5.1 Modellgrundlagen für eine strategische Auslegung eines Mittelständlers

5.2 Strategische Position nach Porter

5.3 Porter’s 5 Forces

5.3.1 Die Kaufkraft der Konsumenten/ Kunden

5.3.2 Die Bedrohung des Absatzes durch Substitute

5.3.3 Kraft der Lieferanten

5.3.4 Potentielle neue Wettbewerber die in den Markt eintretten

5.3.5 Porter’s 5 Forces & die strategische Misere „stuck in the middle“

5.4 SWOT-Analyse

5.5 Von der Red Ocean Competition zum Blue Ocean Canvas

5.5.1 Red Ocean Competition

5.5.1.1 ‚Ich –Auch‘

5.5.1.2 ‚Ich-Besser‘

5.5.2 Blue Ocean Canvas

6 Handlungsempfehlung & Alleinstellung durch Blue Ocean

7 Fazit

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht das Potenzial und die Herausforderungen beim Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in mittelständischen E-Commerce-Unternehmen, um strategische Nachhaltigkeit und Wettbewerbsvorteile zu generieren.

• Theoretische Grundlagen von KI und E-Business
• Empirische Analyse des Kundenverhaltens im Online-Handel
• Einsatzmöglichkeiten von KI zur Prozessoptimierung und Customer-Journey-Verbesserung
• Strategische Positionierung durch Porter-Modelle und Blue Ocean Strategy

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Definiert die Relevanz der Arbeit sowie die Rahmenbedingungen für den Mittelstand und erläutert die methodische Vorgehensweise.

2 Theoretische Grundlagen der künstlichen Intelligenz: Vermittelt technisches Grundwissen zu KI, maschinellem Lernen (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning), neuronalen Netzwerken und dem Internet of Things.

3 E-COMMERCE: Behandelt die Definition und Entwicklung des E-Business und E-Commerce, inklusive der Customer Journey und relevanter Marketinginstrumente.

4 Auswertung der empirischen Erhebung: Analysiert die Ergebnisse einer quantitativen Befragung von Studenten sowie eines Experteninterviews hinsichtlich KI-Anwendungen und Kundenakzeptanz.

5 Modellgrundlagen für eine strategische Positionierung: Wendet strategische Instrumente wie Porter’s Five Forces, die SWOT-Analyse und das Blue Ocean Modell auf den Mittelstand im E-Commerce an.

6 Handlungsempfehlung & Alleinstellung durch Blue Ocean: Bietet Empfehlungen zur strategischen Differenzierung und Nutzung von KI zur Erreichung von Alleinstellungsmerkmalen.

7 Fazit: Fasst die Erkenntnisse zusammen und betont die Notwendigkeit von Vertrauen und Innovation für langfristigen Erfolg im Online-Handel.

Schlüsselwörter

Künstliche Intelligenz, E-Commerce, Mittelstand, Maschinelles Lernen, Customer Journey, Strategisches Management, Porter's Five Forces, Blue Ocean Strategy, Online-Handel, Kundenzufriedenheit, Prozessoptimierung, Digitale Transformation, Algorithmen, Targeted Marketing, Wettbewerbsvorteil

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit analysiert die strategischen Möglichkeiten und Herausforderungen, die der Einsatz von künstlicher Intelligenz für mittelständische E-Commerce-Unternehmen bietet.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Felder umfassen die technischen Grundlagen der KI, die Analyse der Customer Journey, empirische Erhebungen zum Kaufverhalten sowie die Anwendung strategischer Managementmodelle.

Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?

Ziel ist es, ein strategisches Fazit für mittelständische Anwender zu formulieren, um durch den Einsatz von KI die Produktivität zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Welche wissenschaftlichen Methoden kommen zum Einsatz?

Die Arbeit nutzt eine Kombination aus einer Literaturanalyse, einer quantitativen Online-Umfrage unter Studenten und einem qualitativen Experteninterview mit einem Fachinformatiker.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Einführung in KI-Technologien, die Einordnung des E-Commerce-Umfelds, die Auswertung empirischer Daten sowie die Ableitung strategischer Handlungsempfehlungen.

Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?

Wichtige Begriffe sind insbesondere KI, E-Commerce, Mittelstand, Customer Journey, Strategische Positionierung und Blue Ocean Strategy.

Welche Rolle spielt die "Bounce-rate" im Zusammenhang mit KI?

Die Bounce-rate ist eine entscheidende Kennzahl für den Abbruch von Kaufprozessen. Die Arbeit untersucht, wie KI-Anwendungen dazu beitragen können, Kunden durch eine verbesserte User-Experience länger zu binden.

Welche Bedenken äußern die befragten Kunden bezüglich KI-Einsatz?

Die Ergebnisse zeigen, dass Kunden insbesondere Monotonie bei automatisierten Systemen (wie simplen Chatbots) kritisieren und den persönlichen Kontakt sowie die Individualität bei der Beratung schätzen.