"Big Data", "deep learning", "datavisualisatie", "attendee-tracking", "data-driven marketing", ... Dit zijn slechts een paar van de concepten rond het organiseren van evenementen waar veel eventplanners moeite mee zullen hebben.
Er zullen ongetwijfeld eventmanagers zijn die een sterke kennis hebben van deze begrippen, maar ze vormen een minderheid. Voor de rest van ons is het bijzonder vervelend om te struikelen over de grote hoeveelheid eventplanartikelen over technologie, die ons een heldere toekomst voorspellen, terwijl we geen jota snappen van wat we lezen.
Het is alsof we een vreemde taal moeten ontcijferen of vertalen. En zelfs als we zoeken naar meer informatie over big data, machine learning, of data tracking, is het onmogelijk om het te snappen en om te zien hoe deze concepten de toekomst van ons beroepsleven zullen beïnvloeden.
Zoals onderzoekers Seungwon 'Shawn' Lee, Dessislava Boshnakova en Joe Goldblatt echter aangeven: "de snelle technologische ontwikkeling in de evenementensector zal echter nog meer versnellen. Technologie kan moderne eventplanners veel mogelijkheden bieden, terwijl het voor veel eventprofessionals ook voor technologische uitdagingen zorgt. Moderne eventplanners en beginners in het vak moeten op dit gebied hun technologische vaardigheden verbeteren, naast de basisvaardigheden van traditioneel eventmanagement."
Dus laten we daarmee beginnen door dit gebied te ontrafelen en door de bijzondere manieren te begrijpen waarop technologie onze toekomstige evenementen kan versterken.
Geen logistieke ellende
De voornaamste reden waarvoor we technologie gebruiken bij het ontwerpen, plannen en runnen van evenementen is om de logistieke problemen te verminderen of op te lossen. En we kunnen de resultaten al zien.
In plaats van het uitprinten van eventprogramma's (waarna het programma natuurlijk weer verandert), kunnen we bijvoorbeeld digitale programma's inzetten, die bezoekers kunnen bekijken via eventapps. Of, in plaats van handmatig de een-op-een-ontmoetingen tussen onze netwerkende eventgasten te organiseren, kunnen we het nu automatisch doen met behulp van een goed B2B-matchmaking-platform. Maar dat is nog maar het begin. Met processen zoals machine learning, hebben eventmanagers toegang tot applicaties die logistiek management minimaliseren.
Volgens Lee, Boshnakova en Goldblatt, versnellen technologische ontwikkelen de snelheid van het beslissingen maken en zullen deze "het mogelijk maken om vele werkingen in de evenementensector te automatiseren" die voorheen nog veel tijd en moeite van eventplanners vereisten. Door logistieke dilemma's (die tijdrovend zijn en energie vreten) te verkleinen, zullen we meer tijd overhouden voor creativiteit en innovatie.
Repliceerbare evenementen
Soms is het potentiele vermogen van de eventtechnologie die we al gebruiken zo groot dat we het niet eens volledig kunnen bevatten. Door geleidelijk alles te automatiseren, grote hoeveelheden gegevens te verzamelen en slimme filters op te zetten om bezoekersinformatie te analyseren, kunnen we een evenement nemen en het zo vaak als we willen reproduceren. Zoals Lee, Boshnakova en Goldblatt aangeven: "dankzij nieuwe technologieën heeft ieder plaatselijk evenement nu de mogelijkheid om wereldwijd te gaan." Met de juiste tools, kunnen we een blauwdruk maken van het evenement en het dan herhalen in verschillende contexten, steden of landen, terwijl we dezelfde parameters en instellingen aanhouden.
Efficiënte targeting
De informatie die je verzamelt over het gedrag van je bezoekers tijdens je evenement is waardeloos zonder een intelligente tool die je helpt om zoveel mogelijk uit je data te halen. Zoals Kai Waehner schrijft in zijn artikel over machine learning: "een data discovery-tool kan misschien genoeg zijn voor een zakelijke gebruiker om problemen op te sporen, om nieuwe inzichten in te winnen of om patronen in historische gegevens te herkennen. Maar voor het analyseren van Big Data, heeft hij vaak hulp nodig van een gegevenswetenschapper die machine learning-algoritmen kan inzetten om analytische modellen te maken."
De ontwikkeling van deep analytics en machine learning-technologieën zullen dit principe echter toegankelijker maken, zonder dat je een derde partij nodig zult hebben.
Wat kun jij ermee?
Ten eerste zul je het marketingproces kunnen personaliseren. En bij personaliseren moet je denken aan werkelijk diepgaande personalisatie. Je zult alles weten over je bezoekers (met wie ze spraken op het voorgaande evenement, welke keynote speakers ze bevielen, hoe ze zich voelden en wat voor toegevoegde waarde het evenement had voor hun bedrijf, etc.).
Op die manier zul je individueel (en automatisch) kunnen communiceren met iedere bezoeker. Dat betekent dat je mailcampagnes gericht zullen zijn op ieder persoon met aangepaste berichten. Ten tweede zul je je bezoekers efficiënt kunnen opdelen, waardoor je gepersonaliseerde eventbelevingen voor iedere groep maakt. Met andere woorden: we hebben de tools al om de data te verzamelen. De volgende stap is om de tools te vinden en in te zetten waarmee we alle informatie kunnen beheren en het verstandig in kunnen zetten om het bezoekersaantal en -tevredenheid te verhogen.
Conclusie
Weten welke technologie werkt is slechts de helft van het proces. We moeten grondig begrijpen hoe we het potentieel daarvan kunnen gebruiken voor ons professionele belang. Op die manier zullen we erachter komen hoe we onverwachte oplossingen voor onze planningskwesties kunnen vinden, en hoe we de toekomst van de evenementensector mede kunnen vormen en bepalen.
