| Publikationstyp: | Buchbeitrag |
| Art der Begutachtung: | Editorial review |
| Titel: | Digital Analytics in der Praxis : Entwicklungen, Reifegrad und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz |
| Autor/-in: | Zumstein, Darius Zelic, Andrea Klaas, Michael |
| et. al: | No |
| DOI: | 10.1007/978-3-658-32236-6_3 |
| Erschienen in: | Big Data Analytics : Grundlagen, Fallbeispiele und Nutzungspotenziale |
| Herausgeber/-in des übergeordneten Werkes: | D'Onofrio, Sara Meier, Andreas |
| Seite(n): | 49 |
| Seiten bis: | 72 |
| Erscheinungsdatum: | 2021 |
| Reihe: | Edition HMD |
| Verlag / Hrsg. Institution: | Springer |
| Verlag / Hrsg. Institution: | Wiesbaden |
| ISBN: | 978-3-658-32235-9 978-3-658-32236-6 |
| Sprache: | Deutsch |
| Schlagwörter: | Big data marketing analytics; Business analytics; Digital analytics; Künstliche Intelligenz |
| Fachgebiet (DDC): | 006: Spezielle Computerverfahren |
| Zusammenfassung: | Die Professionalisierung des Digital Analytics, der automatisierten Sammlung, Analyse und Auswertung von Web- und App-Daten, hat sich durch die Digitalisierung in den letzten Jahren stark erhöht. Die damit einhergehenden Möglichkeiten, mit Kunden zu interagieren und deren Verhalten zu verstehen, werden zunehmend wichtiger, um wirtschaftlich erfolgreich zu bleiben. In diesem Kapitel werden nach 2011 und 2016 die Resultate der dritten Digital-Analytics-Umfrage vorgestellt. Es zeigt aktuelle Trends, den steigenden Reifegrad, Nutzenpotenziale und KI-Anwendungen der Digital-Analytics-Praxis auf. Dazu gehören die Personalisierung, Price Nudging, Anomaly Detection, Predictive Analytics sowie die Marketing Automation. Die grössten Herausforderungen sind die Datenqualität, fehlendes Wissen beziehungsweise Know-How und die Datenkultur, sprich die Offenheit gegenüber Daten und datengetriebenen Prozessen im gesamten Unternehmen. |
| URI: | https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/22500 |
| Volltext Version: | Publizierte Version |
| Lizenz (gemäss Verlagsvertrag): | Lizenz gemäss Verlagsvertrag |
| Departement: | School of Management and Law |
| Organisationseinheit: | Institut für Marketing Management (IMM) |
| Enthalten in den Sammlungen: | Publikationen School of Management and Law |
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Zumstein, D., Zelic, A., & Klaas, M. (2021). Digital Analytics in der Praxis : Entwicklungen, Reifegrad und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz. In S. D’Onofrio & A. Meier (eds.), Big Data Analytics : Grundlagen, Fallbeispiele und Nutzungspotenziale (pp. 49–72). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-658-32236-6_3
Zumstein, D., Zelic, A. and Klaas, M. (2021) ‘Digital Analytics in der Praxis : Entwicklungen, Reifegrad und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz’, in S. D’Onofrio and A. Meier (eds) Big Data Analytics : Grundlagen, Fallbeispiele und Nutzungspotenziale. Wiesbaden: Springer, pp. 49–72. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-658-32236-6_3.
D. Zumstein, A. Zelic, and M. Klaas, “Digital Analytics in der Praxis : Entwicklungen, Reifegrad und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz,” in Big Data Analytics : Grundlagen, Fallbeispiele und Nutzungspotenziale, S. D’Onofrio and A. Meier, Eds. Wiesbaden: Springer, 2021, pp. 49–72. doi: 10.1007/978-3-658-32236-6_3.
ZUMSTEIN, Darius, Andrea ZELIC und Michael KLAAS, 2021. Digital Analytics in der Praxis : Entwicklungen, Reifegrad und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz. In: Sara D’ONOFRIO und Andreas MEIER (Hrsg.), Big Data Analytics : Grundlagen, Fallbeispiele und Nutzungspotenziale. Wiesbaden: Springer. S. 49–72. ISBN 978-3-658-32235-9
Zumstein, Darius, Andrea Zelic, and Michael Klaas. 2021. “Digital Analytics in der Praxis : Entwicklungen, Reifegrad und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz.” In Big Data Analytics : Grundlagen, Fallbeispiele und Nutzungspotenziale, edited by Sara D’Onofrio and Andreas Meier, 49–72. Wiesbaden: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-658-32236-6_3.
Zumstein, Darius, et al. “Digital Analytics in der Praxis : Entwicklungen, Reifegrad und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz.” Big Data Analytics : Grundlagen, Fallbeispiele und Nutzungspotenziale, edited by Sara D’Onofrio and Andreas Meier, Springer, 2021, pp. 49–72, https://doi.org/10.1007/978-3-658-32236-6_3.
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