De tijd waarin mensen per definitie de voorkeur kregen boven machines ligt definitief achter ons. In het verleden was de heersende opvatting dat mensen beter in staat waren om situaties nauwkeurig te analyseren dan machines. Mensen waren dus ook beter in staat om weloverwogen beslissingen te nemen. Tegenwoordig zien we juist dat intelligente machines worden ingezet om een accuraat beeld van de consument te vormen. Zij simuleren menselijke gedachten waardoor merken in staat worden gesteld om de customer journey te personaliseren en de klantbetrokkenheid te vergroten.
Het simuleren van menselijke gedachten door processen in een computergestuurd model wordt ook wel cognitive computing genoemd. Het gaat hierbij om machine learning systemen die gebruikmaken van data-analyse, patroonherkenning en natuurlijke taalverwerking om na te kunnen bootsen hoe het menselijk brein werkt en denkt. Door gebruik te maken van een combinatie van deze technologieën kunnen cognitieve computersystemen enorme hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens analyseren.
Om te kunnen blijven voldoen aan de verwachtingen van klanten en werknemers op het gebied van ervaringen moeten organisaties aan de slag met het ontwikkelen van cognitive-first applicaties. Dit zijn interne en externe zakelijke applicaties voorzien van cognitieve functies. Om dit te realiseren moeten zij beschikken over speciale platformen waarop cognitive-first applicaties te bouwen zijn. Analytische voorspellingen over de klant vormen namelijk de basis van deze applicaties. De voorspellingen kunnen onder andere betrekking hebben op gebruikersvoorkeuren, winkelgedrag en de betrouwbaarheid van productiemiddelen. Daarmee worden de voorspellingen niet alleen ingezet om de klant de juiste ervaring te bieden, maar vormen zij ook de drijvende kracht achter het voortdurend verbeteren van ervaringen.
Cognitive- en cloud-first platformen zijn essentieel in het ontwikkelen van krachtige gebruikersinterfaces voor elk type apparaat. Alleen dergelijke platformen kunnen de grote hoeveelheden data op een zinvolle manier verwerken en gebruiken om inzichten te geven die uiteindelijk concurrentievoordeel opleveren. Er zijn meerdere voorbeelden van toepassingen in de detailhandel door partijen zoals Amazon, die vooroplopen in de machine learning. Steeds meer industrieën zullen in de voetstappen van deze technologie-giganten treden en hun voorbeeld volgen.
Toekomst vormgeven
De volgende stap op het gebied van machine learning is het vergroten van de autonomie van software en machines, en het vermogen om te leren zoals mensen. We zullen chatbots zien die zich steeds verder ontwikkelen om intuïtiever te worden in hun beslissingen en daardoor dus meer autonoom kunnen handelen. Dit is mogelijk met declarative programmeren. Hierbij beschrijft de developer van de chatbot de doelen die hij moet bereiken in plaats van hem directe instructies te geven. Deze geavanceerde chatbots stellen organisaties bijvoorbeeld in staat hun klantenservice 24/7 bemand te hebben, zonder dat daarbij extra ondersteuning vanuit medewerkers vereist is.
Daarnaast zullen er steeds meer klantenservice-bots opkomen die in staat zijn om complexere taken uit te voeren. Dit geeft klantenservice medewerkers meer ruimte om aan de slag te gaan met strategische taken zoals het verbeteren en ontwerpen van de optimale customer journey.
Data-uitdaging overwinnen
Op dit moment vormen data de basis van elke klantgerichte strategie, ongeacht of men in de detailhandel, financiële wereld of telecom-industrie actief is. Maar het daadwerkelijk benutten van data en deze omvormen naar een concurrentievoordeel vereist de juiste vaardigheden en technologieën. Het omgaan met meerdere databronnen, het bouwen van een infrastructuur die data kan verwerken en analyseren, en het automatiseren van de communicatie tussen klantgerichte en backoffice platformen vormen de grootste obstakels voor veel organisaties, met name in het midden- en kleinbedrijf (mkb). Veel organisaties maken gebruik van een combinatie van verschillende platformen voor datamining en analyse, om deze vervolgens te combineren met add-ons voor applicatieontwikkeling. Hierdoor ontstaat er een analyse-machine die uiteindelijke te complex en inefficiënt wordt in gebruik.
Wat deze organisaties nodig hebben zijn de juiste data-science mogelijkheden om het identificeren van relevante data en personalisatie van de klantreizen te automatiseren. Aan de hand van data uit meerdere bronnen kunnen zij vervolgens inspelen op het winkelgedrag van elke individuele klant. Merken kunnen unieke ervaringen bieden op basis van gedrag uit het verleden en voorspellingen doen over wat de klant in de toekomst wil. Op deze manier kunnen organisaties van elke omvang het volledige potentieel van data-analyse benutten en profiteren van de machine learning en automatiseringsrevolutie.
Vind de manier van benadering van dit artikel vrij onpersoonlijk en gaat mijns inziens uit van verkeerde uitgangspunten. Mensen willen met mensen omgaan en niet met ja knikkende of nog erger nee knikkende computer simulaties.
Is dit artikel misschien door een AI entiteit geschreven? Of realiseert dit persoon zich niet dat het leven niet om de ratrace draait, geld bijzaak is maar om het leven zelf draait. Als wij de menselijke elementen uit onze samenleving verwijderen dan maken wij het onszelf zoveel malen moeilijker en niet makkelijker.