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Titel: Die Optimierung des B2C-Kundenservice durch KI

Die Optimierung des B2C-Kundenservice durch KI

Ein Vorgehensmodell für die Text-Klassifikation von E-Mails

Bachelorarbeit, 2022
70 Seiten, Note: 1,3

Informatik - Wirtschaftsinformatik

Leseprobe


Inhaltsverzeichnis

  • Kurzfassung
  • Abstract
  • Vorgehensmodell für den Einsatz eines E-Mail-Klassifikators im B2C-Kundenservice
    • Disclaimer - Gendergerechte Sprache

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Arbeit verfolgt das Ziel, ein Vorgehensmodell für die initiale Phase eines Data Science-Projektes zu entwickeln, welches die Bewertung von Potenzialen hinsichtlich einer Text-Klassifikation von E-Mails im B2C-Kundenservice ermöglicht. Dabei werden Erkenntnisse aus verschiedenen Disziplinen, wie etwa Business-Analyse und digitale Reifegradmodelle, integriert und neu kombiniert.

  • Entwicklung eines Vorgehensmodells für die Potenzialanalyse von Text-Klassifikation im B2C-Kundenservice
  • Integration von Wissen aus Business-Analyse und digitalen Reifegradmodellen
  • Anwendung des Modells auf eine reale Stichprobe von E-Mails aus einem Kundenservice-Umfeld
  • Identifikation relevanter Prozess-Klassen für den Einsatz eines E-Mail-Klassifikators
  • Beitrag zur Schließung der Lücke zwischen theoretischen Modellen und praktischer Anwendbarkeit

Zusammenfassung der Kapitel

  • Die Kurzfassung und das Abstract geben einen Überblick über die Thematik der Arbeit und die wesentlichen Ergebnisse.

Schlüsselwörter

Die Arbeit beschäftigt sich mit den Themen #vorgehensmodell, #machinelearning, #kundenservice, #textklassifikation, #businessunderstanding, #geschäftsprozessanalyse, #potenzialanalyse und #sipoc.

Ende der Leseprobe aus 70 Seiten  - nach oben

Details

Titel
Die Optimierung des B2C-Kundenservice durch KI
Untertitel
Ein Vorgehensmodell für die Text-Klassifikation von E-Mails
Hochschule
(IU Internationale Hochschule)
Note
1,3
Autor
Erscheinungsjahr
2022
Seiten
70
Katalognummer
V1453424
ISBN (eBook)
9783389009758
ISBN (Buch)
9783389009765
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
Mit Academic Plus bietet GRIN ein eigenes Imprint für herausragende Abschlussarbeiten aus verschiedenen Fachbereichen. Alle Titel werden von der GRIN-Redaktion geprüft und ausgewählt. Unsere Autor:innen greifen in ihren Publikationen aktuelle Themen und Fragestellungen auf, die im Mittelpunkt gesellschaftlicher Diskussionen stehen. Sie liefern fundierte Informationen, präzise Analysen und konkrete Lösungsvorschläge für Wissenschaft und Forschung.
Schlagworte
vorgehensmodell machinelearning kundenservice textklassifikation businessunderstanding geschäftsprozessanalyse potenzialanalyse sipoc reifegradmodell KI-basierte Text-Klassifikation B2C-Kundenservice Machine Learning-Vorgehensmodelle SIPOC-Analyse Design Science Research
Produktsicherheit
GRIN Publishing GmbH
Arbeit zitieren
Monika Arbter-Hubrich (Autor:in), 2022, Die Optimierung des B2C-Kundenservice durch KI, München, Page::Imprint:: GRINVerlagOHG, https://www.diplomarbeiten24.de/document/1453424

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