Name: Die Optimierung des B2C-Kundenservice durch KI: Ein Vorgehensmodell für die Text-Klassifikation von E-Mails (en Alemán)
Price: 200887.00 COP
Availability: InStock
Author: Arbter-Hubrich, Monika
ISBN: 9783389009765

portada Die Optimierung des B2C-Kundenservice durch KI: Ein Vorgehensmodell für die Text-Klassifikation von E-Mails (en Alemán)

Die Optimierung des B2C-Kundenservice durch KI: Ein Vorgehensmodell für die Text-Klassifikation von E-Mails (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Autor

Monika Arbter-Hubrich

Editorial

Grin Verlag

Idioma

Alemán

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

21.0 x 14.8 x 0.5 cm

Peso

0.11 kg.

ISBN13

9783389009765

Categorías

Lenguajes de programación y extensión/scripting: general

Die Optimierung des B2C-Kundenservice durch KI: Ein Vorgehensmodell für die Text-Klassifikation von E-Mails (en Alemán)

Monika Arbter-Hubrich (Autor) · Grin Verlag · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Die Optimierung des B2C-Kundenservice durch KI: Ein Vorgehensmodell für die Text-Klassifikation von E-Mails (en Alemán)"

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, IU Internationale Hochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Validierung eines spezifischen Vorgehensmodells für die Nutzung von KI-basierter Text-Klassifikation von E-Mails im B2C-Kundenservice, um eine Lücke zwischen allgemeinen Machine Learning-Vorgehensmodellen und praktisch anwendbaren Leitfäden zu schlie en. Durch die Anwendung von Design Science Research wird ein neues Modell vorgeschlagen, das auf die Bewertung von Potenzialen für die Text-Klassifikation von E-Mails ausgerichtet ist. Diese Arbeit nimmt eine realitätsnahe Stichprobe von E-Mails aus dem Kundenservice eines Unternehmens und analysiert diese mithilfe der SIPOC-Methode, um relevante Prozess-Klassen für die Text-Klassifikation zu identifizieren. Dadurch wird ein praxisnaher Beitrag zur Optimierung des Kundenservice durch effiziente E-Mail-Klassifizierung geleistet. Die vorliegende Arbeit zeigt, wie die Ergebnisse einer SIPOC-Analyse genutzt werden können, um relevante Prozess-Klassen für den späteren Einsatz des E-Mail-Klassifikators zu identifizieren.