De 5 AI-trends om naar uit te kijken in 2019

De interesse in artificial intelligence (AI) stijgt naar een hoogtepunt. In 2018 was er al een aanzienlijke groei van bedrijfsapplicaties op basis van AI en machine learning (ML). Deze trend zet zich voort, maar er is meer. Vanuit de markt, die ik vanuit mijn functie als head of research center AI zie, zijn een aantal trends af te lezen. […]

Hoe bouw je een succesvolle chatbot?

De chatbot wordt volwassen en dat biedt mogelijkheden. Er zijn twee belangrijke voorwaarden voor succes: ten eerste ervoor zorgen dat de chatbot toegang heeft tot de juiste informatie en ten tweede inspelen op de sociale bedrading van de gebruiker. Hoe doe je dat?

Herinner je je Clippy nog, de paperclip die vroeger in Word te pas maar vooral te onpas opdook om je te helpen? Dat was een van de eerste pogingen om een chatbot assistent te bouwen. Microsoft probeerde met dit cartoonfiguurtje gebruikers contextueel te assisteren door te reageren op bepaalde handelingen. Als je bijvoorbeeld een nieuwe alinea startte, dan vroeg Clippy of je daarbij hulp nodig had. Maar als je die vraag wegklikte of nee antwoordde, kwam Clippy net zo vrolijk bij de volgende alinea weer tevoorschijn om hetzelfde te vragen. Die irritatiefactor deed de behulpzame paperclip de das om.

 1. Wat is de toegevoegde waarde?

Chatbots worden vaak ingezet bij de klantenservice van gebruikers. Veelal wordt de bestaande FAQ van een website vervangen door een chatbot. Voor een gebruiker biedt dit echter niet een directe meerwaarde. Sterker nog, er wordt een extra drempel gecreëerd die vaak niet direct wordt begrepen. Met het ontbreken van een natural language processing techniek (NLP), kan de chatbot niet veel meer dan reageren op hele specifieke vraagstellingen. Het is de vraag of de gebruiker zich dat realiseert.

Het uitgangspunt is dat je bedrijf signaleert wat het probleem is en daaropvolgend een oplossing voor zoekt. De keuze van technologie begint bij een doelstelling. Dat klinkt als een inkopper, maar we zien toch nog heel vaak dat bedrijven een chatbot willen ‘voor de heb’. Achteraf blijkt dat de bot niet aansluit op wat je er als bedrijf mee wil bereiken en dat is zonde. Begin dus met research naar welke bedrijfsprocessen vervangbaar zijn en winst opleveren voordat je nieuwe technologieën inschakelt. 

 2. Houd rekening met onze sociale bedrading

In onze kindertijd leren we niet alleen praten, maar ook hoe we met andere mensen moeten interacteren en wat de gebruiken zijn. Niet uitschelden, met twee woorden spreken – dat wordt allemaal geprogrammeerd in onze hersenen. Deze gedragspatronen en gespreksverwachtingen vormen de basis voor de regels voor sociale interactie.

Zodra we vervolgens iets ervaren wat vormen van deze interactieregels vertoont, verwachten we hetzelfde gedrag. Wanneer een bot niet conform de verwachte gesprekstechnieken en -vormen handelt, dan ontwikkelen we er onbewust een aversie tegen. Het gesprek wordt al snel als onprettig ervaren.

Natuurlijk kun je de verwachtingen van de gebruiker ook managen, door kenbaar te maken dat ze met een bot spreken. Maar dat neemt niet weg dat onze sociale bedrading actief blijft in onze hersenen – dat zit er gewoon ingebakken. Integreer de basisgesprekstechnieken dus goed in je bot.

 3. Ken je publiek

Voor een natuurlijk gesprek is de context heel belangrijk. Met wie praat de bot? Een chatbot die je bijvoorbeeld bouwt voor medewerkers in de financiële sector, moet de juiste aanspreekvormen en het jargon kennen. Breng dus goed in kaart hoe de gebruikers in elkaar zitten. Hoe verlopen interacties en gesprekken bij de doelgroep? Wat zijn de routines, patronen en werkritmes? Als de bot dit spiegelt, wekt dat vertrouwen en zijn mensen sneller geneigd om ermee te werken.

 4. Herken de intentie

Een bot kan met behulp van artificial intelligence de intentie van de gebruiker herkennen. Als je bot dat niet heeft, zal je handmatig intenties moeten creëren. Dat doe je door vragen en antwoorden te categoriseren en bepaalde trefwoorden te linken met functionele intenties, zodat de bot geen vreemde antwoorden geeft. Als je dit niet doet, kan je mogelijk de context van het gesprek verliezen. Iemand die hallo zegt of typt, heeft de intentie om te groeten en is bijvoorbeeld niet op zoek naar het liedje van Lionel Richie. Geeft een bot het laatste als antwoord, dan is het gesprek meteen raar en haakt de gebruiker waarschijnlijk af.

 5. Wijs je gebruiker de weg

Stiltes in het gesprek maken de gebruiker onzeker. De bot moet een wedervraag of een respons uitlokken van zijn gesprekspartner of een duidelijk afsluitende boodschap geven. Daarnaast is sturing in het gesprek belangrijk. Als de bot vraagt: ‘Hoe gaat het?’ zullen negen van de tien mensen zeggen: ‘Goed.’ Maar wat doe je als iemand zegt ‘Het gaat niet zo goed met me.’? Dan wordt een empathische reactie van de bot verwacht. Beter is het om voor dit soort afleiding geen ruimte te bieden. Je weet waarvoor de bot wordt ingezet, zorg ervoor dat de interactie gericht is op het behalen van het gewenste resultaat in die context. Houd de gebruiker bij de les.

Waarom nu aan de slag met een chatbot?

Met deze vijf tips heb je een blauwdruk voor een succesvolle chatbot. Maar je moet natuurlijk ook de juiste technologische keuzes maken om die blauwdruk werkelijkheid te kunnen maken. Het ultieme resultaat behaal je met een bot die gebruikmaakt van natural language processing (NLP), API’s en artificial intelligence (AI). NLP maakt het mogelijk om een natuurlijk gesprek te voeren, API’s halen de benodigde informatie op en AI leert welke antwoorden moeten worden gegeven en hoe het gesprek op gang kan worden gehouden.

Wat dit een goed moment maakt om naar de mogelijkheden van chatbots te kijken, is dat de koppeling met AI inmiddels heel goed toepasbaar is. En dat betekent dat de bot informatie kan halen uit de bestaande databases van de organisatie. Van een platte vraag-en-antwoord-bot ga je dan naar een echte gesprekspartner. Dat biedt een scala aan mogelijkheden voor het inzetten van een bot.

Het ontlasten van de klantenservice is al een bekende toepassing, maar je kunt chatbots ook gebruiken om je medewerkers te ondersteunen bij het uitvoeren van bepaalde taken of het geven van informatie. Repetitieve administratieve handelingen zoals het versturen van e-mails kun je bijvoorbeeld prima overlaten aan een bot. We hebben ook een chatbot ontwikkeld voor een bedrijf dat zijn servicemonteurs wilde helpen om problemen sneller op te lossen door de bot de benodigde technische informatie op te laten zoeken. De bot wordt dus steeds vaker een soort virtuele assistent. Chatbots zijn geen gimmick meer, maar kunnen waarde toevoegen aan de interactie met je klanten of medewerkers en je bedrijfsprocessen efficiënter maken. Wie nu goed onderzoekt waar die waarde zit en ermee aan de slag gaat, pakt de koppositie.

Nationaal Politielab Artificial Intelligence (AI) geopend

Bij de Universiteit Utrecht is woensdag het Nationaal Politielab Artificial Intelligence (AI) geopend. Via dit lab gaan zeven promovendi onderzoek doen naar hoe kunstmatige intelligentie het politiewerk kan ondersteunen.

De hoeveelheid data binnen de samenleving neemt enorm toe. Dat heeft impact op het politiewerk. Ooit waren vingerafdrukken in de opsporing baanbrekend, nu heb je al snel de beschikking over allerlei data, zoals locatiegegevens, beeld en geluid.

Het Nationaal Politielab AI is een doorontwikkeling van het Politielab Data Science, dat eerder in Amsterdam opende. Daar werken sinds begin 2018 drie promovendi van de Universiteit van Amsterdam. Dat blijft zo en met de opening bij de Universiteit Utrecht komen daar nog vier bij. De promovendi doen er onderzoek naar ‘stukjes software die mensen ondersteunen bij bureaucratische processen’. Te denken valt aan computers die als slimme ‘chatbots’ gesprekken voeren met burgers, simulatietechnieken die bestuderen hoe criminele netwerken zich ontwikkelen of software in de vorm van ‘autonome agents’ die specifieke taken zelfstandig kunnen uitvoeren.

Het zoeken naar verbanden in aangiftes of IP-adressen gebeurt nu nog vaak handmatig. Door het lerende vermogen van AI is dit in de toekomst ook in te zetten bij een verhoor, bijvoorbeeld om te achterhalen of er tegenstrijdigheden in een verklaring zitten.

De promovendi zijn overigens in dienst van de politie, ze zijn gescreend en worden gekoppeld aan ervaren politiemensen.

Deze 4 marketingtechnologieën gaan de toekomst voorgoed veranderen

Nieuwe technologie als marketing automation is al behoorlijk volwassen geworden. Maar hoe zit het met die andere nieuwe marketingtechnologieën die de toekomst kunnen veranderen? Zijn ze ook nuttig voor jouw organisatie? Ik heb 4 trends voor je op een rij gezet die je op weg helpen een keuze te maken. Steeds meer werkzaamheden worden geautomatiseerd […]

Zo zet je de eerste stappen richting echte data driven commerce

Vaak wordt gezegd: met data los je marketingproblemen op. Maar met welke data? En welke problemen los je eerst op en welke daarna? Dus: hoe zet je de eerste stappen richting een data driven commerce organisatie?

Waar bevinden zich jouw data? Als je wilt groeien naar een data gedreven organisatie is dit de meest basale vraag. Want hoe kun je data driven zijn zonder data? Systeembeheerders, IT’ers of ander technisch personeel kunnen je helpen bij het in kaart brengen van een lijst met databronnen. Je kunt hierbij denken aan:

  • Identiteit data (intern)
    Identity data bevat gegevens over je klanten. Wie ze zijn, waar ze wonen, hoe ze te bereiken, wat hun voorkeuren zijn en hun loyaliteit. Dit type data staat in je datawarehouse of CRM.
  • Order data (intern)
    Order data bevat gegevens over de bestellingen die gedaan zijn. De hoeveelheid bestellingen en op welke momenten en welke producten er besteld zijn. Dit type data staat in je kassa systeem en commerce-databron.
  • Interactie data (intern)
    Interactie data bevat gegevens over het gedrag van je potentiële klanten. Wat ze doen op je site, welke site doelen ze behalen, etc. Dit type data staat in je advertising/email/web analytics zoals Google Analytics en conversie optimalisatie tools.
  • Social media data (extern)
    Social media data zijn externe gegevens die je binnenkrijgt over de platformen die je inzet voor jouw organisatie. Wat wordt er gedeeld en wat vinden je potentiele klanten leuk? Dit type data is op te halen uit je Twitter, Facebook en YouTube account. Met een tool zoals SEMRush kan je ook de groei en de engagement van je concurrentie inzien.
  • Open data (extern)
    Open data zijn gegevens verzameld door een onafhankelijke partij. Met deze gegevens krijg je doelgroepen en trend inzichten. Dit type data is op te halen via de site van het CBS.
  • GEO data (extern)
    GEO data zijn locatiegegevens waarmee je je bestaande data verrijkt. Waar bevindt je klant zich? Afhankelijk daarvan kan je specifieke boodschappen sturen die afhankelijk zijn van hun locatie. Dit type data haal je uit de browser van de gebruiker of bijvoorbeeld door Beacons, door het uitzenden van signalen via bluetooth.

Door de databronnen in kaart te hebben en te koppelen, ontstaan datasets die gebruikt worden voor analyses. De analyses geven inzichten die de input vormen voor verbeterde marketingactiviteiten.

Data analyseren en toepassen

Na het in kaart brengen van de data zijn er verschillende analyses die jouw digitale marketing activiteiten kunnen verbeteren. Het is afhankelijk van de focus van jouw digital commerce activiteiten welke analyse voor jouw organisatie geschikt is. Deze en andere analyses zijn mogelijk:

Basis personalisatie aanpassingen

Identiteit data is geschikt voor small-scale personalisatie, wat antwoord geeft op de vragen: “Hoe geef ik mijn potentiële klanten een betrokken gevoel?” en “Hoe vergemakkelijk ik hun aankoopproces?”. Identity data zet je in om je klant het gevoel van herkenning te geven. Dit doe je door de site- en marketinguitingen aan te passen aan de voorkeuren van je klant. Met die voorkeuren zorg je ervoor dat je relevante uitingen serveert. Een klant met de voorkeur voor hardlopen moet je niet primair voetbalshirts aanbieden, maar juist hardloopkleding. Hierdoor is de kans groot dat deze klant een herhaalbestelling plaatst. Met het geslacht en de leeftijd van iemand pas je de tone of voice van je communicatie aan. Hierdoor voelt iemand zich gerespecteerd.

Knelpuntenanalyse en retargeting met web analytics

Met interactie-data beantwoord je vragen zoals: “Waar komt mijn webverkeer vandaan?”“Welke websiteonderdelen werken het beste?” en “Welke type gebruiker plaatst bestellingen?”. Door je webanalyticsdata te analysen ontdek je knelpunten in het aankoopproces van je site bezoekers. Zo leer je aan de hand van de betrokkenheid KPI’s, zoals het bouncepercentage, aantal pagina’s en sessie kwaliteit score welke interacties niet aansluiten bij de verwachting van de bezoeker.

Deze interacties ga je vervolgens aanpakken met je conversie ratio optimalisatie en content team. Tevens gebruik je interactie-data om je marketinginzet te optimaliseren. Wanneer je webshopbezoeker producten in bijvoorbeeld de categorie keukenspullen heeft bezocht gebruik je deze gegevens om de bezoeker beter te targeten via online advertising of je email inhoud (gerichte content over, in dit geval, keukenspullen) te verbeteren.

Klanttevredenheid achterhalen met sentiment-analyse

Hoe tevreden zijn je klanten nu echt? Op social media delen consumenten hun échte mening. Dat loopt uiteen van frustratie over een slecht product tot blijdschap over een excellente dienstverlening. Nadat je de reacties van social media ophaalt kan je met behulp van machine learning (natural language) achterhalen hoe positief men praat over je merk. Door het sentiment over de tijd te volgen kan je de effectiviteit van je marketinginspanningen en procesverbeteringen in kaart brengen. Daarmee helpt een sentiment analyse om verbeteringen door te voeren die écht het verschil maken voor je klanten.

Orderwaarde verhogen met market basket-analyse

Met je orderdata heb je de mogelijkheid om een market basket analyse uit te voeren. In een market basket-analyse wordt onderzocht welke producten gezamenlijk gekocht worden. Door deze data met hoge frequentie te gebruiken, zorg je ervoor dat je onsite productaanbod, zoals “andere kochten ook” of “dit past hier goed bij”, gebaseerd is op up-to-date gegevens. Hierdoor zal je orderwaarde per bestelling stijgen.

Ontdek je ambassadeurs met Recency, Frequency, Monetary Value (RFM) analyse

Een geavanceerde analyse op order data is de RFM analyse. Deze wordt gebruikt om inzichtelijk te maken hoe recent, hoe vaak en voor welke waarde jouw klanten bij je kopen. De verschillen in aankoopgedrag worden in groepen ondergebracht. Marketingactiviteiten worden vervolgens toegepast op de eigenschappen van de klantgroep. Stel bijvoorbeeld dat een klantgroep regelmatig koopt voor kleine bedragen.

Deze groep ga je dan overhalen producten gezamenlijk te kopen, omdat je hiermee je overhead en verzendkosten reduceert. De groep die heel lang geleden voor het laatst iets bij je hebben gekocht ga je heractiveren met een aparte campagneflow. De klantengroep die regelmatig voor grote bedragen bij je koopt ga je weer anders benaderen. Deze ambassadeurs nodig je bijvoorbeeld uit voor een VIP-avond of vraag je je merk uit te dragen door het weggeven van gratis producten.

De juiste korting geven met prijselasticiteit analyse

Korting geven wil je alleen wanneer je hierdoor meer winst genereert. Op basis van je historische productverkoop gegevens bepaal je de prijselasticiteit van je producten. Met een prijselasticiteit-analyse bepaal je welke prijsdalingen het beste hebben gewerkt en vervolgens pas je je kortingsbeleid hierop aan.

Online marketing: een terugblik & de trends voor 2019

Wat gaat er gebeuren op het vlak van digital marketing in 2019? Waar moet je rekening mee houden? En waar liggen de grootste kansen? Zoals ieder jaar blik ik weer terug op de opvallendste ontwikkelingen van het afgelopen jaar en geef ik mijn visie op de belangrijkste internetmarketing-trends voor het komende jaar. Wat gebeurde rond […]

Hoe AI de zorgsector transformeert

De zorgsector kent veel innovatieve bots en kunstmatige intelligentie infiltreert de geneeskunde. Hoe ziet het ziekenhuis van de toekomst eruit en wat doet AI in de geneeskunde in ontwikkelingslanden? 

Kunstmatige intelligentie biedt gebruikers niet alleen snelle toegang tot zelfdiagnose, ook helpt het zorgprofessionals wereldwijd om beter te worden in hun werk. Verder verandert AI de manier waarop ziekenhuizen worden geleid, van de administratie tot innovatie in medische procedures.

Het ziekenhuis van morgen

Door big data, clouddiensten en machine learning te combineren, bouwen AI-innovators oplossingen die helpen bij het verschaffen van deskundig inzicht en analyse op grote schaal tegen naar verwachting relatief lage kosten. Terwijl deze trends zich voortzetten, komt het idee van een ‘smart ziekenhuis’ steeds dichterbij. Sommige kenners zien een dergelijk ziekenhuis in 2020 zelfs al gerealiseerd worden.

Maar wat is dan een smart ziekenhuis?

Het begint met het IoT (Internet of Things), dat een overweldigende capaciteit heeft voor het verzamelen en analyseren van data. Die data kan bestaande procedures verbeteren en nieuwe mogelijkheden introduceren. Tech innovators kunnen IoT combineren met AI en zo een infrastructuur te creëren die nog responsiever is en die zelf kan leren en uitbreiden.

De hoge kosten van goede medische zorg zijn de katalysator voor de ontwikkelingen op dit gebied. Universele gezondheidszorg is een enigma waarbij veel patiënten in ontwikkelingslanden nog steeds sterven aan ziekten die in het Westen volledig geneesbaar zijn. In de huidige situatie, zonder de ontwikkeling van slimme AI om de medische zorg te helpen, kunnen steeds meer zieke mensen de zorg die ze nodig hebben niet meer betalen. Als we willen dat onze toekomstige generatie meer toegang heeft tot gezondheidszorg, in plaats van minder, zijn deze initiatieven absoluut noodzakelijk.

Machine learning, Blockchain en smart devices

Heb je vandaag stappen geteld? Of heb je een app die het aantal uren slaap bijhoudt? Meet je smartwatch je hartslag wanneer je rent? Al die gegevens zijn van onschatbare waarde. Ze kunnen zorgprofessionals helpen analyseren hoe uw gezondheid zich ontwikkelde over een periode van tijd. Nooit eerder konden we onze individuele gezondheidsindicatoren zo vaak en nauwkeurig volgen als vandaag de dag. Het idee van een smart ziekenhuis met onderling verbonden systemen maakt het mogelijk om uw gegevens over te dragen en analyseren. Artsen en hun ondersteunende AI-systemen kunnen kritieke veranderingen die bijdragen aan uw gezondheidsprobleem herkennen.

Gebieden zoals radiologie, oncologie en dermatologie zijn slechts een aantal voorbeelden van waar machine learning kan bijdragen aan het verlagen van de zorgkosten. Maar liefst tachtig procent van het diagnoseproces voor deze zorggebieden zou kunnen worden vervangen en beheerd door computeralgoritmen. Hiermee bedoelen we niet dat het tijd is voor artsen om een nieuwe baan te vinden, maar dat de wereld verandert. Door machines delen van het medische proces over te laten nemen die gemakkelijk kunnen worden beheerd door de huidige technologie, kunnen artsen zelf innoveren. Want hoewel mensen technisch gezien nooit gezonder zijn geweest dan nu, worden virussen en bacteriën steeds ingenieuzer en moeilijker te genezen.

Ook interessant is dat een ander gebied van technologische innovatie het smart ziekenhuis voortstuwt: Blockchain-technologie. Met behulp van Blockchain worden patiëntgegevens opgeslagen als een ‘block’ om een uniek, compleet en onveranderbaar profiel samen te stellen dat veilig kan worden gedeeld met zorgaanbieders en onderzoeksorganisaties. Blockchain-technologie beschermt de privacy van patiënten en kan medische problemen sneller oplossen vanwege het veilig overdragen van patiëntgegevens tussen zorgverleners.

Hoe AI artsen in ontwikkelingslanden kan helpen

De drie factoren die van invloed zijn op de slechte gezondheid in ontwikkelingslanden zijn de toegang tot, de kosten van en het gebrek aan middelen voor zorg. De huidige ontwikkelingen op het gebied van AI en machine learning zijn van invloed op alle drie deze factoren. Meer zieke mensen hebben toegang tot pre-diagnose via bijvoorbeeld bots en apps. De technologie geeft toegang tot informatie die mensen kan aansporen om medische zorg te zoeken, sneller dan ze zouden doen als ze die informatie niet tot hun beschikking hadden.

Het gaat echter niet alleen om patiënten die geen of gebrekkige toegang tot zorginformatie hebben. Er zijn ook al een aantal lopende AI-projecten die artsen en andere zorgverleners helpen bij het diagnosticeren en behandelen van risicopatiënten in afgelegen of onderontwikkelde gebieden. Verschillende algoritmen verbeteren vroege detectie van ziekten, de ontwikkeling van behandelprotocollen en patiëntbewaking en -zorg.

Een initiatief als Project DataREACH, dat momenteel getest wordt in Kameroen, is veelbelovend. Vikash Singh, de oprichter van het project, maakt gebruik van machine learning en voorspellende analyses om verschillende gezondheidsrisico’s te beoordelen. Verder onderzoekt hij technieken om surveillancegegevens te gebruiken voor de vroege detectie van de uitbraak van infectieziekten.

Met de app kan medisch personeel patiëntgegevens verzamelen zoals lengte, gewicht, bloeddruk, cholesterol, familiegeschiedenis en locatie. Deze gegevens worden geanalyseerd via machine learning om artsen te helpen bij het evalueren van het risico op niet-overdraagbare ziekten, zoals diabetes en cardiovasculaire problemen.

Dergelijke toepassingen raken ook aan vragen over de kosten en het gebrek aan middelen. In Kenia rennen vrouwen massaal naar klinieken voor een ‘cervicale selfie’. Baarmoederhalskanker heeft namelijk één van de hoogste sterftecijfers van alle kankers en is tegelijkertijd makkelijk te genezen als het in een vroege fase wordt geconstateerd. Met behulp van een optisch accessoire op de lens van een Android-smartphone, kunnen artsen en verpleegkundigen screenen op cervicale afwijkingen. Deze oplossing kan niet alleen worden gebruikt voor vroege detectie, het plan is om de afbeeldingen in de cloud op te slaan voor verder medisch onderzoek. Voorheen waren de kosten voor grootschalig onderzoek te hoog, maar dit soort nieuwe tools verandert alles. Daar komt nog bij dat in gebieden waar weinig artsen zijn, de foto’s naar een ‘medisch centrum’ kunnen worden doorgestuurd zodat ze alsnog door gekwalificeerde artsen kunnen worden geanalyseerd.

Voorbeelden van hoe kunstmatige intelligentie de gezondheidszorg voor de armen gaat veranderen zijn er genoeg, we kunnen nog wel even doorgaan. Van RPA-technologie om medische codes voor verschillende ziektes en medicijnen toe te wijzen, tot robotica die artsen helpt bij het uitvoeren van operaties op afstand, dit is een gebied dat bijzonder spannend is voor iedereen die geïnteresseerd is in AI.

AI heeft de potentie om het ontwikkelingslandschap te veranderen. Het lijkt de eerste echte kans voor echte universele gezondheidszorg.

Vijf tips die het succes van de recruiter bepalen in 2019

Door de jaren heen betreden steeds meer technologische innovaties het Recruiter/HR Tech-domein. Om de candidate- en hiring manager experience te waarborgen, moeten deze zogenaamde digital touchpoints in lijn zijn met de human touchpoints van een recruiter. Met deze vijf waardevolle tips kun je het verschil maken in een wereld vol digitale touchpoints.

1. Van Talentpool naar Fanbase

Apple, Google, FC Barcelona, Real Madrid en de Rolling Stones hebben allemaal één belangrijk ding gemeen, namelijk fans. Dit maakt de samenwerking en begrip voor elkaar zoveel eenvoudiger, dat wij iedere recruiter een fanbase wensen. Fans accepteren meer van je, gaan voor je door het vuur en bovenal: helpen je voorwaarts. Creëer daarom als recruiter een eigen fanbase. Investeer in goed contact met je kandidaten en realiseer meer plaatsingen bij tevreden opdrachtgevers.

2. Een seamless digitale workflow

In de dagelijkse praktijk krijg je als recruiter met steeds meer technische tools te maken. Zo zijn er hulpmiddelen om de juiste vacatureteksten te schrijven, wordt LinkedIn steeds vaker gebruikt om kandidaten of beschikbare vacatures te vinden en worden steeds meer tools ingezet om de candidate experience te verbeteren.

Van feedbacktools tot marketingcampagnes: er komen steeds meer digitale processen bij. Om zo succesvol mogelijk te zijn wens je zo min mogelijk tijd kwijt te zijn met deze handelingen. Daarom adviseren we je om een naadloze digitale workflow op te zetten. Zo blijft er tijd over voor het daadwerkelijke mensenwerk: het verleiden van kandidaten en opdrachtgevers.

3. Jij, als recruiter maakt het verschil

Met de vloedgolf aan nieuwe recruiters wordt het steeds belangrijker dat je je kunt onderscheiden op basis van je kennis. Presenteer jezelf als specialist. Als recruiter maak je het verschil door kennis te hebben van je vakgebied, de markt, kandidaten en klanten.

Er zijn heel veel manieren om de markt te leren kennen en daarnaast is er steeds meer belangstelling voor opleidingen en cursussen in Arbeidsmarktcommunicatie en Recruitment. Dus sluit je aan bij de Hogeschool voor Recruitment, volg trainingen en maak gebruik van de tools die voorhanden zijn.

Zo kun je met het doelgroepen-dashboard de markt in kaart brengen en worden Jobdigger en Jobfeed gebruikt voor live inzicht in de marktvolumes. Maar gebruik ook feedbacktools om te meten of je daadwerkelijk wordt gezien als specialist.

De meest schaarse functie is die van de recruiter zelf. Dat betekent dat de drempels qua instroom alleen maar omlaag gaan. Kortom, investeer in jezelf om het kaf van het koren te scheiden. Geef de kandidaat het gevoel dat je de volgende baan voor hem of haar kunt regelen.

4. Online heartbeat

Steeds meer millennials betreden de arbeidsmarkt. Zij stellen niet alleen meer, maar ook andere eisen aan de online aanwezigheid van recruitmentorganisaties. Deze zogenaamde ‘Instagram-generatie’ gaat niet naar een carrièrebeurs in hun zoektocht naar een baan, maar kijkt liever online naar de mogelijkheden. Bedenk daarom goed waar en hoe je online bereikbaar wilt zijn. Vroeger was het voldoende om je website als marktkraam te zien, maar die wereld is veranderd. De nieuwe generatie is een en al online. Een online heartbeat is dus nodig om je kandidaten gericht te kunnen verleiden. Luister daarom naar je doelgroep en kies de juiste kanalen.

5. Verrassend menselijk met AI

De invloed van Artificial Intelligence (AI) wordt groter in 2019 met directe impact op het werk van de recruiter. Op steeds meer websites popt de ‘chatbot’ op. Hoewel de digitale intelligentie hiervan beperkt is tot een structuur van vraag-en-antwoord, is het een mooie tool om buiten kantoortijden in contact te komen met kandidaten die op je website rondneuzen. Dit soort systemen leert nog niet, maar dát gaat in 2019 veranderen. AI en machine learning gaan de recruiter steeds meer helpen bij het slim matchen van kandidaten en vacatures. Alle content die door een kandidaat wordt gedeeld, helpt het systeem om in de toekomst nóg slimmere matches te maken.

Een andere belangrijke trend voor 2019 wordt het gebruik van gezichtsherkenning om het karakter van een kandidaat in kaart te brengen. Het lijkt erop dat de Netflix-serie Lie to me, werkelijkheid wordt voor de recruitmentsector. Tijdens een videosollicitatie worden de big five onder de persoonlijkheidsdimensies op basis van micro-expressie toegekend aan een kandidaat: openheid, extravert, vriendelijkheid, stabiliteit en ordelijkheid.

De rol van AI groeit, maar ook het belang van de menselijke factor neemt alleen maar toe. Want júíst door gebruik te maken van technologie, houd je als recruiter tijd over om die dingen te doen waar je als mens toegevoegde waarde kunt brengen.

Is groei van luchtvaartmaatschappijen afhankelijk van mobiele en slimme technologie?

Aangezien het aantal passagiers de komende twintig jaar zal verdubbelen, zal de luchtvaartindustrie moeten blijven voldoen aan de eisen van een steeds meer verbonden en technisch onderlegde reiziger. Dit zijn de digitale prioriteiten voor luchtvaartmaatschappijen in 2019.

De nieuwste update van de Air Passenger Forecast van de International Air Transport Association (IATA), gepubliceerd op 24 oktober 2018, verwacht een samengestelde jaarlijkse groei van 3,5 procent (CAGR) voor de luchtvaartindustrie, resulterend in een passagiersaantal van 8,2 miljard in 2037.

Hoe moeten luchtvaartmaatschappijen zich aanpassen aan deze toename van passagiersaantallen en welke kansen zal deze toename brengen voor de industrie?

De prognose van de IATA laat ook een toenemende verschuiving naar het oosten zien. Het zwaartepunt verschuift naar markten zoals China, waar de meeste consumenten mobile-first technologiegebruikers zijn en al een voorkeur hebben voor alternatieve betaalmethoden en snelle, handige transacties. Deze consumenten willen de wereld graag verkennen, maar dankzij hun digitale gewoonten is technologie, als middel om reizen te vereenvoudigen, nog belangrijker geworden.

Een nieuwe generatie van distributie

We zijn getuige van een nieuwe generatie van distributie, die fundamenteel verschillende manieren biedt om te kopen. Tegelijkertijd stellen initiatieven zoals de nieuwe distributiemogelijkheden van de IATA (NDC) de industrie in staat om de manier waarop vliegtickets aan reizigers worden verkocht te veranderen. Dit doen ze door integratie toe te staan ​​met meer productdifferentiatie en toegang tot meer volledige en dynamische voorraad, onafhankelijk van de traditionele GDS. Daarnaast zijn er vele andere platforms gebouwd met API’s die beter met de luchtvaartdistributiedata aansluiten, waardoor transacties transparanter worden en ticketing eenvoudiger wordt gemaakt.

De goedkeuring van de NDC-norm biedt luchtvaartmaatschappijen de mogelijkheid hun API’s te gebruiken en klanten meer te verkopen dan alleen essentiële reiscomponenten: vervoer, accommodatie en bestemmingen. Dit leidt uiteindelijk tot een naadloze reiservaring. Finnair maakt nu bijvoorbeeld gebruik van NDC voor geavanceerde bestemmingsverkoop, waardoor klanten de gelegenheid krijgen om ervaringen te boeken in Lapland, zowel via reisagenten als op mobiel via een API.

Skyscanner blijft de voordelen van NDC in een vroeg stadium zien, door te werken met IATA op het gebied van NDC-acceptatie en met het nieuwe NDC Exchange. Deze maakt API-connectiviteit tussen luchtvaartmaatschappijen en reisverkopers mogelijk en faciliteert workflows voor winkelen, boeken en diensten, inclusief cross-selling van ondersteunende diensten tussen luchtvaartmaatschappijen.

Veel toonaangevende luchtvaartmaatschappijen, waaronder British Airways, Iberia, Finnair en Scoot, zien nu al de voordelen van NDC Direct Booking op Skyscanner. Ze profiteren van de toegang van meer dan tachtig miljoen bezoekers per maand. Via directe boeking zetten luchtvaartmaatschappijen zoeken moeiteloos om naar boeken, met een gemiddelde conversie-stijging van twintig procent (vijftig procent bij mobiele conversies). Producten en diensten die goed zijn opgezet, in de juiste context en op het juiste moment worden aangeboden, hebben meer kans om toegevoegde waarde te bieden aan de reiziger. Daaruit volgt dat luchtvaartmaatschappijen die dit kunnen aanbieden waarschijnlijk ook meer voordeel behalen.

Dit verbetert de ervaring voor klanten die vluchten boeken via reiszoekmachines. Ze kunnen meer informatie over hun vlucht zien, van de keuze van de stoel tot het type vliegtuig. We weten allemaal dat consumenten een meer naadloze ervaring verlangen. Met dit initiatief kunnen we dat bereiken en tegelijkertijd een directe relatie onderhouden tussen klant en luchtvaartmaatschappij.

Grote luchtvaartmaatschappijen, waaronder Air Canada, British Airways, United Airlines, Delta Air Lines, Finnair en de LATAM Group, zijn ook toegetreden tot de NDC Exchange.

“Het werd ons snel duidelijk dat NDC Exchange de perfecte pasvorm was voor Air Canada,” zei Keith Wallis, directeur van Global Product Distribution voor Air Canada, de eerste luchtvaartmaatschappij die zich in augustus bij de NDC Exchange aansloot. “Het is gebouwd door partners uit de industrie die we kennen en vertrouwen en het stelt ons in staat om met meerdere verkopers via één verbinding te werken. NDC Exchange stelt Air Canada in staat om te innoveren en snel op de markt te komen. “

Volgend jaar zal de adoptie van NDC door luchtvaartmaatschappijen blijven toenemen met het effectieve gebruik van NDC-standaarden om nieuwe producten en aanbiedingen aan reizigers te introduceren.

Spurt naar mobiel

Voor consumenten is de wereldwijde verschuiving van desktop naar mobiel onmiskenbaar. Reizigers zijn steeds meer op zoek naar naadloze mobiele ervaringen, native payments en klantenservice van wereldklasse. In China wordt 43% van de boekingen al voltooid op een mobiel apparaat, ook andere landen in Zuidoost-Azië lopen flink vooruit op de rest en zetten trends in de digitale economie, die zich verspreiden naar andere landen in de wereld.

IATA voorspelt dat er tegen 2037 maar liefst 8,2 miljard vliegtuigpassagiers zullen zijn, het grootste deel van die groei zal afkomstig zijn uit de regio Azië/Oceanië waar consumenten mobile-first zijn. Dit maakt het voor luchtvaartmaatschappijen van cruciaal belang om mobiele platforms te omarmen, van reizen zoeken tot boekingen en gedurende de hele reis.

Het tempo van verandering wordt ook bepaald door de technologie gewoonten van consumenten, die wereldwijd een groeiende voorkeur voor mobiele platforms hebben. Zoals Deloitte meldde in hun update uit 2017 over mobiele consumententrends, zijn mobiele apparaten nu een intrinsiek onderdeel geworden van het leven in economieën over de hele wereld, met een penetratie van meer dan negentig procent. Smartphones nemen de plaats in van computers voor veel consumenten in ontwikkelingseconomieën met een penetratiegraad van gemiddeld 82 procent.

Dit jaar is er vooruitgang gemeld door veel luchtvaartmaatschappijen. Pegasus rapporteerde bijvoorbeeld een samengestelde jaarlijkse groei van negentig procent in het aantal mobiele boekingen (zowel via de app als de mobiele website) in de afgelopen drie jaar. Luchtvaartmaatschappijen moeten nadenken over hoe deze tools de transactiegewoonten van consumenten herprogrammeren – met gevolgen voor het UX-ontwerp, evenals workflows en back-endsystemen.

Snellere transacties op meerdere platformen

De manieren van consumentenbetalingen evolueren snel, met een verschuiving ten gunste van mobiele betalingen in sommige markten, met name in China, dankzij de snelle adoptie van smartphones. Luchtvaartmaatschappijen hebben al de overstap gemaakt naar alternatieve betalingen zoals WeChat Pay, Alipay en Apple Pay en profiteren daarvan.

Finnair was de eerste luchtvaartmaatschappij die in januari vorig jaar samenwerkte met Alipay voor winkelen en betalen in het vliegtuig¹ en rapporteerde een toename van de verkoop aan boord met 200 procent na het invoeren van Alipay. “Momenteel hebben we Alipay in gebruik op al onze vluchten van en naar Groot-China,” zei Anni Ahnger, hoofd van Ancillary Sales van Finnair. “De lancering van Alipay was zeer succesvol en dat toonde ons echt de noodzaak om meer aanpassingen te doen en alle belemmeringen voor de verkoop weg te nemen.”

Alternatieve betalingen zullen in de toekomst alleen maar toenemen, omdat we een nauwere relatie zien tussen de identiteit van een persoon en zijn mobiele apparaat. Bovendien heeft de voortdurende vraag naar verbeterde beveiligings- en identificatiesystemen geleid tot een toenemende adoptatie van biometrische data-encryptie zoals Face ID. Onderzoek van Gartner voorspelt dat tegen het einde van 2020 bedrijven die geïnvesteerd hebben in nieuwe authenticatiemethoden, zoals biometrie, 50% minder identiteitsgerelateerde beveiligingslekken ervaren dan degenen die dat niet deden.

De meeste digitale portemonnees gebruiken betere authenticatiemethoden om aankoopintentie en -identiteit te bevestigen dan creditcards, omdat two-factor authentication een beveiligingslaag toevoegt die we niet bij alle creditcardmaatschappijen zien. Ten slotte kosten de meeste alternatieve betaalmethoden minder, wat de tarieven van elektronische transacties zeker vermindert. Voor luchtvaartmaatschappijen is er veel te winnen naast een toename van boekingen, waaronder een kostenbesparing op creditcard, transactiekosten en fraudebescherming.

Hoe zullen voice en AI de reizigers van morgen beïnvloeden?

Samen met de verschuiving naar mobiel groeit ook het gebruik van de voice assistenten. Volgens het Amerikaanse onderzoeksbureau ComScore zal in 2020 vijftig procent van de wereldwijde zoekopdrachten via spraak worden uitgevoerd. Hoewel de use cases voor luchtvaartmaatschappijen nog in de kinderschoenen staat, zien sommige luchtvaartmaatschappijen voice als een integraal onderdeel van het digitale ecosysteem van de consument en willen daar aanwezig zijn. De Alexa-skills van Air Canada bieden klanten vluchtstatusinformatie, prijsopgaven, tips voor mobiele apps, algemene reisinformatie over welke documenten vereist zijn, ticketbeleid, pre-checks voor de douane en zelfs bagagebandinformatie.

We gaan waarschijnlijk een piek zien in spraakzoekopdrachten voor reizen, naarmate meer spraakassistenten worden verkocht en meer Generatie Z-consumenten op de reismarkt komen. De reisindustrie moet klaar zijn om zich aan te passen. In de retail en e-commerce zullen we zien dat vooral herhaalaankopen gedaan worden via spraakassisten, omdat er geen verwarring is bij de gebruiker over het product dat ze krijgen – ‘Alexa, bestel mijn Nespresso-capsules’ is een relatief eenvoudige opdracht. Er zijn nog een aantal vragen over of voice search een mogelijkheid gaat zijn voor het zoeken en boeken van een reis, of dat het een simpel hulpmiddel wordt voor het beheren van je reisinformatie, maar de use case van Air Canada is veelbelovend.

De reizigers van morgen zijn ongeduldig van aard. IATA’s nieuwste Global Passenger Survey laat zien dat de meeste millennials de voorkeur geven aan de snelheid en efficiëntie van mobiele apps en zelfbedieningsprocessen. Ze willen een grotere automatisering van de industrie, met bagage drop-off processen die in dertig seconden of minder kunnen worden voltooid en wachttijden bij de bagageband die niet langer is dan vijf minuten. Deze wensen zijn niet onredelijk en het proces om het reizen heen moet niet langer duren dan de reis zelf. De technologie om het zoeken naar een reis sneller en relevanter te maken bestaat al, maar moet worden toegepast op een manier die de consument ten goede komt.

AI kan een groot deel van de last van vereenvoudiging dragen, door data over consumentengewoonten te verwerken die helpen met het beperken van zoekresultaten. We hebben eerder de voordelen en complicaties van het “Netflix-model” voor zoekopdrachten besproken.

Één sleutel tot vereenvoudiging van zoekopdrachten is het ontwerpen voor context en relevantie. Zoals Chief Commercial Officer van Alitalia, Fabio Lazzerini, zei tijdens IATA AIRS: “Technologie geeft onze klanten meer kracht, maar onze klanten worden ook overspoeld door informatie. Elke keer dat we naar Google gaan – of ergens anders – krijgen we met te veel opties te maken. Informatie is belangrijk, maar relevantie is belangrijker. “

Hoewel AI de voorkeur van de consument nauwkeurig kan voorspellen, hebben reizigers misschien niet per se het gevoel dat ze de optie hebben gekregen die het meest geschikt is voor hun behoeften. Het afstemmen van zoekresultaten op data en historische voorkeuren is belangrijk. Skyscanner heeft geoptimaliseerde producten om reizigers te helpen bij hun keuzes, zonder afbreuk te doen aan het feit dat ze een marktplaats zijn waar reizigers resultaten op een onpartijdige manier kunnen zien. Keuzes verwijderen is niet per se goed voor de consument, een echte personalisatie levert bijvoorbeeld maar één resultaat op op basis van een zoekopdracht. Om deze reden kunnen we slimme technieken toepassen om de reiziger te helpen een beter onderbouwde beslissing te nemen, maar de beslissing bij de reiziger te laten, in plaats van deze weg te nemen.

We hebben bijvoorbeeld een widget op onze website opgenomen die, op basis van inzichten in reistrends, suggesties aan de consument kan bieden. Deze variëren van het weergeven van alle opties voor directe vluchten op een bepaalde route, of alternatieve reisdata voorstelt om geld te besparen, als we denken dat de reiziger flexibeler is met de data. Dat is slechts het topje van de ijsberg van wat er mogelijk is, maar nogmaals, AI helpt bij het verfijnen en suggereren, maar niet om keuzes op te leggen, te verminderen of te verwijderen.

In de komende twintig jaar zal het leveren van reizen zonder frictie aan 8,2 miljard reizigers in toenemende mate afhankelijk zijn van de open uitwisseling van informatie, vereenvoudigde boekingen, eenvoudigere betalingen en slimme applicaties die passagiers helpen om hun eigen reis te beheren.

Hoe de chatbot de beauty-industrie een make-over geeft

Vrijwel elke belangrijke sector maakt gebruik van de vele en nog altijd groeiende voordelen van chatbot-technologie. Het idee is simpel: 24/7 in op een persoonlijke manier in contact staan met doelgroepen. De beauty-industrie is één van de koplopers. Hoe gebruiken zij voice? 

De beauty-industrie is één van de industrieën die het overweldigende potentieel van chatbots heeft omarmd om persoonlijk met consumenten om te gaan. Het opent een hele nieuwe wereld van marketingmogelijkheden, die nog altijd groeit omdat de chatbottechnologie verder verbetert. Beauty is veel persoonlijker dan andere bedrijfstakken en messaging werkt met name als het gepersonaliseerd is, of het nu gaat om productaanbevelingen of schoonheidstips.

De eerste stappen van chatbot-technologie in de schoonheidsindustrie waren voorzichtig. Beauty-chatbots werden vooral gebruikt om mondaine vragen over klantenservice te behandelen, zoals winkellocaties en retours. Inmiddels zijn de chatbots voor verschillende toonaangevende mode-, schoonheid- en cosmeticamerken slimme virtuele winkelassistenten geworden. Sommige bedrijven bieden zelfs augmented reality aan om gepersonaliseerde productaanbevelingen en schoonheidstips te bieden, of zelfs try-ons.

De beste schoonheidsspecialisten in de branche kunnen nu makkelijk omgaan met beauty consults, afspraken, gifting en influencer-marketing via chatbotplatforms als Facebook Messenger en Kik. Gebruikers kunnen net zo makkelijk een gesprek voeren met een schoonheidsbot als met een menselijke winkelmedewerker. Ze krijgen beautyinformatie, tips en aanbevelingen. De bots stellen de gebruiker een reeks vragen, die laatste deelt foto’s en links en het digitale beautyconsult is een feit. Zo simpel is het.

We vergelijken de vijf populairste beauty chatbots die momenteel beschikbaar zijn;

Bloom Avenue’s Olivia

Olivia is een chatbot voor Facebook Messenger die op briljante wijze een grondige beoordeling van de huid uitvoert. Via een aantal vragen over de huid beveelt Olivia de juiste huidverzorgingsproducten aan voor elke gebruiker. Hiervoor moesten de ontwikkelaars ervoor zorgen dat ze in staat waren om:

  • De invoer te valideren op basis van domeinlogica
  • Te controleren of de invoer correct was
  • Suggesties te doen aan gebruikers over het maken van de juiste invoer

Omdat er geen Out of the Box-oplossing beschikbaar was, moest Bloom Avenue een eigen API laten ontwikkelen die in contact staat met online cosmeticawinkels en alle filters en attributen kan bevatten. Het Lambda-script gebruikt deze API vervolgens als een eindpunt voor derden.

Sephora’s Virtual Artist

Sephora heeft een intuïtieve beauty-bot gecreëerd die chat en interactie heeft met gebruikers via het Kik-platform (een online botshop). Gebruikers kunnen hiermee een breed scala aan make-uptinten en -tonen proberen door simpelweg een selfie te uploaden in de berichteninterface. De bot kan ook kleuren herkennen. Gebruikers kunnen bijvoorbeeld een foto van een jurk uploaden, waarna het systeem de kleur van de jurk herkent en producten van dezelfde kleur aanbeveelt. Ook kunnen gebruikers verschillende tinten van zichzelf kiezen of via de huidaanpassingstechnologie in de app aanbevelingen voor hun huidskleur en stijl krijgen. Zodra gebruikers een keuze hebben gemaakt wat betreft de producten, worden ze naar de website van het desbetreffende merk gestuurd om af te rekenen. Daarnaast kunnen gebruikers via de Facebook-reserveringsknop een persoonlijk make-upconsult boeken.

HelloAva

Deze populaire bot fungeert als schoonheidsconsulent door gebruikers te helpen met het vinden van de juiste producten voor persoonlijke huidverzorging. Gebruikers vullen een vragenlijst over hun huid in en sturen een selfie naar de chatbot op Facebook Messenger, een sms of een desktopcomputer. Het algoritme van HalloAva beveelt een breed scala aan producten aan, die worden gevalideerd door een opgeleide schoonheidsspecialiste. Daarna worden gebruikers doorgestuurd naar de betaalpagina.

Gebruikers kunnen ook met schoonheidsspecialisten chatten voor vragen over de aanbevolen producten. De AI machine learning-technologie van HelloAva gebruikt referentiegegevens van andere cliënten uit vergelijkbare leeftijds- en demografische groepen. Verder houdt HelloAva de gespreksgeschiedenis en recente aankopen van de klant bij om continu gepersonaliseerde service te bieden.

CoverGirl’s Kalanibot

Kalanibot is ’s werelds eerste influencer-chatbot. Tot voor kort concentreerde het bedrijfsmodel van CoverGirl zich op aanbevelingen van beroemdheden, met name filmsterren en fashionmodellen. Door de groeiende populariteit van social media influencers, probeert CoverGirl de markt te veroveren met een influencer-chatbot. Kalanibot is gemodelleerd op Instagram-influencer Kalani Hilliker, een tienerdanseres met meer dan vier miljoen volgers. De chatbot wordt gehost op messaging-app Kik en is bedoeld voor tieners. Kalanibot communiceert interactief met zijn gebruikers, promoot cosmetische producten die Hilliker zelf gebruikt en biedt kortingsbonnen aan voor het gepromote product dat gebruikers vervolgens kopen.

Beauty Gifter van L’Oréal

L’Oréal zag al heel vroeg de potentie van op grote schaal gepersonaliseerde één-op-één-gesprekken voeren met klanten. Het merk lanceerde daarop haar messaging chatbot voor Facebook Messenger, Beauty Gifter. Deze chatbot stelt gebruikers een reeks vragen, zoals de prijsklasse van de schenker en de leeftijd van de ontvanger. Vervolgens stuurt de schenker een kaart naar de ontvanger met de tekst: “Ik wil een geschenk voor je kopen.”

De bot stelt vervolgens de ontvanger van het cadeau een aantal vragen over huidskleur en -type, favoriete kleurencombinaties, etcetera. Nadat de ontvanger de vragen heeft beantwoord, stuurt de bot een aantal cadeau-opties naar de schenker. Door middel van machine learning leert Beauty Gifter de voorkeuren van elke gebruiker en doet het gepersonaliseerde productaanbevelingen van ’s werelds toonaangevende schoonheids- en cosmeticamerken. De bot volgt de interactie op met relevante content om engagement van gebruikers te stimuleren.

Madison Reed’s Madi

De cosmetische industrie is niet de enige die chatbot-technologie gebruikt om haar publiek rechtstreeks te bereiken, ook de haarindustrie doet hieraan mee. Haarkleurstofbedrijf Madison Reed heeft een virtuele haarkleurassistent die gebruikers helpt bij het vinden van hun perfecte haarkleur. Deze Facebook Messenger-chatbot heet Madi, en is ook via sms bereikbaar. Het werkt simpel: een gebruiker stuurt een foto van zichzelf, waarna het systeem de foto analyseert om de primaire en secundaire kleurtonen te identificeren. De bot stelt vervolgens een paar eenvoudige vragen en stuurt de gebruiker aanbevelingen van het juiste Madison Reed-product. Gebruikers hoeven niet te wachten op een ​​afspraak met een haarstylist, maar kunnen hun haarkleur direct laten matchen.

Dat ’s werelds toonaangevende cosmeticamerken de chatbot-technologie omarmen is het begin van de trend naar nog meer gepersonaliseerde en intelligente beauty-ervaringen. Dit belooft een hoop opwindende veranderingen in de schoonheidsindustrie, omdat beautybedrijven door middel van technologie de gebruikerservaringen van hun klanten verbeteren. Als bots het begin zijn, wat staat er dan nog op stapel voor technologie in de schoonheidsindustrie?

Waarom elk ziekenhuis moet investeren in een business intelligence-team

Als data het nieuwe goud is, dan zijn ziekenhuizen niet bijster materialistisch. Oftewel: er wordt heel weinig gedaan met de beschikbare data. Bart-Jan Verhoeff, CMIO van Ziekenhuis Sint Jansdal over de mogelijkheden van artificial intelligence en machine-learning in de gezondheidszorg.

Verhoeff benadrukt het nut van machine-learning als methode om je data slim in te zetten. Bijvoorbeeld door met modellen die zijn gebaseerd op je data voorspellingen te doen zodat je de werkprocessen verbetert en de kwaliteit van de patiëntenzorg vergroot. “Indirect worden de beschikbare tools hier en daar al gebruikt in de zorg als onderdeel van de software, maar niet zozeer voor het proces. Modellen die op basis van machine-learning ons helpen om de zorg beter te kunnen verrichten, die zijn nog maar mondjesmaat ontwikkeld,” zegt Verhoeff.

Aan de volwassenheid van de technologie ligt het niet. Integendeel, de ontwikkelingen gaan hard. Veel bedrijven bieden AI-oplossingen aan. Het momentum is er, maar daar zit een keerzijde aan, aldus Verhoeff. “Je hebt eigenlijk twee vormen van machine-learning. Bij de ene moeten de data nog min of meer gegenereerd of gelabeld worden. Dat betekent dus dat je misschien wel honderden foto’s hebt of PA-uitslagen of andere complexe medische informatie. Daar moet een bepaald label aan worden gehangen. Dus: deze PA-uitslag is slecht, deze is goed. Op deze foto is een longontsteking te zien, op die andere niet. Voor dit soort machine-learning moet je zaaltjes met mensen hebben die niets anders doen dan labelen, bij wijze van spreken. Dat is iets wat je niet zomaar zelf kunt doen. Dat moet je ook niet willen. Waar je juist wel heel veel mee kunt doen, is met predictive analytics, voorspellingen op basis van data waarover je al beschikt. Een EPD bevat een paar jaar na de start vaak al miljarden datapunten en als je dat goed organiseert kun je daar heel veel mee. Daar moeten we de zorg beter mee maken. Het is heel goed dat er bedrijven zijn die ook al modellen bouwen, maar ik denk dat het juist de dokters zelf zijn die samen met hun business intelligence teams dit in de ziekenhuizen van de grond moeten krijgen, al dan niet in samenwerking met andere ziekenhuizen.”

Juiste mensen en juiste motivatie

Past Verhoeffs werkgever, Ziekenhuis Sint Jansdal, zelf al predictive analytics toe? “Wij hebben twee mensen in ons BI-team die grote interesse hebben in dit onderwerp. We zijn het aan het opzetten. Ikzelf ben er al heel actief mee bezig in mijn vrije tijd – de kosten gaan altijd voor de baat uit. Als je ermee aan de slag gaat en je begint die methodes door te krijgen en je volgt de juiste cursussen, dan lukt het. Dan kom je iedere keer stappen verder tot op het punt dat je modellen aan het trainen bent op basis van je data. De data zijn toegankelijk. Dat geldt misschien niet voor ieder EPD maar met dat van ons kunnen we het wel. Met de juiste mensen en de juiste motivatie kun je een heleboel doen.”

Vandaar Verhoeffs oproep dat ieder ziekenhuis voldoende moet investeren in een BI-team. “Er moeten mensen in het ziekenhuis zijn die zich volledig bezighouden met de data die het ziekenhuis genereert. Als je kijkt naar een willekeurig bedrijf met anderhalf- tot tweeduizend medewerkers, dan zijn daar een heleboel mensen bezig met de data die het bedrijf genereert om ervoor te zorgen dat het onderste uit de kan wordt gehaald. In ziekenhuizen doen we dat nog niet of slechts een beetje. We voelen op een of andere manier nog niet voldoende de urgentie om dat te doen. Ik vind dat er meer mensen moeten worden ingezet om de data te benutten. En als je ze niet kunt vinden, dan moet je ze gewoon intern opleiden. Als we dan ook nog in Nederland gaan samenwerken om die kennis te delen, dan kan ik me niet voorstellen dat het niet gaat lukken.”

Dit is 2019: 7 trends die de digitale wereld bepalen

Happy New Year iedereen! 2018 is achter de rug: nieuwe ronde, nieuwe kansen. En dus hebben we bij Jungle Minds traditiegetrouw weer onze glazen bol van zolder gehaald en blikken we vooruit. Van strategy en brand design tot startups en tech, deze 7 topics geven de digitale wereld in 2019 vorm. 1. Strategy: Digital frontrunners […]

Social advertising-trends: shopping, ads, influencers, IGTV & AI

2018 nadert zijn einde. Het jaar waarin de privacywetgeving van Facebook werd bekritiseerd, algoritmes opnieuw moesten worden verslagen en influencers hoofdrolspelers van Instagram zijn geworden. Ook op het gebied van social advertising gebeurde er veel. Benieuwd naar de trends voor 2019? In dit artikel analyseer ik 5 ontwikkelingen die je niet mogen ontgaan. Wat waren […]

Tech in travel 2019: enabler van echt menselijk contact

Voortdurend ontstaan er buiten travel nieuwe trends en ontwikkelingen die invloed kunnen hebben op de manier waarop we in de toekomst reizen, hoe we systemen en processen met elkaar verbinden en van mens tot mens kunnen blijven communiceren. Bij technologie wordt vaak gedacht aan cijfertjes, de welbekende eentjes en nullen. Als je op stocksites beelden zoekt van technologie, zie je voornamelijk abstracte beelden. Vrijwel nergens komt de mens terug.

De afgelopen maanden heb ik veel gesprekken gehouden, keynotes gezien, artikelen en interviews gevolgd, toch kan ik telkens alleen maar hetzelfde concluderen. Vooruitgang en innovatie moeten we met een positieve blik benaderen. Dat gaat niet als technologie los wordt gezien van mensen.

In dit blog zet ik de vier belangrijkste focusgebieden voor de toekomst van technologie in de travel centraal waarbij de mens toch een hoofdrol speelt: service, personalisatie, beleving én het belangrijkste, reizigersgedrag.

1. Service en artificial intelligence

Human level machine intelligence en artificial intelligence zijn abstracte technologieën met veel potentie. Sommige bedrijven slagen er nu al in het heel concreette maken en toe te passen. In travel als branche wordt er voortdurend een slag gemaakt in ‘samenwerken’ met AI. Artificial intelligence (AI) is vooralsnog de heilige graal als het aankomt op een samenwerking tussen mens, machine en data. Denk aan deep learning, natural language processing en machine learning, die technologieën revolutioneren de wereld. En dus ook onze industrie. Maar travel is een people business.

Hoe artificial moeten of kunnen reisorganisaties dan zijn? En in hoeverre willen consumenten dat?

Powered by AI: mensen slimmer maken in hun baan

Het voorspellende karakter van data is voor veel reisorganisaties datgene wat AI zo interessant maakt om te onderzoeken en/of implementeren. Maar de industrie heeft nog een weg te gaan om een totaal autonome travel agent (powered by AI) te vervangen voor een mens. Op dit moment fungeren chatbots op basis van AI voornamelijk nog als onpersoonlijke FAQ/search/boekingstool om bepaalde elementen van klantcontact en/of zoekproces te automatiseren om kostenefficiënt te werken. Een direct voordeel voor de reiziger is er niet per se, behalve als je via de reguliere klantenservice of social media niemand kunt bereiken. Experts zien de toekomst echter wel helder voor zich als het gaat om mensen ‘slimmer’ te maken in hun baan.

Wie vindt het van de consumentengroep eigenlijk handig of fijn om via een chatbot een reis te boeken? Voor wie doen ‘we’ het eigenlijk?

Millennials geven niks om chatbots, wie wel?

Jonge millennials en generatie Z-ers (de ongrijpbare generatie) die ik bijna dagelijks spreek zoals studenten die ik lesgeef, geven bijvoorbeeld niks om AI-toepassingen in travel zoals chatbots. Zij en hun peers zien een bot als onpersoonlijk, een trucje of tool, voelen zich genept in het klantcontact en kiezen meestal toch voor de optie om iemand ‘echt’ te spreken als die optie er is. Ze vinden het wel logisch dat als je in het begin van een zoekproces een vraag hebt, een bot om navigatie kunt vragen. ‘’Een ‘robotantwoord’ is wel beter dan drie uur of langer wachten op überhaupt een antwoord,” zo luidt min of meer hun behoefte om instant of onmiddellijk contact te hebben. Tech-savvy zijn is een eigenschap van deze doelgroep, maar behoefte aan persoonlijk contact bestaat er zeker in grote mate bij deze doelgroep.

Juist van deze generatie, omdat zij tech-savvy zijn, wordt vaak verwacht dat zij behoefte hebben aan vergaande technologie. Dit is niet per se waar.

AI is voor deze doelgroepen voornamelijk cool in de vorm van Alexaof Google Home, een AI device die je actief dingen kunt laten doen. Zoals met Alexa woonkamer verlichting harder en zachter te zetten of haar om een leuk grapje of een weetje te vragen. Het moet volgens millennials iets kunnen of grappig zijn, ‘’dan voegt het tenminste wel iets toe aan de ervaring’’.

2. Personalisatie

Technologie en AI helpen organisaties innoveren, maar er is nog steeds een lange weg te gaan als het op personaliseren aan komt. Juist daarom is personalisatie al tijden het buzzword, misschien wel de meest gebruikte term in presentaties en keynotes de afgelopen jaren. Dat is terecht.

Personalisatie is een van de belangrijkste opzichzelfstaande elementen die bijdragen aan het succes van organisaties in travel om een brug te slaan tussen mens en technologie. De consument verwacht die persoonlijke benadering ook.

Social media: virtueel een menselijke stem is positief voor reputatie

Om de kansen van technologie in de context van personalisatie verder uit te diepen kijk ik graag allereerst naar social media en de ontwikkelingen die daar gaande zijn. In wetenschappelijk onderzoekis bijvoorbeeld aangetoond dat consumenten/reizigers veel positiever staan tegenover een reisbedrijf met een ‘menselijke stem’ op social media.

Wanneer het voor een consument lijkt dat ze in contact kunnen komen via de social media activiteiten van het bedrijf, zorgt dat voor een positievere bedrijfsreputatie. Het effect daarvan kan worden versterkt door het toepassen van een zogeheten ‘conversational human voice’, ofwel een menselijke conversatiestijl. Dit is een online conversatiestijl die lijkt op een echt één-op-één gesprek, waarin je onder andere begrip toont voor andermans standpunt, openstaat voor kritiek, gebruikmaakt van humor, en eventuele gemaakte fouten toegeeft.

Wanneer bedrijven op een dergelijke wijze met consumenten in gesprek gaan, resulteert dit in een positievere indruk van de bedrijfsreputatie, volgens promotieonderzoek van Corné Dijkmans. Verder kan deze ‘menselijke toon’ bijvoorbeeld in het geval van klachten en incidenten de kou uit de lucht halen én het laat zien dat het bedrijf het online gesprek met de consument serieus neemt en openstaat voor een dialoog. Het spreken van dezelfde taal, al is het op social media, draagt dus bij aan een positievere associatie met de organisatie. Die bevinding, plus het feit dat er een dialoog plaats kan vinden, is een van de basisbeginselen van een succesvolle ‘high tech solution with a human touch’.

Succesvol personaliseren begint bij het spreken van de juiste taal

Het belang van taalgebruik voor het succesvol personaliseren van boodschappen en content is al lang bekend. Wanneer we bijvoorbeeld kijken naar hoe internationaal opererende travel websites hun content personaliseren, is dat door de website in diverse talen aan te bieden voor de websitebezoekers.

Hetzelfde zien we aan de onderzoeksresultaten over de invloed van menselijke tone of voice in online conversaties op social media. Het spreken van dezelfde taal (letterlijk en/of figuurlijk), heeft een positief effect op de klantrelatie, maar ook op de bedrijfsreputatie.

3. Klantbeleving verbeteren met technologie

In veel Europese landen wordt nog niet zo vloeiend Engels gesproken als dat er vaak in Nederland gedacht wordt. Veel technologie wordt er nog niet gebruikt voor het wegnemen van deze barrière. Voor the Next Tourism Generation, een Europees gefund project waar ik bij betrokken ben, doen we onderzoek naar de skills gaps in Europa binnen toerisme, op het gebied van onder andere sociale en digitale skills. Een van die sociale skills is interculturele communicatie. Dat betekent overigens niet standaard dat je Engels zou moeten spreken om een goed gesprek te voeren of om de klant goed van dienst te zijn.

Technologie als enabler van menselijk contact: KLM care tag

Het gaat om het bieden van een zogenaamde ‘zachte landing’ zodra een toerist ergens aankomt. Een mooi initiatief voor het bieden van een ‘zachte landing’ van buitenlandse toeristen in Nederland is bijvoorbeeld de KLM care tag, een tool die Chinese toeristen in Chinees gesproken berichten ontzorgt bij het verkennen van de highlights van Amsterdam met tekst en context. Native content dus.

Daarnaast bestaan er een aantal apps die zich richten op het vertalen van teksten, waarvan Google Translate misschien wel de bekendste is. Dergelijke apps zijn er echter nog niet in geslaagd om de persoonlijke connectie tussen mensen te versterken.

Travis: spreek elkaars taal

Een AI gedreven stand alone tooldie juist daarom interessant is voor reizigers en de reisindustrie, is Travis Touch. Een voorbeeld waarbij artificial intelligence geen afbreuk maar juist beleving toevoegt aan bijzondere en persoonlijke reisbelevingen. Je kunt native praten.

Startup Travis is in 2017 bekend gewordenmet de Travis Pocket Translator, een realtime vertaalapparaat dat zo’n 100 talen spreekt.De universele vertaaltool is gericht op spraakberichten en moet ‘language gaps’ de wereld uit helpen. Voor reizigers en professionals die met reizigers te maken krijgen, en dus nieuwe mensen ontmoeten, moet de tool ervoor zorgen dat een persoonlijk of zakelijk gesprek nog waardevoller wordt. Travis kiest in elke taalcombinatie voor de beste matchende vertaalsoftware: van grote partijen als Google en Microsoft, tot die van lokale partijen.

Hoe dan? Er wordt door de tool zelf geschakeld tussen zestien verschillende vormen van vertaalsoftware door middel van kunstmatige intelligentie. Ook de wat ‘kleinere’ talen hebben prioriteit, wat het mogelijk zal maken voor reizigers en bestemmingen in ontwikkeling ook te communiceren op de relatief onbekende en wat minder toeristische plekken.Een technologie maar dan geïntegreerd in een device dat je op tafel legt. Het device fungeert als digitale tolk voor twee mensen die elkaars taal niet spreken.

Organisaties die met reizigers van diverse landen en culturen te maken hebben, zijn bij uitstek partijen die nog iets extra’s kunnen toevoegen aan het offline contact, de realtime service. Travis wordt bijvoorbeeld ook gebruikt door airlines en hospitality staff, zoals in hotels. Ik vind het interessant om te zien hoe dit zich verder gaat ontwikkelen.

Menselijke technologie en de invloed op connectiviteit

Om voor dit artikel te onderzoeken wat de kracht is van klantbeleving die uitgaat van het principe ‘tech met een human touch’, mocht ik de Translator in een internationale reisomgeving en tijdens diverse situaties testen. Waarbij AI mij als (zaken) reiziger ondersteunt, maar de medewerkers van de hotels, restaurants en attracties die ik bezoek ook om een echte connectie te kunnen maken.

Want hoe voelt het eigenlijk, als consument om met een tool, overal de taal te kunnen spreken en service te krijgen zonder te hoeven stuntelen met taal en woorden?

Zowel als reiziger (in Parijs en Disneyland dit keer) als op een internationale conferentie (business traveler), met afgevaardigden uit meer dan acht landen wilde ik proberen in hoeverre een technologie als deze een menselijke conversatie verstoort of verrijkt. Ik stopte het device een hele week in mijn tas en vanzelf ontstonden er situaties waar ik hem bij pakte. In de bus onderweg naar een studiebezoek pratend met een Spaanse collega, maar ook tijdens een lunchgesprek met mijn Franse collega en bij het inchecken van mijn hotel. Sommige woorden zijn als niet native nu eenmaal lastig vindbaar in de Engelse taal, het hielp me.

4. Reizigersgedrag

De continue mondialisering betekent al een tijd dat reizen een commodity aan het worden is. Met kleine moeite reizen mensen door tijden, valuta, culturen en talen. Het liefst zo vaak mogelijk, soms ook zo ver mogelijk.  Er is een groeiende belangstelling voor onbekende plekken, waar mogelijk alleen de plaatselijke taal gesproken wordt en slechts een paar mensen Engels kunnen.

Hedendaags reizigersgedrag geeft aan waar technologie nog meer van dienst zou kunnen zijn.

Face-to-face: het belang van het spreken van dezelfde taal

Aan de andere kant zijn er ook tal van online platforms die face-to-face contact stimuleren en faciliteren op bekende en minder bekende reisbestemmingen. Dat zijn de platforms die locals en reizigers met elkaar verbinden om bijvoorbeeld samen te eten, bij locals thuis te slapen en andere unieke experiences die reiziger en local met elkaar verbindt. Denk bijvoorbeeld aan de oorspronkelijke strategie van Airbnb: het verbinden van lokale mensen (hosts) die iets van hun leven met reizigers willen delen. Het sociale aspect en lokale ervaringen worden steeds belangrijker bij de keuze van een reisbestemming.

Een initiatief zoals ResiRest (winnaar beste reisideeVakantiebeurs Vakdag 2018) maakt het mogelijk om bij de lokale bevolking thuis te eten en een bijzondere avond te beleven. Door concepten zoals HiHi Guide, die gidsen met reizigers verbindt (dit jaar door Emerce uitgeroepen tot Travel Startup of the Year 2018), is ook voor lokale gidsen een internationaal groeiende markt opengebroken.

Daarnaast krijgen veel organisaties in travel dagelijks te maken met face-to-face contact: het ontmoeten van (internationale) klanten/reizigers.

Echt contact maken met een digitale tolk?

Elkaars taal spreken ondersteund door technologie is een nieuw niveau van klantbeleving, waarbij hotels, en airlines, maar ook treinservices al dan niet in samenwerking met destinatiemarketingorganisaties of toeristeninformatie-/servicepunten, kunnen nadenken over het aanbieden van een translator die reizigers als device mee kunnen nemen in hun zak.

De toekomst van nieuwe reizigerservaringen ligt zonder twijfel in het maken van onderlinge verbindingen. Dat is nu al het geval. Reizigers willen contact met de bestemming, de mensen en het onbekende. De vraag is in hoeverre reisorganisaties deze stap kunnen en willen maken, blijft het bij het faciliteren van diensten? Of kunnen zij die diensten ook nog verbeteren en persoonlijker/menselijker maken?

De toekomst van travel is high tech en human touch

Je kunt online een perfect vertaalde website hebben, een chatbot hebben die voor de eerste vragen van de consument hopelijk een geschikt antwoord heeft. Op social media moet je werken aan een goede tone of voice die menselijk klinkt. Maar ook offline echt contact kunnen maken is belangrijk voor reizigers, het kan letterlijk een verschil maken in die zogenaamde ‘zachte landing’. Zowel in belevingen als bij services wordt het belangrijker om daar ook de dezelfde taal als de consument te spreken. De offline beleving moet in ieder geval persoonlijk genoeg zijn. Taal wordt onderschat.

Organisaties vinden het vaak spannend om technologie als enabler in echt klantcontact te verwerken, terwijl ze het online geen probleem vinden om een chatbot in te zetten om met hun klanten te praten.

De toekomst voor travel is tech maar niet succesvol zonder human touch en dat zullen we in 2019 steeds meer gaan zien.

Wat eten we met kerst? Laat AI die vraag beantwoorden

Een gezonde, heerlijke maaltijd, dat willen we toch allemaal en het liefst elke avond? Voor velen blijft boodschappen doen echter een saaie en tijdrovende klus. Zeker als je ook nog rekening moet houden met de verschillende voorkeuren en behoeften van je tafelgenoten. Artificial Intelligence zorgt voor tijdwinst binnen de supermarktketens.

Je gaat naar de supermarkt, hebt (soms) een boodschappenlijstje paraat en loopt van het ene gangpad naar het andere terwijl je denkt dat je echt wel weet wat je zoekt. Vervolgens moet je ook nog kiezen uit een groot aantal verschillende maten, merken en prijzen. Oh, en wat was ook alweer dat ene ingrediënt uit dat ene recept? Had het nou maar opgeschreven.

Gelukkig zijn er technische snufjes die je hierbij kunnen helpen. Innovaties die weten wat je wilt eten, welke route je moet lopen in de supermarkt, waar je de beste prijzen kunt vinden en wat die de naam van dat vergeten product ook alweer was. Klinkt dat interessant voor je? Voor supermarktketens zoals Albert Heijn en Coop wel. Artificial intelligence (AI) maakt dit mogelijk. Het beperkt het gedoe rondom boodschappen doen en geeft ons meer tijd voor dingen die echt belangrijk zijn, zoals tijd doorbrengen met vrienden en familie aan de eettafel.

Slimmere, persoonlijkere boodschappenlijstjes

De sleutel tot succesvol boodschappen doen is een goed boodschappenlijstje. Albert Heijn, onderdeel van Ahold Delhaize, heeft in samenwerking met Microsoft een door AI aangedreven oplossing gecreërd, genaamd Predict My List.

Door online en offline winkeldata, zoals aankopen in het verleden, locatie en zelfs de tijd van het jaar, vast te leggen, op te slaan en te analyseren in de cloud, gebruikt Albert Heijn AI voor het voorspellen en aanbevelen van optimale boodschappenlijstjes, alternatieve artikelen, recepten en meer voor haar 10 miljoen wekelijkse klanten.

In Italië maakt een andere, door AI aangedreven winkelbediende furore op social media. Coop, het grootste supermarktnetwerk van Italië, heeft een ingebouwde Facebook-chatbot genaamd ShoppY ontwikkeld.

Via machine learning kan ShoppY op anonieme wijze de gegevens van een boodschappenlijstje van een klant leren en verwerken om aanbevelingen voor aankopen en aanbiedingen te doen, producten in de winkel te vinden en zelfs een notificatie te sturen wanneer winkels in de buurt open zijn. ShoppY kan ook jouw boodschappengeschiedenis onthouden, wat betekent dat het een eerder boodschappenlijstje kan herhalen en bijwerken, of een nieuwe kan maken terwijl nieuwe producten worden aanbevolen die passen bij de artikelen op het boodschappenlijstje van de klant.

Een lege plank zoeken en ‘zien’

Supermarkten over de hele wereld passen ook op technologie gebaseerde oplossingen toe om ervoor te zorgen dat hun klanten niet alleen vinden wat ze zoeken, maar dat het ook altijd op voorraad is. Voor Nederlandse consumenten heeft Albert Heijn zijn winkels en supply chain met elkaar verbonden via big data, AI en machine learning om het voorraadbeheer en de bevoorrading te optimaliseren. En in Italië heeft Coop sensoren in de winkelvloer gebouwd om real-time gegevens te verzamelen die het vullen van de schappen helpt optimaliseren.

Bovendien heeft de Italiaanse supermarktgigant in Milaan een aantal interactieve digitale schermen geïnstalleerd op de winkelvloer van de ‘supermarkt van de toekomst’, waarmee klanten gemakkelijk kunnen filteren in het productassortiment van 1500 artikelen. Tijdens dit proces krijgen klanten direct toegang tot en zichtbaarheid op de herkomst en ingrediënten van een product. Handig voor het geval je tafelgenoten kieskeurig zijn of een allergie hebben.

Sneller afrekenen

Naast het eenvoudiger maken van het winkelen, werken supermarkten er ook aan om het hele proces sneller te maken. Met het oog op de concurrentie, vaak van spelers buiten de levensmiddelensector, test Albert Heijn een concept genaamd Tap To Go in vier van zijn 1000 winkels. Met de nieuwe oplossing kunnen klanten een winkel binnenlopen, betalen voor een product door op het schap te tikken met hun kaart of telefoon en vervolgens doorlopen – waardoor een typische winkelervaring wordt teruggebracht van vier minuten naar slechts 20 seconden.

Europese supermarkten zijn nu dus al hard aan het innoveren met AI en machine learning om boodschappen doen efficiënter en minder tijdrovend te maken. Vraag je je af wat je vanavond gaat eten? Laat AI je dan helpen met het antwoord.

Page generated in 0,931 seconds. Stats plugin by www.blog.ca