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Big Data & Künstliche Intelligenz – ein Erfolgsfaktor für passgenaues Business - JAXenter

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Künstliche Intelligenz

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Business ✓ Unternehmen ✓ Data ✓ Künstliche ✓ Daten ✓ Julia ✓ Marktforschung ✓ Informationen ✓ Intelligenz ✓ DevOpsCon ✓ Algorithmen ✓ DevOps ✓ Learning ✓ Zeit ✓ Scientists

Zusammenfassung:    

„So konnten wir genau die richtigen Interessengruppen durch Pre-Sales-Aktivitäten neugierig machen und ansprechen.“ Mit dieser gezielten Ansprache seien aus nur dreihundert Datensätzen – geliefert wurden eins – acht Erfolg versprechende Kundentermine generiert worden, aus denen sich reelle Angebotssituationen entwickelt haben. Die Ergebnisse zeigen aber, dass es sich lohnt, denn nicht umsonst setzen die „Big Player“ (AGFA = Apple, Google, Facebook, Amazon) überwiegend bis ausschließlich auf künstlich intelligente Algorithmen.“ Und dass diese nicht falsch liegen, zeigt beispielsweise die vergangene US-Wahl: Während die klassischen Markforscher Hillary Clinton als Siegerin vorhersagten, sahen die auf künstlicher Intelligenz und Big Data basierten Ansätze höhere Siegchancen bei Trump. Mehr Wissen mit Big Data Pflicht für gezielte Kontaktsuchen sind größtmögliche Datensätze der Unternehmen, wenngleich die Inhalte nicht wahllos sein dürfen.

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Sie können die vorhandenen Daten kreativ einsetzen und in verständliche Aussagen und Handlungsempfehlungen „übersetzen“. Data Scientists liefern auch die Konzepte für entsprechende Software-Lösungen, die dann von Entwicklern programmiert werden. Durch ihre Konzeptualisierung und Operationalisierung von Daten und Analytik kann die intelligente Wissensextraktion beispielsweise in die Form einer Business-Suchmaschine „gegossen“ werden. Jeder, der mit seinem Unternehmen in die Künstliche Intelligenz einsteigt, braucht entweder erfahrene Data Scientists oder eine entsprechende Software-Lösung. Dabei entscheiden sich vorwiegend große Unternehmen – auch im Hinblick auf die stetige Kontrolle der eigenen Daten – für eigene Data Scientists. Es muss nichts ausgelagert werden, kein Drittleister hat Zugriff auf sensible Unternehmensdaten. Allerdings sind gut ausgebildete Data Scientists derzeit noch eine teure Investition für die Unternehmen und schwer zu finden auf dem Arbeitsmarkt, denn Experten der Datenanalyse sind weltweit noch Mangelware. Ihre Zahl wird durch neu etablierte Studiengänge wie Data Science erst in den kommenden Jahren steigen. Der Studiengang Data Science, der in Deutschland unter anderem in Marburg, Stuttgart, Jena und Berlin angeboten wird, verwendet Techniken und Theorien aus den Fächern Mathematik, Statistik und Informationstechnologie, einschließlich der Signalverarbeitung. Wahrscheinlichkeitsmodelle sowie Modelle des maschinellen Lernens, des statistischen Lernens, der Programmierung, der Datentechnik, der Mustererkennung, der Prognostik, der Modellierung von Unsicherheiten und der Datenlagerung sind ebenfalls Bestandteile des Studiums. Business-Suchmaschinen, die so einfach zu bedienen sind wie Google, helfen den Unternehmen also, Fragen wie „Was mache ich als nächstes?“ oder „Wen spreche ich als nächstes an?“ zielgerichtet und fundiert zu entscheiden. Ein Beispiel hierfür sind Kreditauskunfteien wie Creditreform, die eng mit Unternehmen zusammenarbeiten. Sie halten sämtliche Informationen zum Zahlungsverhalten eines Unternehmens bereit. Liegen Probleme vor, dann sind diese zumeist auch dort zu finden. In dieser Form enthält zum Beispiel die intelligente Business-Suchmaschine bearch derzeit Daten über alle 5,4 Millionen deutschen sowie mehr als fünfundsiebzig schweizer Unternehmen bereit, kategorisiert alle verfügbaren Informationen und spielt anhand der jeweiligen Suchanfragen passgenaue Kontakte aus. Lernfähige Algorithmen schließen von bestehenden Kunden oder thematischen Suchanfragen aus dem Kontext heraus auf weitere für den Vertrieb interessante Aspekte und präsentieren so Märkte, Unternehmen und Themen, die für weitere Akquisetätigkeiten vielversprechend sind. Alle verfügbaren Daten zu einem Unternehmen werden von Business-Suchmaschinen wie bearch gesammelt, kategorisiert und analysiert. Sie liefern damit wertvolle Ansätze für mögliche Geschäftskontakte. Grafik: Datalovers Den richtigen Kunden zur richtigen Zeit ansprechen Seit einiger Zeit setzt auch der Personaldienstleister expertplace perspectives, ein Unternehmen der Bielefelder Pienig-Gruppe, bei der Kundenakquise auf Datensätze, die mittels intelligenter Algorithmen gewonnen werden: „Dafür haben wir dem IT-Dienstleister genaue Vorgaben übermittelt, auf deren Basis er uns passgenaue Kundendatensätze mit den richtigen Ansprechpartnern liefern konnte“, erklärt Geschäftsführerin Esther von Sigsfeld. „So konnten wir genau die richtigen Interessengruppen durch Pre-Sales-Aktivitäten neugierig machen und ansprechen.“ Mit dieser gezielten Ansprache seien aus nur dreihundert Datensätzen – geliefert wurden eins – acht Erfolg versprechende Kundentermine generiert worden, aus denen sich reelle Angebotssituationen entwickelt haben. Zuvor – mit den klassischen Kontaktlisten – habe die Erfolgsquote eher bei 1:700 gelegen, so von Sigsfeld. Die sogenannte Conversion Rate konnte also deutlich gesteigert werden. „Solche Empfehlungen, die auf künstlicher Intelligenz und automatisierter Auswertung beruhen, werden von den Unternehmern oft kritisch beäugt“, gibt Kulpa zu. „Es fühlt sich sicher am Anfang seltsam an, diesen automatischen Empfehlungen zu folgen, die aus Algorithmen und nicht aus eigener unternehmerischer Überlegung entstehen. Die Ergebnisse zeigen aber, dass es sich lohnt, denn nicht umsonst setzen die „Big Player“ (AGFA = Apple, Google, Facebook, Amazon) überwiegend bis ausschließlich auf künstlich intelligente Algorithmen.“ Und dass diese nicht falsch liegen, zeigt beispielsweise die vergangene US-Wahl: Während die klassischen Markforscher Hillary Clinton als Siegerin vorhersagten, sahen die auf künstlicher Intelligenz und Big Data basierten Ansätze höhere Siegchancen bei Trump. Und sie behielten Recht. Um einem Unternehmen wie expertplace perspectives solch passgenaue Datensätze zu liefern, werden lernfähige Algorithmen eingesetzt. Diese erkennen nicht nur Datensätze die den bisherigen Kunden gleich sind, sondern durch intelligente Kontextsuche auch solche, die thematisch dazu passen könnten: „Nach professionellen Vorgesprächen konnte uns Datalovers genau die Daten liefern, die wir uns gewünscht hatten und mit denen wir gut arbeiten konnten“, sagt von Sigsfeld. Mehr Wissen mit Big Data Pflicht für gezielte Kontaktsuchen sind größtmögliche Datensätze der Unternehmen, wenngleich die Inhalte nicht wahllos sein dürfen. Dies unterscheidet sich von Unternehmen zu Unternehmen je nach Kerngeschäft, Zielsetzung und gewünschter Vorgehensweise. „Interessant und wichtig zu erfassen sind beispielsweise für Vertriebsunternehmen vor allem die Kundendaten, und zwar von der Vor-Akquise-Phase bis zum Abschluss der Kundenbeziehung“, rät Kulpa. „Aus der Kombination dieser Kundendaten mit weiteren Fakturierungsinformationen, mit Customer-Service-Aspekten und weiteren Sales- und Marketing-Aspekten können intelligente Algorithmen Business-Entscheidungen treffen, Empfehlungen an den Unternehmer ableiten und Marktforschung betreiben.“ Der Pluspunkt dabei: Daten sind neutral und objektiv, und sie geben am Montagmorgen die gleiche Aussage wie am Freitag kurz vor Feierabend. Die Informationen sind aktuell, schnell und berücksichtigen alle zur Verfügung stehenden Faktoren. Die Kunden und Interessenten eines Unternehmens wiederum profitieren davon, dass die richtigen Entscheider mit genau den Themen konfrontiert werden, die für sie gerade zukunftsträchtig und wertschöpfend sind. Kommunikation auf Augenhöhe zum richtigen Zeitpunkt unterstützt viele Prozesse. Das sieht auch von Sigsfeld so: „Ich wüsste nicht, warum wir Künstliche Intelligenz nicht auch in anderen Bereichen unseres Unternehmens einsetzen sollten. Unsere Erfahrungen damit sind durchweg positiv“, sagt sie. Pluspunkte dabei seien, ergänzt Kulpa, die zielgerichtete Ansprache, die hohe Effektivität, die Ressourcenschonung und das Erlebnis, wirklich mit den richtigen Ansprechpartnern zu sprechen, deren Aufgabe es ist, sich die richtige Unterstützung für ihre Themen zu holen. Big Data in der Unternehmenswelt Grundsätzlich ist Big Data für jedes Unternehmen – gleich welcher Größe – von Nutzen. Unternehmen mit einem Umsatz unter fünfhundert Euro stellen mit einer Anzahl von 1,2 Millionen gut fünfundzwanzig Prozent der wirtschaftlich tätigen Unternehmen in unserem Land dar und sind somit ein wichtiger Wirtschaftsfaktor. Wandel und digitale Transformation sind in diesem Segment noch viel entscheidender für die Zukunftsfähigkeit und Wettbewerbsfähigkeit. Die Fähigkeit, Daten zu gewinnen, zu analysieren und zu kapitalisieren, brauchen Unternehmen, um künftig Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Unternehmen mit eigener Datenhoheit sind die Gewinner von morgen: Sie können Marktforschung und Wettbewerbsanalyse betreiben, Inhalte für PR und Kommunikation generieren oder Prozesse im eigenen Unternehmen optimieren. Grafik: Datalovers Mensch vs. Maschine? Pro Maschine ! Neben Akquisetätigkeiten zur Kundengewinnung ist auch eine umfassende Kenntnis interessanter Zielmärkte für Unternehmen existenziell. Ob im eigenen Unternehmen oder an einen Dienstleister ausgelagert: Marktforschung gehört für viele Unternehmen zum Geschäft und ist einer der klassischen Erfolgsfaktoren. Doch das weltweite Datenvolumen verdoppelt sich alle zwei Jahre. Daraus ergibt sich eine Aufgabe, die der Mensch alleine nicht bewältigen kann. In der Marktforschung könnten computergestützte Programme das gesamte Datenmaterial schneller und gründlicher auswerten, damit der Mensch auf der anderen Seite des Rechners sich auf die wichtigen Detailfragen konzentrieren kann. Typischerweise werden achtzig Prozent der Zeit in der Marktforschung für Zeit fressende Tätigkeiten wie Sampling, Datenbeschaffung und Analyse benötigt und nur die restlichen zwanzig Prozent für die entscheidenden Detailfragen. „Der Tod der klassischen Marktforschung“ sagen die einen, „eine Chance sich auf Wesentliches zu konzentrieren und wirkliche Tiefe der Forschungsergebnisse zu erreichen“ halten andere Experten dagegen. Fest steht: Durch innovative Big-Data- und KI-Verfahren haben Marktforscher mehr Zeit für die wirklich wertschöpfenden Tätigkeiten wie die Interpretation der Analyseergebnisse sowie die Ableitung von Empfehlungen und Handlungsmaßnahmen. Gut programmiert, lernfähig und intelligent genutzt kann Künstliche Intelligenz viel Arbeit sparen und damit Zeit für Detailtiefe schaffen. Wenn es zum Beispiel um Entscheidungslogiken geht, sind künstliche Systeme immer komplexer und um ein vielfaches genauer. Künstliche Intelligenz kann auch die Grundlage für klassische (Befragungs-)Marktforschung stellen: über Datenbanken herausfinden, wer sich womit beschäftigt und daraus dann das Sample ziehen. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass angesprochene Personen oder Unternehmen sich auch tatsächlich mit dem jeweiligen Thema beschäftigen. KI-Systeme sind durchaus lernfähig und können anhand von Resultaten vergangener Entscheidungen ihre Entscheidungslogik anpassen. Erfahrungen würde man beim Menschen sagen. Die neueren Entwicklungen auf dem Gebiet des Machine Learning erlauben es, aus Big Data Smart Data zu machen und Daten auch wirklich wirtschaftlich zu nutzen. Maschinen haben keine Vorurteile und ziehen unvoreingenommen Schlüsse. Sie sind in der Lage, breit gefächerte Informationen genau auszuwerten und Unerwartetes zu erkennen. Richtig eingesetzt entlastet das Machine Learning die Marktforscher, um das große Ganze nicht aus den Augen zu verlieren. Maschine vs. Mensch? Pro Mensch ! Wenn Maschinen einen Menschen ersetzen sollen, wenn sie in Produktion, Krankenhäusern und Haushalten sinnvoll eingesetzt werden sollen, müssen sie auch durch Beobachten und Erfahren lernen und agieren. Auf Basis vorab programmierter Daten funktioniert dies sicher nicht. Bis Maschinen wirklich den Menschen komplett ersetzen, ist noch ein weiter Weg.
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Big Data & Künstliche Intelligenz – ein Erfolgsfaktor für passgenaues Business - JAXenter
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