IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/zbw/hsgmrs/276074.html
   My bibliography  Save this article

Perspektiven für Face-Recognition im Data-Driven-Marketing

Author

Listed:
  • Reinhold, Michael
  • Herhausen, Dennis
  • Pahl, Maximilian
  • Wulf, Jochen

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.

Suggested Citation

  • Reinhold, Michael & Herhausen, Dennis & Pahl, Maximilian & Wulf, Jochen, 2020. "Perspektiven für Face-Recognition im Data-Driven-Marketing," Marketing Review St.Gallen, Universität St.Gallen, Institut für Marketing und Customer Insight, vol. 37(1), pages 68-75.
    • Handle: RePEc:zbw:hsgmrs:276074
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/276074/1/MRSG_2020_1_68-75.pdf
    Download Restriction: no
    ---><---

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:zbw:hsgmrs:276074. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: ZBW - Leibniz Information Centre for Economics (email available below). General contact details of provider: https://imc.unisg.ch/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.