Wie kann überwachtes maschinelles Lernen das digitale Marketing unterstützen?

Gerd Nufer () and Manuel Muth ()
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Gerd Nufer: Hochschule Reutlingen, ESB Business School
Manuel Muth: Philipps-Universität Marburg, School of Business and Economics

A chapter in Praxishandbuch Digitales Management, 2026, pp 319-337 from Springer

Abstract: Zusammenfassung In Anbetracht der bedeutenden Stellung des überwachten maschinellen Lernens zur Gestaltung digitaler Geschäftsprozesse wird dessen systematischer Einsatz ausführlicher aufbereitet. Anhand von Beispielen und einschlägiger Literatur wird analysiert, wie überwachte Lernmodelle im Allgemeinen und im speziellen Marketingrahmen funktionieren können. Kritische Anwendungskomponenten wie die initiale Eignungsprüfung, kontextsensitive Algorithmenauswahl und Modellbewertung werden dabei identifiziert. Neben Potenzialen werden auch Herausforderungen wie Modelltransparenz, vorurteilsfreie Daten und die Einbindung von Marketing-Expertise dargestellt. Die Strukturierung des wachsenden Wissensbestands beider Fachrichtungen soll so eine konkrete Orientierungshilfe für den realen Marketingeinsatz bieten.

Keywords: Digitales Marketing; Überwachtes maschinelles Lernen; Praxisorientierte Marketingforschung; Modelltransparenz; Künstliche Intelligenz (KI) (search for similar items in EconPapers)
Date: 2026
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DOI: 10.1007/978-3-658-49614-2_73

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