Menü

Mesterséges intelligencia a marketingben

Feltöltve: 2022. december 16.

Jövő E-commerce Amazon Google AI Eszközök Marketing Adat Netflix

Ahogy számos területen, úgy a marketingben is egyre jobban terjed a mesterséges intelligencia a személyre szabott ügyfélélménytől kezdve a hirdetési, a kreatív, az üzleti, és a háttérfolyamatok támogatásáig. De milyen hasznos eszközök vannak a piacon és hol a határa egy okos függvénynek, a data sciencenek, és hol kezdődik a valódi AI? Mikor jön el a világ, amikor, ahogy a Különvélemény című filmben Tom Cruise végigsétál a bevásárlóközpontban folyamatosan kapja a személyre szabott reklámokat és ajánlásokat? Vagy valójában már ott is vagyunk?

Bonyhádi Gáborral (eOptika, Marketing Szövetség) és Szertics Gergellyel (AI szakértő) beszélgettünk a marketingben használt AI természetéről, hasznos eszközökről, mire és hogyan használják őket a nagyvállalatok, és mire számítsunk ha mi akarjuk őket használni?


Szertics Gergely

Szertics Gergely

AI szakértő

A Mesterséges Intelligencia Koalíció volt szakmai vezetője. 2018-2020 során feladata a magyarországi MI stratégia megalkotásának koordinációja volt. 2020 őszétől a Koalíció állandó szakértőjeként a stratégiában megfogalmazott transzformatív programok megvalósítását segíti elő.

Emellett az AI Partners ügyvezetője, MI bevezetési, stratégia alkotási projektekben vesz részt, az üzleti oldal és a sikeres bevezetéshez szükséges tényezők szakértőjeként.

Több éve oktat a Frankfurtschool of Finance and Management MBA és EMBA képzésein, valamint a CEU MA/MA képzésén, AI in Business és Digital Transformation kurzusokat tartva.

Korábban egy NLP alapú tudásmenedzsment rendszer fejlesztésén dolgozó start-upot alapított és vezetett.


Bonyhádi Gábor

Bonyhádi Gábor

CMO @ eOptika / Elnökségi tag @ Marketing Szövetség

Bonyhádi Gábor jelenleg a 10+ országban jelen lévő szemüveg, napszemüveg és kontaktlencse online értékesítésével foglalkozó eOptika növekedését segíti CMO-ként. Ezt megelőzően is marketinges fókusszal segítette különböző vállalkozások növekedését. Részt vett a PROGmasters programozó suli 254% majd 183%-os YoY árbevétel növekedésének elérésében társ-ügyvezetőként; 5 évig segítette a Codecool programozóiskolát ahonnan a CMO pozícióból váltott miután segített megnyitni 5 iskolát 3 országban és elérni az 1 milliárd forintos árbevételt; de volt a Szamos Marcipán marketing igazgatója is. Gábor a különböző cégeknél betöltött pozíciói mellett 10 éve a Magyar Marketing Szövetség elnökségi tagja, és az Év Honlapja díj zsűrielnöke.


Szakmai partnerek

Mesterséges intelligencia a marketingben

Feltöltve: 2022. december 16.

Jövő E-commerce Amazon Google AI Eszközök Marketing Adat Netflix

Ajánlott videók

Containers & Serverless – Stronger Together

Ezt gondolják a munka világáról a mai fiatalok!

AI security: How to hack ChatGPT

Egy product roadmap evolúciója

Elmozdulás a legacy kódtól – tréning

Az operatív vezetés kihívásai az e-commerceben

Infrastructure as code – tréning

Kubernetes Day: Learn about the World of Kubernetes in a casual Setting

E2E tesztelés elmélete és gyakorlata – Módszertan és eszközök

A 21. század kertésze: precíziós technológiák a városi agrárium szolgálatában

Streamnet: ,,A jövő megérkezik az irodákba, és az audiovizuális rendszereknek ebben nagy szerepe van!”

Webshippy: „mindig is tudtuk, hogy mi nem csak egy fulfillment cég akarunk lenni…”

Tresorit: Magyar startup siker és a digitális adatvédelem új korszaka

Hogyan készüljön a Te (user) sztorid? – Tréning

Neticle: A jövő üzleti döntései, avagy az adatalapú kultúra sikere

Design Terminal: Így működik egy startup inkubátor

A Crypto gaming világa – Play & earn ökoszisztéma és az AEY Metaverse Guild

Java Spring 6 újdonságok – Tréning

Van létjogosultsága az OpenAI ChatGPT-nek a vállalati szektorban?

Cloud security AWS – Tréning

Még nem veszi el az AI a fejlesztők munkáját, de döbbenetes vezetői képességei vannak!

Digitalizáció és innováció az építészetben

Black Friday sémák a magyar piacon és közép-kelet európai tükör

Amit a metaverzumról és üzleti validációjáról tudni kell

Microservice Observability

Nagyvállalati sebezhetőségek és kvantum kihívások az IT biztonságban – interjú Silurral

Mesterséges intelligenciával a rák ellen

A crypto piac és eszközök vállalati szemszögből: lehetőség vagy kockázat?

Az alkalmazásfejlesztés jövője: Low-Code / No-Code

A crypto bányászat befektetési aspektusai: előnyök, kockázatok, szükségletek

Bukott projektek anatómiája

A vezetői karizma és annak határai

„Egy amerikai céget indítani és üzmeletetni, amiből a startupodat tudod futtatni, lényegesen olcsóbb és egyszerűbb”

Iparági trendek és digitalizáció az autókereskedelemben – Beszélgetés Schiller Márkkal

Shipping trendek és kihívások webshop és logisztikai oldalról: Benu és Packeta

Mesterséges intelligencia és jogi felelősség

REGIO JÁTÉK: a modern játékkereskedelmi kiskátéja – stratégiai gondolkodás és IT

Mire van szükség ipari IT fejlesztési projektek input minőségének javításához?

Microservice Tréning Nap

Az e-sport és gaming jelene a magyar piacon és azok kereskedelmi metszetei

Az ingatlanpiaci digitalizáció jelene és jövője

5 év múlva elképzelhetetlen az adathitelesítés blockchain nélkül

API használat, state management és az rxjs szépégei nagy projektek esetén

LegalTech trendek a magyar piacon és a vilában

Foodpanda: Digitalizáció és stratégiai látásmód piacvezető szerepben

Data science módszerek vásárlói viselkedésminták elemzésére 2.0

Next Earth: A blockchain alapú jövő

Nestlé: Online FMCG értékesítés a világ legnagyobb élelmiszeripari vállalatának szemszögéből

Data Science az online médiában: az adatvezérelt újságírás jövője

A Java jelene és jövője

A sikeres ügyfél-szolgáltató együttműködés kultúrális és szervezési kérdései

Generációk és fogyasztói szokások változása a metaverzum kapujában

OKR, avagy hogyan érik el a világelsők a legambiciózusabb terveiket

A Bitrise sztori: üzlet, vezetés és vállalati kultúra

Mesterséges intelligencia a videós kontent gyártásban

Java REST API kihívások és megoldások

Mesék a való életből: adathalászat, mely a javunkat szolgálja

Az adatvagyon keletkezése, kezelése és monetizációja az e-kereskedelemben

A mesterséges intelligencia alapjai

Cégépítészet – hogyan építsünk sikeres vállalatot a digitális korban?

Amikben hibáztam – Beszélgetés Bojár Gáborral

Influencerek és új médiacsatornák az e-commerce marketingben

HR támogatás a digitális forradalom tükrében

Agilis tesztelés a gyakorlatban

Subscription rendszerek a médiában: HVG, Central Médiacsoport

Az ügyfélélmény versenyjogi és fogyasztóvédelmi aspektusai

Digitális ipari megoldások: az AR/VR ipari alkalmazása

Digitális terméktervezés és a design kutatás haszna

Projekt életciklus fejlesztői szemmel

Ipar 4.0 – Álmok és a valóság Data Science szemszögből

Ameddig a föld kerek, mindig lesznek Dockerek!

Bodorítsunk-e bárányfelhőket – mire jó a cloud?

A fenntarthatósági kihívások az E-commerce logisztikában

Vezető a vezető mögött

Iparági helyzetelemzés a B2B e-commerce piac trendjeiről és jövőjéről

Remote first

AI alapú ajánlórendszerek a gyakorlatban

AI fejlesztési tapasztalatok a hazai nagyvállalati és az amerikai startup szektorból

Ökoszisztémák az e-kereskedelemben

Adatokban gazdag

Kubernetes Policy Enforcement – a Kubernetes videóbírója

Innovatív payment stratégia: így kattintanak egyre többen a fizetés gombra

Engineering kultúra vol. 2: Feedback és onboarding a terítéken

Hogyan építsünk AI alapú vállalati alkalmazásokat? – Avagy egy szakma szépségei és buktatói

Exportfejlesztés az Egyesült Államokban

Intézményi befektetők a nemzetközi piacra lépés mögött – ahogy a Hiventures látja

Szervezeti hálózatelemzés

Konténerizáció ismertető

Data Science – IT Morning School

Data science módszerek vásárlói viselkedésminták elemzésére

Hogyan válasszak e-commerce fejlesztési platformot?

Robotok a vállalati kommunikációban

Single source of TRUTH, avagy a teljes customer experience forrása és jövője

Termékkereső a webáruházakban

A mesterséges intelligencia határterületei

Hogyan lettem adattudós?

Building Products People Will Love

Milyen a hatékony engineering kultúra?

Mi fán terem az agilitás? – IT Morning School

Natív és cross platform alkalmazások – IT Morning School

Webes technológiák – IT Morning School

Hogyan épül fel egy fejlesztő csapat? – IT Morning School

Robotikai alapok – IT Morning School

Technológiai áttekintés – IT Morning School

E-commerce az Egyesült Államokban: Amazon és más csodaszerek

Magyarországról az amerikai piacra: a partraszállástól a befektetőkig

Így reagáltunk mi a változásokra – szallas.hu és ingatlan.com

Kitartás a vezetésben és sportban

Mit tanul ma egy vezető? Mások hogy csinálják?

Kezdjünk bele az AI transzformációba!

Az e-commerce jövője: 50%-os részesedés a teljes kiskereskedelemből?

Vízesés és agilis fejlesztési szemléletek — mindkettőre szükség van?

Microservice architektúra alapok

A jövő váratlanul válik jelenné – Auchan, Decathlon, Rossmann

E-commerce rendszer Microservice architektúrával

Kiberbiztonság webes aspektusai, támadási felületek és védekezési lehetőségek

Felhasználói élmény és e-commerce – 1. rész

Felhasználói élmény és e-commerce – 2. rész

Google Analytics fejlesztői szemmel

Chatbot alapok és gyakori integrációk

Hogyan határozzuk meg és hogy mérjük a legfontosabb eCommerce KPI-okat?

Hogyan használjuk ki az adatelemzés adta lehetőségeket a digitális világban?

Termékajánlók webshopoknak a Google AI segítségével

AI ajánlórendszerek típusai és megközelítései

Diverz kereskedelmi folyamatok felépítése

Evolution of the Shopping Experience – a Walmart Case Study

Ajánlott videók