​Big Data Expo laat zien hoe Machine Learning klanttevredenheid vergroot

Tijdens de aanstaande Big Data Expo van 18 en 19 september spreken experts over uiteenlopende hot topics als de GDPR/AVG, Text Mining. Ook Machine Learning (ML) is een onderwerp dat nu relevanter is dan ooit. Slimme machines en zelflerende algoritmes kunnen processen overnemen en veel efficiënter maken. Tijdens de Big Data Expo zullen Schiphol Group en KLM los van elkaar uitleggen hoe zij Machine Learning inzetten ten behoeve van de customer- experience. In deze blog krijg je alvast een voorproefje.

Schiphol voorspelt de drukte

Hoe kan Schiphol, één van de drukste luchthavens van Europa met jaarlijks meer dan 70 miljoen passagiers, hun passagiersstroom beheersen? Dit is een enorm complex vraagstuk, maar niet onmogelijk om te beantwoorden. ML kan daarbij helpen. Enorme groepen mensen moeten zonder problemen door de terminal worden geleid.

Maar hoe weet je hoe die enorme mensenmassa zich gaat voortbewegen in de terminal? Juist, door ML. De algoritmes erachter combineren een voorspelling op het aantal passagiers per vlucht met een voorspelling van het aankomstpatroon. Zo wordt inzicht gecreëerd in de gehele passagiersstroom.

De twee hoofddoelen van dit proces laat zich al raden: kortere wachttijden en het drukken van de kosten. In hoofdlijnen bestaat het tot stand komen van een prognose door de AI uit twee elementen:

• De vluchtschema’s;
• Det aantal passagiers dat een overstap moet maken.

Hiervan wordt een voorspelling gemaakt, waarop een planning gemaakt kan worden door de staf.

Tobias Dekker, Data Scientist bij Schiphol Group, en Floris Hoogenboom, Data Scientist bij Schiphol Group. Zullen woensdag 18 september in Lezingzaal 1 dieper ingaan op dit onderwerp.

KLM maakt hun consumenten blij met een Turing-proof dataproduct

Niet alleen bedrijven zijn gebaat bij ML en Artificial Intelligence (AI) in brede zin, de consument kan er ook de nodige voordelen uit halen. Steeds meer bedrijven maken in toenemende mate gebruik van dit soort data oplossingen. Zo richt KLM zich sterk tot de consumenten en gebruikt daarvoor user-face AI. Deze dataproducten zijn erop gericht om klanttevredenheid te vergroten, terwijl de tussenkomst van servicemedewerkers geminimaliseerd wordt. Denk hierbij aan een chat-bot die geheel turing-proof is.

Met ML werkt met de persoonlijke data van de gebruiker. Voorkeuren van consumenten worden opgeslagen.Zo wordt het steeds beter mogelijk om klantgericht te werken, op een zeer efficiënte manier zonder de menselijke factor uit het oog te verliezen.

De hamvraag is natuurlijk: hoe maak je een zo’n goed mogelijk dataproduct en hoe houd je iedereen blij? Dimitris Stafylarakis, Software Engineer KLM, en Jeroen Franse, Data Scientist bij KLM, zullen daar donderdag19 september in Lezingenzaal 2 dieper op ingaan. Ze zullen ook inzicht geven in hoe KLM te werk is gegaan bij het ontwikkelen van de perfecte user-facing AI.

Bezoek de Big Data Expo

Dit is slechts een greep uit het hele programma van de Big Data Expo. Benieuwd naar meer? Lees dan het volledige programma en meld je vooral aan, dan zien we je 18 en 19 september 2019 in de Jaarbeurs Utrecht!