Gepersonaliseerde playlists voor radioluisteraars

Een uur samenstellen per luisteraar, terug tot zeventig seconden.

Sector : Media — Een Franstalige nationale radiozender

De context

Een radiozender biedt zijn luisteraars een gepersonaliseerde playlist aan, opgebouwd uit hun antwoorden op een vragenlijst: hun leeftijd, de artiesten die ze noemen, de herinneringen die ze vertellen.

Het probleem

Die vijfentwintig titels echt samenstellen kost een uur: de categoriequota respecteren, het evenwicht tussen decennia, het aandeel Franstalige titels, en alles uitsluiten wat de voorbije drie weken op antenne kwam. Een uur per luisteraar, van maandag tot vrijdag.

Wat er gebouwd is

De selectie gebeurt door de code, op basis van de catalogus, de quota en de zwarte lijst van recent gedraaide titels. Het model komt pas daarna tussen, om de motivering van elke keuze te schrijven — en als zijn antwoord de regels niet respecteert, corrigeert een tweede oproep het.

Wat het verandert

Een uur samenstellen teruggebracht tot zeventig seconden, voor één luisteraar per weekdag. De ontvangen e-mail motiveert elk van de vijfentwintig titels.

Hoe het werkt

Een n8n-workflow van zestien nodes: catalogus en zwarte lijst geladen uit Google Sheets, samengevoegd, deterministische selectie op gekruiste quota taal × decennium, een oproep naar Claude via OpenRouter voor de motiveringen, een geldigheidstest, een corrigerende oproep indien nodig, bijwerking van de zwarte lijst, en de HTML-e-mail. Een volledig GDPR-pakket hoort bij de oplevering.

Wat dit bij u zou kunnen geven

Dit is de demonstratie die bedrijfsleiders geruststelt die vrezen dat een AI dingen "verzint": de bedrijfsregels beslissen, de AI legt uit. Overal waar u niet-onderhandelbare beperkingen hebt — een rekeningstelsel, een nomenclatuur, een regelgeving — is dat de taakverdeling om naar te streven.