IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/h/spr/sprchp/978-3-658-45132-5_14.html
   My bibliography  Save this book chapter

Generative KI im Social-Media-Marketing: Empirische Einblicke aus der Modebranche

In: Generative Künstliche Intelligenz in Marketing und Sales

Author

Listed:
  • Klaus Wildhirt

    (Hochschule Fresenius, Fachbereich Design)

  • Jan Pieper

    (IU Internationale Hochschule)

  • Annkristin Schürhaus

    (The Estee Lauder Companies)

  • Marie Salkowski

    (Freiberuflerin)

Abstract

Zusammenfassung Der Einsatz generativer KI befindet sich noch im Anfangsstadium. Insbesondere in den Bereichen Produktinnovation, Marketing und Vertrieb verspricht generative KI enorme Potenziale. In der dynamischen Modebranche sind diese Bereiche entscheidend für den Erfolg. Dort finden sich auch einige der aktuell vielversprechendsten Anwendungsfälle von generativer KI im Bereich Social-Media-Marketing. Dieser Beitrag zeigt die Einsatzmöglichkeiten und Auswirkungen von generativer KI im Social-Media-Marketing von Modeunternehmen und beleuchtet auf Basis von Interviews mit Social-Media-Experten die Chancen und Herausforderungen, die dabei auftreten. Hierauf aufbauend werden Leitlinien vorgestellt, die Unternehmen Orientierung bei der Integration von generativer KI in ihre Social-Media-Marketing-Tätigkeiten bieten. Der Beitrag richtet sich an Forscher wie Praktiker und liefert fundierte Einblicke in aktuelle Best-Practice-Beispiele und Entwicklungen des Mode-Marketings in einer von KI geprägten Welt.

Suggested Citation

  • Klaus Wildhirt & Jan Pieper & Annkristin Schürhaus & Marie Salkowski, 2024. "Generative KI im Social-Media-Marketing: Empirische Einblicke aus der Modebranche," Springer Books, in: Thomas Bolz & Gabriele Schuster (ed.), Generative Künstliche Intelligenz in Marketing und Sales, chapter 0, pages 191-206, Springer.
    • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-45132-5_14
    DOI: 10.1007/978-3-658-45132-5_14
    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.

    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:978-3-658-45132-5_14. 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.