Automatisierung und Personalisierung von Dienstleistungen Methoden – Potenziale – Einsatzfelder

Dieses Buch zeigt, was unter Auto­matisierung und Personalisierung von Dienstleistungen zu verstehen ist und welche Fra­gestellungen und Konzepte zukünftig von Bedeutung sein werden. Die Digitalisierung verändert Märkte und Branchen mit einer extrem hohen Geschwindig­keit. Mithilfe neuer Technologien, wie z. B. Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und anderen Ansätzen der Informations- und Kommunikationstechnologie, wie Social Media, mobilen Applikationen u.a.m., ergibt sich ein breites Spektrum an neuen Formen der gemeinsamen Wertschöpfung von Mensch und Maschine. Diese rei­chen von ferngesteuerten bis hin zu autonomen Systemen. Die Automatisierung ermög­licht das Angebot und die Erstellung von personalisierten Dienstleistungen zum Preis von Massenprodukten. In der Dienstleistungspraxis ergeben sich durch die verfeinerten Pro­zesse der Automatisierung und Personalisierung von Dienstleistungen und in der Weiter­entwicklung der Künstlichen Intelligenz sowohl Chancen, wie z. B. die Entwicklung in­novativer Dienstleistungen und Geschäftsmodelle, als auch Risiken, wie die Reduzierung persönlicher Kontakte zum Kunden. In der Dienstleistungsforschung ent­steht ein spannendes Forschungsfeld. So sind z. B. geeignete Managementinstrumente zur Steuerung von automatisierten und personalisierten Dienstleistungen in Eco-Systemen zu entwickeln und die kundenseitige Akzeptanz der automatisierten Personalisierung von Dienstleistungen zu analysieren.

In Band 2 dieses „Forums Dienstleistungsmanagement“ stehen die folgenden Themen der Automatisierung und Personalisierung von Dienstleistungen im Vordergrund:

• Konzepte, Methoden, Instrumente und spezifische Werkzeuge

• Potenziale der Künstlichen Intelligenz

• Einsatzfelder der Blockchain und des Machine Learning

• Branchenspezifische Besonderheiten

• Managementimplikationen und Forschungsbedarf

Die Herausgeber

Prof. Dr. Dr. h.c.mult. Manfred Bruhn ist Professor der Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Marketing und Unternehmensführung, an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Basel und Honorarprofessor an der Technischen Universität München.
Prof. Dr. Karsten Hadwich ist Inhaber des Lehrstuhls für Dienstleistungsmanagement am Institut für Marketing & Management der Universität Hohenheim.

Dieses Buch zeigt, was unter Auto­matisierung und Personalisierung von Dienstleistungen zu verstehen ist und welche Fra­gestellungen und Konzepte zukünftig von Bedeutung sein werden. Die Digitalisierung verändert Märkte und Branchen mit einer extrem hohen Geschwindig­keit. Mithilfe neuer Technologien, wie z. B. Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und anderen Ansätzen der Informations- und Kommunikationstechnologie, wie Social Media, mobilen Applikationen u.a.m., ergibt sich ein breites Spektrum an neuen Formen der gemeinsamen Wertschöpfung von Mensch und Maschine. Diese rei­chen von ferngesteuerten bis hin zu autonomen Systemen. Die Automatisierung ermög­licht das Angebot und die Erstellung von personalisierten Dienstleistungen zum Preis von Massenprodukten. In der Dienstleistungspraxis ergeben sich durch die verfeinerten Pro­zesse der Automatisierung und Personalisierung von Dienstleistungen und in der Weiter­entwicklung der Künstlichen Intelligenz sowohl Chancen,wie z. B. die Entwicklung in­novativer Dienstleistungen und Geschäftsmodelle, als auch Risiken, wie die Reduzierung persönlicher Kontakte zum Kunden. In der Dienstleistungsforschung ent­steht ein spannendes Forschungsfeld. So sind z. B. geeignete Managementinstrumente zur Steuerung von automatisierten und personalisierten Dienstleistungen in Eco-Systemen zu entwickeln und die kundenseitige Akzeptanz der automatisierten Personalisierung von Dienstleistungen zu analysieren.

In Band 2 dieses „Forums Dienstleistungsmanagement“ stehen die folgenden Themen der Automatisierung und Personalisierung von Dienstleistungen im Vordergrund:

• Konzepte, Methoden, Instrumente und spezifische Werkzeuge

• Potenziale der Künstlichen Intelligenz

• Einsatzfelder der Blockchain und des Machine Learning

• Branchenspezifische Besonderheiten

• Managementimplikationen und Forschungsbedarf