Vorlesung Unternehmenskommunikation mit AI-powered Profiling- und Persuasions-Techniken
Sommersemester 2024
220013-1 VO VERBE: VO KOMMMAN Kommunikationsmanagement
2 Stunden, 3 ECTS-Punkte
Donnerstag 18:30-20:00
Registrierung über das AS-Univis
Erstmals am Donnerstag, dem 7.3.2024: Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4 EG-106
Ab 14.3.2024: Online über Zoom (Link wird vor LV zugesendet)
Zielsetzungen/Methoden:
Zielsetzung dieser praxisnahen Kombination von Seminar & Workshop ist es, die neuesten Techniken der AI in der Unternehmenskommunikation und im Customer Experience Management einzusetzen, um Ziele noch schneller, leichter und präziser zu erreichen.
Basis ist das APPS (Adaptive Persuasion Profiling System) zur stufenweisen, systematischen Planung, Umsetzung und Optimierung von Maßnahmen der Unternehmenskommunikation mit Werkzeugen der Artificial Intelligence zur Automatisierung & Personalisierung und auf Grundlage von Methoden und Techniken der Kommunikationspsychologie, Persönlichkeitspsychologie, Persuasionsforschung und dem Bereich Behavioral Economics.
Um am Stand der Zeit zu bleiben oder vielleicht sogar ganz vorne dabei zu sein, muss heute ständig dazugelernt werden. Die neueste Entwicklung ist der gezielte Einsatz von Werkzeugen der Artificial Intelligence zur Automatisierung & Personalisierung der internen und externen Unternehmenskommunikation. Mit ihnen kann jetzt auch mit geringen Ressourcen eine große Wirkung erreicht werden. Viele dieser Instrumente sind aktuell kostenfrei verfügbar und auch von Laien leicht anwendbar.
-
Gemeinsam werden Projekte in der Unternehmenskommunikation in Gruppenarbeiten mit Unterstützung der entsprechenden AI-Tools geplant und umgesetzt. Alles unter dem Stichwort Hybrid Intelligence (Human & Artificial Intelligence).
- Ergebnisse der Break-Out-Sessions werden mit geteiltem Bildschirm präsentiert
- Set an Checklists & AI-Toolbox zu den praktischen Techniken und dem "Adaptive Persuasion Profiling System"
-
Einrichtung einer speziellen Web-Präsenz mit passwortgeschütztem Zugang zu allen Materialien wie Manuals, Checklists, AddOns, Wirkungsstudien, Best Practices, AI-Toolboxes, etc.
Kontextbedingungen:
Im Spannungsfeld der Hybrid Intelligence soll eine Haltung der Offenheit und Ambiguitätstoleranz in Verbindung mit kritischer Distanz und fundierter Skepsis den Outputs der AI gegenüber entwickelt werden. Stichwort: "Ende des Augenscheins." Und gleichzeitig soll auf die Wichtigkeit von Wertschöpfung durch multiperspektivische Verknüpfung von Wissen hingewiesen werden, was auch urheberrechtlich ein eigenschöpferisches Werk mit ausreichender Werkhöhe ermöglichen soll. Zum Werkzeugkasten gehören neben der Sammlung von ausgesuchten AI-Tools u.a. auch "Denkwerkzeuge" wie Computational Thinking und Multi Model Thinking. AI soll so nicht zum Wissens- und Kreativitäts-Ersatz sondern zur Wissensbereicherung und Kreativitätssteigerung verwendet werden, wenn wir in Zukunft unsere Funktion/Bedeutung gegenüber der gerade entstehenden General Artificial Intelligence finden wollen.
Inhaltsüberblick:
- Überblick über die neuesten Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz in der Unternehmenskommunikation: Funktionsweise der unterschiedlichen AI-Models
- Möglichkeiten und Grenzen der Automatisierung & Personalisierung; effektive Prompts für optimale Ergebnisse
- Anwendung von AI-powered Profiling- und Persuasions-Techniken in der Unternehmenskommunikation
- AI-Toolbox mit einer Sammlung der effektivsten Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz als Orientierungshilfe: ausgewählt u.a. hinsichtlich Funktionalität, rechtlichen Aspekten, Usability und Preis-Leistungsverhältnis.
- Praktische Beispiele der erfolgreichen Anwendung in der internen und externen Kommunikation
- Marketing Intelligence System: Integrative Automatisierung aller Prozesse von Marktanalyse, Social Media Monitoring, über Positionierung, Segmentierung, Social Media Content-Creation, Multi-Channel-Marketing bis zur Personalisierung des Stakeholder Experience Managements und Marketing-Controlling (sowie u.a. Churn-Management, Uplift-Modeling, Recommendation Engines, Sentiment Analysis, Lead-Generierung, Recruiting, Sales Management Intelligence, Callcenter Intelligence, Customer Lifetime Value Analysis, Landing Page Optimization, Reputation Management, Dynamic Pricing, KPI-Monitoring, etc.)
- Use Cases in den Bereichen B2B & B2C aus internationalen Großkonzernen und mittelständischen Unternehmen mit Auflistung der jeweils konkret verwendeten AI-Tools
- AI und Datenschutz, Urheberrecht, Wettbewerbsrecht, etc.
- Zukunftstrends: wie man am Laufenden bleibt bei ständig neuen, verbesserten AI-Werkzeugen
Art der Leistungskontrolle:
Praxis-Gruppen-Projekte zu konkreten Zielsetzungen in der Unternehmenskommunikation mit AI-powered Profiling- und Persuasions-Techniken. Bewertungsmaßstab ist die systematische, eigenständige Planung und nachvollziehbar abgeleitete Umsetzung einer konkreten Maßnahme der Unternehmenskommunikation mit AI-powered Profiling- und Persuasions-Techniken anhand des "Adaptive Persuasion Profiling System" mit Dokumentation der eingesetzten AI-Tools und deren kreativer Anwendung. Die Gruppen-Projekte erfolgen als Praxissimulation selbstorganisiert in arbeitsteiligen Teams mit Zwischenpräsentationen. Mindestanteil der Mitarbeit an den Projekten: 50%. Abgabe des finalen Projektes: 28.6.2024.
Downloads: Manuals, AddOns & ausgewählte Hyperlinks zur AI-Toolbox
Empfohlene weiterführende Literatur:
Amelang, M. & Bartussek, D. (2001). Differentielle Psychologie und Persönlichkeitsforschung. Stuttgart: Kohlhammer.
Ahrholdt, D., Greve, G., Hopf, G. (2023). Online-Marketing-Intelligence. Wiesbaden: Springer Fachmedien.
Betsch, T., Funke, J., & Plessner, H. (2011). Allgemeine Psychologie für Bachelor. Denken - Urteilen, Entscheiden, Problemlösen. Heidelberg: Springer.
Bruhn, M. & Hadwich, K. (2020). Automatisierung und Personalisierung von Dienstleistungen. Wiesbaden: Springer Fachmedien.
Bruno, C., & Bruno, C. (2022). Digital creativity dimension: A new domain for creativity. Creativity in the design process: exploring the influences of the digital evolution (pp. 29–42). Springer International Publishing.
Chen, R.H. & Chen, Ch. (2022). Artificial Intelligence. An Introduction for the Inquisitive Reader. London: CRC Press.
Cialdini, R. B. (2007). Influence. New York, NY: Harper Collins College Publ.
Connock, A. (2023). Media Management and Artificial Intelligence. Understanding Media Business Models in the Digital Age. New York: Routledge.
Corr, Ph. & Plagnol, A. (2023). Behavioral Economics. The Basics. London: Routledge.
Else, H. (2023). Abstracts written by ChatGPT fool scientists. Nature.
Felser, Georg. (2015). Werbe- und Konsumentenpsychologie. Heidelberg: Springer.
Frosio, G. (2023). The Artificial Creatives: The Rise of Combinatorial Creativity from Dall-E to GPT-3. Martha Garcia-Murillo, Ian MacInnes, and Andrea Renda. In Handbook of Artificial Intelligence at Work: Interconnections and Policy Implications. Edward Elgar, Forthcoming), Queen's University Belfast Law Research Paper.
Gentsch. P. (2018). Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service. Wiesbaden: Springer Fachmedien.
Glimcher, P. W. (2014). Neuroeconomics: decision making and the brain. London: Academic Press.
Gigerenzer, G., & Selten, R. (Eds.). (2001). Bounded rationality: The adaptive toolbox. The MIT Press.
Gorz, G., Schmid, U., Braun. T. (2021). Handbuch der Künstlichen Intelligenz. Berlin: Walter de Gruyter.
Gunter, B. (2016). The Psychology of Consumer Profiling in a Digital Age. New York: Routledge.
Harwardt, M. & Köhler, M. (2023). Künstliche Intelligenz entlang der Customer Journey. Wiesbaden: Springer Fachmedien.
Höflich, J.R. (2016). Der Mensch und seine Medien. Wiesbaden: Springer VS.
Kirkpatrick, K. (2023). Can AI demonstrate creativity? Communications of the ACM, 66 (2), 21–23.
Kenning, P. (2014). Consumer Neuroscience. Stuttgart: Kohlhammer.
Kreutzer, R.T. & Sirrenberg, M. (2019). Künstliche Intelligenz verstehen. Wiesbaden: Springer Fachmedien.
Mangold, R. (2004). Lehrbuch der Medienpsychologie. Göttingen: Hogrefe.
Meckel, M. & Schmid, B.F. (2008). Kommunikationsmanagement im Wandel. Wiesbaden: GWV Fachverlage.
Mickeleit, Th., Forthmann, J. (2023). Erfolgsfaktor CommTech. Die digitale Transformation der Unternehmenskommunikation. Wiesbaden: Springer Fachmedien.
Mills, St. (2023). AI for Behavioural Science. London: CRC Press.
Pagani, M. & Champion, R. (2024). Artifcial Intelligence for Business Creativity. New York: Routledge.
Perloff, R.M. (2017). The Dynamics of Persuasion. New York: Routledge.
Raab, G., Unger, A. & Unger, F. (2010). Marktpsychologie. Wiesbaden: Gabler.
Raab, G., Gernsheimer, O., Schindler, M. (2009). Neuromarketing. Wiesbaden: Gabler.
Reimann, M. & Weber B (2011). Neuroökonomie. Wiesbaden: Gabler/Springer Fachmedien.
Rainsberger, L. (2021). KI – die neue Intelligenz im Vertrieb. Wiesbaden: Springer Gabler
Röhner, J. & Schütz, Astrid (2016). Psychologie der Kommunikation. Lehrbuch. Wiesbaden: Springer VS Verlag.
Sawetz, J. (2023). Kommunikations- und Marketingpsychologie. Grundlagen kommunikativer und persuasiver Prozesse aus Psychologie, Neurowissenschaften, Evolutionsbiologie, Systemtheorie und Semiotik. Wien
Schönbach, K. (2015): Verkaufen, Flirten, Führen. Persuasive Kommunikation im Überblick. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.
Sieber, A. (2019). Dialogroboter. Wie Bots und künstliche Intelligenz Medien und Massenkommunikation verändern. Wiesbaden: Springer Fachmedien.
Soares, M.M., Rebelo, F., Ahram, T.Z. (2022). Handbook of Usability and User Experience.Research and Case Studies. London: CRC Press.
Sterne, J. (2017). Artificial Intelligence for Marketing. Practical Applications. New Jersey: Wiley.
Thaichon, P. & Quach, S. (2023). Artifcial Intelligence for Marketing Management. New York: Routledge.
Terstiege, M. (2021). KI in Marketing & Sales – Erfolgsmodelle aus Forschung und Praxis. Wiesbaden: Springer Gabler
Terstiege, M., Cinar, M., Hehemann, J. (2022). Marketing-Automation – Erfolgsmodelle aus Forschung und Praxis. Wiesbaden: Springer Fachmedien.
Thaler, Richard H., Sunstein, Cass R. (2008). Nudge: improving decisions about health, wealth, and happiness New Haven: Yale University Press.
Urban, M., Dechterenko, F., Lukavsky, J., Hrabalov´a, V., Svacha, F., Brom, C., & Urban, K. (2023). ChatGPT Improves Creative Problem-Solving Performance in University Students: An Experimental Study.
Wuttke, L. (2022). Praxisleitfaden für Künstliche Intelligenz in Marketing und Vertrieb. Wiesbaden: Springer Fachmedien.
Xiong, M. (2022). Artificial Intelligence and Causal Inference. London: CRC Press.
Zerfaß, A. & Piwinger, M. (2014). Handbuch Unternehmenskommunikation. Wiesbaden: Springer Fachmedien.
|
