Big Data und künstliche Intelligenz (KI) im Marketing

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

1.2 Zielsetzung

1.3 Methodik

2 Theoretische Grundlagen

2.1 Wissenschaftlicher Erkenntnisstand

2.2 Big Data

2.2.1 Definition Big Data

2.2.2 Zentrale Charakteristika

2.2.3 Abgrenzung Big Data Analytics und Business Intelligence

2.2.4 Datenerhebung und Datenquellen

2.3 Künstliche Intelligenz

2.3.1 Maschinelles Lernen – Machine Learning

2.3.2 Lernmethoden

2.3.3 Auswertungsmethoden

3 Big Data und KI im Marketing

3.1 Eignung

3.2 Einsatz

3.2.1 Mögliche Anwendungen

3.2.2 Auswirkung von KI im Marketing-Mix

4 Methodik der Sozialforschung

4.1 Ablauf

4.1.1 Vorgehen

4.1.2 Auswertungsmethode

4.2 Auswertung der Experteninterviews

4.2.1 Relevanz

4.2.2 Stärken

4.2.3 Schwächen

4.2.4 Chancen

4.2.5 Risiken

4.2.6 Lösungsansätze

5 Auswertung und Diskussion

5.1 Herausforderungen für KMU in Bezug auf KI im Marketing

5.2 Potenziale von KI-basiertem Marketing in KMU

5.3 Realisierung von KI-basiertem Marketing in KMU

5.4 Ergebnisdarstellung anhand der SWOT-Analyse

5.5 Kritische Beurteilung

6 Fazit

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht die Herausforderungen und Potenziale von Künstlicher Intelligenz (KI) im Marketing für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Das primäre Ziel ist es, Wege aufzuzeigen, wie KMU die Barrieren bei der Implementierung von KI-gestützten Marketingprozessen überwinden können.

• Grundlagen von Big Data und Künstlicher Intelligenz
• Einsatzmöglichkeiten von KI innerhalb des Marketing-Mix
• Empirische Untersuchung mittels Experteninterviews
• Analyse der Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken (SWOT-Analyse)
• Handlungsempfehlungen für KMU zur KI-Realisierung

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die Rolle von Daten in der digitalen Transformation und formuliert die Problemstellung bezüglich der Digitalisierungslücke in KMU.

2 Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel erläutert das Grundwissen zu Big Data sowie künstlicher Intelligenz, inklusive der verschiedenen Lern- und Auswertungsmethoden.

3 Big Data und KI im Marketing: Es wird die Eignung und der Einsatz von KI im Marketing untersucht, insbesondere mit Fokus auf den Marketing-Mix.

4 Methodik der Sozialforschung: Dieser Teil beschreibt den Ablauf der Experteninterviews und die gewählte qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring.

5 Auswertung und Diskussion: Die Ergebnisse der Interviews werden analysiert, diskutiert und mittels einer SWOT-Analyse für KMU aufbereitet.

6 Fazit: Das Fazit fasst die zentralen Erkenntnisse zusammen und bewertet die Realisierbarkeit von KI-Projekten im Mittelstand.

Schlüsselwörter

Big Data, Künstliche Intelligenz (KI), Kleine und mittlere Unternehmen (KMU), Marketing-Mix, SWOT-Analyse, Digitalisierung, Machine Learning, Datenmanagement, Marketingautomation, Experteninterviews, Datenrelevanz, Wettbewerbsfähigkeit, Customer Journey, Innovationsmanagement, Prozessoptimierung.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Bachelorarbeit behandelt die Integration von Big Data und KI-Anwendungen in den Marketingbereich von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) und analysiert die dabei auftretenden Hürden.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die Arbeit fokussiert sich auf die technologischen Voraussetzungen (Big Data/KI), die praktische Anwendung im Marketing-Mix und die spezifischen Herausforderungen im Mittelstand.

Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?

Das Ziel ist es, Potenziale und Herausforderungen zu identifizieren und konkrete Lösungswege aufzuzeigen, wie KMU KI-Projekte erfolgreich umsetzen können.

Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?

Es wurde eine qualitative empirische Sozialforschung durchgeführt, die auf zehn Experteninterviews und einer strukturierten Inhaltsanalyse nach Mayring basiert.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in theoretische Grundlagen, die Anwendung von KI im Marketing sowie die Auswertung der Interviews inklusive einer SWOT-Analyse.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Kernbegriffe sind Big Data, Künstliche Intelligenz, KMU, Marketing-Mix, SWOT-Analyse und digitale Transformation.

Warum ist das Datenmanagement für KMU so problematisch?

Die Experten identifizierten fehlende Datenstrukturen, mangelnde Datenbereinigung und ein unzureichendes Datenbewusstsein als zentrale Hürden.

Wie bewerten die Experten die Relevanz von KI für den Mittelstand?

Die Experten sind sich einig, dass KI für die Zukunftsfähigkeit essenziell ist, jedoch mangelt es KMU aktuell häufig an Ressourcen, Zeit und Fachwissen für eine professionelle Implementierung.