Nieuws

17 mei 2018

De valkuil van personalisatie is het creëren van self-fulfilling prophecy in het algoritme

Algoritmes beïnvloeden ons leven. Ook als u er niet bewust van bent, zijn algoritmes er altijd en overal. De kennis van de mens wordt steeds minder belangrijk en wordt langzamerhand overgenomen door algoritmes. Voor sommige mensen is dit een beangstigend idee maar vergeet niet dat deze technologieën ons leven ook op ontelbare manieren makkelijker maken.

Wat is een algoritme?

Een algoritme is een lange reeks ingewikkelde formules met een begin- en eindpunt dat leidt tot een bepaald einddoel. Dankzij de computer is het mogelijk om ontzettend lange algoritmes in erg korte tijd uit te voeren. Hierdoor is het bijvoorbeeld mogelijk om alleen recepten te tonen die de bezoeker lekker vindt, producten voor specifieke personen aan te bevelen en producten die niet relevant zijn uit te sluiten.

Een algoritme inzetten
De algoritmes in het Data Management Platform (DMP) van Shopping Minds maken keuzes voor consumenten makkelijker. Op basis van eerder vertoond gedrag en aangegeven voorkeuren wordt er in het DMP voor iedere bezoeker een individueel interesseprofiel bijgehouden. Vervolgens wordt het productaanbod op basis van het interesseprofiel aangepast aan de interesses van de bezoeker.

Uit ervaring is gebleken dat het inzetten van een Data Management Platform en algoritme in combinatie met slimme campagnes de online omzet substantieel verhogen. De algoritmes in het DMP van Shopping Minds zijn zelflerend en passen zichzelf telkens opnieuw aan. Hier later meer over.

Het risico van self-fulfilling prophecy

Een gevaar van algoritmes kan zijn dat ze hun eigen werkelijkheid gaan versterken, ook wel self-fulfilling prophecy genoemd. Allereerst een offline voorbeeld van self-fulfilling prophecy: een willekeurige voorbijganger wandelt een boekenwinkel binnen en loopt vrijwel meteen tegen een tafel aan met de top 10 boeken van dit moment. In de gehele winkel liggen minstens 3.000 boeken maar de bezoeker loopt als eerst naar de tafel met de top 10 boeken. Hiermee wordt meteen de kans vergroot dat een van deze 10 boeken verkocht wordt. De kans dat er een van de andere 2.990 boeken verkocht wordt hiermee verkleint. Er wordt eigenlijk een bepaalde waarheid gecreëerd dat de boeken in de top 10 beter of waardevoller zijn de rest van de boeken in de winkel.

Een algoritme is soms ook geneigd om self-fulfilling prophecy toe te passen. Allereerst is het aannemelijk dat een geavanceerde algoritme beter bestand is tegen fouten dan een eenvoudiger algoritme.

Een eenvoudiger algoritme kan simpelweg lastiger inspelen op de wensen en behoeften van de bezoeker. Een gevolg hiervan is dat er vaker aanbevelingen worden getoond die voor iedere bezoeker hetzelfde zijn. Producten die worden ingedeeld onder populair producten worden op deze manier vanzelf populair omdat ze aan alle bezoekers getoond worden. Het machinisme versterkt als ware zichzelf. Dit is een stuk minder effectief dan dat het volledige productaanbod gepersonaliseerd wordt.

Self-fulfilling prophecy oplossen

Het is aan te raden om gebruik te maken van geavanceerde algoritmes en eenvoudige mechanismen zoveel mogelijk uit de weg te gaan. Gelukkig is het algoritme van Shopping Minds gewapend tegen het self-fulfilling prophecy effect. In het DMP wordt alle handelingen en gedragingen van een bezoeker op een website zorgvuldig ingedeeld en opgeslagen. Als de bezoeker de website even later opnieuw bezoekt, worden er door de algoritmes zo relevant mogelijk aanbevelingen getoond die aansluiten bij de wensen en behoeftes van de klant. Het algoritme neemt hier de gegevens uit het interesseprofiel als basis.

  • Om mee te blijven bewegen met de interesses van de bezoeker worden de laatst bekeken producten en gedragingen zwaarder gewogen dan gedragingen verder uit het verleden. Dit wordt regressie genoemd. Zo beweegt het algoritme langzaam mee met de veranderingen in de wensen en behoeften van de bezoeker. Op deze manier wordt er voorkomen dat er producten worden getoond die de bezoeker al gekocht heeft of waar geen interesse meer in is.
  • Daarnaast is een bezoeker op een website niet geheel stuurloos. De bezoeker beweegt volledig zelfstandig op een website dus hij beslist ook zelf, ongeachte de aanbevelingen door het algoritme, waar hij op klikt en wat hij koopt. Aanbevelingen kunnen het gedrag van de bezoeker dus wel beïnvloeden maar niet voor 100 procent sturen.
  • Als laatste wordt er rekening gehouden met de aankoopintentie van de bezoeker. Als deze laag is wordt er automatisch meer producten getoond met als doel om te inspireren en te proberen. Als blijkt uit het DMP dat de bezoeker een hoge aankoopintentie heeft worden de aanbevelingen gestuurd op de producten waar de bezoeker het meest geïnteresseerd in is.

Heeft u interesse? Vraag dan onze gratis personalisatiescan aan. Hiermee krijgt u inzicht in hoe u met data uw marketingdoelstellingen beter kunt bereiken. Vraag een personalisatiescan aan door te mailen naar info@shoppingminds.com.

Maak uw site persoonlijker en haal 5-25% groei!

Maak uw site persoonlijker en haal 5-25% groei!