Artificial Intelligence and Machine Learning: Exploring drivers, barriers, and future developments in marketing management

营销 德尔菲法 个性化 知识管理 利用 透视图(图形) 市场营销与人工智能 市场营销管理 市场调研 业务 人工智能 计算机科学 智能决策支持系统 计算机安全
作者
Gioia V. Volkmar,Peter Mathias Fischer,Sven Reinecke
出处
期刊:Journal of Business Research [Elsevier]
卷期号:149: 599-614 被引量:120
标识
DOI:10.1016/j.jbusres.2022.04.007
摘要

Companies neither fully exploit the potential of Artificial Intelligence (AI), nor that of Machine Learning (ML), its most prominent method. This is true in particular of marketing, where its possible use extends beyond mere segmentation, personalization, and decision-making. We explore the drivers of and barriers to AI and ML in marketing by adopting a dual strategic and behavioral focus, which provides both an inward (AI and ML for marketers) and an outward (AI and ML for customers) perspective. From our mixed-method approach (a Delphi study, a survey, and two focus groups), we derive several research propositions that address the challenges facing marketing managers and organizations in three distinct domains: (1) Culture, Strategy, and Implementation; (2) Decision-Making and Ethics; (3) Customer Management. Our findings contribute to better understanding the human factor behind AI and ML, and aim to stimulate interdisciplinary inquiry across marketing, organizational behavior, psychology, and ethics.

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