Binnen online marketing zijn artificial intelligence (AI) en machine learning veelbesproken onderwerpen. Je kunt er bijna niet meer omheen. Kunstmatige intelligentie wordt gezien als de toekomst en maakt het werk van marketeers een stuk gemakkelijker. AI en machine learning worden ingezet voor onder andere gegevensverzameling, analyses en klantenservice middelen. Maar de eeuwig prangende vraag blijft: gaan AI en machine learning het werk van marketeers overnemen? Je leest in deze blog hoe wij hierover denken.
Wat is artificial intelligence (AI)?
Artificial intelligence, in het Nederlands ook wel kunstmatige intelligentie genoemd, omvat het concept waarbij computers het werk uitvoeren waar eerst menselijke intelligentie aan te pas kwam. Doordat ingewikkelde processen geautomatiseerd worden, vindt er efficiëntie plaats. Automatisering is een stuk sneller dan menselijke handelingen. Goed om te weten dat AI de overkoepelende term is voor systemen of machines die menselijke intelligentie nabootsen.
Er bestaan twee verschillende soorten artificial intelligence. Eentje daarvan is al behoorlijk ingeburgerd in ons dagelijks leven. Denk aan zoekmachines, spamfilters, robotstofzuigers of voice speakers. De andere variant is een stuk complexer. Hierbij is artificial intelligence volledig ontwikkeld en kan het los van mensen functioneren.
“Our intelligence is what makes us human, and AI is an extension of that quality.”
Wat is machine learning?
Wat is nu eigenlijk het verschil tussen artificial intelligence en machine learning? Het heeft toch allebei te maken met slimme computers? Dat klopt. Een belangrijk verschil is dat machine learning altijd onder artificial intelligence valt, terwijl dit andersom niet altijd het geval is.
Machine learning is een vorm van artificial intelligence, waarbij systemen worden gebouwd die leren van data en deze data gebruiken om beter te presteren. Zo kunnen systemen leren, zonder daarvoor geprogrammeerd te zijn. Bij machine learning veranderen en verbeteren computers zelfstandig hun algoritmes.
Wanneer worden AI en machine learning ingezet?
Hoewel AI en machine learning een decennia geleden nog onmogelijk leken, worden ze nu al veel ingezet in het dagelijks leven. Bijna iedereen heeft weleens gezichts- of stemherkenning gebruikt op zijn of haar telefoon. Je telefoon ontgrendelen door je gezicht voor de camera te houden? Daar kijken we al lang niet meer van op. Ook zelfrijdende voertuigen worden steeds normaler.
En wat dacht je van marketing? Binnen marketing zijn AI en machine learning al niet meer weg te denken. Zoekmachines zoals Google en Bing worden voor een groot deel gestuurd door AI. Het algoritme gebruikt machine learning en leert steeds beter de zoekintentie van gebruikers te begrijpen. Hierdoor is het algoritme van Google continu in verandering.
Personalisatie binnen marketing wordt mogelijk gemaakt door AI en machine learning. De slimme computers onthouden voor welke producten bezoekers de voorkeur hebben en spelen hier vervolgens op in. Hierdoor ontstaan product of content aanbevelingen op persoonlijk niveau.
Worden marketeers hierdoor overbodig?
Oké, heel leuk en aardig allemaal… maar betekent dit dat marketeers overbodig worden en geen werk meer hebben? Hoewel de meningen hierover verdeeld zijn, durven wij wel te zeggen dat marketeers een belangrijke rol blijven spelen. Waarom?
Omdat creativiteit niet te automatiseren is. Hoe wil je een machine, software of systeem een creatieve campagne laten bedenken? Precies, dat lukt niet. Binnen online marketing zullen artificial intelligence en machine learning steeds meer ingezet worden voor klusjes die rechttoe rechtaan zijn. Door middel van algoritmes worden de systemen steeds slimmer, echter zal het qua creativiteit nooit kunnen tippen aan menselijke input.
Je moet het zo zien: AI en machine learning kunnen ons helpen. Helpen om ons werk beter te doen. Helpen om ons werk beter te begrijpen. Het is geen kwestie van kiezen, AI en machine learning kunnen naast ons normale werk bestaan. Het kan ons werk zelfs verbeteren. Bovendien zullen er genoeg nieuwe marketingfuncties worden gecreëerd, dankzij artificial intelligence. Marketeers hoeven zich in ieder geval een stuk minder te vervelen met dataverzameling en -analyse!
Hoe start je met het implementeren van AI en machine learning?
Denk je dat AI en machine learning een toevoeging kunnen zijn binnen jouw organisatie? Grote kans! Maar waar begin je? Allereerst is het belangrijk om te realiseren dat je AI en machine learning niet zomaar installeert. Er gaat tijd overheen. Om AI en machine learning effectief in te kunnen zetten, is een hoop data nodig. Om te leren, om te verbeteren en om überhaupt te kunnen starten. Wij hebben 5 tips voor je om mee te beginnen:
1. Creëer draagvlak en bewustzijn
Wanneer je wilt gaan werken met AI en machine learning, kan dit voor wat opschudding zorgen onder werknemers. AI en machine learning worden veelal gezien als bedreiging. Mensen zijn bang om hun werk te verliezen. Neem daarom de tijd om bewustzijn en draagvlak te creëren onder je medewerkers. Stel ze gerust. Leer ze over de voordelen van AI en laat ze inzien waarom jullie bedrijf ervan kan profiteren.
2. Werk samen met experts
Het is volkomen begrijpelijk dat je nog niet alle ins en outs van AI en machine learning kent. Toch is het belangrijk dat er voldoende kennis in huis wordt gebracht om een succesvolle implementatie te garanderen. Werk daarom samen met experts met een technische achtergrond. Bij de implementatie van AI en machine learning komt veel coderen kijken. Sluit daarom een team aan, die verstand heeft van marketing, data én development.
3. Maak keuzes
Mensen zijn gevoelswezens. Als wij ergens enthousiast over zijn, hebben wij de neiging om als een kip zonder kop op ons doel af te gaan. Stop, even een stapje terug. Het is belangrijk om bij de implementatie van AI en machine learning keuzes te maken. Waarvoor wil je AI inzetten? Overweeg op welke vlakken binnen je organisatie AI en machine learning de meeste impact kunnen maken. Maak vervolgens een concreet plan om dit te realiseren. Verwachtingsmanagement is belangrijk, veel mensen verwachten dat AI en machine learning wondermiddelen zijn die alle problemen zomaar oplossen. Je raadt het al, dit is niet het geval. Schep dus heldere, reële verwachtingen.
4. Kies de juiste tools
Er zijn genoeg tools op de markt die AI en machine learning inzetten om je organisatie sterker te maken. Op basis van je gestelde doelen, kun je inventariseren welke tools het beste bij je organisatie passen. Denk bijvoorbeeld aan Datatrics, een tool die gebruik maakt van zelflerende algoritmes om personalisatie toe te passen op websites. Een data-driven organisatie met een vooruitstrevende blik!
5. Communiceer duidelijk en vaak
Als laatste tip willen we je meegeven hoe belangrijk het is om te blijven communiceren. Met je management, met je werknemers en met je partners. Blijf transparant over behaalde resultaten en betrek alle partijen hierin. Zo voorkom je dat er onnodig scheve gezichten ontstaan.
Durf jij het aan om in de wereld van AI en machine learning te duiken?
Uitblinken met AI en machine learning
Nu is het jouw beurt om aan de slag te gaan met AI en machine learning. Lees je goed in en bepaal of het voor jouw organisatie een toegevoegde waarde kan leveren.
Kom je er niet helemaal uit? Geen punt! Wij denken graag een keer met je mee.
