Maschinelles Lernen im Marketing

Das Marketing-Paradigma wird immer kundenorientierter. Jeden Tag finden Milliarden von Interaktionen und Transaktionen statt, die riesige Datenmengen erzeugen. Kunden werden durch die Brille des Marketings analysiert, mit den Daten, die diese Organisationen aufzeichnen, integrieren und verwalten. Heutzutage beinhalten Analysetools neue Entwicklungen im Bereich des statistischen Lernens, wie z. B. maschinelles Lernen, um neue Modelle zu generieren, die Kundeneinblicke gewinnen und Marketingentscheidungen unterstützen. Ein Überblick über die jüngste Forschung im Marketing zeigt eine Vielzahl von Fallstudien, in denen Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt werden - von der Analyse der Kundenakquise über die Kundenentwicklung bis hin zu Fragen der Kundenbindung. Maschinelle Lernmodelle sind in der Lage, große Datensätze, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, für Vorhersage- und Merkmalsextraktionsmodelle zu verarbeiten. In einem Umfeld, in dem Künstliche Intelligenz einen großen Teil der analytischen Arbeit übernimmt, sollten Unternehmen in Erwägung ziehen, diese Methoden und Tools in ihre Marketingteams zu integrieren.

Autorentext

José M. Ramos-Henríquez es Profesor Adjunto de Marketing, Departamento de Administración de Empresas e Historia Económica, Universidad de La Laguna. Es doctor en Marketing (Universidad de La Laguna), y máster en Ingeniería de Telecomunicación (Universidad Politécnica de Madrid). Trabajó durante una década en Accenture. Su investigación se centra en el marketing de servicios.