Kanaalmanagement de ontwikkeling en inzet van nieuwe digitale kanalen

Transcriptie

1 Kanaalmanagement de ontwikkeling en inzet van nieuwe digitale kanalen sneak preview Virtuele Assistent Samenwerking TU/Eindhoven Belastingdienst Positive Persuasive Technology & Domein Onderzoek dr. Jaap Ham dr. Yvon van den Boer

2 De Belastingdienst 15 mln telefoontjes 72 mln websitebezoeken baliebezoeken ± (Twitter) ± Belastingdienst (LinkedIn) ± (Twitter) ± Belastingdienst (Facebook) ± Douane (Instagram)

3 Burgers 22,8 77,2 Ja Nee Bedrijven 38,5 61,5 Heeft u, naast de Belastingdienst, nog een andere persoon of organisatie benaderd om antwoord te krijgen op uw vraag?

4

5 burgers 78,6 17,3 1 kanaal 2 kanalen 3 kanalen 4 kanalen bedrijven 73,4 18,1 5 kanalen 6 kanalen 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

6 Algemene informatie, zelf toepassen Persoonlijke informatie, geen medewerker Conversatie is openbaar, medewerker helpt (signalering en verwijzing) Zowel algemene als persoonlijke informatie, medewerker helpt met toepassen Zowel algemene als persoonlijke informatie, medewerker helpt met toepassen

7 79% van de burgers kiest één kanaal 73% van de bedrijven kiest één kanaal burgers 11% 3% 3% bedrijven 13% 47% 34% 57% 23% Website Belastingtelefoon Balie Social media 'Mijn Belastingdienst' 'Mijn Toeslagen' Brief Website Belastingtelefoon Balie Social media 'Persoonlijk Domein Ondernemers' Brief

8 21% van de burgers kiest twee of meer kanalen 1 E KANAAL 2 E KANAAL 12,1 3,7 5,2 8,6 Website Belastingtelefoon Balie 22,5 20,5 51 Social media 'Mijn Belastingdienst' 29,4 'Mijn Toeslagen' Brief 12,1 27,4

9 27% van de bedrijven kiest twee of meer kanalen 1 E KANAAL 2 E KANAAL 6,6 Website Belastingtelefoon 10,8 8,7 19,1 Balie Social media 15,8 70,2 'Persoonlijk Domein Ondernemers' Brief 13,6 49,5

10 Waarom doorzoeken? Toepassing op de eigen situatie, bevestiging & zekerheid Interpreteer ik de gevonden informatie goed? Om zeker te zijn van de juistheid van de informatie Om verschillende standpunten te horen, voordat er een beslissing wordt genomen (bedrijven)

11 Kennis uit kanaalkeuze- en informatiezoekgedrag Sociale factoren onderzoek Literatuur -studie Onderzoek bij kanaal telefoon Onderzoek bij kanaal Virtuele Assistent

12 Technology driven Human driven Using technology to influence user behavior.. Functionality (reliability) Accessability (reach) Usability (simplicity) Persuasion (motivation) Change Human Behavior

13 Kennis en onderzoek op het gebied van Gedragverandering en Technology Dr. Jaap Ham Dr. Frank Verberne Prof. dr. Cees Midden

14 Virtuele Assistents

15 Nicole Executive Pack

16 icat (Philips Research, 2002)

17 Persuasive Social Actors

18 Artificial Social Agent as a tool that gives Social Feedback Ham & Midden, 2008a, 2008b, 2009

19 Social Feedback

20 Social Feedback

21 Artificial Social Agent as a tool that gives Social Feedback

22 Energy Consumption with Social Feedback vs. Factual Feedback 47% lower energy consumption! Ham & Midden, 2008a, 2008b, 2009

23

24 Diverse rollen voor beïnvloedende technologie (Fogg, 2003)

25 Trusting an artificial social agent

26 Human-likeness + Advanced and powerful social cues for assistance and influencing. - Uncanny valley High expectations Ethical considerations

27 Human-likeness + Advanced and powerful social cues for assistance and influencing. - Uncanny valley High expectations Ethical considerations

28 Human-likeness + Advanced and powerful social cues for assistance and influencing. - Uncanny valley High expectations Ethical considerations

29 Human-likeness + Advanced and powerful social cues for assistance and influencing. - Uncanny valley High expectations Ethical considerations

30 Human-likeness + Advanced and powerful social cues for assistance and influencing. - Uncanny valley High expectations Ethical considerations

31 Developing a virtual assistent Using the power of artificial social agents to instigate trust to help users to stimulate users Without causing detrimental effects by falling into the uncanny valley setting expectations too high Violating ethical concerns

32 Artificial Social Agents Artificial Social Agents to be used on website: 1. Text only 2. Text and picture of face 3. Text and moving face 4. Text and moving body

33 Artificial Social Agents Artificial Social Agents to be used on website: 1. Text only 2. Text and picture of face 3. Text and moving face 4. Text and moving body

34 Artificial Social Agents Artificial Social Agents to be used on website: 1. Text only 2. Text and picture of face 3. Text and moving face 4. Text and moving body

35 Artificial Social Agents Artificial Social Agents to be used on website: 1. Text only 2. Text and picture of face 3. Text and moving face 4. Text and moving body

36 Designing social cues for virtual assistent 1. Text only 2. Text and picture of face 3. Text and moving face 4. Text and moving body

37 Designing trust cues for virtual assistent 1. Text only 2. Text and picture of face 3. Text and moving face 4. Text and moving body

38 Literatuurstudie: Artificial Social Agents -- Social Cues, Trust and Persuasion 1. Introduction 2. Interactions between humans and virtual agents 3. Overview of social signals 4. Social signals to increase trust in a virtual agent 5. Virtual agents: How far can we go? 6. Conclusion and discussion

39 Kennis en onderzoek op het gebied van Gedragverandering en Technology Dr. Jaap Ham Dr. Frank Verberne Prof. dr. Cees Midden

40 Kanaalmanagement de ontwikkeling en inzet van nieuwe digitale kanalen sneak preview Virtuele Assistent Samenwerking TU/Eindhoven Belastingdienst Persuasive Technology & Domein Onderzoek dr. Jaap Ham dr. Yvon van den Boer