Big data en hoe deze het best kan worden gebruikt, zijn een meerjarig onderwerp geworden en de eindeloze debatten eromheen komen zelden tot een bevredigende conclusie. Het is echter technologie die de voordelen zal ontsluiten, en in het bijzonder smalle AI (kunstmatige intelligentie) die big data en andere informatiebronnen samenbrengt om grote en informatieve gegevens te creëren..

Big data gaat vooral over consumenten en marketing, en vanuit dit perspectief waren de jaren zestig tot het begin van de jaren negentig een eenvoudige gouden periode. Er waren een beperkt aantal mensen die de commerciële media, de grote krantengroepen, tv en vervolgens radiokanalen bestuurden. Massale kijkcijfers rond programma's als Coronation Street en grote krantencirculatie betekenden dat het relatief eenvoudig was om bijna alle consumenten snel en gemakkelijk advertenties te plaatsen.

Consumenten hebben nu de macht

De dingen zijn echter radicaal veranderd. Consumenten hebben de media in eigendom genomen. Het tv-publiek is geslonken, het lezerspubliek is gekelderd, er zijn meer dan twee keer zoveel titels van consumentenmagazines als 20 jaar geleden, en dankzij TIVO en breedband kunnen consumenten bepalen waar ze naar kijken en luisteren, en wanneer. Ze kunnen ook tv-reclame verwijderen. Het uiteenvallen van de media betekent dat het publiek de volledige controle heeft en dat er niets is wat de oude eigenaren eraan kunnen doen.

Nu zijn consumenten enorm machtige mensen en moeten ze als zodanig worden behandeld. Dit betekent op zijn beurt dat merken zoveel mogelijk over hen moeten weten om met hen te kunnen communiceren, want als ze een boodschap willen overbrengen, moeten ze het de eerste keer goed doen. Als merken geluk hebben, kunnen ze een tweede of twee overweging krijgen voordat berichten worden afgewezen of verder worden betrokken. Er zijn heel weinig tweede kansen als ze het verkeerd krijgen.

In deze omstandigheid zijn gegevens en gegevensmodellering essentieel als u wilt weten wat consumenten denken en waar ze waarschijnlijk positief op zullen reageren. Dit sluit ook aan bij big data en hoe deze het beste effect te gebruiken. Het antwoord ligt in het gebruik van smalle AI om het consumentensentiment bij te houden en afzonderlijk specifieke relevante informatie uit big data te extraheren.

Smalle voordelen

Narrow AI kan dit doen omdat het de mogelijkheid heeft om enorme hoeveelheden informatie direct te doorzoeken en vervolgens specifieke vereiste informatie contextueel te rapporteren om nauwkeurige rapporten te maken. Hoewel informatie bij elke zoekopdracht eng moet worden gedefinieerd, betekent de mogelijkheid om meerdere gerelateerde zoekopdrachten tegelijk uit te voeren, dat het nauwkeurige modellering kan bieden.

De beste manier om het sentiment van bijna alle demografische gegevens bij te houden, is het volgen van sociale media. Momenteel zijn er verschillende smalle op AI-gebaseerde abonnementsdiensten die de mogelijkheid bieden om reacties van consumenten in realtime te volgen. Ze zijn echter duur en bieden meestal beperkte flexibiliteit.

Adviesconsulenten voor sociale media bevelen aan dat er niet onmiddellijk conclusies worden getrokken uit ruwe cijfers die door monitoring zijn verzameld. Ze geloven dat het belangrijk is om tussen de regels door te lezen en patronen in meer detail te verkennen. Smalle AI kan dit doen, maar niet noodzakelijkerwijs via de huidige monitoringpakketten, en het is onvermijdelijk dat de vereiste DIY smalle AI-pakketten beschikbaar komen.

Tesco's problemen

In termen van big data is smalle AI opnieuw het antwoord omdat het de gebruiker in staat stelt waardevolle analyses te maken op basis van het extraheren van lagen contextuele informatie. Een van de beste manieren om dit te illustreren, is om een ​​probleem te markeren dat Tesco al jarenlang heeft met betrekking tot zijn klantenkaartgegevens. De verkoper had enorme hoeveelheden informatie over wat consumenten kochten, maar wat het niet kon zien was wat klanten niet kochten in zijn winkels.

Tesco zag bijvoorbeeld dat individuele consumenten op zaterdag wijn en stokbrood kochten, maar kon niet vaststellen dat klanten geen kaas kochten. Het kon mensen tandenborstels zien kopen, maar niet zien dat ze geen tandpasta kochten.

Er werden duidelijk complementaire aankopen elders gedaan en smalle KI had kunnen worden gebruikt om dit scenario te onderzoeken en de antwoorden te geven. Tesco had dan een vervolg kunnen krijgen via promoties op basis van coupons om de inkooplacunes te dichten.

Onmiddellijke inzichten

Afhankelijk van de gegevensregulering van specifieke landen, kan beperkte AI ook toestaan ​​dat gegevensmarketeers informatie die op internet wordt gevonden, aan bestaande consumentenbestanden kunnen toevoegen. Zelfs als dit niet is toegestaan ​​in de communicatie met consumenten, biedt het gebruik ervan in gegevensmodellering merkeigenaars nog veel meer inzicht in het gedrag van consumenten.

Verdere desintegratie van de media betekent dat het steeds moeilijker wordt om het consumentenvertrouwen en de rentepatronen te volgen. Opnieuw is smalle AI het antwoord. Het kan een heel eenvoudige technologie zijn, maar als het correct wordt gebruikt, kan het onmiddellijk inzichten creëren op basis van het doorzoeken van enorme hoeveelheden informatie.

  • David Senior is CEO van Lowdownapp Ltd. Met bijna 20 jaar ervaring in IT heeft hij gewerkt voor toonaangevende internationale bedrijven, maar in de afgelopen twee jaar mede-oprichter van twee bedrijven, Spark33 Ltd om CxO's te adviseren over mobiele en mobiele apps en Lowdownapp aan focus op het gebruik van smalle AI bij het creëren van meerlagige, op contextuele informatie gebaseerde mobiele apps.