Der Einsatz prädiktiver Analysen auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) zur Prognose des Verhaltens von Konsumentinnen und Konsumenten, sowie zur psyc

Masterarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Psychologie - Wirtschaftspsychologie, Note: 2,0, Fachhochschule Burgenland (Austrian Institute of Management), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Master-Thesis behandelt die Forschungsfrage: Wie ist der Status Quo und das Bestreben von Managerinnen und Managern bzw. Führungskräften des deutschen Mittelstands mit Fokus auf die E-Commerce-Branche, prädiktive Analysen auf Basis künstlicher Intelligenz zur Prognose des Verhaltens von Konsumentinnen und Konsumenten und verkaufspsychologischer Verwendung einzusetzen? In einer Literaturrecherche werden dafür zunächst die relevanten Themen, wie Big Data, die E-Commerce-Branche und künstliche Intelligenz, sowie mit diesen Themen einhergehende Methoden und Entwicklungen beleuchtet. Ziel ist die Aufklärung über aktuelle unternehmensstrategische Möglichkeiten, auf Basis künstlicher Intelligenzen, sowie der Kombination, die sich mit der Verkaufspsychologie ergeben. Das Verhalten von Kundinnen und Kunden vorherzusagen, hilft Großkonzernen wie Amazon, den Absatz u. a. durch gezielte Angebote bei erhöhtem Produktinteresse zu steigern und die Abwanderungen von Kundinnen und Kunden zu verringern. In der vorliegenden Arbeit wird mittels einer quantitativen Umfrage analysiert, inwieweit Unternehmen des deutschen Mittelstands diese Strategie bereits verfolgen und ob sie ebenso wie die zuvor genannten Großkonzerne bereits eine große Anzahl an Daten (Big Data) ihrer Kundinnen und Kunden erfassen, um in der Folge mittels künstlicher Intelligenz oder effizienter Algorithmen prädiktive Analysen anzuwenden und diese verkaufspsychologisch zu nutzen. Des Weiteren wird untersucht, welche Schwierigkeiten bei der Umsetzung der Datennutzung existieren und inwieweit die Techniken für die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit als nützlich betrachtet werden. Insgesamt wurde in der empirischen Forschung eine Stichprobe von n=175 erreicht, welche weiter auf die relevante Zielgruppe reduziert wurde.