In diesem Modul untersuchen wir, wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) das Marketing verändern - von der Vorhersage des Kundenverhaltens bis hin zur Hyper-Personalisierung im großen Maßstab. Wir untersuchen die Grundlagen der Vorhersage, wie man Modelle für maschinelles Lernen erstellt und wie Fortschritte bei Tools wie Large Language Models (LLMs) neue Möglichkeiten in Bereichen wie Segmentierung, Marktforschung und Kundenbindung eröffnen. Sie werden auch etwas über die Kompromisse und die ethischen Aspekte des Einsatzes von KI erfahren, einschließlich Verzerrungen, Transparenz und Datenschutz.

In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie die riesigen Mengen unstrukturierter Inhalte, die Nutzer und Unternehmen online generieren, sinnvoll nutzen können - von Produktbewertungen und Social Media-Posts bis hin zu Frage- und Antwort-Threads und firmeneigenen Werbeaktionen. Sie lernen, wie man Text vorverarbeitet, mit Tools wie Sentimentanalyse und Themenmodellierung Erkenntnisse gewinnt und soziale Netzwerke analysiert, um Einfluss und Engagement zu verstehen. Wir untersuchen auch, wie verschiedene Arten von Inhalten - von Nutzern, Unternehmen und KI generiert - die Markenwahrnehmung prägen und das Verbraucherverhalten beeinflussen, während wir auch ethische Herausforderungen wie Fehlinformationen, Voreingenommenheit und gefälschte Bewertungen diskutieren.

In diesem Modul werden datengestützte Instrumente zum Verständnis der Verbraucherpräferenzen und zur Prognose der Nachfrage vorgestellt. Sie lernen, wie Sie Kunden segmentieren, ihren langfristigen Wert einschätzen und Entscheidungsmodellierungstechniken wie die Conjoint-Analyse anwenden, um zu bewerten, welche Produktmerkmale am wichtigsten sind. Wir behandeln auch den Customer Lifetime Value (CLV), seine Berechnung und die Art und Weise, wie er Investitionen in die Kundengewinnung und -bindung steuert. Das Modul hebt die wachsende Bedeutung der Inkrementalität bei der Vorhersage der Abwanderung und der Bewertung von Kampagnen hervor.