Artificial Intelligence maakt massamarketing persoonlijker

Kunstmatige Intelligentie, ofwel Artificial Intelligence (AI) spreekt bij velen tot de verbeelding. Denk je aan AI, dan denk je al snel aan slimme robots, autonoom rijdende auto’s, of chatbots die zelfstandig een gesprek voeren. Maar AI is overal. Bijvoorbeeld bij gepersonaliseerde filmsuggesties op Netflix, of vriendensuggesties op social media. Bij AI simuleert een computer menselijke intelligentie, middels onder meer spraak- en beeldherkenning en het nemen van beslissingen. Ook binnen Marketing & Communicatie wordt AI steeds vaker ingezet in de vorm van machine learning. Wat kun jij ermee?

TEKST: HELEEN KOMMERS

Niet alleen zijn AI en machine learning perfecte tools voor gegevensverzameling, analyse en klantenservice, de onderliggende techniek wordt ook gebruikt als aanvulling op menselijke intelligentie. Menselijke keuzes worden per slot van rekening genomen op basis van onder meer emoties, groepsdynamiek en vooroordelen. Maar ook op basis van de informatie die op dat moment voorhanden is, of het meest in het oog springt. AI vraagt daarentegen doorlopend om heroverwegen van keuzes en prioriteiten, op basis van steeds méér data. Commerciële uitingen worden daarom logischerwijs steeds vaker overgelaten aan AI in plaats van tekstschrijvers, contentmakers en online marketeers. En het werkt: de uitingen via AI blijken namelijk dubbel zo ‘klikbaar’.

Wat AI doet, is door middel van machine learning patronen herkennen in enorme hoeveelheden data. Vervolgens doet een algoritme voorspellingen of aanbevelingen op basis van die patronen, om zo de doelstellingen van de gebruiker te behalen. De kwaliteit van die aanbevelingen is tegelijk ook input voor het systeem, zodat volgende aanbevelingen nog beter zullen zijn. Kortom: AI analyseert systematisch ogenschijnlijk ongerelateerde gegevens en vindt daarbij verbanden tussen duizenden verschillende variabelen. Een onbegonnen taak voor het menselijk brein.

Een voorbeeld. Je voert een grote hoeveelheid foto’s in en laat de computer allerlei patronen in kleur en vorm vinden. AI geeft vervolgens labels aan de patronen. Blauwe vlakken op foto’s krijgen bijvoorbeeld het label ‘lucht’, gele cirkels het label ‘zon’. Vervolgens voer je een tweede groep foto’s in en geef je de computer de opdracht om zoveel mogelijk foto’s te zoeken die qua patroon lijken op de foto’s van de eerste groep. Als de computer een foto vindt met een blauwe lucht en zon, is het goed. Als de computer een foto vindt die qua patroon passend lijkt, maar een tennisbal of zee laat zien, geef je een foutmelding.

Zonder dat de computer enig besef heeft waarnaar wordt gezocht, leert deze met welke patronen de zon en lucht te herkennen zijn. Daarmee lijkt de computer intelligent, maar is dat niet: de computer kent het wezenlijke verschil tussen een tennisbal en de zon niet, wat een peuter al herkent. AI is op dit moment dus niet meer dan een lerende machine (machine learning).

Machine learning kun je zelf gemakkelijk testen door Google Image bijvoorbeeld naar ‘cat swimming in water’ te laten zoeken. De meeste afbeeldingen die de computer zelfstandig heeft herkend, kloppen verrassend goed. Dit laat zien hoe ver AI al gevorderd is. Maar als je wat verder naar beneden scrollt, zie je ook foto’s van een hond in een badje, een tijger in een rivier, of een afbeelding van een vrouw met dolfijnen. Meer weten over slimme beeldherkenning, check dan Adobe Smart Tags of Google Cloud Vision API.

AI maakt massamarketing persoonlijk. Denk aan Spotify, Amazon en Netflix. Doordat AI patronen herkent in de voorkeuren van klanten, zijn persoonlijke aanbevelingen mogelijk. Spotify is tenslotte veel leuker als je muziek hoort die je mooi vindt. Een buitengewoon interessant voorbeeld in dit verband is Revolve, een modemerk opgericht door dataanalisten. Met AI ontdekken zij sneller nieuwe modetrends en spelen daar met hun producten beter op in. De computers van Revolve leren bovendien ook welke influencers het beste bij bepaalde productintroducties kunnen worden betrokken. Daarmee heb je een machtige tool in handen! Marketing & Communicatie komt daarmee voor een belangrijk feit te staan: wil je klanten persoonlijk blijven benaderen, dan ontkom je uiteindelijk niet aan AI.

Diverse AI-tools die in vrijwel elk type organisatie te gebruiken zijn: 1. Beeldherkenning (image/video recognition, computer vision) 2. Tekstherkenning (machine translation, natural language processing/generation) 3. Spraakherkenning (speech recognition, speech synthesis) 4. Voorspellen (predictive modelling, collaborative filtering) 5. Virtuele assistenten (chatbots) 6. Robotica (smart robots)

Moeten alle tekstschrijvers, contentmakers en online marketeers zich alvast gaan omscholen? Nee hoor. AI is weliswaar uitstekend inzetbaar voor routinewerk, het bedenken van creatieve oplossingen is toch echt van een geheel andere orde. Creativiteit is het vermogen om keuzes te maken op het moment dat data juist ontbreken. Ook menselijke emoties zijn in software moeilijk weer te geven.