De creatieve computer

Om dit stukje te schrijven is een heel neuraal netwerk bestaande uit complexe algoritmes aan de slag gegaan om correcte zinnen te formuleren. Schrijven kost tijd, energie en vereist creativiteit. In de marketingwereld verdienen tal van mensen hier hun brood mee. Kan je deze creativiteit automatiseren?

Correcte zinnen maken

Stelling: Net zoals een machine beter kan zien dan een mens kan deze ook beter schrijven. Details zien en zinnen schrijven zijn namelijk aan te leren vaardigheden. Ons brein kan door data scientists nagebootst worden door algoritmes te schrijven die leren wat goede zinnen zijn. De algoritmes doen namelijk hetzelfde als wij: leren welke zinnen mensen aanspreken en die vervolgens perfectioneren en vaker gebruiken.

Personaliseren

Hopelijk zullen veel mensen die dit stukje lezen dat met plezier doen. Toch zullen er ongetwijfeld personen zijn die het niet interessant vinden. Dat komt door de generieke tekst die door een brede groep gelezen kan worden. In de marketingwereld worstelen ze ook met dit probleem. Daarom hebben zij een oplossing bedacht; de boodschap die ze willen overbrengen verwoorden op een manier die de individuele ontvanger aanspreekt.

Social media

Om een persoonlijke boodschap over te kunnen brengen is het belangrijk de ontvanger goed te kennen. Daarom zijn er vele ‘scrapers’ actief die sociale media als Twitter, Facebook en Linkedin leegschrapen om informatie over mensen in te winnen. Welke woorden lezen en gebruiken ze graag? Waar liggen hun interesses?

Bericht schrijven

Door bovenstaande vragen te beantwoorden worden de berichten automatisch gepersonaliseerd geschreven. Om continue verbetering aan te brengen wordt er gereageerd op wat de ontvanger doet. Als deze over gaat tot actie, het bericht opent en op een link klikt dan weet de computer dat deze zinnen aanspreken en blijft hij zo schrijven. Is dit niet het geval dan worden andere woorden en zinnen geprobeerd totdat het gewenste effect bereikt is

Van massa naar individu

Per individu is er natuurlijk maar beperkte informatie te vinden. Om toch een goede steekproefgrootte te hebben om berichten betrouwbaar te kunnen scoren worden personen daarom gecategoriseerd. Mensen die ongeveer dezelfde interesses reageren vaak ongeveer hetzelfde op bepaalde teksten en marketinguitingen.

Resultaat

Deze automatisering van teksten schrijven leidt er toe dat mensen berichten krijgen met content die hen aanspreekt. Dit is een beetje te vergelijken met Facebook: mensen liken bepaalde pagina’s en zien dan artikelen en posts op hun tijdlijn verschijnen waar ze het heel erg mee eens zijn. Dit kan dankzij nieuwe technologieën nu ook commercieel toegepast worden.

Meer weten?

Ook een mobiele applicatie bouwen of eens in gesprek gaan? Neem volkomen vrijblijvend contact met ons via +31 40 3041330 of info@opencirclesolutions.com. Je kunt ook het formulier onderaan de pagina gebruiken om je vraag te stellen. Wij nemen dan snel contact met je op.

Meer artikelen

Open source? Dat is slim als je mobiele apps gaat bouwen!

Waarom het slim is om Open Source te gebruiken voor het bouwen van een mobiele app lees je hier. Maar allereerst iets anders. Bouwen in Open Source is vooral enorm inspirerend en leerzaam voor app-ontwikkelaars, omdat je in contact komt met andere ontwikkelaars van...

StorePal, inzicht in loyaltyprogramma’s voor retailers

Brand Loyalty verzorgt voor zijn retailklanten de complete merkactivatie van loyaliteitsacties in de winkel. Denk aan de displays voor de promotionele producten, de instore etalage van de producten, de zegels, de posters en de spaarkaarten. Maar hoe effectief zijn die...

Nieuwsbrief

Meld je nu aan voor Open Circle Stories en krijg een verzameling artikelen, tips, nieuws en verdiepingen in je mailbox.

Pin It on Pinterest

Share This