14-08-2018

AI-gestuurde recommender moet betere bezoekerservaring op RAI leveren

Deel dit bericht

Beurs- en congresorganisatie RAI Amsterdam gaat een AI-gestuurde recommender inzetten voor haar evenementen. De zelflerende technologie is ontwikkeld in samenwerking met ORTEC, dienstverlener op het gebied van optimalisatietechnologie, data science en artificial intelligence.

Recommenders, die op basis van persoonlijke interesses en andere data content of producten aanbevelen, zijn vooral bekend van online partijen als Spotify en Netflix. Ook in de evenementenwereld doet deze technologie nu zijn intrede. RAI organiseert jaarlijks tientallen nationale en internationale beurzen, waaronder de Horecava en de Huishoudbeurs, en trekt ruim 1,5 miljoen bezoekers. Het belangrijkste doel van de beurs- en congresorganisatie is om bezoekers en exposanten op een inspirerende wijze samen te brengen. Met de door data scientists van ORTEC ontwikkelde recommender versterkt RAI nu dan ook zijn positie als ‘matchmaker’.

Bret Baas, CIO van RAI: “Hoe beter wij onze bezoekers begrijpen, hoe beter wij in staat zijn inspirerende ontmoetingen te faciliteren met relevante exposanten. Bij het testen van de recommender van ORTEC op een aantal beurzen zagen we direct dat de kans en kwaliteit van deze ontmoetingen aanzienlijk verbeterden. Daarom zetten we de technologie nu in voor al onze zelf georganiseerde evenementen. We zijn begonnen met het sturen van persoonlijke aanbevelingen aan bezoekers voorafgaand aan hun beursbezoek en bouwen dit nu uit naar de oriëntatiefase, de reisvoorbereiding en de nazorgfase. Zo kunnen we bezoekers langs de hele visitor journey helpen meer waarde uit onze evenementen te halen.”

Prijswinnende technologie
De door ORTEC ontwikkelde technologie viel kort geleden in de prijzen bij een recommender-contest van innovatielab NewsREEL. Pieter Bons, data scientist bij ORTEC, legt uit wat de kracht is van het systeem, waarvoor AI-technieken als machine learning, data mining en user modeling worden ingezet. “Recommenders zijn vooral zo interessant omdat ze iets menselijks in zich hebben. Met een unieke combinatie van algoritmes zijn we in staat om de kennis over gebruikers te mobiliseren en de balans te vinden tussen interesse, inspiratie en verleiding. Zo kunnen we gegevens, zoals reviews of gedrag, vertalen naar relevante, gepersonaliseerde, maar soms ook verrassende aanbevelingen. Onderscheidend is dat onze technologie beslissingen ook baseert op data over het gedrag van álle gebruikers. Zo wordt de collectieve intelligentie van de gehele gebruiksgroep omgezet naar een rode draad door de content. Dit leidt tot minder irrelevante informatie, meer betrokkenheid en meer tevreden bezoekers.”

Bons heeft hoge verwachtingen van de recommender-technologie: “Momenteel ligt de focus nog vooral op het optimaliseren van bestaande zaken, maar de mogelijkheden om echt nieuwe dingen te creëren zijn er nu al. In het geval van RAI kunnen inzichten uit de recommender straks bijvoorbeeld ook worden gebruikt om de beursruimte slimmer in te richten, in lijn met de informatiebehoeften van bezoekers. Ook kan men nieuwe onderwerpen ontdekken die op een beurs behandeld moeten worden. Deze ontwikkelingen gelden overigens niet alleen voor de evenementenwereld. Ook in andere sectoren, zoals de reis-, retail- en mediabranche, gaat deze technologie een grote rol spelen.”

Partners