[onderzoek] Gepersonaliseerde aanbevelingen: Ten koste van wat?

In die artikelen worden talloze statistieken genoemd om het belang van personalisatie te onderbouwen. Om een voorbeeld te geven: uit onderzoek van Accenture blijkt dat 91 procent van de consumenten liever bij een merk koopt dat hun voorkeuren begrijpt dan bij andere merken. Het is dan ook niet gek dat de meeste bedrijven vol op personalisatie inzetten om zo nieuwe klanten binnen te halen en bestaande klanten te binden aan hun brand.

Goed personaliseren geeft consument meer tijd en gemak…

Dat consumenten voorkeur geven aan bedrijven die hun communicatie op de klant afstemmen, is niet verrassend. Goed uitgevoerde personalisatie maakt onze levens immers comfortabeler. We worden aangesproken op de manier die wij fijn vinden, op het moment dat ons het beste uitkomt en met de toon die we prettig vinden. Niet alleen de communicatie wordt op ons aangepast, maar ook de aanbevelingen die bedrijven ons doen, zijn speciaal voor ons geselecteerd. Het is daardoor niet langer nodig om urenlang onderzoek te doen welk product het beste bij ons past. De meeste bedrijven snappen ondertussen zo goed wat we nodig hebben, dat we binnen enkele minuten onze keuze al kunnen maken. Deze vormen van personalisatie besparen ons dus een hoop tijd, hetgeen we doorgaans tekortkomen.

Streamingdiensten zijn ultieme voorbeelden van bedrijven die onze levens op deze manier makkelijker maken. Spotify bijvoorbeeld helpt ons nieuwe muziek te vinden. Hun algoritme classificeert de muziek die we luisteren in genres. Op basis van het genre waar iemand veel naar luistert, zoekt het naar afspeellijsten met muziek van hetzelfde genre en kiest het daar nummers uit. Als ik veel naar Bruce Springsteen luister, krijg ik daarom een afspeellijst met artiesten waarvan Spotify vindt dat ze op hem lijken, zoals Tom Petty en Paul Simon. Ze wisselen in deze lijst tussen nummers waarvan ze weten dat ik ze al geluisterd heb en nummers die ik op Spotify nog niet eerder geluisterd heb. Te veel nieuwe nummers vinden we namelijk onprettig, geven ze bij Spotify aan. Vaak zitten in zo’n Discover Weekly Playlist leuke nieuwe nummers, maar zelden ben ik verrast over de aanbevelingen die ik krijg. Andere streamingdiensten, zoals Netflix, hanteren eenzelfde soort principe. Ze laten ons content zien waarvan ze denken dat wij het leuk gaan vinden omdat het lijkt op iets dat we eerder gekeken hebben en toen leuk vonden. Allemaal dus om het voor ons gemakkelijker te maken om de volgende favoriete tv-serie of film te vinden.

…maar vraagt ook om waakzaamheid

Heeft dat gemak echter ook een keerzijde? Wat doet het met ons als consument? Hoewel er steeds meer bewustzijn lijkt te komen wat de invloed is van gepersonaliseerde content, zoals nieuwsartikelen, op onze beslissingen (zelfs op beslissende momenten zoals de Amerikaanse verkiezingen), lijken veel bedrijven er nog niet mee bezig te zijn. Ze zijn nog zo druk bezig om de aanbevelingen die ze aan hun klanten doen te verbeteren, dat er nauwelijks wordt nagedacht over de consequenties ervan. Juist terwijl het aan bedrijven is om hier verantwoordelijkheid voor te pakken. Innoveren op basis van klantgedrag en hieruit voortkomende klantvoorkeuren heeft misschien niet altijd het welzijn van diezelfde klant als resultaat.

Het hyperpersonaliseren van content, zoals het Netflix-aanbod op onze startpagina, kan ons dan wel gemak opleveren, maar het geeft ook het risico dat we in een eindeloze tunnel terecht komen. Een spiraal van volledig op ons afgestemde aanbevelingen, waarover we nauwelijks meer hoeven na te denken. Waarschijnlijk om dit soort gevolgen te voorkomen, plaatst Netflix op je startpagina ook content waarvan ze onzeker zijn of je het leuk zult vinden. Door de makkelijke treffers af te wisselen met dit soort onzekere content, geeft het ons als consumenten de kans om verrast te worden door een onverwachte treffer. Zijn dat niet vaak de dingen die ons het langst bijblijven?

Het hyperpersonaliseren van content, zoals Netflix doet, geeft ook het risico dat we in een eindeloze tunnel terecht komen

Het is dan misschien ook als bedrijf het overwegen waard om klanten af en toe tegen totaal onverwachte aanbevelingen aan te laten lopen; om te experimenteren met de aanbevelingen die je doet en te kijken hoe de klant hierop reageert. Wie weet leer je je klant zo zelfs nog een beetje beter kennen.

Dit artikel is geschreven door Esther Lietaert Peerbolte, Senior Consultant Data Science bij EY VODW, en stond in MarketingTribune 07, 0202.