[column] Personalisatie steeds minder een mensending… of toch wel?

Een gepersonaliseerde krant met alleen onderwerpen en bedrijfsinformatie gebaseerd op door de lezer vooraf ingegeven trefwoorden. Bij het FD spraken we indertijd veel over het fenomeen serendipity; een term die staat voor gelukkig toeval. Je vindt of leest iets waar je in eerste instantie niet actief naar zocht. Iets dat je ervaring en kennis verrijkt. Onverwachte verrassingen dus die je als lezer wellicht zou missen indien je van tevoren nauwkeurig aangeeft waarover je wilt worden geïnformeerd. Een verschraling voor de lezer dus?

Zelflerende machines

De afgelopen 23 jaar is personalisatie een steeds belangrijker onderwerp geworden, waarmee naast uitgevers ook andere bedrijven in veel sectoren intensief bezig zijn. Zo heeft Unilever zijn All Things Hair-kanaal geheel gebaseerd op actuele Google-data, is veel van de content die we op websites tot ons nemen reeds op ons profiel afgestemd en zijn de films en muziek die we consumeren bij bedrijven als Netflix en Spotify volledig voor ons op maat geselecteerd.

Een geheel nieuw spel, waarbij marketeers het ervaren alsof ze steeds meer de regie uit handen geven aan de machine

Database-specialisten en -marketeers zijn dus maar druk met al deze personalisatie. Tegelijkertijd zien we een razendsnelle ontwikkeling naar geautomatiseerd selecteren en presenteren van persoonlijke aanbiedingen, waarbij zelflerende machines bepalen welke informatie het beste bij iemand past op basis van ervaringen die de machine zelf opdoet.

Geheel nieuw spel

Machine vervangt marketeer zou je denken. Of toch niet? Een cruciale succesfactor bij de toepassing van dit soort technologieën is dat we de machines voeden met voldoende ‘aanbiedingen’, want de machine moet leren en de offers moeten met elkaar kunnen ‘strijden’: het meest succesvolle offer wint. Wanneer de machine van peuter is opgegroeid naar kleuter of student zullen we zien dat we hier als mens niet meer tegenop kunnen analyseren en personaliseren en dat de machine ook werk van de database-marketeer overneemt. Dat kan voor service-informatie, maar ook voor commerciële informatie zijn. Een geheel nieuw spel, waarbij ik zie dat marketeers het ervaren alsof ze steeds meer de regie uit handen geven aan de machine.

Crux

De crux is echter dat diezelfde marketeer bij de inzet van zelflerende machines nog meer dan voorheen moet weten welke doelstellingen hij wil bereiken bij zijn klanten. Als een hoge clickratio bijvoorbeeld de enige KPI is die we meegeven aan de machine zullen altijd die aanbiedingen winnen met de hoogste clickratio, wat niet in lijn met de strategie van een bedrijf hoeft te zijn. Als bijvoorbeeld een bank zowel een reisverzekering als hypotheken aanbiedt, is de kans groot dat de conversie op de reisverzekering hoger is dan die op de hypotheek. Alleen van het verkopen van reisverzekeringen kan de bank niet voortbestaan, dus als de machine alleen deze aanbiedingen aan klanten voorschotelt omdat de conversie zo goed is…

De vraag is dus wat de echte business drivers zijn waarop het bedrijf stuurt. Business drivers die voldoen aan het bedrijfsbelang, maar ook het klantbelang. Dat is informatie waarmee marketeers de machines moeten voeden om zo de machine nog effectiever zijn werk te laten doen.

En serendipity? Dat fenomeen is natuurlijk nog steeds relevant, maar dit kunnen we nu gewoon meenemen bij het vaststellen van de business drivers. Worden de zelflerende machines zelf ook een keer verrast.

Beate van Dongen Crombags houdt zich dagelijks bezig met digitale transformaties van haar klanten en is partner bij EY VODW. Deze column stond in MarketingTribune 13, 2019.