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Björn Goerke

Künstliche Intelligenz im Marketing


59 Min. | Vorschau
  • 3 Monate unbegrenzter Zugang
  • Vollständige Seminarunterlagen
  • Persönliches Teilnehmerzertifikat
Grafik Preis Einzelverkauf nur 89,- Euro zzgl. MwSt.

Beschreibung

So setzen Sie Predictive Analytics gewinnbringend im Marketing ein - Grundlagen und Best Practice

Eine Werbetafel am Broadway, die erkennt, dass Sie vorbeigehen und Ihnen genau die Werbung zeigt, die Sie anspricht?

Das ist bald keine Zukunftsmusik mehr - mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz, genauer Predictive Analytics, ist es Unternehmen möglich, bestimmte Präferenzen Ihrer Kundengruppen (Custom Audiences) zu analysieren, Kundenreaktionen zu prognostizieren und gezielte Marketingmaßnahmen umzusetzen.

Unser Experte Dr. Björn Goerke zeigt Ihnen, wie Sie mit Hilfe von Predictive Analytics Software, kurz Predictive Models, Kundendaten auswerten, erfolgreiche Targetingkampagnen vornehmen und Ihren Umsatz nachhaltig steigern können. Neben Grundlagen zum Begriff und zur Methodik, gibt er Ihnen konkrete Anwendungsbeispiele an die Hand - Best Practice von Unternehmen, die auf Grund Künstlicher Intelligenz bereits bessere Marketingentscheidungen treffen und diese gewinnbringend einsetzen konnten.

Schlagwörter: Künstliche Intelligenz, Predictive Analytics, Marketing, Software, Datenanalyse, ROI, Targeting, Custom Audiences, Predictive Models, Kundenwert, Mustererkennung

Inhalte

Dieses Videoseminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus (Online-) Marketing, Kommunikation, PR, e-Commerce und Produktmanagement. Ebenso an Geschäftsführer, Mitarbeiter aus Werbung, IT und Vertrieb sowie alle Mitarbeiter, die Ihre Marketingmaßnahmen möglichst zielgruppenorientiert planen und umsetzen möchten.

  1. 03:12
    1. Begriffsklärung
  2. 08:54
    2. Mustererkennung
  3. 08:45
    3. Anwendungsbeispiele
  4. 14:35
    4. Optimierung und Selektion
  5. 09:06
    5. Daten
  6. 13:11
    6. Custom Audiences
Seminarunterlagen    Künstliche Intelligenz im Marketing

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Dr. Björn Goerke
(*1976) ist Co-Founder von Gpredictive. Als CEO ist er verantwortlich für Customer Success, Finanzen und Personal. Sein betriebswirtschaftliches Studium und die nachfolgende Forschung waren frühzeitig auf die Analytik ausgerichtet. Vor der Gründung von Gpredictive war er unter anderem im Risk Management der Commerzbank in Deutschland und Asien tätig und hat als Innovationsmanager knapp 100 Unternehmen bei der Entwicklung neuer Produkte betreut.

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