Nu kunstmatige intelligentie steeds vaker onderdeel is van de technologie die organisaties inzetten om betere resultaten te halen en de klantervaring te verbeteren, rijst de vraag: what’s next?

Binnen de competitieve luchtvaartindustrie worden bijvoorbeeld modellen en algoritmes gebruikt om fluctuerende, dynamische prijzen te berekenen op basis van verschillende factoren. Algemene modellen worden al breed toegepast binnen de sector. Hierdoor wordt het mogelijk om vraag en aanbod met behulp van data-analyse op een intelligente manier op elkaar af te stemmen.

Luchtvaartmaatschappijen kunnen ook een stap verder gaan. De expertise en data die zij zelf bezitten, stellen hen in staat om bestaande algoritmes verder te ontwikkelen, zodat deze nog beter aansluiten op hun eigen markt. Segmentatie kan hierdoor verder worden verbeterd en het aanbod wordt nog beter afgestemd op de wensen van de klant. Dit kan in eerste instantie resulteren in een verhoging van de conversie met enkele procentpunten.

Maar op grote schaal heeft deze conversieverbetering een grote impact op de winstgevendheid van de onderneming. De industriespecifieke expertise waarover ondernemingen beschikken, is een verrijking voor de intelligentie en functionaliteit die een marketingplatform biedt.

Machine learning

Effectieve, slimme algoritmes kunnen niet zonder expertise en data. Op dit moment besteden datawetenschappers veel tijd aan het bekijken van de voortdurend veranderende bigdataframeworks en handmatige taken, zoals het ontsluiten van relevante data. Een open marketingplatform zorgt ervoor dat zij personalisatie op basis van eigen algoritmes kunnen automatiseren en bovendien gebruik kunnen maken van de machine-learningfunctionaliteit binnen het platform. Hiermee wordt veel tijd bespaard zodat datascientists zich volledig kunnen richten op meer strategisch belangrijke taken, zoals het ontwikkelen van nieuwe algoritmes.

Black box

Het gebruik van een open marketingplatform geeft ook meer controle en vertrouwen. De datawetenschappers en marketeers hebben namelijk meer grip op de optimalisatie van klantervaringen. In veel gevallen is de kunstmatige-intelligentietechnologie binnen een marketingplatform een soort black box. De technologie draait op de achtergrond en biedt toegevoegde waarde in de vorm van aanbevelingen, maar is niet volledig transparant voor de gebruiker. De gebruikte algoritmes kunnen niet worden aangepast. De flexibiliteit die een open marketingplatform en een BYOA-framework bieden, maken het volledige proces voor organisaties transparanter en dit maakt de weg vrij voor nieuwe toepassingen.

Testen

Naast de intelligentie die een marketingplatform kan bieden op basis van machine learning, is een belangrijke toegevoegde waarde de mogelijkheid om algoritmes beter te testen en analyseren. Zelfs de meest geavanceerde algoritmes zijn namelijk onbruikbaar als er onvoldoende ruwe data beschikbaar zijn om te testen. Een gebrek aan bruikbare data is een veelvoorkomende uitdaging bij het toepassen van machine learning. Door gebruik te maken van het juiste marketingplatform wordt het mogelijk om algoritmes uitgebreider te testen, analyseren en betere beslissingen te nemen als het om personalisatie gaat.

Veel ondernemingen hebben grote stappen gezet in het personaliseren van ervaringen en hebben geïnvesteerd in de expertise die nodig is om kunstmatige intelligentie en machine learning toe te passen voor betere resultaten. Organisaties die de volgende stap willen zetten, moeten slim gebruikmaken van kunstmatige intelligentie en eigen kennis toevoegen aan bestaande algoritmes.