Vorige week vond de 9e editie van E-commerce Insights plaats in de Jaarbeurs in Utrecht. Een inspiratie-event voor e-commerce professionals, georganiseerd door Guapa. Wij waren erbij en geven je hierbij een verslag van de dag.

Jason Silva

Jason Silva zette aan het begin gelijk de toon van de dag. Niet in levende lijve, maar met een inspirerende video op het grote scherm.

Door de dag heen kwam Jason vaak terug. Voor elke spreker een video met een passende boodschap. Zijn zware en enthousiaste stem dreunde nog lang door in onze hoofden. ;)

AR, VR, ML, AI

Het thema van de dag was een verzameling van hippe afkortingen: AR, VR, ML en AI. Maar Guapa wist met goede sprekers de valkuil van alleen maar hip doen te ontwijken: het ging deze dag over wat je concreet met deze technieken kan. Met uitgebreide voorbeelden uit de praktijk en blik op de toekomst.

Waar staan de afkortingen voor?

VR = Virtual Reality

Een digitale wereld die als echt aanvoelt. Met grote dichte brillen zoals de bekende Oculus Rift, Playstation VR en HTC Vive op dit moment vooral gebruikt in gaming.

AR = Augmented Reality

Oftewel een digitaal laagje over de werkelijkheid heen. Dit mixt virtual reality met de echte omgeving om je heen. Dit kan in een bril maar ook via je mobiel, zoals met Pokemon Go of de IKEA Place app.

AI = Artificial Intelligence

Kunstmatige intelligentie in het Nederlands, verwijst naar computersystemen die uit zichzelf nieuwe dingen kunnen leren. Creatief zijn dus, nieuwe dingen proberen en kijken wat er gebeurd. Zoals met AlphaGo, de computer van Google die in het spel Go een zet doet die mensen nog nooit gedaan hadden en de winnende move bleek te zijn.

ML = Machine Learning

ML gaat over het geven van voorbeelden aan een computerprogramma, die er een patroon in kan zien en in nieuwe data voorspellingen kan doen binnen dat patroon. Zo wordt het al veel gebruikt bij voorspellen van fraude: geef een computer veel voorbeelden van webwinkel bestellingen waarbij je weet dat er gefraudeerd is, en de computer kan bij nieuwe bestellingen voorspellen hoe waarschijnlijk dit fraude is.

Tim Zuidgeest (AR, VR)

Als eerste kwam Tim Zuidgeest het podium op. Vanaf links. Want volgens wetenschappelijk onderzoek worden mensen die vanaf links opkomen aardiger gevonden dan mensen die vanaf rechts opkomen. Het wordt gelijk duidelijk wat Tim’s vakgebied is: hij is neuromarketeer en oprichter van ST&T Research.

Tim laat ons zien dat we bijna al onze keuzes onbewust maken. Zelfs als we denken en zeggen dat we iets willen, is vaak de onbewuste keuze anders. Dat is waarom enquêtes over gedrag weinig waarde hebben. Als we willen weten wat mensen zullen gaan doen, moeten we meten wat ze in het echt ook doen.

Dat meten kan natuurlijk met methodes die we al goed kennen: Google Analytics en AB testing. Tim neemt ons mee in hoe ze dat bij ST&T Resarch doen: met onder andere EEG en Eye Tracking.

Verlangen en verwarring

Met EEG kan je hersenactiviteit meten. En een aantal onderwerpen kunnen we al vrij zeker met EEG zien: verlangen, verwarring en denkkracht. In combinatie met Eye Tracking maakt dit een ideale set om reacties op webshops te meten. Zo kan je proefpersonen voorzien van sensoren en vervolgens een product laten bestellen. Je kan zeer precies meten welke knoppen en teksten voor verwarring zorgen of die moeilijk zijn om te begrijpen. Zo krijg je super concrete aanwijzingen waar je je website kan optimaliseren.

Mobiele EEG

Tim gaf ook een demo hoe ze met een mobiele EEG en Eye Tracking in de echte wereld kunnen meten wat werkt en wat niet, zoals de indeling van een supermarkt.

Dezelfde techniek kunnen ze ook toepassen in virtual reality. Daarmee kan je bijvoorbeeld veel verschillende indelingen van een supermarkt in een VR wereld maken, en testen wat de minste verwarring oplevert bij bezoekers.

Nathan Coppens (VR)

Nathan is Technology Director bij DigitasLBi en gaf een terugblik op een groot Virtual Reality project dat zij deden voor Skoda: de lancering van de Skoda Vision E.

De lancering van deze concept car vond vorig jaar plaats op de Shanghai Motor Show. ZDigitase bouwde daarvoor een virtuele 3D wereld waar je de nieuwe auto kon ervaren. De stand op de motorshow had een speciale ruimte om met 4 mensen tegelijkertijd met virtual reality brillen de onthulling mee te maken. In totaal deden 3.000 mensen op de motorshow deze ervaring.

Het was een gigantische operatie om dit technisch en organisatorisch voor elkaar te krijgen. Duidelijk was dat ze over elk detail hadden nagedacht, zoals wachtrijen via WeChat (meest gebruikte app in China) en persoonlijke aftermovies om te delen op social media. Het was leuk om hier een kijkje in de keuken te krijgen.

Joël Kremer (VR, AR)

Door naar het volgende VR succes. Joël Kremer toont ons The Kremer Museum. Een virtueel museum waar je als bezoeker de kunst van zijn familie ’s The Kremer Collection kan bekijken.

Het model voor kunstcollecties is al lang hetzelfde: als tijdelijke tentoonstellingen te gast in een groot en bekend museum, of zelf een kleiner fysiek museum openen. In beide gevallen is maar een gedeelte van de collectie te bekijken, op specifieke tijden op een specifieke locatie. The Kremer Collection probeert met The Kremer Museum iets nieuws: een eigen museum waar alle kunst te zien is. Maar dan virtueel. Het museum heeft al meer bezoekers ontvangen dan de gemiddelde tentoonstelling waar ze aan deelnemen.

Ook laat Joël zien hoe ze met een AR app voor Hornbach meer bezoekers naar de winkel hebben gekregen. In de nieuwe Hornbach winkel in Amsterdam hebben ze een AR experience uitgezet: een zoektocht in de winkel die je met je mobiel kan doen. Als je een onderdeel hebt gevonden, spreekt een virtuele Hornbach medewerker je toe in 3D. Als je de zoektocht compleet hebt kon je een ontmoeting met Max Verstappen winnen. En zo hebben ze mensen alle hoeken van de nieuwe winkel kunnen laten zien.

Skip Fidura (AI, ML)

“AI is the answer. But what is the question?” Daarmee start Skip zijn verhaal. We willen graag met nieuwe speeltjes werken, maar hebben we er ook wat aan? Wat is het doel en is AI wel het antwoord?

De Amerikaanse Brit geeft veel voorbeelden van dingen die we al honderden jaren doen, terwijl er soms gedaan wordt of ze nu mogelijk zijn door middel van Artificial Intelligence en Machine Learning: doelgroep segmentatie deden ze al in de eerste kranten in 1700. En logische verbanden leggen zoals “als u dit product koopt, bent u waarschijnlijk ook geïnteresseerd in dit andere product” hoeft geen ML aan te pas te komen.

Maar wat zijn de doelen van marketing en zijn er dingen die we beter kunnen doen met AI?

Met marketing moeten we de juiste persoon bereiken, met de juiste boodschap, op het juiste moment en in de juiste context. Dat is helemaal niet nieuw natuurlijk, maar we zijn met marketing vooral reactief. Iemand heeft iets gekocht: dan zullen ze ook wel X interessant vinden. Door dat te automatiseren kunnen we dit al op grote schaal doen, maar het is vooral reactief.

Skip vertelt ons dat we met AI deze patronen kunnen herkennen en proactief met mensen kunnen communiceren. Zo kunnen we (met voldoende data) aan het surfgedrag van iemand voorspellen of diegene iets gaat kopen of niet. Als we al zeker weten dat iemand gaat kopen, hoeven we hem ook geen extra korting te geven. Maar iemand die twijfelt, kunnen we misschien met een extra 5% korting op het goede moment toch converteren.

Zo hoeven we niet maar 10 klantsegmenten te gebruiken, maar hebben we segments of 1’ doen. Toegespitst op het individu en zonder dat we grote groepen mensen hetzelfde benaderen.

Skip juicht het gebruik van Artificial Intelligence en Machine Learning absoluut toe, maar moedigt marketeers aan het op de goede manier te gebruiken. De benodigde data is overal wel te vinden, nu moeten marketeers leren om proactief te denken en goed om kunnen gaan met cijfers en statistiek. Maar het gebruik van AI in gerichte marketing is nog kostbaar en staat in de kinderschoenen.

Jarno Duursma (AI, ML)

Jarno is trendwatcher en gaf een kijkje in wat er al gebeurd met AI en nog gaat komen op het gebied van het ondersteunen en soms vervangen van medewerkers.

Met Artificial Intelligence zijn we nog ver verwijderd van ‘general AI’: een computer die op alle fronten minstens net zo slim is als de mens. Maar met ‘narrow AI’ worden er al veel successen geboekt. ‘Narrow AI’ wil zeggen heel slim in een klein taakgebied, zoals een schaakcomputer.

Narrow AI en Machine Learning wordt veel toegepast in ‘aanbevelingen’ zoals bij Netflix en Shopify. Maar plekken waar nu veel voortgang wordt geboekt is in digitale assistenten. We kennen natuurlijk Siri op de iPhone en Alexa van Amazon voor in de woonkamer. Maar ook voor het bedrijfsleven zijn er steeds meer startups met interessante techniek.

Zo is er Digital Genius dat bedrijven zoals KLM en Uber al helpt met het beantwoorden van vragen aan de klantenservice. Het systeem leest de vraag van de klant en schrijft alvast een antwoord terug, allemaal op basis van eerdere antwoorden van de klantenservice. De helpdeskmedewerker controleert de mail en verstuurt hem.

Dan is er Beyond Verbal, dat in telefoongesprekken emoties zoals irritatie kan herkennen en live tips kan geven aan de medewerker van de klantenservice om het gesprek te verbeteren.

Deze technieken zijn zo goed, dat je niet meer weet wat echt is en wat niet. Robots die onze berichten beantwoorden doen steeds vaker onze foutjes na om ‘echt’ te voelen. Zoals de demo van Google Duplex vorige maand, waarbij de computer een kapper belt en met ‘uhms’ en ‘ahs’ net doet of ze er iets langer over na moeten denken. Of Deepfake waarbij video’s van bekende mensen volledig door de computer kunnen worden verzonnen die niet van echt te onderscheiden zijn. Of de (nog wel van echt te onderscheiden) lilmiquela waarbij een verzonnen personage al 1.2 miljoen volgers op Instagram heeft.

Jarno roept iedereen in de zaal op om met de inzet van al deze mooie technieken ons morele kompas te checken. Waar ga je in mee en wat gaat te ver? Willen we van alle medewerkers continu hun emoties herkennen om burn-outs te voorkomen, of leven we zometeen echt in de Matrix.

Wouter Weerkamp (AI, ML)

Wouter zet ons na de koffiebreak gelijk weer even met beide benen op de grond. Wouter is onderzoeker geweest bij de Universiteit van Amsterdam en vertelt ons dat Machine Learning eigenlijk helemaal niet zo ingewikkeld is als sommige het laten lijken.

Machine Learning is ‘gewoon’ het tonen van heel veel voorbeelden om er een patroon in te herkennen, net zoals wij mensen leren. Als je elke dag naar buiten gaat om te voetballen, zie je vanzelf dat het weer invloed heeft op wanneer het lekker is om te voetballen. De eerste keer dat het regent pas je je model aan: met regen is het niet lekker voetballen.

Net als bij mensen geldt voor computers: hoe meer voorbeelden we hebben hoe nauwkeuriger ons model is. Als je maar 5 keer bent gaan voetballen heb je maar een paar weervariaties meegemaakt en zijn de conclusies die je trekt niet zo goed. Na 10 jaar elke dag voetballen weet je precies wat het perfecte weer is.

Dat is wanneer we het “zelflerende systemen” noemen. We hoeven niet alle condities te programmeren maar we laten de computer zelf leren aan de hand van voorbeelden.

Het is geen magie, maar een computer is gewoon lekker snel. Een computer kan mega veel voorbeelden bekijken in korte tijd. Op universiteiten en in grote bedrijven zijn ze al meer dan 10 jaar met Machine Learning bezig en daardoor is er inmiddels veel software en algoritmes beschikbaar om snel een model te maken aan de hand van voorbeelddata. Lerende zoekmachine Met zo’n model kan de computer voorspellingen doen. Wouter legt uit hoe ze dat bij zijn 904Labs doen met een “lerende zoekmachine” voor webwinkels. Bijvoorbeeld als een bezoeker zoekt op ‘koffer’. Veel zoekmachines in webwinkelsoftware kunnen wel alle producten herkennen waar het woord ‘koffer’ in zit, maar dat is lang niet altijd wat wij als mensen ook met een ‘koffer’ bedoelen.

Wouter toont een screenshot waarbij het eerste resultaat een “gereedschapskoffer” is en het tweede resultaat een koffer voor een geweer. Pas later komen de reiskoffers van Samsonite naar voren.

Door de computer te laten zien op welke producten klanten klikken van de zoekresultaten leert het wat bezoekers bedoelen als er op “koffer” gezocht wordt. Het resultaat na het toevoegen van ML aan de zoekmachine: bovenaan staan nu de Samsonite koffers, de meeste in de aanbieding. Dat is blijkbaar wat de meeste mensen zochten.

Zoekmachines in webshops zijn enorm belangrijk voor een goede conversie, maar op mobiel is het helemaal van onschatbare waarde. Vaak is er op mobiel maar plaats voor 1 of 2 resultaten. Als die eerste resultaten dan niet relevant zijn kost je dat omzet.

Jos Westerkamp (AR)

Laatste van de dag is Jos Westerkamp van Twnkls. Zij bouwen Augmented Reality applicaties en laat zien wat er nu al mogelijk is en hoe zij met AR bedrijfsprocessen versnellen.

Als eerste voorbeeld: IKEA Place. De bekende iOS app van Ikea waarmee je kan zien hoe de meubels van Ikea in je woonkamer passen. Deze app blijkt van het Nederlandse Twnkls te komen en al veel geavanceerde AR trucjes te kunnen. Zoals het maken van een foto van een mooi meubel in een blad en kijken welk IKEA product daar het meest op lijkt en die in 3D op je tafel te tonen.

Met de app die ze voor Otolift hebben gemaakt zien we ook hoe AR ingezet kan worden voor het versnellen interne bedrijfsprocessen. Otolift maakt trapliften voor in huis en het opmeten van een trap en het maken van een offerte kostte veel tijd. Met een iPad app kunnen ze de trap automatisch inmeten en krijgen ze direct een 3D model van de trap. Daarmee kunnen ze de klant gelijk laten zien hoe de traplift eruit zal zien, maar kunnen ze ook in enkele minuten een offerte maken voor de klant. Na akkoord van de klant kunnen ze gelijk de juiste onderdelen bestellen en een paar dagen later de lift komen plaatsen. Zonder de AR app duurden dit hele proces meer dan een maand tot de trap geïnstalleerd was.

Afsluiting

De 9e editie van E-commerce Insights was een dag vol inspiratie. Virtual Reality zit duidelijk nog in een vroeg stadium voor e-commerce. Maar voor Augmented Reality en Machine Learning zijn al duidelijk voordelen te behalen voor webwinkels die voorop willen lopen. Afhankelijk van de producten die je verkoopt en je doelgroep zijn er mogelijkheden voor het verhogen van de conversie met neuromarketing, zelflerende zoekmachines of AR productcatalogusen.

De volgende E-commerce Insights is gepland voor 8 november 2018. Het thema is dan Blockchain, PWA & Payments.