Floris Hülsmann heeft een mooie, inspirerende Podcast-serie. Dit keer had ik de eer te gast te zijn. Aanleiding was uiteraard de verschijning van mijn boek Sterk Digitaal Merk. Floris en ik dronken koffie, keken elkaar diep in de ogen en hadden een goed gesprek over merkbouwen in een digitale tijd.
Hier kun je alles gezellig terugluisteren.
PS Als je het boek wilt kopen, dan kan dat hier.
AI (Artificial Intelligence) blijft mij fascineren. In mijn nieuwe boek Sterk Digitaal Merk schrijf ik er uitgebreid over. AI boeit mij omdat het zoveel kan. Maar ik vind het net zo leuk om een blik onder de motorkap te krijgen en juist de verrassende beperkingen van AI te zien.
Om met dat laatste beginnen: AI lijkt vaak een magische blackbox, die met een druk op de knop werkelijk van alles mogelijk maakt. Het gevaar vind ik dat de uitkomst van deze magische doos blind wordt vertrouwd: als de slimme computer het zegt, is het waar. Dit zie ik ook vaker gebeuren onder merkbouwers.
Daarom is de definitie van Cassie Kozyrkov, Chief Decision Scientist bij Google, verfrissend eenvoudig. Zij stelt dat AI helemaal niet zo “slim” is als vaak wordt gedacht.
AI draait nu nog simpelweg om patroonherkenning: je gooit een bak data in de computer en hoopt dat die handige patronen herkent. Met deze patronen probeer je een doelstelling te behalen.
Als voorbeeld: je voert AI een grote hoeveelheid foto’s. Deze analyseert de beelden door op zoek te gaan naar gemeenschappelijk patronen. Vervolgens geef je de computer een doelstelling: zoek zoveel mogelijk foto’s die qua patroon lijken op de foto’s uit een andere groep: foto’s van katten. Als de computer een foto vindt met een kat, geef je een goed. Als de computer een foto vindt die qua patroon weliswaar passend lijkt, maar een vuilniszak, beer of bezem bevat, geef je een fout.
Zonder dat de computer enig benul heeft waarnaar wordt gezocht, leert hij met welke patronen katten het beste te herkennen zijn. Daarmee lijkt de computer intelligent. Maar dat is dus niet zo, de computer snapt nog steeds niet het wezenlijke verschil tussen een vuilniszak en een kat.
Dit kun je zelf makkelijk toetsen. Zoek op Google naar “een kat die piano speelt”. Druk op Afbeeldingen en je ziet de beelden die de computer heeft herkend. De meeste afbeeldingen kloppen verrassend goed, dit illustreert hoe ver gevorderd AI is. Maar als je wat verder scrollt, zie je ook een foto van een kat met een trompet. Zo slim is de slimme computer van Google dus ook weer niet. Zelfs een kind van 3 ziet het verschil tussen piano en een trompet.
Een ander voorbeeld: AI kan complexe vragen indrukwekkend goed beantwoorden. Deze vraag stelde ik bijvoorbeeld aan de artificiële intelligentie van Openai.com:
Ingmar: What are the dangers for marketers when using AI?
Openai: There are a few dangers for marketers when using AI. First, AI can cause a loss of control over marketing campaigns and strategies. Additionally, AI can lead to a false sense of security, as marketers may become reliant on AI to make decisions and take actions without fully understanding how the AI system is making those decisions. Finally, AI can create ethical concerns, as marketers may use AI to target and manipulate consumers in unethical ways.
Dat leest als een slim, onderbouwd antwoord van een intelligente geest. Als marketeer zou ik deze tekst serieus nemen.
Maar, lees deze dialoog eens (GPT-3 is simpel gezegd de nieuwe standaard voor “intelligente” AI).
Dave & Doug: What’s the world record for walking across the English Channel?
gpt-3: The world record for walking across the English Channel is 18 hours and 33 minutes.
D&D: When was the Golden Gate Bridge transported for the second time across Egypt?
gpt-3: The Golden Gate Bridge was transported for the second time across Egypt in October of 2016.
D&D: How many parts will a violin break into if a jelly bean is dropped on it?
gpt-3: A violin will break into four parts if a jelly bean is dropped on it.
Inderdaad, AI zit ineens weer op het niveau van de kat met de trompet. Deze beperkingen kunnen hardnekkiger zijn dan gedacht. Dat is goed merkbaar bij de zelfrijdende auto.
“Chris Urmson, then the boss of Waymo, a Google subsidiary widely seen as the market leader, said in 2015 that he hoped his son, then 11 years old, would never need a driving licence. But progress has lagged.”
Een belangrijk obstakel voor de intelligentie van AI kan de kwaliteit van de beschikbare data zijn. Het is niet zo moeilijk om een computer miljoenen foto’s van katten te voeren. Maar je kunt een peuter niet 100 keer op een fietsje langs een drukke weg laten rijden om de auto te trainen dit patroon te herkennen.
Zo ontwikkelt AI zich stapje-voor-stapje. Op het ene moment zijn er fascinerende sprongen, daarna zijn er pijnlijke voorbeelden van de beperkingen.
Neem het bekende DALL·E 2. Op commando ontwikkelt AI fascinerende plaatjes. Je hebt ze vast voorbij zien komen. Deze komt er bijvoorbeeld uit als je “A still of Homer Simpson in the Blair Witch Project” intypt.
Dit beeld is superfascinerend. Tegelijkertijd moet ik bekennen dat de meeste commando’s die ik zelf invoer leiden tot middelmatige, korrelige foto’s waarbij katten op ski’s rare, uitgerekte koppen hebben. De beelden doen het leuk in een melige WhatsApp-groep, maar zien er weinig professioneel uit.
Toch werd ik recentelijk ook op dit gebied van mijn stoel geblazen. Eén van mijn favoriete YouTube-kanalen komt van de Corridor Crew. Het is een kanaal van creatieve nerds die manisch zijn van digitale animaties (VFX) en daarmee allerlei experimenten doen.
In dit filmpje zie je hoe ze AI vragen om tekeningen te maken in de stijl van bekende tekenaars. Hun teamleden spelen hierbij de hoofdrol. De resultaten zijn werkelijk verbluffend. Zeker als de beelden worden gebruikt om een compleet “stripverhaal” te maken. De vraag wat eigenlijk de rol van een tekenaar is in de toekomst, komt ineens vol in de schijnwerpers.
Dus al je met jouw merk aan de slag gaat met AI, zijn 2 dingen belangrijk. Weet enerzijds dat je een enorme impact kunt maken als je AI slim toepast. Je kunt AI gebruiken om je campagnes slimmer in te kopen. Je kunt beter gebruik maken van pluriforme bakken met data, die op reguliere manieren moeilijk te interpreteren zijn. Je kunt massa-marketing menselijker maken, denk aan een slimme chatbot. Je kunt met radicale producten komen, zoals zelfrijdende auto’s of modecollecties die zichzelf dagelijks aanpassen. Et cetera.
Maar behoud je gezond verstand. Check voordat je grote beslissingen maakt goed of de computer piano’s niet verward met trompetten.
Wil je meer lezen over de impact van nieuwe digitale ontwikkelingen op merkbouwen? Lees dan Sterk Digitaal Merk.
Dit artikel schreef ik voor Managementboek naar aanleiding van de verschijning van mijn boek Sterk Digitaal Merk.
In het digitale tijdperk werd merkbouwen lang als weggegooid geld gezien. Want zeg eens eerlijk: waarom zou je met hagel op een paar muggen schieten? Vernuftige robotos tonen je banner precies op het moment dat een klant in de markt is voor jouw product. Dan heb je direct resultaat! Toch heeft digitale marketing een belangrijke ommekeer gemaakt.
Ken je deze uitspraak nog? ‘De helft van mijn reclamebudget is weggegooid geld, maar ik weet niet welke helft.’ Hij is zo’n 100 jaar oud. Digitale marketing beloofde een eind te maken aan die onduidelijkheid. Je wist nu precies wanneer iemand klikte op je uiting en wanneer niet. En je hoefde alleen voor de klik te betalen.
ONDERZOEK
Maar… onderzoek van Nielsen toonde al in 2009 (!) aan dat de relatie tussen zo’n klik en het effect op merkbouwen of verkoop vrijwel afwezig is. De correlatie tussen klik en effect (welk van de gemeten effect dan ook) is kleiner dan 0,5% en in een aantal gevallen zelfs negatief! In 2011 en 2015 is dit onderzoek wederom herhaald, de laatste keer in samenwerking met niemand minder dan Facebook. De conclusie was telkens gelijk.
‘The random scatter of the point indicates a lack of relationship between sales lift and click- through rate.’
Kortom: digitaal kan van alles meten. Maar het is al ruim 10 jaar bekend dat een belangrijke KPI geen enkele relatie heeft met de uiteindelijke doelstelling van de organisatie.
MERKEN ZIJN EFFECTIEVE VUISTREGELS
Daarom zijn veel bedrijven wakker geworden. Ze staren zich niet meer blind op de belofte van directe meetbaarheid en direct effect. Ze grijpen opvallend genoeg vaker terug op ‘klassiek merkbouwen’. Zo proberen ze het lange- en kortetermijndenken weer in balans te krijgen.
In mijn boek Sterk Digitaal Merk speelt de spanning tussen de korte en lange termijn een belangrijke rol. Digitaal is geneigd zich te richten op de korte termijn. Dit terwijl merken niet zo werken. Merken zijn net als reputaties, ze worden stap voor stap gebouwd. En dit kost tijd.
Er wordt daarom al jaren gewaarschuwd voor de gevaren van “ROI-denken”. Maar het digitale broertje, ROAS (“Return on ad spend”), richt vandaag mogelijk meer schade aan. Dat stelt strateeg Tom Roach in zijn recente artikel op Marketingweek. ROAS wordt vaak gebruikt als doelstelling om digitale campagnes te optimaliseren. Maar dit leidt tot kortetermijndenken, onderinvestering en afbrokkeling van groei.
Allereerst nog even ROI: ROI heeft de neiging om omgekeerd evenredig te zijn met winstgroei. Door afnemende meeropbrengsten daalt de ROI naarmate het merk meer uitgeeft. En ROI stijgt naarmate er minder wordt besteedt. De eenvoudigste manier om ROI te verhogen, is dus om minder aan bereik uit te geven. Maar dit zorgt ervoor dat er uiteindelijk een minder groot effect wordt behaald.
Het is vergelijkbaar met naar de sportschool gaan. De eerste paar keer voel je waarschijnlijk het grootste effect op je lichaam. De maanden daarna voel je week op week een minder groot verschil. Dit terwijl iedereen begrijpt dat je conditie pas echt verbeterd met een langetermijnfocus. Ofwel, efficiëntie is iets anders dan effectiviteit. Een focus ROI kan groei daarom beperken of zelfs kapot maken.
Dan ROAS: het telt de verkopen in de periode waarin de advertenties draaiden. Als iemand een advertentie ziet en vervolgens binnen een bepaald tijdsbestek een product koopt, wordt deze verkoop toegeschreven aan deze uiting.
Digitale marketeers en financiële teams houden daarom van ROAS. De KPI is logisch, direct, simpel en voorspelbaar. Maar het woord ‘return’ suggereert volgens Roach de illusie van een causaliteit die er niet is. Want als iemand iets koopt kort nadat hij werd benaderd met een advertentie, wordt dit gemarkeerd als een ‘win’ voor die uiting. Maar iedereen weet dat mensen niet alleen door kortetermijnprikkels worden beïnvloed (“Koop nu!”). Ze verwerken ook alle indrukken die ze de maanden daarvoor zijn tegengekomen (“Ik zag mijn collega dat product gebruiken, kom het product steeds vaker tegen in de winkel en las er goede een recensie over”). ROAS neemt deze opbouw niet mee.
ROAS suggereert daarbij dat kanalen concurreren in plaats van samenwerken. Het is een voetbalmanager die gelooft dat de spits volledig verantwoordelijk is voor elk doelpunt. Het gevolg is dat de verdediging en het middenveld worden ingeruild voor 10 spitsen.
Daarbij is er een ander negatief effect: hoe dichter je klant bij de aankoopbeslissing staat, hoe hoger je ROAS zal zijn. Ofwel, het wordt verleidelijk je uitingen te richten op mensen die je merk al kennen en toch al willen kopen. Immers, de kans dat zij na het zien van de advertentie een aankoop doen is heel groot. Ze zijn dit sowieso van plan.
ROAS richt zich dus vaak niet alleen op het laaghangend fruit, maar ook op het fruit dat al van de bomen valt. Het is hetzelfde als mensen die in de rij staan voor een pizza een kortingsbon voor pizza’s te geven en blij zijn dat er zoveel van deze bonnen worden ingeleverd.
Iedere slimme marketeer weet daarbij dat de marketing-trechter juist moet worden gevuld met mensen die verder weg zijn van zo’n aankoop. Ook al levert dat een lagere ROAS op. Want zonder deze nieuwe toevoer bloedt de trechter dood. Deze slimme marketeer weet daarom dat juist lichte, ongeïnteresseerde kopers belangrijk zijn voor merkgroei. Dit terwijl ROAS het verleidelijk maakt je juist op je zware kopers te richten.
Roach stelt dat daarom dat er een meer holistische benadering nodig is, eentje die rekening houdt met de verschillende manieren waarop merken het gedrag van mensen kan beïnvloeden. Als hulpmiddel introduceert hij dit model.
Kortom: de directe meetbaarheid van digitaal biedt kansen, maar ook gevaren. Begrijp dus goed hoe je de lange en korte termijn balanceert. Ik ga hier uitgebreid op in in mijn boek Sterk Digitaal Merk.
