Om de juiste beslissingen te nemen hebben bedrijven informatie nodig over de consument. Die informatie is niet alleen snel nodig, maar is ook steeds sneller voorhanden – door allerlei onderzoeks- en datatechnieken. Veel bedrijven kijken ook naar wat er al bekend is over consumenten. Die ontwikkeling is niet zo vreemd want door het coronavirus en de speciale omstandigheden is het voor veel bedrijven zaak om breed en snel inzicht te krijgen in data om flexibel te kunnen handelen. Automatisering helpt daar uiteraard bij, al jarenlang, maar wat opvalt is de opkomst van insight-engines. Dat zijn eigenlijk softwareplatforms die geautomatiseerd inzichten kunnen leveren en daarbij alle mogelijke relevantie informatie betrekken.
Wat weten wel al?
Als je kijkt naar ‘wat we al weten’ kun je grofweg een driedeling maken.
1.Reports:
- Uitgevoerd marktonderzoek;
- Deskresearch-reports (bijvoorbeeld Global Data, Datamonitor, Mintel, broker reports);
- Interne strategic memos.
2. Online Conversations:
- Social media listening;
- Webcrawling.
3. Data:
- Marktonderzoekdata;
- Interne data;
- Externe data:
- Bijvoorbeeld afkomstig van branche-organisaties;
- van information brokers (Global Data, Datamonitor);
- van openbare bronnen (zoals IMF, CBS etc.)
Per rubriek is er al een enorm aanbod aan software. Er is knowledge management-software om reports op te slaan en toegankelijk te maken. Die software maakt gebruik van AI en ML om inzichten te genereren. Social listening-plaforms struinen het web af om erachter te komen hoe over bepaalde onderwerpen en merken wordt gesproken. Daarbij is tekst analytics (dat gebruik maakt van ML) onmisbaar. Business intelligence-tools worden vooral gebruikt om data snel toegankelijk te maken en te kunnen analyseren.
Geautomatiseerde inzichten
We zien nu dat deze softwareplatforms hun oorspronkelijke territorium aan het uitbreiden zijn. Knowledge management-platforms lezen social media in en integreren data in hun systeem. Social listening-platforms nemen ook reports mee en combineren ze met databronnen. Business intelligence-tools integreren ook social media-data. En ze maken grote stappen in NLP (natural language processing) voor het geautomatiseerd rapporteren van insights en NLQ (natural language query).
Al deze ontwikkelingen kun je vatten onder de term insight-engines, oftewel softwareplatforms die geautomatiseerd inzichten kunnen genereren en daarbij alle beschikbare informatie betrekken.
Review
Welke engines zijn er nu op de markt, hoe werken ze en hoe kun je de resultaten toepassen? Dat is onderwerp van een review van insight-engines die Sjoerd Koornstra namens de MOA de komende tijd uitvoert. De review zal zich richten op het bereik (informatiebronnen) van de verschillende softwareplatforms en op welke bronnen ze in de nabije toekomst denken te gebruiken. De uitkomsten van de review zijn bedoeld als een steun voor de MOA-leden bij de beslissing om een insight-engine toe te passen en daarvoor een structuur op te zetten. Daarbij wordt ook gekeken naar het toepassen van specifieke platformen of naar combinaties van platformen, eventueel uitgebreid met andere dataverzamelingsmethoden.
Om goed inzicht te krijgen in welke softwareplatforms momenteel worden overwogen en wat daarbij de belangrijkste criteria zijn, worden eerst interviews gehouden met opdrachtgevers die platforms gebruiken. Vervolgens wordt een selectie van sofwareplatforms gemaakt die worden beoordeeld op relevante criteria. De softwareleveranciers worden benaderd om de softwareprestaties van de platformen in het licht van de criteria zo goed mogelijk aan te geven. De verwachting is dat de insight-engines-review in het tweede kwartaal van volgend jaar voor de MOA-leden beschikbaar is.