Dragonfly AI

Wat Stevin uit Dragonfly AI haalt

Dragonfly AI heeft een breder bereik dan de meeste aandachts-tools: het voorspelt waar het oog naartoe gaat op alles, van een digitale ad tot een verpakking of een etalage. Voor FMCG en retail, waar de visuele impact niet bij het scherm stopt, is dat een echt onderscheid. De nuance is dat het saliency voorspelt, niet verkoop. Een heatmap laat zien waar de aandacht landt, maar of die aandacht tot een aankoop leidt, blijft een andere vraag. Daar lopen teams op vast: aandacht wordt verward met effect. Stevin zet Dragonfly in waar fysiek en digitaal samenkomen en koppelt de saliency-uitkomsten via API aan wat er daarna echt gebeurt in je kanalen en je sales-data, zodat een designkeuze niet alleen mooi opvalt maar ook iets oplevert. Elke aanbeveling met impact gaat eerst langs een mens.

Waar je het naast legt

Dragonfly geeft je een uniforme aandachts-metric over digitaal en fysiek, wat zeldzaam is, maar het meet aandacht en geen omzet. Reken op een koppeling met je verkoop- en campagnedata om de heatmaps betekenis te geven, en op iemand die weegt of de aandacht ook naar een aankoop leidt, anders optimaliseer je op opvallen in plaats van op resultaat. De analyse is cross-channel, dus de winst zit in het verbinden van die ene metric met wat er na de aandacht echt gebeurt. Zonder die brug blijft het een mooie kaart zonder uitkomst.

Veelgemaakte fouten

• →Aandacht verwarren met effect: een heatmap zegt niks over een aankoop.
• →Op opvallen optimaliseren in plaats van op resultaat.
• →De saliency-scores niet koppelen aan je sales- of campagnedata.
• →De tool inzetten waar de visuele impact niet verder reikt dan het scherm.