Artificial intelligence (AI) and its implications for market knowledge in B2B marketing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explain the technological phenomenon artificial intelligence (AI) and how it can contribute to knowledge-based marketing in B2B. Specifically, this paper describes the foundational building blocks of any artificial intelligence system and their interrelationships. This paper also discusses the implications of the different building blocks with respect to market knowledge in B2B marketing and outlines avenues for future research. Design/methodology/approach The paper is conceptual and proposes a framework to explicate the phenomenon AI and its building blocks. It further provides a structured discussion of how AI can contribute to different types of market knowledge critical for B2B marketing: customer knowledge, user knowledge and external market knowledge. Findings The paper explains AI from an input–processes–output lens and explicates the six foundational building blocks of any AI system. It also discussed how the combination of the building blocks transforms data into information and knowledge. Practical implications Aimed at general marketing executives, rather than AI specialists, this paper explains the phenomenon artificial intelligence, how it works and its relevance for the knowledge-based marketing in B2B firms. The paper highlights illustrative use cases to show how AI can impact B2B marketing functions. Originality/value The study conceptualizes the technological phenomenon artificial intelligence from a knowledge management perspective and contributes to the literature on knowledge management in the era of big data. It addresses calls for more scholarly research on AI and B2B marketing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,021 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».