Perspektiven für Face-Recognition im Data-Driven-Marketing
Michael Reinhold,
Dennis Herhausen,
Maximilian Pahl and
Jochen Wulf
Marketing Review St.Gallen, 2020, vol. 37, issue 1, 68-75
Abstract:
Anwendungen von Deep Learning sind im Marketing angekommen. Gesichtsdetektion, Gesichtserkennung, Emotions-Analyse sowie das Klassifizieren nach Alter und Geschlecht sind bereits im Einsatz. Diese Techniken haben die Gemeinsamkeit, dass der Anwender- und/oder Kundennutzen im Marketing bisher noch immer schwer quantifizierbar ist: Viele technische Innovationen wurden in der Vergangenheit überschätzt. Bei vorgestellten Anwendungen handelt es sich um Lösungen, die aktuell nach passenden Problemen suchen – solutions looking for problems. Sie sind "Hidden Champions" und können inzwischen mehr, als sich auf den ersten Blick vermuten lässt. Bei all diesen Projekten hat die Beachtung sämtlicher Aspekte des Datenschutzes und des Schutzes der persönlichen Sphäre oberste Priorität, denn der Ruf des Unternehmens steht mit auf dem Spiel.
Date: 2020
References: View complete reference list from CitEc
Citations:
Downloads: (external link)
https://www.econstor.eu/bitstream/10419/276074/1/MRSG_2020_1_68-75.pdf (application/pdf)
Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.
Export reference: BibTeX
RIS (EndNote, ProCite, RefMan)
HTML/Text
Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:zbw:hsgmrs:276074
Access Statistics for this article
Marketing Review St.Gallen is currently edited by Sven Reinecke, Thomas Bieger, Johanna Gollnhofer, Dennis Herhausen, Andreas Herrmann, Christian Hildebrand, Thomas Rudolph, Christian Schmitz, Marcus Schögel, Torsten Tomczak, Dirk Zupancic, Christian Belz, Heinz Weinhold-Stünzi
More articles in Marketing Review St.Gallen from Universität St.Gallen, Institut für Marketing und Customer Insight
Bibliographic data for series maintained by ZBW - Leibniz Information Centre for Economics ().