AI-powered marketing: What, where, and how?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) has become a disruptive force that has revolutionized industries and changed business practices. The integration of AI has brought numerous benefits to various functional areas within organizations, with marketing experiencing a significant positive impact. AI technologies have empowered marketers with advanced tools and insights, fostering unparalleled efficiency, personalization, and strategic campaign decision-making. Despite these advancements, the scholarly focus on AI's transformative effects on marketing is limited. This research investigates how AI is currently applied across different marketing functions and its potential future evolution and impact on marketing processes. In a rapidly evolving world, businesses must navigate complexity, innovate, and sustain competitive advantages. Grounding our analysis in previous AI marketing literature, we adopt the dynamic capability theoretical lens, emphasizing how organizations adapt and prosper in changing environments. This study highlights six key marketing areas where AI promises transformative effects, aiming to illuminate the path for future marketing innovations and strategies, including AI-driven customer insights, measuring marketing performance, automated marketing strategies, ethical implications, enhancing customer experiences, and growth opportunities with AI Implementation. While recognizing AI as a positive disruptive force, we also highlight its limitations, potential threats to privacy and security, as well as ramifications of biases, misuse, and dissemination of misinformation. Finally, the article delineates the gaps in the research and formulates questions aimed at advancing knowledge in AI marketing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle