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portada Die Optimierung des B2C-Kundenservice durch KI: Ein Vorgehensmodell für die Text-Klassifikation von E-Mails (in German)
Type
Physical Book
Author
Publisher
Language
German
Pages
76
Format
Paperback
Dimensions
21.0 x 14.8 x 0.5 cm
Weight
0.11 kg.
ISBN13
9783389009765
Categories

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

Monika Arbter-Hubrich (Author) · Grin Verlag · Paperback

Die Optimierung des B2C-Kundenservice durch KI: Ein Vorgehensmodell für die Text-Klassifikation von E-Mails (in German) - Arbter-Hubrich, Monika

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Synopsis "Die Optimierung des B2C-Kundenservice durch KI: Ein Vorgehensmodell für die Text-Klassifikation von E-Mails (in German)"

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.

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