Bol.com: machine learning om vraag en aanbod beter bij elkaar te brengen

Mens versus Machine

Hoe maakt een van de pioniers van de Nederlandse e-commerce zijn algoritmes elke dag klein beetje slimmer? Jens Waaijers, director customer centric selling bij bol.com neemt ons mee in de wereld van machine learning.

Dit artikel is geschreven door een Digital Power-collega van Bertwin Menninga.

Een online marktplaats is een concept dat e-commerce in toenemende mate blijft adopteren. Naast consumer-to-consumer marktplaatsen zoals Marktplaats.nl, zijn er uiteraard ook business-to-consumer marktplaatse waarbij een online platform de vraag van consumenten en het aanbod van leveranciers bij elkaar brengt.

Sommige marktplaatsen hebben geen eigen assortiment: hun aanbod bestaat voor 100 procent uit aangesloten leveranciers, denk bijvoorbeeld aan Alibaba. Bij Amazon bedraagt het aandeel van eigen producten 50 procent. Ook bol.com heeft een eigen marktplaatsen: ’Verkopen via Bol.com’. Deze draagt bij aan miljoenen extra artikelen in het assortiment van Bol.com.

Bewaken van contentkwaliteit

Er komt veel kijken bij het managen van zo’n marktplaats. Het doel is duidelijk: ervoor zorgen dat de vraag en het aanbod zo snel mogelijk bij elkaar komen, zodat de klant direct een aantal producten krijgt aangeboden die voor hem relevant zijn. En met miljoenen klanten aan de ene kant en miljoenen producten van duizenden leveranciers aan de andere kant, is dat natuurlijk een hele klus.

Jens legt uit: “Het begint bij de standaardisatie van informatie aan zowel de vraag- als de aanbodkant. Bijvoorbeeld, als je als leverancier een cd van Tsjaikovski of een bril van Dolce & Gabbana bij bol.com wilt aanbieden, dan zijn er vele schrijfwijzen mogelijk. Voor een verkoopplatform als ‘Verkopen via bol.com’ is de kwaliteit van de data cruciaal. Het in stand houden van de kwaliteit van de content is dus een van de uitdagingen.

Aan de andere kant van de transactie zijn er natuurlijk klanten van bol.com die ook allerlei variaties van termen, zoals de namen van merken, in het zoekveld intypen. Daarnaast wordt er in toenemende mate gezocht op generieke termen als ‘cadeau voor huwelijk’ of ‘spullen voor een feestje’.

Vraag en aanbod bij elkaar brengen

Naarmate het assortiment groter wordt, wat het geval is, en de klanten steeds ‘generieker’ gaan zoeken, is het steeds uitdagender om een match te maken en relevantie hoog te houden. Door het volume van deze ongestructureerde data en het feit dat ze realtime geanalyseerd moeten worden, kun je die match niet met de hand maken. Je moet hiervoor de data slim kunnen inzetten. En dat is een van de activiteiten waar het customer intelligence team van bol.com, een onderdeel van customer centric selling-afdeling, mee bezig is.

Jens: “De truc is om het gedrag van klanten op de website te vertalen naar contentverbeteringen. Door de woorden (en woordcombinaties) die klanten gebruiken om artikelen te zoeken en producten die uiteindelijk gekocht zijn te analyseren en met elkaar te matchen, kunnen synoniemen voor desbetreffende producten worden gecreëerd. Dankzij deze synoniemen gaat de relevantie van de zoekresultaten omhoog en help je dus de klant om het product sneller te vinden. Bovendien snijdt het mes snijdt aan twee kanten, omdat tegelijkertijd de kwaliteit van de productcatalogus wordt verbeterd. Denk hierbij aan verfijning van verschillende kleurbeschrijvingen (WIT, Wit, witte, white, etc.).

Als je doorslaat in standaardisatie, dan kom je in een selffulfilling prophecy terecht. Maar gelukkig nemen de algoritmes het beetje bij beetje over en worden ze steeds slimmer.

Algoritmes worden steeds slimmer

Het bovenstaande proces verloopt nog semi-automatisch (met terugwerkende kracht), maar de ambitie is om het in de toekomst volledig geautomatiseerd plaats te laten vinden. Om dat te kunnen doen worden er op dit moment stap voor stap machinelearningtechnieken geïmplementeerd. Als eerste is er geïnvesteerd in technologieën om grote volumes van ongestructureerde data zeer snel te kunnen verwerken. Bol.com bezit twee eigen datacenters met tientallen clusters.

“Nu wordt er volop geëxperimenteerd om deze clusters in te zetten voor het verbeteren van het zoekalgoritme, het verrijken van de content en standaardisatie”, geeft Jens aan. “En dat levert uitdagingen op. Immers, als je doorslaat in standaardisatie, dan kom je in een selffulfilling prophecy terecht. Maar gelukkig nemen de algoritmes het beetje bij beetje over en worden ze steeds slimmer. Nu probeert het algoritme de zoekterm zelf aan een product te koppelen en legt het deze aan diverse interne specialisten voor. Concreet geformuleerd: de specialisten krijgen te zien dat ‘de kans 75 procent is dat de klant dit bedoelt’. Die koppeling wordt vervolgens handmatig gevalideerd. De terugkoppeling van deze specialisten over een voorgestelde verbetering levert belangrijke input voor algoritmes om informatie nog beter te kunnen verwerken. Je ziet dat de algoritmes steeds beter hun werk doen.”

Toch levert dit voor Jens en zijn team een volgende kwestie op: waar leg je de grens waarbij het algoritme zelf de beslissing kan nemen? Is dat bij 75 procent? Of moet alles onder de 95 procent door menselijk inzicht gevalideerd worden?

Gelukkig zijn bij ons niet alleen de algoritmes zelflerend, maar ook het bedrijf, dus het proces gaat steeds sneller en beter.

Een betere winkel maken voor onze klanten met big data

Drie jaar geleden was big data een onderwerp waarover voornamelijk in PowerPoint‑slides gesproken werd. Tegenwoordig hebben vele (grotere) e-commercebedrijven een eigen Hadoop-cluster. Het is de volgende stap om met big data de winkel écht beter te maken voor klanten en bij bol.com wordt daar hard aan gewerkt. In 2010 is bij het bedrijf overgestapt van ‘massamediale’ naar ‘persoonlijk relevante’ campagnevoering, waarbij er in toenemende mate gepoogd wordt om op basis van diverse ‘triggers’ een persoonlijke boodschap aan de klant te bieden, real-time.

Die triggers (zoals bezochte pagina’s of bekeken producten) wegen steeds zwaarder dan historische gegevens (wie is de klant en wat heeft deze in verleden gekocht).

“Als je inzicht krijgt in relevante triggers en niet‑relevante weglaat”, stelt Jens, “dan kun je de consument beter bedienen door bijvoorbeeld de meest relevante review te tonen, een aanbieding te doen of een selectie vergelijkbare producten te maken. Op deze manier sluit je beter aan bij de klantreis en is de kans steeds groter dat de klant bij je vind wat hij zoekt.”

En dat doet bol.com door eerst, op basis van het gedrag op de website, maar ook op basis van de beschikbare voorkeuren van de klant, op zoek te gaan naar de relevante triggers. Nadat deze aan de content zijn gekoppeld, zet bol.com A/B‑testen in om de conversie te analyseren om het uiteindelijk wel of niet definitief door te voeren. Immers, elke wijziging moet resulteren in hogere relevantie.

Er komen uiteraard verschillende technieken bij kijken om ongestructureerde data te kunnen analyseren en hier zijn zowel slimme algoritmes als menselijk inzicht voor nodig. Jens: “Gelukkig zijn bij ons niet alleen de algoritmes zelflerend, maar ook het bedrijf, dus het proces gaat steeds sneller en beter.”

Data-analisten en data scientists zijn een belangrijk onderdeel van het groeiende customer centric selling team.

Data-scientists

Outsourcen of alles in-house doen is een strategische beslissing. Bol.com koos voor het laatste. Uiteraard wordt er nog op ad-hocbasis gebruikgemaakt van de kennis uit de markt als dat helpt om processen te versnellen. Data-analisten en data scientists zijn een belangrijk onderdeel van het groeiende customer centric selling team.

Het verschil spreekt voor zich: data-analisten zijn geschoold in ‘traditionele’ tools als SPSS en SQL en doen analysewerk. Data scientists hebben een grotere conceptuele flexibiliteit en kunnen daarnaast programmeren in onder andere Java, Python en Hive. Uiteraard zijn er doorgroeimogelijkheden voor ambitieuze data-analisten, maar toch wordt het steeds lastiger om data scientists te vinden.

Hoewel er in de markt keihard gewerkt wordt om het aanbod uit te breiden; hebben we hier vooralsnog met een kleine, selecte groep professionals te maken. Bol.com doet er alles aan om de juiste mensen te werven en op te leiden. Eerst wordt een medewerker met het juiste profiel binnengehaald; denk aan iemand die net is afgestudeerd in artificial intelligence, technische natuurkunde of een andere exacte wetenschap. Vervolgens wordt deze kersverse data scientist onder de vleugels van een van de ervaren experts uit het opleidingsteam van bol.com genomen. Training in computertalen is hier een belangrijk onderdeel van en verder is het vooral learning-by-doing.

Mens versus machine

Naarmate de algoritmes steeds slimmer worden en artificial‑intelligencetechnologieën steeds geavanceerder, zou je denken dat het tekort aan data scientists tijdelijk is: de computers nemen het over.

Dat is volgens Jens niet het geval: “Je zult altijd behoefte blijven houden aan menselijk inzicht. Alleen, omdat de machines steeds meer routinematig en gestandaardiseerd analysewerk overnemen, kun je steeds meer gaan doen. Bijvoorbeeld, niet de top 10.000 zoektermen verwerken, maar allemaal. Feitelijk kun je veel meer de diepte én de breedte in. En dus is de impact van jouw werk op de organisatie vele malen groter. Het resultaat? De klant wordt beter geholpen en hij bespaart tijd omdat hij steeds relevantere informatie krijgt en daarom meer engaged is. En brengt ons ook steeds verder in onze ambitie om onze klanten de beste winkel te bieden die er bestaat.”

Dit artikel maakt een deel uit van het rapport ‘Digitale Transformatie in E-Commerce’, inclusief interviews met Deli XL, Transavia en Slimstock. Het hele rapport kan hier gratis worden gedownload.