Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

AI in data-driven marketing: Decoding consumer choices and behaviours

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26510%2F26%3A0198772" target="_blank" >RIV/00216305:26510/26:0198772 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.scopus.com/pages/publications/105000778614?origin=recordpage" target="_blank" >https://www.scopus.com/pages/publications/105000778614?origin=recordpage</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1108/978-1-83662-326-720251005" target="_blank" >10.1108/978-1-83662-326-720251005</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    AI in data-driven marketing: Decoding consumer choices and behaviours

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The digital marketing sphere is witnessing a transformative era with the integration of artificial intelligence (AI), reshaping the methodologies businesses employ to comprehend and engage their consumer base. Throughout this chapter, the authors have discussed the investigation of diverse roles of AI in data-driven marketing. The authors have also examined its application in analysing and understanding consumer behaviour, delved into the complexities of AI-enabled targeted marketing strategies, and discussed the ethical considerations inherent in the utilization of AI within marketing contexts. This chapter seeks to provide a thorough analysis of both the current influence and the future potential of AI in revolutionizing digital marketing. This embarks on an exploration of AI's pivotal role in augmenting data-driven marketing practices, where the detailed examination of consumer data is leveraged to generate pertinent marketing insights and influence consumer engagement strategies. AI's incorporation into marketing transcends conventional analytical methods, enabling a deeper and more complex understanding of consumer behaviours, preferences, and decisionmaking mechanisms. Furthermore, it considers the forthcoming trends and challenges that AI introduces in this dynamic domain, envisioning a future where marketing strategies are increasingly guided by intelligent data interpretation.

  • Název v anglickém jazyce

    AI in data-driven marketing: Decoding consumer choices and behaviours

  • Popis výsledku anglicky

    The digital marketing sphere is witnessing a transformative era with the integration of artificial intelligence (AI), reshaping the methodologies businesses employ to comprehend and engage their consumer base. Throughout this chapter, the authors have discussed the investigation of diverse roles of AI in data-driven marketing. The authors have also examined its application in analysing and understanding consumer behaviour, delved into the complexities of AI-enabled targeted marketing strategies, and discussed the ethical considerations inherent in the utilization of AI within marketing contexts. This chapter seeks to provide a thorough analysis of both the current influence and the future potential of AI in revolutionizing digital marketing. This embarks on an exploration of AI's pivotal role in augmenting data-driven marketing practices, where the detailed examination of consumer data is leveraged to generate pertinent marketing insights and influence consumer engagement strategies. AI's incorporation into marketing transcends conventional analytical methods, enabling a deeper and more complex understanding of consumer behaviours, preferences, and decisionmaking mechanisms. Furthermore, it considers the forthcoming trends and challenges that AI introduces in this dynamic domain, envisioning a future where marketing strategies are increasingly guided by intelligent data interpretation.

Klasifikace

  • Druh

    C - Kapitola v odborné knize

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50204 - Business and management

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název knihy nebo sborníku

    Data Engineerign for Data-Driven Marketing

  • ISBN

    9781836623274

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    33-45

  • Počet stran knihy

    234

  • Název nakladatele

    Emerald Publishing

  • Místo vydání

    Leeds, UK

  • Kód UT WoS kapitoly