The Machine Age of Customer Insight

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 240 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9781839096976
  • DDC分類 658.83420285631

Full Description

We are living in a new machine age offering unique opportunities, particularly for generating customer insights, which is radically transforming the way business value is created. Across industries, players are affected by the pace of progress of machine learning tools, novel technologies, and the abundance of data. These developments require mastering new capabilities.

The Machine Age of Customer Insight explains the transformation of customer insights and demonstrates the growing impact of machine learning. Thought leaders from renowned universities in the US and Europe as well as from different industries provide a comprehensive overview. Addressing both academics and practitioners, they discuss the transformation, cutting edge tools, and success factors to thrive in the new age.

The book shows how machine learning helps to understand customers better and faster. It supports everyone who considers the machine age a great opportunity to gain a competitive advantage by transforming customer insights into business value.

Contents

Introduction; Martin Einhorn, Michael Löffler, Emanuel de Bellis, Andreas Herrmann, and Pia BurghartzChapter 1. Transformation of Customer Insights; Martin Einhorn and Michael Löffler
Chapter 2. Intelligent Applications in the Modern Sales Organization; Gilberto Picareta, Martin Kloehn, and Eugenie Weissheim
Chapter 3. Voice and Facial Coding in Market Research; Niels Neudecker, Deepak Varma, David Wright, and Robert Powell
Chapter 4. Machine-Driven Content Marketing; Javiera M. Guedes, Akinbami Akinwale, and María Requemán Fontecha 
Chapter 5. Leveraging Customer Insights with 5G; Marco Ottawa
Chapter 6. Overview of Machine Learning Tools; Brett Lantz
Chapter 7. Neural Networks and Deep Learning; Hongming Wang, Ryszard Czerminski, and Andrew C. Jamieson
Chapter 8. Classification Using Decision Tree Ensembles; Jochen Hartmann
Chapter 9. Text Analytics and Natural Language Processing; Ted Kwartler
Chapter 10. A Step-By-Step Guide for Data Scraping; Reto Hofstetter
Chapter 11. Data Privacy: A Driver for a Competitive Advantage; Timo Jakobi, Max von Grafenstein, and Thomas Schildhauer
Chapter 12. Data Collection: Welcome to the Experience Economy; David Mingle
Chapter 13. Data Growth: Generating Business Value with Cloud Services; Gerrit Kazmaier
Chapter 14. Data Competitions: Crowdsourcing With Data Science Platforms; Jenny Lena Zimmermann
Chapter 15. Data Processing: Kontosensor as an Application of Predictive Analytics; Raimund Blache, Lars Fetzer, René Michel, and Tobias von Martens
Chapter 16. Data Visualization: The Power of Storytelling; Ted Frank

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