Originaltitel:
Machine Learning in Marketing: Overview, Learning Strategies, Applications, and Future Developments
Inhalt des Buches:
Machine Learning in Marketing erörtert die zentrale Rolle, die künstliche Intelligenz (AI) und insbesondere maschinelles Lernen als Forschungsmethode im Marketingbereich spielen können. Das grundlegende Ziel des maschinellen Lernens besteht darin, über die von den Trainingsdaten gelieferten Beispiele hinaus zu verallgemeinern und nach Verallgemeinerungsfähigkeit zu suchen.
Einer der potenziellen Beiträge des maschinellen Lernens zum Marketing liegt also in seiner Robustheit bei der Generierung, Prüfung und Verallgemeinerung wissenschaftlicher Entdeckungen. Mit diesen verschiedenen akademischen und praktischen Perspektiven im Hinterkopf ist es das Ziel dieser Monographie, dem Marketing einen Überblick über maschinelles Lernen zu geben und die erforderlichen Lernprozesse, Anwendungen und zukünftigen Entwicklungen zu analysieren, die mit der Anwendung von maschinellem Lernen im Marketing verbunden sind. Nach einer kurzen Einführung bietet der folgende Abschnitt einen Überblick über maschinelles Lernen, einschließlich einer Übersicht über die wichtigsten Arten, Algorithmen und die Bedeutung für das Marketing.
Im nächsten Abschnitt wird ein typischer Arbeitsablauf des maschinellen Lernens vorgestellt, gefolgt von einem Abschnitt, in dem zwei verschiedene Lernstrategien vorgeschlagen werden, die von Management-/Marketingforschern, die an maschinellem Lernen interessiert sind, verwendet werden können. Diesem Abschnitt folgt eine deskriptive Analyse von Anwendungen des maschinellen Lernens, die in hochrangigen Marketing- und Managementzeitschriften, Büchern, Buchkapiteln und aktuellen Arbeitspapieren veröffentlicht wurden und einige der vielversprechendsten Teilbereiche der Marketingforschung untersuchen.
Anschließend erörtert der Autor, wie sich Trends und künftige Entwicklungen des maschinellen Lernens auf den Bereich des Marketings auswirken können. Der letzte Abschnitt fasst die Beiträge, Einschränkungen und Vorschläge für die zukünftige Forschung zusammen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781680837209 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 76 |
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