Wat is machine learning en wat kunt u ermee?

2017 is net begonnen en na alle terugblikken op 2016 beginnen we nu vooruit te kijken op wat gaat er komen in 2017? Een van de dingen waar we in 2016 al van hoorden zal in 2017 zeker gaan doorzetten. We hebben het dan over "machine Learning". Maar wat is dat nou, of nog belangrijker, wat kan ik ermee? 

Een voorbeeld waar ik momenteel aan werk is een personal shopping experience.

Case: Voor winkeliers is het steeds lastiger zich te onderscheiden op iets anders dan prijs. Denk alleen maar aan de ondergang van V&D die na meer dan 100 jaar failliet is gegaan. Maar denk ook eens aan Blokker die het steeds moeilijker heeft om zich te onderscheiden of de Hema.

Hoe lok je de consument nu vanachter zijn pc terug naar de winkelstraat?

En hoe haal je de consument over om dan ook te kopen?

Machine Learning kan daar wel eens het onderscheid in gaan maken.

Veel mensen plaatsen zeer regelmatig updates op Facebook, LinkedIn, Instagram, Twitter en wat al niet meer. We plaatsen recepten, foto's van de laatste vakantie en we liken massaal pagina’s en updates. Op basis van deze gegevens word er van iedereen een profile gemaakt en plaatst facebook personal advertenties op je tijdlijn. Als winkelier heb je hier helemaal niks aan. Vooral niet als die klant bij je in de winkel staat. Hoe herken je de klant? Hoe weet je welke interesses de klant heeft en hoe haal je hem dan ook nog eens over om iets te kopen.

In het afgelopen jaar ben ik gestart met het bouwen van een robot genaamd Gideon. 

Gideon is een 1,65 meter hoge 3d geprinte robot die met mensen kan interacteren. Met behulp van een Microsoft Kinect kan hij mensen “zien” en met hun interacteren. Als iemand voor hem staat en die steekt zijn hand uit, dan ziet Gideon dit en zal hij de hand schudden. De touchsensors stellen hem in staat om de handdruk te “voelen” zodat hij niet doorknijpt.

Maar Gideon kan veel meer.

Als hij iemand de hand schud, dan maakt hij met behulp van twee webcams een scan van het gezicht van de persoon voor hem. Hij googled dan op de kenmerken en zoekt de juiste naam van de persoon op. Naast de hand schudden kan hij de persoon dan persoonlijk groeten. Bij twijfel kan hij vragen of je wel Jan of Piet bent, maar als hij het zeker weet dan schud hij je de hand en zegt: Goedemorgen Marijke of Goedemiddag Anita. De technologie hierachter bestaat al redelijk wat tijd en is dus niks nieuws onder de zon.

Maar dit is nu wel waar het start. Want als de persoon herkent is, dan kan er razendsnel op diverse media gezocht worden naar deze persoon en met Big Data analyses kan dit razendsnel omgezet worden in life data.

Stel voor we zetten Gideon in de Plus (of Albert Hein of Jumbo) supermarkt ergens in het land. Mooi bord erboven: Personal shopping assistent. De klant die Gideon ziet zal geïntigreerd raken en naar hem toe lopen. Gideon zal de klant dan persoonlijk begroeten, hem of haar de hand schudden en dan gepersonaliseerde data voorzetten. Stel voor de klant heeft gisteravond een berichtje op Facebook geliked omdat de buurvrouw boerenkool met gehaktballen heeft gemaakt. Op basis van dat bericht kan Gideon dan voorstellen dat de klant dat ook eens probeert en zal haar dan een persoonlijke aanbieding geven voor gehakt dat speciaal voor haar 20% afgeprijsd is. Daarnaast kan Gideon dan een persoonlijk recept op haar Facebook pagina plaatsen. De klant kan dan na aankoop naar huis en daar het recept op haar gemak doornemen en het recept maken.

Toekomst muziek? Nee, het is al 2017 en als winkeliers onderscheidend willen zijn, dan zal deze methode van machine learning wel eens het verschil kunnen maken.

Door: Erik Westhovens, CTO & founder at 3Asecure