IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/h/spr/sprchp/978-3-658-38048-9_8.html
   My bibliography  Save this book chapter

Soziale Künstliche Intelligenz für die Markenstimme – KIMS-Matrix als Orientierungsrahmen

In: Integriertes Online- und Offline-Channel-Marketing

Author

Listed:
  • Alexandra Kirkby

    (Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin
    University of Twente)

  • Carsten Baumgarth

    (Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin)

  • Jörg Henseler

    (University of Twente
    Universidade Nova de Lisboa)

Abstract

Zusammenfassung Marken integrieren zunehmend Künstliche Intelligenz sowohl in die Offline- als auch die Online-Markenstimme. Die Künstliche-Intelligenz-Markenstimme-Matrix (KIMS-Matrix) zeigt einen ersten Überblick der Anwendungs- und Integrationsmöglichkeiten. Damit können Markenverantwortliche entscheiden, ob KI für die eigene Markenstimme sinnvoll ist und welche Rolle und in welchen Bereichen KI übernehmen oder unterstützen sollte. Die Anwendungsfelder gliedern sich nach der Kommunikationsform mit den Ausprägungen schriftliche, gesprochene und nonverbale Sprache sowie nach der Kommunikationsrolle der Marke mit den Kategorien Zuhörer (Empfänger), Sender (Einweg-Kommunikation) und Gesprächspartner (Zweiweg-Kommunikation). Der Beitrag endet mit Empfehlungen zur Einführung von KIMS auf der strategischen, operativen und menschlichen Ebene.

Suggested Citation

  • Alexandra Kirkby & Carsten Baumgarth & Jörg Henseler, 2022. "Soziale Künstliche Intelligenz für die Markenstimme – KIMS-Matrix als Orientierungsrahmen," Springer Books, in: Kristin Butzer-Strothmann (ed.), Integriertes Online- und Offline-Channel-Marketing, pages 173-189, Springer.
    • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-38048-9_8
    DOI: 10.1007/978-3-658-38048-9_8
    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 search for a similarly titled item that would be available.

    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:spr:sprchp:978-3-658-38048-9_8. 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.