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Logistics processes are strongly affected by automation but due to the prevailing conditions the demand for human labor will still remain in intralogistics, in particular in manual order picking. While the results of previous research work on learning processes in manual order picking are mainly available in the form of learning curves, the present research project focuses on the qualitative dimension of these learning processes. Based on current teaching-learning research, suitable learning formats were devel-oped and consolidated as learning packages for practical use. We have considered a variety of learning methods, from enhanced instruction methods common in many companies to the use of modern learn-ing media such as tablets or Virtual Reality. These can be used in companies today and in the future.
An extensive study with test persons in a laboratory environment called LernLager (Learning Ware-house) focused on and optimized those learning packages, looking particularly at four different picking technologies: Pick-by-Light, Pick-by-Scan, Pick-by-Voice and Pick-by-Vision. In order to reflect on the results of the test persons’ experiments and to prepare transferring the results into practice, hands-on experts subsequently discussed the practicability and transferability of the learning packages in work-shops.
The results of the research project show that if methodologically and didactically elaborated learning formats are adapted to practical situations and target groups, they can significantly promote the learning process. At the same time, new employees are motivated to play an active role in the learning process and to acquire new knowledge and skills in the long run.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Trendthema der heutigen Zeit und zeigt auch im Marketing großes Einsatzpotenzial. Die Digitalisierung trägt zu einem zunehmend komplexen Markenumfeld bei, in welchem der Konsument stärkste Triebkraft des Wettbewerbs ist. Der Ansatz des werteorientierten Marketings ermöglicht durch ehrliche Kundenorientierung den nachhaltigen Erfolg einer Marke. Sein Ziel ist die Steigerung von Wert für den Konsumenten bzw. den im Rahmen der Service-Dominant-Logic vorgestellten „Value in Context“ entlang der gesamten Consumer-Decision-Journey.
Das Ziel dieser Arbeit ist, herauszufinden, ob KI-gestützte Marketingaktivitäten das Potenzial haben, „Value in Context“ zu schaffen bzw. zu steigern. Anhand einer umfassenden Literaturrecherche wurde neben begrifflichen und konzeptionellen Grundlagen ein Wertekonstrukt erarbeitet, das als Bewertungs-grundlage beispielhafter Marketingmaßnahmen dient.
KI zeigt sich als wertvolles Instrument zur Ausgestaltung eines werteorientierten Marketings. Eine Steigerung der betrachteten Werteausprägungen Effizienz, Qualität, hedonistischer Wert und Selbstwert konnte auf Seiten des Konsumenten ausgemacht werden, wenn dieser mit einer KI-gestützten Marketingaktivität in Kontakt kommt. Das Potenzial, riesige Datenmengen (Big Data) zu erfassen und zu ver-arbeiten unterstützt Marketer in der Planung von Wertangeboten sowie der Implementierung von individualisierten und kontextorientierten Marketingmaßnahmen, um Wertpotenziale in tatsächlichen Wert zu überführen.
Gestützt durch Expertengespräche wurden Zukunftsperspektiven und Herausforderungen des Einsatzes von KI im werteorientierten Marketing betrachtet. Neben weitreichenden zukünftigen Möglichkeiten muss ein Unternehmen zudem interne Herausforderungen meistern, rechtliche Regulierungen einhalten und ethische Aspekte berücksichtigen, um ein werteorientiertes Marketing zu verwirklichen.