[column] Creatief gold diggen met data science

Voortekenen
Het was een jaar geleden dat key note spreker Felienne Hermans (Associate Professor Universiteit Leiden) op het Market Insights Event de zaal op het hart drukte om te leren programmeren. Het zou zo handig zijn, zoveel te bieden hebben. Voor iedereen.
Uit meerdere hoeken waren deze geluiden te horen. Al jaren zie je afgestudeerde wiz kids in de hoek van data science bedrijfjes starten.
Een tijd heb ik het naast me laten liggen. Data science voelde vooral handig voor bedrijven die bepaalde processen efficiënter willen maken, die saai mensenwerk willen automatiseren, of online gepersonaliseerde voorkeuren wilden presenteren. Voor het ontwikkelen van productinnovaties, service-oplossingen of packaging designs zag ik toch vooral de mens en zijn creativiteit als belangrijkste ingrediënt.

BAM!
Het is even schrikken: data sciene is in het creatieve veld terecht gekomen. Kijk naar AI-oplossingen zoals DALL·E dat op basis van complexe teksten zelf diverse creatieve designoplossingen genereert. Bizar. Je geeft bijvoorbeeld een (gekke) opdracht waarin je aangeeft wat je wilt, bijvoorbeeld ‘an illustration of a baby daikon radish in a tutu walking a dog’. Het resultaat? Daadwerkelijk een illustratie van precies dat. En dan bedoel ik niet resultaten van Google Search, maar van nieuw gegenereerde oplossingen. Of de tekstinvoer ‘an arm-chair in the shape of an avocado’. Tada. Zie daar verschillende designs van stoelen in de vorm van een avocado. Zelf bedacht. Door de machine.

Images drawn by DALL·E for the caption “an arm-chair in the shape of an avocado” and “A baby daikon radish in a tutu walking a dog”.

Maar ook op het online IIEX Event Europe (april 2021) zie je toepassing van data science stevig terugkomen. Behaviorally (consultancy voor shopper growth) presenteerde een oplossing waar concept packaging designs geëvalueerd worden op basis van AI. Niks geen packaging test onder consumenten, maar met de spreekwoordelijke druk op de knop worden onder meer de aansprekendheid en plus- en minpunten van je packaging inzichtelijk gemaakt.

Men against machine
Netflix, Amazon, Facebook en Spotify laten ons al jaren keurig zien wat je wilt zien. Dus de stap naar het ontwerpen van aansprekende creatieve uitingen, zoals bijvoorbeeld advertenties, producten en verpakkingen lijkt klein.
Kunnen we binnenkort bijvoorbeeld in enkele seconden prijswinnende advertenties ontwikkelen, die rekening houden met brand guidelines, visie, strategie en doelgroep van een merk? En hebben we dan nog creatieven nodig - no offend - of zal het zo zijn dat creatieven zich vooral laten inspireren door AI-gedreven oplossingen, die hen in luttele seconden worden voorgeschoteld? Ik zie het al voor me: ‘Eh even denken… ik typ in: nieuwe campagne Staatsloterij Eindejaarstrekking, maar dan niet met een hondje, egel of katje, maar wel met dezelfde likebality’. Et voila… een reeks aan voorstellen.’ Laat die Effie maar komen!
Toch zie ik nog niet dat AI-oplossingen en masse worden gebruikt om te komen tot creatieve oplossingen. Je ziet wel dat AI-technieken door merken worden toegepast in creatieve uitingen, zoals in de JBL-campagne Find your fit uit december 2020 van GoSpooky ter ondersteuning van de lancering van de True Wireless-oordopjes. Door middel van deep fake AI-technologie kun je eenvoudig je eigen gezicht plaatsen in een van de hoofrolspelers in de ad. ‘Lollig!’ dacht ik, samen met meer dan 200.000 mensen die het ook probeerde.

Get ready!
Als insightgedreven - of moet ik nu zeggen datagedreven - propositiedesigner scrape of crawl ik sinds een half jaar thick data. Volledig geautomatiseerd verzamel ik data van geschreven teksten; dit kunnen reviews, blogs, websites, maar ook andere tekstdocumenten zijn. Deze veelheid aan data wordt vervolgens semiautomatisch geanalyseerd om te komen tot bruikbare inzichten omtrent doelgroepbehoeften, innovatiekansen en (propositie)verbeterpunten.
Ik merk dat ik daarin nog niet volledig de touwtjes uit handen wil geven aan ‘de machine’, maar scherp wil blijven op de betrouwbaarheid en kwaliteit van de data die wordt geanalyseerd. Ik leg uitkomsten nog steeds naast resultaten van consumentenonderzoeken: Zie ik hetzelfde? Leer ik meer? Wat is anders?
Op hoofdlijnen zijn de uitkomsten bruikbaar, maar de diepere inzichten en vertaalslag naar (propositie)oplossingen blijft vooralsnog mensenwerk.
Maar toch! Wat is het een fijne ontwikkeling om eenvoudig toegang te hebben tot zo veel data! En wat een kansen om merken hier mee van dienst te zijn!
Elke week lijken er weer nieuwe, nog geavanceerdere, slimmere, oplossingen op dit gebied te komen. En zoals met elke ontwikkeling is de gebruiksvriendelijkheid nog niet altijd helemaal daar, maar ook dat is aan het veranderen. Inzichten verzamelen wordt kinderspel, voor iedereen.

Ben jij al klaar voor het data-infuus?