Gaat Artificial Intelligence de webanalist vervangen?

Eerder deze maand werd bekend dat Nederlandse bedrijven voorop lopen in het toepassen van kunstmatige intelligentie ten opzichte van andere Europese bedrijven. Veel bedrijven in ons land blijken namelijk praktisch ingesteld, werken veel met universiteiten samen en zijn erop gericht om het werk makkelijker te maken door met technologie de medewerker te ondersteunen. Zelfs meer dan een derde van de bijna driehonderd onderzochte bedrijven zou met AI-projecten bezig zijn, of gaan starten, terwijl driekwart al machine learning (een vorm van AI) inzet.

Deze berichtgeving deed mij denken aan een uitspraak van Thomas Watson Jr. (voormalig CEO van IBM en zoon van de oprichter van het bedrijf) die ooit zei: “Our machines should be nothing more than tools for extending the powers of the human beings who use them”. Deze uitspraak gaat naar mijn idee vandaag de dag nog steeds op. Het is een visie die je steeds weer zou moeten kunnen plotten op de toekomst. De kern van de boodschap zie je overal opduiken nu AI een hot topic is. Je ziet het ook terug in de AI-strategie van IBM (een voorloper op dit gebied), want het ultieme doel is nog steeds om tools te leveren, zodat mensen betere keuzes kunnen maken.

Een stuk intelligente software

Gaat AI de webanalist vervangen?

Laatst hoorde ik van iemand dat het antwoord op dit soort journalistieke headlines altijd steevast ‘nee’ is. Ze noemen dit ook wel de Betteridge’s law of headlines (vernoemd naar een Engelse technologie-journalist met deze achternaam). Er is natuurlijk een reden waarom deze, ik noem het maar even ‘wat-als vragen’, worden gesteld. Het trekt niet alleen de aandacht, maar het zet in ieder geval ook heel kort aan tot nadenken. En? Is me dat gelukt?

Heb jij je wel eens afgevraagd of het werk wat je doet als webanalist ook gedaan zou kunnen worden door een stuk intelligente software? Misschien is het beter om het als volgt te formuleren: ‘Heb jij je ook wel eens afgevraagd of het niet beter zou zijn als je ondersteund zou kunnen worden door software bij het uitvoeren van bepaalde analysetaken?’. Hopelijk is het antwoord nu wel ‘Ja’.

“Zou het niet beter zijn als je ondersteund zou worden door software bij het uitvoeren van bepaalde analysetaken?”

Een voorbeeld van zo’n stukje intelligentie is de Insights-optie binnen Google Analytics, wat ook wel Analytics Intelligence wordt genoemd (afgekort AI dus!). In plaats van zelf het rapport te maken, kun je in de interface eenvoudige vragen stellen door deze – nu nog alleen – als tekst in te voeren. De tekst-string lijkt een soort query te zijn waarmee Google Analytics uiteindelijk het resultaat opzoekt en dat met je deelt. Dit kunnen vragen zijn zoals: “Waarom is mijn conversie gedaald?”. Maar eigenlijk zou je Google wel eens de vraag willen stellen: “Welk advies geef je mij om de conversie van mijn niet-betaalde kanalen te verbeteren?”. We hoeven niet altijd de Google-kas te spekken door AdWords in te kopen natuurlijk. Ach, je begrijpt mijn punt vast wel. Dit soort vragen zijn waarschijnlijk veel moeilijker te beantwoorden. De ontwikkelingen hieromtrent gaan mogelijk snel volgen, maar op dit moment is dit in Google Analytics nog niet beschikbaar.

De virtuele analist

Die andere grote speler in deze markt, Adobe, kondigde eind vorige maand aan dat het drie jaar lang heeft gewerkt aan de ontwikkeling van een virtuele analist, die als doel heeft kwalitatieve inzichten naar de gebruiker te brengen binnen de verschillende Adobe clouds (onder andere Creative, Experience, Marketing). Deze virtuele analist, die luistert naar de naam AI Assist, maakt daarbij gebruik van Adobe Sensei, het AI- en ML-framework van Adobe.

De virtuele assistent komt hiermee dus ook binnenkort naar Adobe Analytics. Een virtueel hulpje voor de webanalist. Het kan dus wel? Deze aankondiging geeft niet alleen aan dat Adobe actief blijft werken aan een snelle doorontwikkeling van het analyticsplatform, maar ook snelle ontwikkelingen in de markt omarmt en zich daarbij ook laat leiden door de efficiency die AI kan inbrengen om bedrijven verder te ondersteunen, daar waar het écht nodig is.

De nieuwe virtuele analist is ontwikkeld op basis van Adobe Sensei en een set van verschillende oplossingen die binnen Adobe Analytics al eerder werden geïntroduceerd (Anomaly Detection uit 2013, Contribution Analysis uit 2015 en Intelligente Alerts uit 2016).

Voor de introductie van AI Assist stelt Adobe in het persbericht dat de nieuwe virtuele analist de volgende drie functionaliteiten in zich heeft:

• Zichtbaar maken van het onbekende: De virtuele analist doorzoekt en analyseert voortdurend de data van het bedrijf en geeft prioriteit aan interessante veranderingen. Deep learning-modellen bieden de virtuele analist toegang tot ieder datapunt bij iedere klantinteractie, variërend van hoe lang een consument een website bezoekt, tot het switchen tussen app en website. Deze onbekende patronen bieden niet alleen nieuwe inzichten, maar maken voor bedrijven ook zichtbaar waar zij niet eerder naar gezocht hebben.
• Maximale relevantie: De virtuele analist brengt proactief prioriteiten aan in data-analyses, gebaseerd op zowel de context van business als de gebruikers (beiden gebruikmakend van realtime activiteiten en historische data) zonder dat de gebruiker het systeem zelf hoeft op te starten. Machine learning-algoritmes zorgen er bovendien voor dat aanbevelingen worden gebundeld. Een piek in omzet, bestellingen en conversies, die allemaal gerelateerd zijn aan dezelfde gebeurtenis worden bijvoorbeeld samengevoegd tot één betekenisvol inzicht.
• Adaptief leren: Gaandeweg houdt de virtuele analist rekening met de voorkeuren en consumptiepatronen van gebruikers om meer intuïtieve en relevante inzichten te bieden. Het analyseert ook het gedrag van alle andere gebruikers binnen de organisatie om overeenkomstige personen te vinden en dit vervolgens te gebruiken om aanbevelingen te doen voor verdere personalisatie. Het systeem biedt de mogelijkheid om gebruik te maken van ‘vind ik leuk’- of ‘vind ik niet leuk’-aanbevelingen die het machine learning-model versterken en de virtuele analist in de loop der tijd steeds intelligenter maken.

De drie bovengenoemde punten zijn allemaal toevoegingen waarmee Adobe eigenlijk ook meteen feilloos blootlegt wat het onderliggende probleem is waar veel bedrijven op dit moment mee kampen. Om niet meteen te verzanden in begrippen als ‘big data’, is het natuurlijk wel een feit dat de te analyseren berg van (web)data steeds groter en groter wordt en er nog steeds te weinig gekwalificeerd personeel lijkt te zijn om al die data te analyseren en er daadwerkelijk nuttige inzichten uit te halen.

“We hoeven ons niet meer te schamen over het feit dat we hulp krijgen bij ons dagelijks analysewerk”

Het toepassen van AI in analytics software lijkt mij daarom een goede stap. Het klinkt als een perfect praktijkvoorbeeld over de manier waarop de vierde industriële revolutie nu echt gestalte begint te krijgen. We hoeven ons niet meer te schamen over het feit dat we hulp krijgen bij het doen van ons dagelijks analysewerk. We staan er toch ook niet meer bij stil hoeveel elektronische apparaten we in ons dagelijks leven gebruiken?

Voice en A/B-testing

Een andere ontwikkeling van Adobe die mij aansprak, was die op het gebied van voice. Door een toename in het gebruik van slimme voice-assistants zoals Amazon’s Alexa en Google Home, laat de echte doorbraak hiervan waarschijnlijk niet lang meer op zich wachten. Adobe speelt hierop in door analytics en AI-toepassingen binnen Adobe Analytics-tools te introduceren, om bedrijven te helpen meer waarde uit hun voice-based data te halen. Daarnaast wordt eraan gedacht om bijvoorbeeld met verschillende stemmen te gaan experimenteren.

Op het gebied van A/B-testen is er ook de nodige ontwikkeling te bespeuren. Na het vorig jaar aangekondigde Auto-Target zal Adobe ook daar AI integreren om ervoor te zorgen dat een gebruiker – bijvoorbeeld een marketeer – het beste algoritme kan kiezen om de bezoeker een op maat gesneden en totaal gepersonaliseerde ervaring te bieden, op basis van een individueel profiel en het gedrag van andere bezoekers met vergelijkbare profielen. Overigens moet niet alleen die ervaring beter, maar moeten natuurlijk ook die conversies omhoog.

AI binnen webanalyse en CRO

Artificial Intelligence binnen webanalyse en CRO (Conversie Ratio Optimalisatie) is een vrij nieuwe, maar zeer boeiende ontwikkeling om te volgen. Het gaat om onze toekomst, nietwaar? Daar waar er vaak een hoop vraagtekens worden geplaatst bij AI in het algemeen en AI-toepassingen op bepaalde gebieden in het bijzonder, denk ik toch dat het een welkome ontwikkeling is binnen ons vakgebied.

Heb je zelf nog twijfels over AI? Ik vertrouw zelf altijd op de volgende uitspraak: “If the machine can beat humans, the human+machine couple will always beat any machine.”