Artificial Intelligence im Marketing für verschreibungspflichtige Medikamente. Wie kann AI bei Marketingentscheidungen u di Rafael Lässer edito da GRIN Verlag
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Artificial Intelligence im Marketing für verschreibungspflichtige Medikamente. Wie kann AI bei Marketingentscheidungen u

Editore:

GRIN Verlag

EAN:

9783346073730

ISBN:

3346073734

Pagine:
112
Formato:
Paperback
Lingua:
Tedesco
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Descrizione Artificial Intelligence im Marketing für verschreibungspflichtige Medikamente. Wie kann AI bei Marketingentscheidungen u

Masterarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich BWL - Offline-Marketing und Online-Marketing, Note: 3,0, Fachhochschule Wien, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit zeigt den wertschöpfenden Einsatz von Artificial Intelligence im Marketing pharmazeutischer Unternehmen. Unterschiedliche algorithmische Ansätze können die strategischen Ausrichtungen und die operativen Tätigkeiten gewinnbringend unterstützen und so kunden- und patientenorientiertes Handeln ermöglichen. Neben einem starken Engagement der Geschäftsführung und dem Vertrieb wird in Zukunft mehr Fachwissen für Data Science im Marketing benötigt, da das Ableiten von Erkenntnissen sich als zentrale Aufgabe entwickelt. Neue Rahmenbedingungen fordern die bestehenden Geschäftsmodelle der pharmazeutischen Unternehmen heraus. Marktzugangsbeschränkungen, innovative Mitbewerber und informationstechnologische Fortschritte verlangen eine Entwicklung des strategischen und operativen Marketing für verschreibungspflichtige Behandlungen. Ziel der Arbeit ist die Darstellung, wie Artificial Intelligence durch strukturierte Datenauswertungen die Prozesse der Entscheidungsfindung im Marketing pharmazeutischer Unternehmen optimieren und Kunden- und Unternehmensbedürfnisse angleichen kann. Im Rahmen einer umfangreichen Sekundäranalyse wurden die theoretischen Grundlagen der Arbeit dargelegt. Diese begann mit einem Überblick über das Marketing pharmazeutischer Unternehmen. Der Schwerpunkt lag hierbei auf der strategischen Entscheidungsfindung und den operativen Tätigkeiten. Anschließend wurde der aktuelle Stand der Wissenschaft über Big Data und Artificial Intelligence erläutert und diese durch Fallbeispiele anderer Branchen untermauert. Basierend auf den Ergebnissen der theoretischen Analyse wurde die qualitativ-explorative Forschung durchgeführt. Die elf ExpertInnen aus der pharmazeutischen Industrie konnten die Ergebnisse der theoretischen Forschung validieren und einen praxisnahen Einblick in die Spannungsfelder geben. Anhand der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring wurden die Interviews strukturiert ausgewertet und die Ergebnisse erläutert.

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