door Alex Kunst
Ooit een vraag gesteld aan een foto en nog antwoord gekregen ook? Tijdens een Salesforce-demo eerder dit jaar, typte een medewerker de vraag “wat draag je op je hoofd” in op een scherm waarop een foto van een mountainbiker werd getoond. “Een helm” antwoordde het scherm. Antwoord op de vraag “waarom draag je een helm”: “voor de veiligheid.”
Het klinkt misschien niet zo spectaculair, maar dat is het wel. Analyses van digitale beelden met behulp van innovatieve software, leveren toepassingen op die de gebruiker de indruk geven dat hij met een intelligent systeem te maken heeft. Einstein Vision van Salesforce is zo’n systeem. Het gaat om een aantal API’s (application programming interface) die de koppeling met het Einstein platform mogelijk maken, waardoor er een oneindige reeks toepassingen ontstaat.
Einstein is het “kunstmatige intelligentie”-platform (ook wel: AI) van Salesforce, dat opereert vanuit de cloud en dat andere systemen van Salesforce van relevante marketing- en sales-informatie voorziet. Het systeem biedt aan ontwikkelaars bovendien de mogelijkheid om er – door middel van API’s – met hun eigen toepassingen op in te pluggen. Werken met een CRM, voor velen toch een drakerige corveedienst, wordt daardoor ineens leuk.
Foto’s sorteren
Zoals blijkt uit het voorbeeld met de mountainbikersfoto kun je Einstein Vision leren hoe het beelden moet interpreteren. Nog een handig voorbeeld. Een verkoper van zonnepanelen heeft een stapel foto’s van huizen, en wil ze automatisch selecteren op platte en schuine daken. Hij opent zijn Einstein-toepassing, maakt twee categorieën aan – “platte daken” en “schuine daken” – en sleept een aantal beelden naar de juiste categorie. Einstein analyseert de beelden en leert het onderscheid tussen de categorieën. Vervolgens kan het systeem de rest van de foto’s automatisch onderverdelen. Er is een foutmarge, maar die staat altijd bij elke foto vermeld. Je kunt dus eenvoudig vragen om een selectie van de foto’s die met 98 procent zekerheid een schuin dak hebben. Geen foto’s van huizen? No problem. Je koppelt Google Streetview aan het systeem en geeft de opdracht om alle schuine daken in een bepaald postcodegebied te selecteren.
Nu kan de zonnepanelenverkoper pas echt los gaan door deze gegevens te koppelen aan andere data in het CRM. Einstein geeft punten aan de bewoners van de puntdakhuizen in het postcode-gebied op basis van beschikbare e-mail-teksten, offerte-aanvragen, klikgedrag, getoonde demo’s, elektronische agenda’s of social media. De leads met de hoogste scoringspercentages staan bovenin de lijst. De leads in de onderste regionen worden desgewenst automatisch doorgestuurd naar een andere afdeling.
Via de Marketing and Analytics Cloud Einstein stuurt de marketeer intussen via verschillende kanalen zijn boodschap naar de potentiële zonnepanelenkopers. Einstein heeft voor elke lead uitgezocht of die het beste via e-mail, Facebook, Instagram of ander kanaal benaderd kan worden. Voor de ontvanger die klikt op de call-to-action staat uiteraard weer een geheel geautomatiseerde campagne klaar. Wie niet doorklikt, krijgt de boodschap via een ander kanaal opnieuw voorgeschoteld.
Sentimenten weergeven
Even voor de duidelijkheid: er zit natuurlijk niet echt een virtuele, geniale wetenschapper verstopt in het serverpark van Salesforce. Woorden als “smart” en “AI” zijn verworden tot hippe marketingtermen die te pas en te onpas worden ingezet om hard- en software aan te prijzen. Wie de film Ex Machina heeft gezien, weet dat een computer pas intelligent is als hij spontaan begint te liegen in zijn eigen voordeel.
Wat in dit geval doorgaat voor AI is in feite een ver doorgevoerd analyse-instrument dat het voor gebruikers mogelijk maakt om met een gekmakende hoeveelheid ongesorteerde, beschikbare data om te gaan. Die data stromen automatisch binnen via allerlei (social media)kanalen, en via IoT (the internet of things) steeds vaker vanuit apparaten. Tegelijkertijd is er behoefte aan voorspellende analyses die leiden tot snellere conclusies, waardoor je met de smartphone in de hand eerder tot actie kunt overgaan. Dat maakt systemen als Salesforce Einstein uiterst relevant.
Het systeem stuurt precies op tijd een waarschuwing naar de smartphone van de verkoper als deze zijn prognose niet dreigt te halen. Daarbij staat niet alleen het bedrag vermeld dat hij dreigt mis te lopen, maar ook de onderverdeling naar segmenten. Door op een van de segmenten te klikken verschijnt vervolgens weer de lijst met leads, gesorteerd naar scoringskans. Met een paar keer klikken weet de verkoper dus in welke segmenten hij het beste op korte termijn rendement kan behalen.
Lezen en interpreteren
Het werk dat het CRM in zo’n geval binnen een paar seconden verzet, is zelfs voor grote bedrijven op een conventionele manier niet te doen. Denk alleen al aan het lezen en interpreteren van de duizenden e-mail-wisselingen waarmee marketing- en verkoopafdelingen te maken krijgen. Salesforce Einstein analyseert bijvoorbeeld waar, wanneer en hoe vaak de naam van een concurrent in die berichten valt en of de betrokkenheid van een klant nog groot genoeg is.
Bij automatische tekstanalyse wordt er vaak gekeken naar het gebruik van positieve of negatieve woorden in een bericht, waarna er een sentiment aan wordt gehangen. Dat gaat vaak mis, want het is eenvoudig om met positieve woorden een negatief geladen bericht te schrijven – of andersom. In dit geval kijkt de software daarom naar de samenhang van de woorden, waarna er een betere inschatting van het sentiment volgt. Als er verschillende locaties of namen in het bericht worden genoemd, zorgt Einstein voor een classificatie, zodat je weet of er naar de eigen of een andere locatie wordt verwezen.
Voor bedrijven die een online community aan zich weten te binden is er een aparte module beschikbaar die allerlei aanbiedingen op maat mogelijk maakt. Zo kan een keten in sportkleding elke voetbalfan in zijn bestand een aanbieding doen voor een shirt van de favoriete voetbalclub met de naam van de favoriete speler, of van de klant zelf. Vraag diezelfde klant na zijn bestelling om een selfie te maken in zijn nieuwe shirt en dat te delen via de community, waardoor hij kans maakt op een prijs. Op de achtergrond gaat Einstein met de foto aan de slag en noteert de haardracht en -kleur, en doet vervolgens via het kanaal van zijn voorkeur een voorstel aan de klant voor een bijpassend hoofddeksel.
Automatische frisdrankcheck
Frisdrankenfabrikant Coca Cola ontwikkelde een app, gekoppeld aan Einstein, waarmee verkopers kunnen controleren of de voorraad nog op orde is. Door met de smartphone een foto van de inhoud van de koelkast te maken, ziet het systeem onmiddellijk hoeveel en welk type frisdrank besteld moet worden. Bij de bestelling houdt de leverancier automatisch de (lokale) agenda in de gaten, want misschien is het verstandig om meer te leveren in verband met een evenement. O ja, en als de klant vier kratten extra bestelt, is de verzending gratis.
Het voorbeeld laat eens te meer zien dat het aantal toepassingen eindeloos is uit te breiden. Salesforce zet een slimme stap door het voor ontwikkelaars eenvoudig te maken om die toepassingen zelf te bouwen. Of dat het systeem intelligent maakt, daarover valt te twisten. Maar voorlopig is niet de intelligentie van het systeem de beperkende factor, maar de creativiteit van de gebruiker.
