Filtern
Erscheinungsjahr
Dokumenttyp
- Buch (Monographie) (17)
- Diplomarbeit (14)
- Wissenschaftlicher Artikel / Aufsatz (8)
- Masterarbeit (3)
- Bachelorarbeit (2)
- Sonstige Veröffentlichung (2)
Volltext vorhanden
- ja (46)
Gehört zur Bibliographie
- nein (46)
Schlagworte
- TYPO3 (4)
- Artificial Intelligence (3)
- Electronic Commerce (3)
- Künstliche Intelligenz (3)
- Maschinelles Lernen (3)
- attitude (3)
- eCommerce (3)
- emotion (3)
- two-component theory (3)
- Industrie 4.0 (2)
Institut
The papers collected in this book represent the ideas exchanged during the 1st Conference of the Automation and Robotics Network Tunisia (ARNT2021) held from October 29 to October 31 in Sousse, Tunisia.
The papers fall into four categories:
1. Models: These papers present new model constructions and the rehabilitation of old in-house installations for teaching purposes. The propositions were selected with a view to the limited financial resources of the ISETs. Consequently, the papers provide a multitude of interesting impulses for low-cost implementation of teaching high-tech subjects.
2. Didactics: In this category the papers expose a flurry of learning approaches applied on automation and robotic subjects. The presented didactic methods are deduced from real teaching experiences.
3. Visions: These contributions introduce futuristic student projects which will need more than one iteration to be realized.
4. Study plan: In this session, the authors demonstrate the efficiency of their innovative ideas and discuss their integration on study plans.
Podcasts haben innerhalb der letzten Jahre in der Bevölkerung an Aufmerksamkeit gewonnen. Dieses auditive Medium ist nicht nur aus Zuhörersicht verwendbar, sondern bietet auch für Unternehmen verschiedene Optionen in Bezug auf die Realisation ihrer Marketingmöglichkeiten. Während Untersuchungen zum Hörverhalten, etc. bereits existieren, lassen sich stichhaltige Auswertungen für die Wirksamkeit von Werbemaßnahmen innerhalb Podcasts nur in geringem Ausmaß auffinden. Die Aufgabe der Arbeit besteht darin, die unterschiedlichen Aspekte dieses Mediums aufzuzeigen und Möglichkeiten zur Verbesserung bzw. Nutzung dieses Instruments im Marketing zu ermitteln. Mit Hilfe von elf leitfadengestützten Experteninterviews aus Praxissicht sollen Erkenntnisse gewonnen werden, welche aktuellen und zukünftigen Entwicklungen das Podcast-Marktbild durchlaufen wird. Für Unternehmen sollen dabei Empfehlungen für die langfristige, erfolgreiche Einbindung von Podcasts in ihre Marketingmaßnahmen erläutert werden, bzw. welche Probleme diese Implementierung verhindern. Die erworbenen, transkribierten Daten werden dabei angelehnt an die qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring betrachtet und ausgewertet. Die Auswertung liefert zum jetzigen Zeitpunkt die Erkenntnis, dass Podcast-Werbemaßnahmen noch lange nicht ausgeschöpft sind und sich ständig weiterentwickeln. Besonders die in der Corona-Pandemie getroffenen (politischen) Entscheidungen haben das Leben und den Alltag zahlreicher Personen beeinflusst und Unternehmen dazu veranlasst, ihren Blick auf Podcasts zu verändern. Durch die Pandemie-Auswirkungen stieg der erreichbare Kundenstamm stark an, wobei trotz erhöhtem Wachstum in der älteren Zielgruppe die jungen Hörer immer noch dominieren. Dies zeigt, dass Podcasts gute Ansprachekanäle für 20-35 Jährige sind, die in anderen Medien oftmals gar nicht mehr erreicht werden. Die ursprünglich fest implementierten Werbeformen werden durch steigenden Marktdruck zunehmend dynamischer und nähern sich vergleichbaren Medien im Online Marketing an. Trotz steigender Automatisierung werden Nischen-Formate bestehen bleiben und weiterhin Botschafts-Anpassungen zur natürlicheren Implementierung erfordern. Allgemein, egal ob fest oder dynamisch implementiert, wird den nativen Ads dabei der höchste Wirkungsgrad zugerechnet, wenn es um die Vermittlung wichtiger Botschaften geht. Varianten, wie z.B. Audio Ads, sind ebenso möglich, nutzen jedoch keinen Host-Vorteil des Podcast, was die Podcast-Besonderheit ausmacht. Durch Targeting und geringere Budgetaufwendungen stehen auch KMUs mehr Möglichkeiten zur Verfügung, das Medium zu nutzen. Die verbesserten Reportings der IAB-Mitglieder erhöhen zudem das Vertrauen der Werbenden, da neben einer besseren Anbieter-Vergleichbarkeit auch Kampagnen-Auswertungen optimiert werden. Es sei jedoch angemerkt, dass dies noch nicht vollends ideal abläuft. Ein allgemeingültiges Vorgehen lässt sich jedoch nicht bestimmen, da viele Einflussfaktoren, wie die Unternehmensziele oder die Produktpalette, Einfluss auf die Entscheidung über die Werbeform oder die Implementierung nehmen. Branding-Maßnahmen werden zwar empfohlen, genauso gut funktionieren jedoch Performance-Maßnahmen. Corporate Podcast hingegen sind besonders für KMUs schwieriger umzusetzen, da besonders die Aufrechterhaltung der Inhalte viel Aufwand erfordern. Die Entscheidung Corporate Podcasts zu nutzen hat jedoch keine Eile, da man nicht mehr zu den Early Adoptern zählen wird.
Map matching is about finding the best route of a given track in a road network. This can be useful for many statistical analyses on mobility. With increasing spread of modern cars and mobile devices many tracks are available to match. The difficulty in map matching lies in the geospatial differences between tracks and road networks. Current technologies resolve such differences with Hidden Markov Models and Viterbi algorithm. They majorly vary concerning the used metrics for the probabilities in the models. In this research we improve map matching technology by refining the underlying algorithms, models and metrics. We will introduce Markov Decision Processes with Value Iteration and Q-Learning to the map matching domain and we will compare them to Hidden Markov Models with Viterbi algorithm. Markov Decision Processes allow to use active decisions and rewards, which are not available in previous methods. Combined with improvements concerning the preparation of tracks and the road network, and various technologies for improved processing speed, we will show on a publicly available map matching data set that our approach has a higher overall performance compared to previous map matching technology. We will eventually discuss more possibilities we enable with our approach.
The thesis takes a holistic view of Account-Based Marketing (ABM) program. It draws from the available literature about Account-based Marketing together with semi-structured expert interviews to answer the research question; What Organizational characteristics play an important role when implementing an Account-Based Marketing (ABM) program; that is; how can ABM be implemented successfully and what are the key success factors? From the findings, it is imperative for companies to focus on four key pillars in executing the program; Strategy, technology, people and processes. In finding a proper mix of these pillars across each maturity stage of the program, that is; being able to understand when to adjust the strategy, which technology to acquire, the right processes (ABM approach) to apply and at all times to keep the sales, marketing and delivery teams involved in harmony, companies will successfully execute the program. More so, the thesis provides a framework for companies that is; start-ups, small-medium and enterprises that are looking to apply the ABM program. In the aftermath of the COVID-19 pandemic, having meaningful value-adding relationships between buying and selling companies in the Business to Business (B2B) has become even more relevant. Applying an Account-based marketing strategy enables companies on both sides to achieve this.
In einer Vielzahl an Branchen kommen Objekterkennungsverfahren neben anderen
Methoden des maschinellen Lernens in unterschiedlichsten Anwendungsfällen zum
Einsatz. Ein mögliches State of the Art Object-Detection Verfahren, das für
Anwendungsfälle mit Echtzeitanforderungen genutzt werden kann, ist You Only Look
Once (YOLO). Nach seiner Veröffentlichung wurde YOLO in den Versionen v2-v4
mehrfach schrittweise verbessert. Um einen möglichst großen Vorteil aus der Nutzung
von YOLO als Objekterkennungsverfahren zu ziehen, ist es wichtig, stets die neuesten
Verfahren zu evaluieren und zu verwenden.
Die Arbeit „Object-Detection mit You Only Look Once (YOLO) - Einführung in die
Objekterkennung mit YOLO sowie die Weiterentwicklung in den Versionen v2-v4“ ist ein
Ausschnitt aus einer Bachelorarbeit, in der erforscht wird, ob und welche einzelnen
Verfahren, die in YOLOv4 für die verbesserte Objekterkennung vorgeschlagen werden,
ein bestehendes YOLO - System für einen speziellen Anwendungsfall maßgeblich
verbessern können. Im vorliegenden Ausschnitt wird in das Thema der Objekterkennung
mit maschinellen Lernverfahren eingeführt sowie YOLO im Detail erläutert. Außerdem
wird auf die in den Versionen YOLOv2-YOLOv4 vorgeschlagenen Verbesserungen des
YOLO - Objekterkennungssystems eingegangen. Insbesondere in der zum aktuellen
Zeitpunkt neuesten Version YOLOv4 werden eine Vielzahl an neuen Verfahren in YOLO
integriert, sodass im Hauptteil dieser Arbeit intensiv auf alle neuen Verfahren, die die
Autoren von YOLOv4 für das Objekterkennungssystem empfehlen, eingegangen wird.
In dieser Arbeit soll der Einfluss des Kampagnenmediums (digital oder analog) auf die unbewusste Wahrnehmung der Markenperson untersucht werden. Ziel ist es, Hand-lungsempfehlungen abzuleiten, um eine Markenperson optimal aufbauen zu können.
Dazu wurde eine Befragung von 304 Teilnehmern durchgeführt, in der die Probanden sowohl eigene Assoziationen zu den Markenpersonen von Nivea, Puma und Coca-Cola geben als auch vorgegebene Charaktereigenschaften den Marken zuordnen soll-ten. Als Basis für letzteres dient das Archetypenmodell von Gutjahr (2015), unter der Annahme, dass damit alle möglichen Persona, die das Gehirn zum Verarbeiten ver-wendet, abgefragt werden können und keine empfundenen Charaktereigenschaften unentdeckt bleiben. Außerdem wurden konkrete Adjektivbeispiele hergeleitet, die digi-tal stärker in der Markenperson hervortreten könnten. So lassen sich die Auswirkun-gen der Digitalisierung auf verschiedenste Weisen überprüfen.
Die Ergebnisse der Umfrage stimmen größtenteils mit denen der bisherigen Literatur überein. Sie decken aber auch neue Verknüpfungen auf, die bisher noch nicht disku-tiert worden sind. So konnte bestätigt werden, dass eine Markenperson über digitale Medien durchaus anders empfunden werden kann als über analoge. Jedoch hängen die Unterschiede von der Marke selbst und ihrer Zielgruppe ab. Es konnte keine Cha-raktereigenschaft abgeleitet werden, die bei jeder möglichen Marke digital stärker vermittelt wird. Außerdem ließ sich allgemein feststellen, dass in analogen Medien Charaktereigenschaften stärker wahrgenommen werden. Auch konnte erkannt wer-den, dass sich als Basis zur Entwicklung einer Markenpersonen keine feste Vorgabe an Charaktereigenschaften eignet. Stattdessen könnte eine Kategorisierung als Hilfe-stellung dienen, in der die Adjektive nach ihrer Wirkung (genauer Sympathie) sortiert sind. Schlussletztlich wird zusammengefasst, dass das Medium je nach Markenper-son auch strategisch hilfreich sein kann, um auch in Zukunft für die heranwachsenden Generationen relevant zu bleiben. Darauf aufbauend ist als mögliche Handlungsemp-fehlung ein konkreter Ansatz der Markenführung herausgearbeitet worden, der den ganzen Prozess des Markenaufbaus von Entwicklung bis zu Kontrolle beschreiben könnte.
Immer mehr Unternehmen setzen heute in ihren Marketingstrategien auf die Zusammenarbeit mit Influencern. Sie nutzen diverse Social Media Plattformen, um dem Kunden ihre Werbebotschaft zu übermitteln. Sportartikelhersteller arbeiten indes in Form von Sportsponsoring bereits seit einigen Jahren mit berühmten Empfehlern. Schließlich übte im Jahr 2020 die Corona-Pandemie auf beide Disziplinen großen Einfluss aus. Während sich im Bereich der Influencer hohe Wachstumsraten einstellten, mussten die großen Events von Sportsponsoren abgesagt werden. Folglich mussten die Sponsoren umdenken, um ihre Botschaft weiterhin zu kommunizieren. Eine Verbindung zwischen Influencer Marketing und Sportsponsoring stellt hierfür eine attraktive Option dar.
Damit dies funktionieren kann, ist es essenziell für die Unternehmen, die richtigen Sportler als Influencer zu wählen und adäquate Marketingaktivitäten für sie zu erstellen. Des Weiteren ist das Forschungsfeld über Influencer Marketing noch weit gestreut. Das Ziel der vorlie-genden Arbeit ist deshalb, die wichtigsten Faktoren für die Auswahl der Unternehmen zu definieren und einen einheitlichen Überblick über die entscheidenden Variablen spezifisch für die Sportbranche zu ermitteln. Dazu werden folgende Forschungsfragen gestellt: Welche Faktoren sind relevant, um durch Sportsponsoring beim Kunden eine positive Wahrnehmung zu erreichen? Inwiefern können diese Faktoren mithilfe von Influencer Marketing umgesetzt werden?
Um diese Fragen zu beantworten, wurde eine quantitative Studie zu Influencer Marketing von Sportlern und dessen Effekt auf die Markenwahrnehmung der Kunden durchgeführt. Konkret beschäftigte sich die Studie mit zwei Beispielen – Lewis Hamilton und Mats Hummels – und welche zuvor definierten Erfolgsfaktoren die Probanden nach Sichtung ihrer werbenden Postings auf Instagram tatsächlich beeinflussten. Es wurde untersucht, welche Krite-rien die Sportler erfüllen mussten, um einen positiven Eindruck bei den Kunden zu erzeugen. In der Umfrage wurden den Teilnehmern geschlossene Fragen, zumeist auf einer Skala von 1-10 gestellt und diese empirisch ausgewertet. Dabei erfolgte ein Fokus auf eine spezifizierte Zielgruppe im Alter von 20 bis 30.
Die Analysen zeigten, dass die Einstellung der dominante Faktor der Kundenwahrnehmung ist und sich die Unternehmen darauf konzentrieren sollten, diese zu erhöhen, damit auch die Kaufneigung der Konsumenten zunimmt. Des Weiteren wurde ermittelt, dass die werbenden Sportler folgende Attribute erfüllen sollten: Vertrauenswürdigkeit, Fachkompetenz, Fit zum Produkt, Fit zur Marke und Sympathie. Anschließend wurden potenzielle Marketingaktivitäten erstellt, die dafür sorgen sollen, dass diese Faktoren umgesetzt werden und somit eine Verbindung zwischen Sportsponsoring und Influencer Marketing ideal genutzt wird.
Influencer Marketing wird auch in der Zukunft wichtig bleiben und Sportsponsoring zeigt als Marketingdisziplin eine hohe Beständigkeit auf. Eine Verbindung beider Disziplinen ist demnach sinnvoll. Weiterführende Forschung im Bereich des Influencer Marketings könnte eine ähnliche Form der Untersuchung anwenden, um gleichermaßen spezifizierte Überblicke für weitere Branchen zu schaffen, wie Beauty oder Lifestyle.
Was kann ich mit KI (künstliche Intelligenz) erreichen? Was muss ich alles wissen, um damit Aufgabenstellungen lösen zu können? Diese Fragen hat sich die Studentengruppe der Lehrveranstaltung Angewandtes maschinelles Lernen im Sommersemester 2020 der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hof gestellt. Im Ergebnis ist ein Seminarband entstanden, welcher dem Leser eine Vielzahl von Anwendungen präsentiert und einladen soll selbst praktische Erfahrungen mit dem Bereich des Maschinellen Lernens zu erlangen. Um den Einstieg für Schüler zu erleichtern, wurden fast alle Beiträge in deutscher Sprache geschrieben.
Im Rahmen dieses hier vorgestellten Projekts galt es ein Trading Bot für Kryptowährungen mit Hilfe des Cluster Computing Frameworks Spark zu entwickeln. Hierfür wurden in einem aufgeteilten Entwicklungsprozess über mehrere Arbeitsschritte hinweg, die einzelnen Komponenten fertiggestellt. Bei Realisierung des Projektziels kamen Konzepte des Data Ware Housings zur Anwendung. Schlussendlich wurde vom Entwickler-Team ein Trading Bot entwickelt und implementiert, der durch die Kombination mehrerer verschiedener Indikatoren und einem damit unmittelbar zusammenhängenden Wahlverfahren entsprechend abgeleitete Handelsentscheidung auf Basis historischer, aufbereiteter Daten trifft.
Was kann ich mit KI (künstliche Intelligenz) erreichen? Was muss ich alles wissen, um damit Aufgabenstellungen lösen zu können? Diese Fragen hat sich die Studentengruppe der Lehrveranstaltung Angewandtes maschinelles Lernen im Sommersemester 2019 der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hof gestellt. Im Ergebnis ist ein Seminarband entstanden, welcher dem Leser eine Vielzahl von Anwendungen präsentiert und einladen soll selbst praktische Erfahrungen mit dem Bereich des Maschinellen Lernens zu erlangen. Um den Einstieg für Schüler zu erleichtern, wurden fast alle Beiträge in deutscher Sprache geschrieben.