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Deep Learning, Artificial Intelligence, Target Group Identification, Indoor Analytics

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EBOOK IN LINGUA STRANIERA

Deep Learning, Artificial Intelligence, Target Group Identification, Indoor Analytics

di Marie-Christin Gerken (Autore)

Stefan Luppold (Autore)

Doreen Richter (Autore)

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WFA Medien Verlag, 2020

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Descrizione

Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) müssen thematisiert und vorausgedacht werden - wie kann deren sinnvoller Einsatz in der Live Communication und insbesondere bei Messen aussehen? In welcher Form können wir diese Transformation so gestalten, dass sie einen größtmöglichen Nutzen stiftet? Indoor Analytics ist weit mehr als ein Tool; es kann Geschäftsprozesse verändern, das Zusammenspiel zwischen Veranstalter, Aussteller und Besucher redefinieren. Dazu bedarf es eines Grundverständnisses der Möglichkeiten sowie der beispielhaften Anwendung entlang von Cases. Ein Modell zur strategischen Gewinnung relevanter Besucherzielgruppen ist einer der wichtigsten Schlüssel für das Tor, das zum Erfolg von Veranstaltungen führt. Mit dem in Zeiten kultivierter Disruption wohltuenden Akzent des Strategischen. Vier ausgezeichnete Arbeiten junger Akademiker, die alle bereits über Praxis in der Messe-, Kongress- und Eventbranche verfügen, liefern Einblicke, schaffen Verständnis und zeigen beispielhaft, wie man strukturiert Fragestellungen analysiert - und wertige Antworten findet. - MODELLENTWICKLUNG ZUR STRATEGISCHEN GEWINNUNG RELEVANTER ZIELGRUPPEN FÜR INVESTITIONSGÜTERMESSEN - DER EINSATZ VON INDOOR ANALYTICS BEI MESSEGESELLSCHAFTEN IN DEUTSCHLAND - ENTWICKLUNG VON USE-CASES UND DEREN BEWERTUNG UNTER BEZUGNAHME VON EXPERTENGESPRÄCHEN UND BEFRAGUNGEN - EINSATZMÖGLICHKEITEN VON DEEP-LEARNING ZUR VERBESSERUNG DES BESUCHERERLEBNISSES AUF MESSEN AM BEISPIEL DER LEIPZIGER MESSE GMBH - AN ANALYSIS OF THE INFLUENCES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ITS POTENTIAL FOR APPLICATION IN THE EVENT SECTOR - DEVELOPMENT OF RECOMMENDATIONS FOR ACTION

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Dettagli

Autore:

Marie-Christin Gerken, Stefan Luppold, Doreen Richter

Anno edizione:

2020

Editore:

WFA Medien Verlag

Formato:

EPUB3 con Adobe DRM

Testo in TED

Compatibilità:

Tutti i dispositivi (eccetto Kindle) Scopri di più

Layout:

Reflowable

EAN:

9783946589266

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