Presented at the 14th 14th European Conference on Management, Leadership and Governance ECMLG 2018: From the article: "Online shopping in The Netherlands is rapidly becoming more popular and many web-shops are aiming to develop improved customer journeys. As a consequence pure play web-shops switch to an Omni-channel approach while conventional businesses add ‘online’ to their offline sales. In The Netherlands fast growth of online sales is made possible by industry organisations such as ‘Thuiswinkel.org’, an organisation that supports their over 12.000 retail-members with knowledge, development and information on all possible aspects of online shopping. In 2017 these members raised the question whether it is possible to mimic the ‘traditional sales conversation’ to online environments by deploying AI based conversation technology. To research this question the specific actual benefits for consumers need to be determined of the conventional ‘offline-shopping sales conversation’. Next, the current online shopping opportunities presented by the B2C market of The Netherlands were studied including the level of interaction (conversation) that is technically provided. With so many industries active in the online arena it was decided to focus on the following industries: Electronics, Clothing, Food, and Financial services. This selection was made based on levels of online sales (highest for these sectors) and interests of Thuiswinkel.org members. Subsequently, the offline sales conversation benefits that were found as ‘most important’ in these industries, were used to construct online customer journeys. These are then used to formulate requirements for the comparison and selection of conversation systems. With this insight in how to achieve true conversational commerce in the defined customer journeys of the four industry’s the retailers’ question is answered. The outcome shows differences per industry in importance of a limited number of ‘e-sales conversation’ benefits. An important conclusion is that the current available technology cannot deploy all complex aspects of the offline sales conversation benefits in an online shopping environment. The technology still needs to progress significantly to adopt offline sales conversation aspects. On the other hand pure substitution of offline benefits may not be required. Further, the maturity of the functionality within each conversation system appears to be of importance as requirements differ per company. Additional research is required to extend on the differences and first insight found in the options to develop ‘e-sales conversation’."
LINK
Purpose: This study aimed to develop and pretest a systematic conversation approach for nurses to tailor aftercare to oncology patient's goals, unmet needs and wishes. Methods: We used an iterative developmental process for complex interventions: 1. Identifying problems 2. Identifying overall objectives 3. Designing the intervention 4. Pretesting and adapting the intervention. Results: The main results of the problem identification were: non-systematic and incomplete screening of potential issues, caveats in providing information, and shared decision-making. The overall objective formulated was: To develop a model for aftercare conversations based on shared goal-setting and decision-making. The conversation approach consists of four phases: 1. Preparation of the consultation including a questionnaire, 2. Shared goal-setting by means of a tool visualizing domains of life, and 3. Shared care planning by means of an overview of possible choices in aftercare, a database with health care professionals and a cancer survivorship care plan. 4. Evaluation. The results of the pretest revealed that the conversation approach needs to be flexible and tailored to the patient and practice setting, and embedded in the care processes. The conversation approach was perceived as enhancing patient-centeredness and leading to more in-depth consultations. Conclusion: The conversation approach was developed in co-creation with stakeholders. The results of the pretest revealed important implications and suggestions for implementation in routine care. The aftercare conversation approach can be used by nurses to provide tailored patient-centered evidence-based aftercare. Tailored aftercare should support oncology patient's goals, unmet needs and wishes. Further tailoring is needed.
DOCUMENT
Schön describes the way a designer engages with their materials as a “conversation”. In clothing design this typically involves tangible and situated actions such as draping, ripping, and cutting—actions that evoke responses from the fabric at hand. Dynamic fabrics—surface- changing fabrics that combine digital and physical states— are still novel fashion-design materials. When working with the digital, intangible qualities of these fabrics, how does a dialogue unfold for designers accustomed to working physically with fabrics? In this paper we examine the design process of Phem, a collection of garments that use dynamic fabrics that function similarly to augmented reality. We reflect upon the improvisations required to satisfy a productive dialogue with the digital forms of these materials. We conclude with a discussion that proposes revisiting Schön’s notion of a conversation in the context of digital forms, and use Ingold’s perspectives on making to inform this inquiry.
DOCUMENT
Sportclubs hebben door de coronamaatregelen een stuk lagere omzet omdat hun stadion maar rond de voor 23% kan worden bezet. Sports Alliance heeft een oplossing ontwikkeld waarmee automatisch een optimalere stadionbezetting kan worden bepaald, maar om hiermee daadwerkelijk een optimale bezetting te halen in de praktijk is up-to-date informatie van de individuele bezoekers nodig. Een onhandelbare situatie wanneer het gaat om duizenden bezoekers per wedstrijd. Dit is alleen te realiseren d.m.v. een conversational agent die automatisch gesprekken afhandelt, gecombineerd met herkenning van "actionable results" en automatische afhandeling in de betrokken systemen, zoals ticketing. Een dergelijk systeem dat om kan gaan met ad-hoc wijzigingen biedt ook buiten de huidige situatie meerwaarde voor de clubs, bijv. rond de standaard 10-15% no-shows. In dit project doen we het nodige vooronderzoek en ontwikkelen we een eerste proof-of-concept van een dergelijk systeem. Ook ontwikkelen we de vervolgaanvraag incl. verdere uitbreiding van het consortium.
Mkb-winkeliers verkeren in zwaar weer door economische onzekerheid, veranderend consumentengedrag en online concurrentie. Een urgent probleem daarbij is dat door groeiende personeelstekorten het leveren van deskundig en persoonlijk productadvies – een belangrijk onderscheidend kenmerk van fysieke winkels – steeds lastiger wordt. Dit zet de dienstverlening in de winkels onder druk en schaadt de klanttevredenheid. Daarom zijn winkeliers op zoek naar innovatieve oplossingen om hun productadvisering te verbeteren. Een veelbelovende toepassing is de sociale robot, die klanten kan helpen door hen persoonlijk productadvies te geven. Uit ons eerdere onderzoek blijkt dat winkelende klanten sociale robots positief ervaren wanneer deze productadvies geven. Tot nu toe waren de meeste robots echter te beperkt in hun mogelijkheden om echt van waarde voor de mkb-winkelier te zijn. Ze werkten met eenvoudige keuzemenu’s en konden slechts algemene informatie geven over een klein aantal producten. Met de opkomst van conversationele AI zoals ChatGPT kunnen sociale robots nu veel natuurlijker met klanten communiceren en beter inspelen op de behoefte van de individuele klant. Ook kunnen ze dankzij nieuwe technologieën alle productdata van winkels inlezen en gebruiken. Winkeliers willen graag weten hoe ze sociale robots met ChatGPT en hun productdata het beste voor productadvies kunnen inzetten. In dit project onderzoeken de HvA en de VU samen met zeven mkb-winkels, een winkelketen en vijf brancheorganisaties hoe sociale robots, uitgerust met ChatGPT en verrijkt met productdata, klanten zo goed mogelijk productadvies kunnen geven. Wij integreren per winkel de sociale robot, ChatGPT en de productdata, en testen deze combinatie op de winkelvloer. Hierbij meten we hoe klanten, medewerkers en de winkelier de robot ervaren en welke impact deze heeft op klanttevredenheid en winkelbeleving. De resultaten van het onderzoek worden gedeeld via blogartikelen, wetenschappelijke publicaties, video’s, podcasts, en een afsluitend symposium over de meerwaarde van productadvies door sociale robots in de winkel.
Dit promotieproject richt zich op Conversational Agents en hun rol in de dienstverlening in het publieke domein. Geautomatiseerde vormen van communicatie komen steeds vaker voor. Dit roept vragen op over het opbouwen van relaties, vertrouwen, vormen van servicegebruik en data-ethiek.
Lectorate, part of NHL Stenden Hogeschool
