Ongekende hoeveelheden data creëren ongekende mogelijkheden. Om effectief te profiteren van deze waardevolle inzichten, moeten we ons wenden tot machines. Meer in het bijzonder tot kunstmatige intelligentie (‘artificial intelligence’ of AI). Tot voor kort draaide alles om het verzamelen van gegevens, maar door gebruik te maken van AI maken we de overstap naar een veel interessantere fase: voorspellen.
We onderzoeken AI al jaren maar beginnen nu eindelijk te profiteren van computerintelligentie omdat deze kan helpen bij het creëren van betekenisvolle uitkomsten aan de hand van de overvloed aan informatie. AI analyseert data snel, herkent patronen en biedt inzichten om in te spelen op de wensen van consumenten.
Je hoeft slechts te kijken naar de grote bedrijven, zoals IBM, Facebook en Google, die zijn verwikkeld in een strijd om bruikbare inzichten uit big data waar te nemen. Ze nemen niet alleen AI-experts in dienst, Google heeft heeft zelfs twee AI gespecialiseerde bedrijven overgenomen die beide hun oorsprong hebben op de Universiteit van Oxford. Dark Blue Labs en Vision Factory zijn toonaangevend op het gebied van machine learning en computer vision.
Waar komt deze interesse vandaan?
Tot voor kort moesten marketeers de wereld van mogelijke klanten langs grote lijnen indelen. Een marketeer besloot bijvoorbeeld dat zijn of haar publiek aansloot bij een bepaalde demografische groep, gedragssegment of contextuele categorie. Sommige consumenten in deze sectoren bleken inderdaad waardevol te zijn, maar nog veel meer consumenten leverden helaas weinig of niets op.
Verder blijkt het dat er genoeg waardevolle consumenten buiten deze vastgestelde doelgroepen vallen. Het is geen verrassing dat mensen méér zijn dan alleen hun demografische profielen; we zijn allemaal multidimensionaal.
Met AI is het niet meer nodig om consumenten in brede segmenten op te delen. Dankzij het vermogen om data effectief te analyseren, kunnen we steeds meer kenmerken toevoegen, wat een steeds nauwkeuriger beeld van elke specifieke consument oplevert.
Om dit in perspectief te plaatsen: de voorspellingsmodellen van Rocket Fuel, die zijn gebaseerd op AI, analyseren klanten die online een vakantie boeken of schoenen bestellen en zoeken daar mensen bij die vergelijkbare gedragingen op het internet vertonen. Dat gebeurt 500 duizend keer per seconde aan de hand van meer dan 11 miljoen individuele signalen. Zijn ze pas na 20:00 online of de hele dag?, surfen ze bij slecht weer en kijken ze weleens naar voetbal op vi.nl of zitten ze op LinkedIn? Met deze signalen speurt het voorspellingsmodel naar nieuwe consumenten en laat het de vastgestelde doelgroepen los. Bovendien verbetert AI het voorspellingsmodel elke 10 minuten.
Wat betekent dit in de praktijk?
Naast de mogelijkheid om een persoonlijke interactie te hebben met de potentiële klant, bieden slimmere voorspellingen ook de mogelijkheid om een consument te bereiken voorafgaand aan of tijdens het verkoopproces – in plaats van te proberen een klant van gedachten te doen veranderen nadat ze al een beslissing hebben genomen.
En het hoeft niet bij banners te blijven. Zodra we over de verfijning beschikken om deze technologie nauwkeurig in te zetten, kunnen we alle digitale advertenties door dezelfde strenge filters halen. Dit kan alleen maar leiden tot meer relevante advertenties voor zowel klanten als merken.
Maken big data de hype dus waar?
Jazeker, big data is zo effectief in het creëren van succesvolle campagnes dat het niet meer is weg te denken. Maar data op zich is niet voldoende. Het gaat erom wat we er mee doen. Ik ben ervan overtuigd dat succes in de toekomst alleen gegarandeerd is als data wordt gekoppeld aan AI. Tesamen geven ze vorm aan de toekomst van het inkopen en verkopen van media.
Plaats als eerste een reactie
Ook een reactie plaatsen? Word lid van Adformatie!