TERUG NAAR OVERZICHT PUBLICATIES

Groei versnellen met Kunstmatige Intelligentie en Growth Hacking

Publicatie

9 Jan 23

Gewijzigd

9 Jan 23

Categorie

marketing

Specialist

Robin Louwerse

Veel mensen denken bij Kunstmatige Intelligentie : AI AI AI

Een publicatie van: Robin Louwerse

En de bovenstaande kop klopt enerzijds, de term AI staat voor Artificial Intelligence, dus in die zin is het correct is correct. Veel andere redenen om ai, ai, ai te denken zijn gebaseerd op misvattingen.

Kunstmatige Intelligentie is een verzamelterm. En binnen de verzamelterm passen ook de negatieve connotatie / associatie van de met perverse prikkels doordrenkte methodieken van Cambridge Analytica (CA).

CA was een brits bedrijf dat datamining, data-analyse en direct marketing combineerde met strategische communicatie voor verkiezingscampagnes, deels gefinancierd door een hedge-fund. Een recept voor rampspoed zo is gebleken wanneer een groot datalek de omvang van de marketing data voor de campagne van Trump aan het licht bracht. Er passen echter veel meer instrumenten binnen de Kunstmatige Intelligentie.

Kunstmatige Intelligentie

De AI die tegenwoordig wijd verspreid wordt toegepast is het analyseren van vrij verkrijgbare gegevens. Om dit goed te begrijpen moeten we eerst even kijken naar Internet. Als we het goed plat slaan is Internet een koppeling tussen verschillende webservers met afspraken voor vrije uitwisseling van informatie door middel van websites. De teksten op websites kunnen worden gelezen door bezoekers en gebruikers, maar ook door machines zoals Google. Machines zoals Google zorgen dat de bezoekers en gebruikers eenvoudiger actuele inhoud kunnen vinden die de bezoeker aanspreekt.

We kunnen alle informatie die op Internet staat zien als briefjes in een emmer. Met AI kunnen we van bovenaf in die emmer kijken en juist die briefjes bekijken die ons interesseren. Met AI kan je een voorfiltering maken van alle interessegebieden en daar een analyse op toepassen zonder zelf eerst al die briefjes uit de emmer te moeten halen.

Er staat enorm veel data op Internet. Dat is versplinterde informatie die door mensen online worden gezet en waar een goede onderzoeksjournalist met het nodige puzzelwerk enorm veel kennis uit kan vergaren. Waar de onderzoeksjournalist maanden tot jaren voor nodig heeft, doet AI hetzelfde in minuten.

AI kan razendsnel kruisverbanden opzoeken en data samenstellen op basis van de data en de verbanden. Dit kan op verschillende manieren worden ingezet. AI kijkt van bovenaf in die emmer en combineert alle gegevens op alle briefjes en analyseert aan de hand van de zoekvraag de gegevens die in een rapport wordt verwerkt.

De grote kanttekening daarbij is dat de onderzoeksjournalist researchwerk vertaald naar onderzoeksvragen. En daar zit bij AI de crux. Wanneer aan AI niet de juiste vragen worden gesteld zal het antwoord niet bevallen.

Er zijn dus 3 redenen waarom AI nog niet veel wordt toegepast binnen MKB:

  • De negatieve connotatie,
  • Onbekendheid met de mogelijkheden,
  • De moeilijkheid om de juiste vragen te stellen.

Er is 1 hele goede reden om het wel te doen.

Eerst grijp ik even terug op Google. Het verdienmodel van Google is het vindbaar maken van gegevens die 1) Actueel zijn en 2) aansluiten bij de beleving 3) Geo-lokaal gebonden zijn. Uiteraard verdient Google aan andere zaken, maar het model is gebaseerd op een filtering naar:

  • Actualiteit
  • Zoekvraag
  • Regio

Om mensen te kunnen vinden die actief zijn op Internet kan AI putten uit alle openbare bronnen op Internet. Inclusief een groot deel van de social media. Facebook, Instagram, Twitter en LinkedIn zijn bronnen waar heel veel gegevens uit te combineren is. Daarnaast is er veel analytische data beschikbaar over het gebruik van andere media en kanalen (waaronder traditionele media). AI combineert die gegevens en maakt een analyse waaruit onder andere blijkt:

  • Wanneer en via welke kanalen zijn doelgroepen te benaderen,
  • Wat zijn de interessegebieden van deze doelgroep,
  • In welke geografische regio zijn deze doelgroepen actief,
  • Hoe is de doelgroep samengesteld (verdeling leeftijd, sexe etc.),
  • Wie zitten er in die doelgroep.

Commerciële versnelling (growth hacking)

Voor de uitvoerende marketing levert dit inzichten die enorm veel kosten kunnen besparen. In plaats van schieten met hagel kan nu meer gericht de marketing worden ingezet. Via commerciële versnelling (sprints) vanuit de geautomatiseerde marketing (Growth Hacking – ofwel groei marketing) kan met deze informatie enorm veel snelheid worden gehaald. De commerciële sprints richten zich op de funnels die ontstaan vanuit website bezoek en daarop door acteren.

We onderscheiden:

  1. Het bereik van de uiting
  2. De bezoeker die op de website komt,
  3. De bezoeker die een eerste stap neemt,
  4. De bezoeker die terugkomt,
  5. De bezoeker die tot “aankoop” overgaat,
  6. De bezoeker die aan je refereert.

Het door acteren gaat per status stap. Om dit in goede banen te leiden moeten deze gegeven dus gemeten worden.

Gamificatie

Per “stap” kan een vervolgstap worden bedacht. Met toepassing van de stappen en daarbij behorende beloningen. Via de beloningen wordt de “olievlek” vergroot. Gamificatie elementen die snel werken zijn:

  • Beloning in ruil voor een social media interactie (liken, delen, volgen),
  • Beloning in ruil voor een e-mail adres,
  • Beloning in ruil voor refereren van meerdere contacten,
  • Beloning voor het beantwoorden van een vraag.

De gamificatie kan worden toegepast voor het meten van het bereik, EN voor het verrijken van de marketingdata.

Wil je meer weten over wat kunstmatige intelligentie, growth hacking en gamification voor je bedrijf kan betekenen? Neem contact op voor een gratis consult van 30 minuten.


Heeft u vragen? Neemt u dan vrijblijvend contact met ons op. Wij helpen u graag verder.