Maschinelles Lernen B2B

Vier Situationen, in denen Sie kein Maschinelles Lernen nutzen sollten.

 
Maschinelles Lernen (ML) ist eine großartige Technologie. Doch muss sie wirklich immer zum Einsatz kommen? In diesem Beitrag geht es um vier Situationen, bei denen Sie kein maschinelles Lernen verwenden sollten.

Es gibt (zu Recht) einen großen Hype um künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML). Wie gesagt, daraus entstehen großartige Technologien und Anwendungsfälle. Auch in unseren Blogartikeln finden Sie viele Beispiele, die maschinelles Lernen nutzen. Doch in welchen Situationen ist kein maschinelles Lernen nötig?

Denken Sie dran, es gibt immer Ausnahmen für die kommenden Beispiele. Allerdings wird Ihr KI-Projekt vermutlich fünfmal schwieriger, wenn diese Beispiele zutreffen.
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Applications of Machine Learning

Reale Anwendungen des Maschinellen Lernens

 
Erfahren Sie hier von vier realen Anwendungen des maschinellen Lernens.

Wenn Sie in ein neues Land reisen, mussten Sie da schon einmal ein Wort schnell übersetzen? Oder wie sieht es mit automatischen Antworten auf E-Mails, bspw. Gmail-Funktionen passend zum Kontext, aus? Haben Sie schon gemerkt, dass es da Empfehlungen für mögliche Antworten gibt?

Bei den oben genannten Beispielen kommt maschinelles Lernen zum Einsatz. Von computergesteuerten Übersetzern über E-Mail-Empfehlungen und Filmvorschlägen auf Netflix bis hin zu autonomen Autos. All dies ist durch maschinelles Lernen möglich. Aber was ist maschinelles Lernen?
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künstliche intelligenz im Handel

Künstliche Intelligenz im Handel – was kann der Großhandel vom Einzelhandel lernen?

 
Wie wird künstliche Intelligenz (KI) im Einzelhandel eingesetzt und was kann der Großhandel davon mitnehmen?

In diesem Beitrag beschreibe ich einen realen Beispielfall von künstlicher Intelligenz im B2C-Einzelhandel. Sie erfahren, was die Möglichkeiten und die Herausforderungen beim Einsatz von KI-Systemen waren.

Besonders interessant ist natürlich, welche Faktoren sich dabei auf den B2B-Großhandel übertragen lassen.
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How to use predictive analytics in your CRM for truly data-driven decisions

Wie Sie Predictive Analytics in Ihrem CRM für datenbasierte Entscheidungen nutzen können

Die erfolgreiche Implementierung von Predictive Analytics für datengesteuerten Entscheidungen in Ihrem CRM erfordert mehr als nur die Software.

Jedes erfolgreiche Vertriebsteam möchte datengesteuert arbeiten. Unternehmen, die Predictive Analytics erfolgreich in ihrem CRM einsetzen, sind leicht zu identifizieren.

Sie kümmern sich um ihre Vertriebsmitarbeiter und nutzen erfolgreich ihre aktuellen Daten und Prozesse. Sie setzen Standardsoftware ein und passen diese an ihre Situation an. Schließlich führen sie Predictive Sales schrittweise in ihr CRM ein und lernen aus ihren Erfahrungen.

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künstliche Intelligenz und Predictive Analytics im b2b vertrieb

Studie im B2B-Vertrieb: Automatische, KI-basierte Preissetzungen versus Menschen

 
Sie erfahren hier die Ergebnisse eines Feldexperiments, durchgeführt von Yael Karlinsky-Shichor (School of Business at Northeastern) und Oded Netzer (Columbia University), mit dem Ziel herauszufinden „Wer trifft die besseren Preisentscheidungen im B2B – Mensch oder Maschine?“

Wir wissen inzwischen, dass Algorithmen und künstliche Intelligenz in unserem täglichen Leben angekommen sind. Auch das allgemeine Vertrauen in Systeme wie Google Maps ist recht hoch, wenn man sich die Nutzerzahlen anschaut.

Trotzdem passiert es hin und wieder, dass wir einen Routenvorschlage sehen und mit der Stirn runzeln: „Das kommt mir komisch vor, ich glaube das stimmt nicht.“

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Vorhersagen durch KI – ist Ihr Job in Gefahr?

 

Welche Jobs können problemlos von künstlichen Intelligenzen übernommen werden – und das schon heute?

Wir behaupten, dass insbesondere die Kompetenzen, die sich hauptsächlich um das Treffen von Vorhersagen drehen vollständig durch Maschinen ersetzbar sind. Gehört auch ihr Job dazu? In diesem Blogartikel stellen wir Ihnen 4 Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt vor und zeigen dabei, wer wirklich Angst um seinen Job haben muss und wer sich auch langfristig entspannt zurücklehnen kann.

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Rue Eugène Moussoir at Moret: Winter

Predictive Analytics Blog - The Best of 2021

 

Es ist wieder soweit. Das Jahr neigt sich dem Ende zu und wir wissen, Sie warten alle sehnsüchtig auf unseren „Best of 2021“ Blogartikel.

Jedes Jahr denken wir uns ein Motto aus, unter welchem wir die fünf erfolgreichsten Blogartikel schmücken.

Wir wissen, Sie haben dieses Jahr alle hart gearbeitet, die Pandemie ist noch nicht vorbei und die Weihnachtspause haben wir uns redlich verdient.
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Häufigste Fragen Predictive Analytics

Predictive Analytics: Die Fünf meistgestellten Fragen und Antworten

 
In diesem Beitrag beantworten wir die – laut Google – am häufigsten gestellten Fragen zum Thema Predictive Analytics (PA).

Besonders in den letzten zwei bis drei Jahren merken wir ein deutlich steigendes Interesse an Predictive Analytics Technologien, deren Möglichkeiten und Funktionsweisen.

Wir haben schon einmal im Jahr 2015 versucht herauszufinden, was die Menschen über Predictive Analytics googlen. Außer der Frage „Was ist Predictive Analytics“ kamen keine brauchbaren Ergebnisse.

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Artificial Intelligence in b2b sales

Qymatix unterstützt internationales Forschungsprojekt im Bereich Vertrieb und künstliche Intelligenz

Karlsruhe, 18.11.2021. Qymatix unterstützt ein spannendes Forschungsprojekt: Drei Forscherinnen von drei verschiedenen Universitäten haben sich für ein gemeinsames Forschungsprojekt zusammengeschlossen: “Erfolg im Vertrieb durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI)“.

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Predictive Analytics Best of 2020

Predictive Analytics Blog – The Best of 2020

 
Die sechs erfolgreichsten Beiträge aus dem Qymatix Predictive Analytics Blog 2020.

Was für ein Jahr.

Es fällt uns etwas schwer, das Jahr 2020 in kurzen Sätzen zu beschreiben.

Dinge wie Homeoffice, Webcalls und „Maske vergessen“ kommen Ihnen wahrscheinlich allen bekannt vor.
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