IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/h/spr/sprchp/978-3-658-49614-2_61.html

KI-Performance bei der Entwicklung einer Marketingstrategie – ein Praxisfall

In: Praxishandbuch Digitales Management

Author

Listed:
  • Thomas Baaken

    (Münster School of Business – Science-to-Business Marketing Research Center)

  • Niklas Unger

    (Vallée, Unger & Partner, Geschäftsführung – Logistik)

  • Niclas Schulte

    (Münster School of Business – Science-to-Business Marketing Research Center)

Abstract

Zusammenfassung Im Beitrag wird eine traditionell erarbeitete Marketingstrategie mit einer parallel dazu durch KI (Künstliche Intelligenz) generierten Marketingstrategie verglichen. Ein Unternehmen, das in den Beratungsfeldern Logistik/Supply Chain Management und IT agiert, beabsichtigt ein weiteres Beratungsfeld der „Managementberatung“ zu etablieren. Dazu wurde die FH Münster in die Entwicklung des neuen Geschäftsfeldes eingebunden und erarbeitete unter Einsatz von Professoren, wissenschaftlichen Mitarbeitern und Masterstudierenden ein Konzept dazu. Parallel wurde über ChatGPT eine Strategie mit identischer Zielsetzung entwickelt. Im Beitrag wird die traditionell erarbeitete Strategie der durch das KI-System generierten Strategie gegenübergestellt. Unterschiede werden kenntlich gemacht, kommentiert und bewertet.

Suggested Citation

  • Thomas Baaken & Niklas Unger & Niclas Schulte, 2026. "KI-Performance bei der Entwicklung einer Marketingstrategie – ein Praxisfall," Springer Books, in: Stefan Detscher & Michael Hepp (ed.), Praxishandbuch Digitales Management, pages 91-110, Springer.
    • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-49614-2_61
    DOI: 10.1007/978-3-658-49614-2_61
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a
    for a similarly titled item that would be available.

    More about this item

    Keywords

    ;
    ;
    ;
    ;
    ;

    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:spr:sprchp:978-3-658-49614-2_61. 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: Sonal Shukla or Springer Nature Abstracting and Indexing (email available below). General contact details of provider: http://www.springer.com .

    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.