Der Einsatz prädiktiver Analysen auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) zur Prognose des Verhaltens von Konsumentinnen und Konsumenten, sowie zur psychologischen Verwendung im E-Commerce

Inhaltsverzeichnis

• Inhalt
• Einleitung
• Problemstellung
• Ziel der Arbeit
• Forschungsfrage
• Methodischer Aufbau
• Grundlagen und Begriffe
• Entwicklungsgeschichte des E-Commerce
• Daten und Fakten (E-Commerce)
• Marktsituation und Wettbewerb im E-Commerce
• Definition, 'künstliche Intelligenz'
• Die Geschichte der künstlichen Intelligenz
• Verfahren und Methoden
• Ethische Fragen
• Aktuelle Entwicklungen
• Big Data
• Machine Learning
• Deep Learning
• Künstliche neuronale Netze als Teil des Deep Learnings
• Künstliche Intelligenz im Marketing
• Verhalten der Zielgruppe (Customer Insights)
• Prädiktive Analytik
• Prädiktive Analytik in der Anwendung
• Best practice: Am Beispiel Asaf Jacobi
• Verkaufspsychologische Möglichkeiten zur Nutzung der Resultate
• Decoy-Effekt
• Ankereffekt
• Foot-in-the-door-Technik
• Framing
• Künstliche Verknappung
• Priming
• Reziprozitätseffekte
• Methodik
• Methodisches Vorgehen
• Stichprobenauswahl der quantitativen Erhebung
• Pre-Testing des standardisierten Fragebogens
• Fragebogendesign
• Datenerhebung
• Filterung der Zielgruppe
• Ergebnisse der quantitativen Umfrage
• Ergebnisse und Interpretation
• Zusammenfassung der Ergebnisse
• Schlussfolgerung
• Beantwortung der Forschungsfrage
• Status Quo des deutschen Mittelstands (E-Commerce)
• Bestreben des deutschen Mittelstands (E-Commerce)
• Handlungsempfehlung für Unternehmen
• Fazit

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Master-Thesis befasst sich mit der Integration prädiktiver Analysen auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) in den E-Commerce-Bereich des deutschen Mittelstands. Ziel ist es, die aktuelle Nutzung dieser Technologie durch Unternehmen zu erforschen, insbesondere in Bezug auf die Vorhersage des Kundenverhaltens und die Anwendung verkaufspsychologischer Methoden.

• Nutzung von KI-basierten prädiktiven Analysen im E-Commerce
• Anwendungen und Potenziale von KI im Bereich des Kundenverhaltens
• Verkaufspsychologische Strategien in Verbindung mit prädiktiven Analysen
• Datenerhebung, -verarbeitung und -nutzung im E-Commerce
• Ethische Aspekte und Herausforderungen bei der Anwendung von KI im E-Commerce

Zusammenfassung der Kapitel

• Einleitung: Die Einleitung stellt die Problemstellung der Arbeit dar, welche sich mit der zunehmenden Bedeutung prädiktiver Analysen auf Basis künstlicher Intelligenz im E-Commerce-Bereich des deutschen Mittelstands beschäftigt. Sie definiert das Ziel der Arbeit und die Forschungsfrage, die im Laufe der Untersuchung beantwortet werden soll. Außerdem skizziert die Einleitung den methodischen Aufbau der Arbeit.
• Grundlagen und Begriffe: Dieses Kapitel liefert wichtige Definitionen und grundlegende Informationen zum E-Commerce, der künstlichen Intelligenz und den damit verbundenen Verfahren und Methoden. Es beleuchtet die Entwicklung des E-Commerce, wichtige Daten und Fakten sowie die aktuelle Marktsituation und den Wettbewerb in diesem Sektor. Darüber hinaus wird die Geschichte der künstlichen Intelligenz sowie die ethischen Aspekte im Zusammenhang mit ihrer Anwendung dargestellt.
• Aktuelle Entwicklungen: Dieses Kapitel behandelt wichtige Trends und Entwicklungen im Bereich von Big Data, Machine Learning und Deep Learning, einschließlich künstlicher neuronaler Netze. Außerdem wird der Einsatz von KI im Marketing und die Analyse des Kundenverhaltens (Customer Insights) im Kontext von prädiktiven Analysen diskutiert.
• Prädiktive Analytik in der Anwendung: Das Kapitel veranschaulicht die praktische Anwendung von prädiktiven Analysen im E-Commerce anhand eines Best-Practice-Beispiels. Es erläutert außerdem, wie die Ergebnisse dieser Analysen für verkaufsfördernde Maßnahmen genutzt werden können. Hierzu werden verschiedene verkaufspsychologische Techniken wie Decoy-Effekt, Ankereffekt, Foot-in-the-door-Technik, Framing, Künstliche Verknappung, Priming und Reziprozitätseffekte vorgestellt.
• Methodik: Dieses Kapitel beschreibt die Methodik der empirischen Untersuchung. Es erläutert das methodische Vorgehen, die Stichprobenauswahl, das Pre-Testing des Fragebogens und die Datenerhebung. Außerdem wird die Filterung der relevanten Zielgruppe für die Studie dargestellt.

Schlüsselwörter

Die Forschungsarbeit beschäftigt sich mit den Schlüsselthemen E-Commerce, künstliche Intelligenz, prädiktive Analysen, Kundenverhalten, Verkaufspsychologie, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, und Datennutzung im Kontext des deutschen Mittelstands. Die empirische Untersuchung fokussiert auf die Analyse des Status Quo und der zukünftigen Bestrebungen von Unternehmen im E-Commerce-Bereich, die sich mit der Anwendung von KI-gestützten prädiktiven Analysen zur Prognose des Kundenverhaltens beschäftigen. Im Mittelpunkt stehen dabei die ethischen Herausforderungen, die mit der Nutzung dieser Technologien verbunden sind, sowie deren Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit.