Wie beeinflusst Machine Learning das Eventmanagement?

13.10.2019 |  Von  |  News
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Wie beeinflusst Machine Learning das Eventmanagement?
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Die fortschreitende Digitalisierung und Weiterentwicklung von KI-gestützten Technologien bieten neue kreative Anwendungsmöglichkeiten, von denen die Eventveranstalter und -teilnehmer weitgehend profitieren können. Andere Branchen wie beispielsweise Hotellerie werden zum Vorbild, indem sie wegweisende Massnahmen bereits erfolgreich umsetzen. Eines steht fest: Machine Learning und die künstliche Intelligenz (KI) werden die Zukunft des Eventmanagements prägen und bisher unentdeckte Einsatzbereiche zum Vorschein bringen.

Ihr gemeinsames Ziel ist es, die Kundenerfahrung auf der gesamten Customer Journey zu verbessern und den Prozess der Eventorganisation effizienter zu gestalten. Die digitalen Tools und Kanäle, die in der Veranstaltungsbranche ihre praktische Verwendung finden, gewinnen stark an Bedeutung. Mehr noch: Mit Hilfe von KI-gestützen Webapplikationen lassen sich nicht nur die Events effektiv planen und durchführen, sondern auch das Kundennetwork strategisch weiter ausbauen. Die folgenden Denkanstösse und Tipps zeigen mögliche Wege auf.

Wie definiert sich „Machine Learning“?

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Seine grundlegende Fähigkeit besteht darin, auf Basis bestehender Daten und Algorithmen die Gesetzmässigkeiten zu erkennen und optimale Lösungen zu finden. Darauf aufbauend kann Machine Learning als ein vom Menschen unabhängiger Erwerb neuen Wissens verstanden werden, der eigenständige Lösungen für bisher unbekannte Probleme liefert. In diesem Sinne ähnelt Machine Learning der menschlichen Fähigkeit, aufgrund der gesammelten Erfahrung neues Wissen zu generieren und relevante Lösungsvorschläge zu entwickeln.



Es lassen sich fünf verschiedene Arten von Machine Learning unterscheiden. Damit sind gemeint überwachtes, unüberwachtes, teilüberwachtes, bestärkendes und aktives Lernen. In allen Fällen haben die Algorithmen eine vorrangige Funktion zu erfüllen, wobei die Prozesse und Reaktionsformen bei jeder einzelnen Art von Machine Learning unterschiedlich verlaufen mögen. Etwas verallgemeinernd gesagt: Machine Learning verhilft zur Kreativität und Effizienz in der Arbeit. Überdies ist es dazu imstande, aufwändige und komplexe Aufgaben zu übernehmen, die bisher Menschen erledigt haben.

Einsatzbereiche von Machine Learning im Eventmanagement

Die Veranstaltungsbranche hat das enorme Potenzial von Machine Learning entdeckt und macht die ersten Schritte auf dem Weg, es in verschiedenen Phasen des Eventsmanagements einzusetzen. Die Vielseitigkeit der Verwendung und die Nutzbarkeit von Machine Learning erstrecken sich von der Eventplanung über die Eventdurchführung bis hin zur Event-Promotion. Grundsätzlich geht es darum, mit Hilfe von Machine Learning die interne Effizienz, Kundenerfahrung und Umsätze anzukurbeln. Dies gelingt unter anderem durch:

1. Eine KI-gestützte Analyse

Machine Learning greift bereits in der Planungsphase, indem es kundenbezogene Prognosen und Trends aufzuzeigen hilft. Insbesondere macht es sichtbar, welchen Preis die Kunden für ihre Eventteilnahme bereit sind zu zahlen und was ihr bestimmtes Kaufverhalten beeinflusst.

2. Personalrekrutierung

Machine Learning erleichtert den Rekrutierungsprozess. Es erlaubt, aus dem Pool von Kandidaten für die Panel-Auftritte die am meisten geeigneten Personen zu selektieren. Dadurch kann es nicht nur die Auswahl effizienter gestalten, sondern auch die Ungleichbehandlung vorbeugen.

3. Digitale Aktivitäten

Machine Learning bietet eine Reihe von Anwendungen, die unter anderem durch digitale Registrierungsmöglichkeiten, schnelle und diverse Bezahlungsformen, eine digitale Eventagenda und Kommunikation zwischen Eventteilnehmern zum Ausdruck kommen.

4. Sicherheit und Unterstützung

Machine Learning hilft dabei, relevante Sicherheitsvorkehrungen rechtzeitig zu treffen und auf diese Weise den Diebstahl von kundenrelevanten Daten vorzubeugen. Besonders vorteilhaft für den komplexen Eventschutz erscheint der Einsatz der biometrischen Gesichtserkennung.

5. Leadgenerierung

Machine Learning eignet sich zur Event-Promotion, die darauf abzielt, Interessenten und Neukunden zu gewinnen. Durch die KI-gestützte Datensammlung, -verarbeitung und -auswertung werden die Eventveranstalter bei der Ergreifung personalisierter Werbemassnahmen unterstützt.

Diese Methoden werden Vergangenheit

Die Veranstaltungsbranche ist raschen Veränderungen ausgesetzt, die mit der fortschreitenden Digitalisierung in der Arbeits- und Lebenswelt zusammenhängen. Zudem kommen neue Technologien wie das Internet der Dinge und die künstliche Intelligenz, denen ein hohes wirtschaftliches Potential zugeschrieben wird. Die Eventveranstalter müssen sich dessen bewusst sein, dass das bisherige Eventmanagement durch neue KI-gestützte Methoden zu ersetzen gilt, um die wachsenden Kundenerwartungen erfüllen zu können. Anstelle unwirksamer analoger Methoden treten digitale teilnehmerorientierte Anwendungen.


Künstliche Intelligenz und digitale Methoden können das Eventmanagement unterstützen und weiterentwickeln. (Bild: Jirsak – shutterstock.com)


Der Verbesserungsbedarf besteht primär bei der Papiernutzung. In der Veranstaltungsbranche nimmt die damit verbundene Verschwendung nach wie vor ein enormes Ausmass an. Ein Grossteil der ausgedruckten Eventunterlagen erweist sich als überflüssig. Ein wesentliches Hindernis für eine tolle Kundenerfahrung ist darüber hinaus die starre Organisationsweise. Ein langer und sehr ermüdender Registrierungsprozess am Event-Desk, Verwirrung und Chaos während der Eventdauer, eine langsame oder gar fehlende WLAN-Verbindung sind nur einige weitere Verbesserungsvorschläge für heute.

 

Titelbild: everything possible – shutterstock.com


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