Deze uitgave van de Twente Index is alweer de vierde in de reeks. De eerste Twente Index ontstond in 2005 analoog aan de Silicon Valley Index. Beide publicaties hadden en hebben tot doel om betrouwbare, feitelijke informatie te verschaffen over de regionale economie en kwaliteit van leven aan allen die daarin geïnteresseerd zijn. De Twente Index wordt - zeker na vier uitgaven - ook daadwerkelijk een vergelijkend economisch jaarbeeld, zoals de ondertitel ook aangeeft.
MULTIFILE
Dit boekje geeft de resultaten weer van het project Future Store van het Saxion Kenniscentrum Design en Technologie. Het gedrag, de behoeften van de consument, trends en de technologische ontwikkelingen veranderen in een rap tempo. Om deze veranderingen te kunnen bijbenen hebben retailers, MKB- bedrijven en kennisinstellingen samen ervaring opgedaan en kennis gedeeld in het project Future Store. Studenten hebben onder andere vragen beantwoord over de invloed van sociale media op het consumentengedrag. Er is gekeken naar de werking en verandering van het winkelproces in een nieuwe technologische winkelomgeving, online en fysiek. En leiden alle ‘snufjes’ tot meer omzet en tevreden klanten? Ook zijn er vraagstellingen beantwoord op het gebied van visualisatie. Wanneer je het winkelproces wilt aanpassen met nieuwe technische snufjes of wilt inspelen op trends of het veranderende gedrag van de consument, dan moet je het winkelproces eerst leren begrijpen. Wij hebben het winkelproces in zes stappen in kaart gebracht. De eerste drie stappen spelen zich af in de pre-store fase: consumentisme, beïnvloeding die een koopintentie veroorzaakt en de koopplanning. Stap 4 en 5 vinden binnen de winkel plaats (in-store), namelijk de kanaal- en winkelkeuze, wat uiteindelijk leidt tot afweging en koop. Uiteindelijk wordt de koop geëvalueerd, wat weer kan leiden tot een nieuwe koopintentie. Al deze stappen zijn niet vanzelfsprekend. Er zijn situaties waarin een consument een ander proces volgt. De mening van de consument verandert voortdurend door allerlei factoren. Wanneer de consument zich in de winkel bevindt en zich oriënteert, kan hij/zij behoefte hebben of waarde hechten aan meningen en adviezen van vrienden. Ook vertrouwenscriteria, zoals de reputatie van een merk/winkel, de ervaringen met een after sales service en zelfkennis kunnen het winkelproces beïnvloeden en een bepaald gevoel bij een product creëren. Vooral ICT kan het winkelproces beïnvloeden. Denk aan de bodyscanner die secuur je maten opmeet, waardoor je uiteindelijk meer draagplezier hebt van je kleding. Ook kunnen consumenten via mobiele telefoons en sociale media binnen de winkel met de buitenwereld communiceren. Hierdoor gaan de klassieke ‘pre-store’ en ‘in-store’ door elkaar lopen. Om discussie te creëren hebben we vier toekomstscenario’s beschreven: 1. We gaan passen zonder passen. Op een scherm zie je een virtueel 3D-model van jou als persoon en kun je de kleding kiezen uit het zichtbare virtuele assortiment. Zo kun je direct je nieuwe outfit creëren en via internet delen met vrienden. 2. De ‘ambient store’ past zich aan aan jouw behoeften en vult zich met je favoriete muziek. Het ritme van de muziek is afgestemd op een bepaalde geur die je prikkelt en je onbewust de behoefte geeft om langer in de winkel te blijven. 3. De ‘Social Shopper’ gebruikt sociale media tijdens het online winkelen of, in de fysieke winkel, op zijn smartphone. Meningen worden uitgewisseld op sociale media netwerken en reviewsites. Merken en winkels volgen de berichten over hun producten en proberen de discussies te beïnvloeden en van hun klanten te leren. 4. In de winkel van de toekomst draait het om beleving. Je gaat naar een winkel met een virtuele catwalk show, waarop virtuele modellen lopen in kleding die is geselecteerd op jouw behoeften. Elk kledingstuk is in 3D afgebeeld op een glazen scherm met bijbehorende productinformatie. Na afloop kun je kleding en accessoires passen en kopen. De toekomst van de winkel? Het winkelgedrag in Nederland is de afgelopen jaren sterk veranderd. Dit heeft te maken met online winkelen, de crisis, beperkte openingstijden, parkeerproblemen, verpauperde winkelstraten door leegstand en het gebrek aan verassing door de grote hoeveelheid landelijke ketens. Maar er is hoop voor de winkels en daarmee voor de winkelgebied
MULTIFILE
In dit projectvoorstel richten wij ons op de mogelijkheden om humanoïde robots meer interacties met klanten aan te laten gaan. Een groeiend aantal dienstverlenende organisaties zet humanoïde robots in voor klantontvangst. Ontwikkelingen op het gebied van speech- en voicetechnologie, sensorische technologie, en machine learning hebben er voor gezorgd dat klanten deze vorm van dienstverlening waarderen. Tegelijkertijd blijkt dat veel klanten nog drempelvrees hebben om de interactie met een robot aan te gaan. Hierdoor wordt de potentie van humanoïde robots om een belangrijke rol in de dienstverlening te spelen onderbenut. Zowel voor leveranciers van robottoepassingen als voor organisaties die robots voor klantontvangst inzetten, is dit een gemiste kans. De grote vraag is hoe humanoïde robots meer interactie met klanten tot stand kunnen brengen? Het mkb technologiebedrijf Welbo en de dienstverlenende organisaties gemeente Woerden, Cupola XS, en The Next Web hebben de HvA verzocht om nieuwe toegepaste kennis te ontwikkelen over strategieën die robots kunnen inzetten om meer interacties met klanten te initiëren. Dit project geeft opvolging aan dit verzoek door een antwoord te geven op de volgende centrale onderzoeksvraag: Wat is de invloed van de vier openingsstrategieën aankijken, beweging, taalgebruik, en voortbeweging op het initiëren van robot-klant interacties in de praktijk, en hoe kunnen combinaties van deze strategieën het beste worden verwerkt tot richtlijnen voor een script om meer robot-klantinteracties met verschillende typen klanten tot stand te brengen? De Hogeschool van Amsterdam wil deze vraag samen met de consortiumpartners beantwoorden door een reeks van veldonderzoeken te doen. Het project maakt deel uit van een langdurig onderzoeksprogramma naar service robotica. Het project kent de volgende deliverables: twee vakpublicaties, academisch conference paper, richtlijnen voor een script om meer robot-klant interacties tot stand te brengen, eindpresentatie aan geïnteresseerde organisaties en studenten, en een RAAK-PRO vooraanvraag.
Dit projectvoorstel richt zich op de mogelijkheden om met humanoïde service robots klanten in winkels op persoonlijk wijze te bedienen. De twee mkb-retailers Modehuis Blok en Berden Mode & Wonen hebben bij ons de vraag neergelegd of wij willen uitzoeken hoe service robots zouden kunnen worden ingezet om gepersonaliseerde service robot-klant interacties mogelijk te maken. Dankzij hun kunstmatige intelligentie hebben service robots de potentie om op autonome wijze met klanten te interacteren, data te verzamelen en te analyseren, te leren, en zich aan te passen. Dit biedt nieuwe kansen om persoonlijk met klanten om te gaan en om service business modellen te innoveren. Toegepaste kennis op dit gebied ontbreekt echter vooralsnog. Dit project zorgt op dit gebied voor een bijdrage door een antwoord te geven op de volgende centrale onderzoeksvraag: Welke klanten maken met wat voor beweegredenen gebruik van een service robot in de winkel die ze persoonlijk bedient, wat zijn de vereisten om dergelijke service robot-klant interacties mogelijk te maken, en hoe vertalen de klantbehoeften en vereisten zich in richtlijnen voor een ontwerp van gepersonaliseerde service robot-klant interacties? Het Centre for Market Insights van de Hogeschool van Amsterdam, de Social AI Group van de Vrije Universiteit Amsterdam, en TMO Fashion Business School willen deze vraag samen met de twee retailers beantwoorden. Daartoe zetten zij een combinatie van scenario onderzoek, personas onderzoek, mock-up onderzoek, en een Restricted Wizzard-of-Oz studie in. De opgedane kennis is van waarde voor de retail en fungeert voor het consortium tegelijkertijd als een eerste stap van een langdurig onderzoeksprogramma. Het project leidt tot de volgende uitkomsten: richtlijnen voor het ontwerp van gepersonaliseerde service robot-klant interacties, twee vakpublicaties, een methodieksectie van een academische publicatie, eindpresentatie aan modewinkeliers en studenten, en een eerste opzet voor een RAAK-mkb aanvraag.
