Zelflerende algoritmen: Nike, Revolve & adidas als inspiratie

Zelflerende algoritmen zijn geprogrammeerd vanuit de gedachte steeds efficiënter en dichter bij hun doel te komen. In dit artikel deel ik een aantal cases, waarin dit zelflerende algoritme centraal staat. Zo kun je er consumentengedrag mee voorspellen en de klant optimaal bedienen. Lees over de ontwikkelingen in het media- en datalandschap van nu.

De cases in dit artikel zijn gekozen op basis van drie criteria: ze zijn attractief, inspirerend en hebben toekomstpotentieel. Dan nog een toelichting op het begrip ‘algoritme’. Een simpel voorbeeld is een kookboek. Wie de stappen van het recept volgt krijgt vanzelf het resultaat. Dit is vergelijkbaar met een voorgeprogrammeerd algoritme, rechttoe rechtaan.

Zelflerende algoritmen zijn daarentegen geprogrammeerd vanuit de gedachte steeds efficiënter en dichter bij hun doel te komen. Oftewel, zelflerend vermogen is ingebouwd. Ze verbeteren zich naarmate de tijd verstrijkt. Hoe meer data, hoe beter het resultaat.

1. Data & forecasting

Revolve is een technology driven fashion company, opgericht door twee data-analisten. Door vanaf de start influencers te betrekken bij de bedrijfsvoering, mogen zij zich dit jaar een van de meest succesvolle IPO’s van de VS noemen. Zeker zo opmerkelijk is de wijze waarop Revolve succesvol 18 nieuwe merken wist te introduceren.

De formule voor succes is data-analyse om de juiste stijl te kunnen voorspellen. Een zelflerend algoritme zoekt onafgebroken naar patronen. Welk klikgedrag valt op? Denk aan kleuren, stoffen, structuur, thema’s en combinaties van kledingstukken tot bijpassende accessoires. Dankzij hun slimme systeem is Revolve als voorloper niet alleen in staat de meest actuele trends te tonen, maar ook de volgende fashion looks in de markt te zetten.

Alle benodigde input komt uit het systeem, dat wordt uitgewerkt door designers en ondergebracht bij een van de eigen merken. Vervolgens wordt met het eigen algoritme bepaald welke influencers het beste aansluiten bij de nieuwe outfit, die worden vervolgens gekoppeld. Dit is inmiddels een beproefde Revolve-succesformule. Het klikgedrag dat hieruit volgt, maakt het zelflerende algoritme voortdurend slimmer. Lees meer over Revolve in mijn eerdere artikel.

Nike wil consumentengedrag voorspellen

Nike volgt in het spoor van Revolve. Om het bedrijf een stevige digitale boost te geven werd Celect overgenomen, een wereldwijd toonaangevend bedrijf met data-wetenschappers. Het doel van Nike is om het gedrag van consumenten in de winkel te kunnen voorspellen. Nike zou analyses kunnen maken en die benutten als handvatten voor aansprekende nieuwe sports fashion.

Maar, voor Nike kan optimalisatie van inkoop en productie een aanvullende reden zijn. Nike is immers geen digital only company. Distributiekosten naar magazijnen en winkels zijn een serieuze kostenpost. Hoe scherper de voorspellingen van aankoopgedrag, hoe minder groot de (rest)voorraden. Oftewel, beter rendement.

Optimaal bedienen van de klant door data

Het lijkt bij beide cases te gaan om het optimaal bedienen van de klant. Dit doen ze door het aanbod met zelflerende algoritmen te laten aansluiten bij de wens. Dat zal ook gaan gebeuren. Maar hoe komt dat? Dankzij jouw klikgedrag en dat van alle data-genererende fashion hunters met jou.

Het influencer-netwerk van Revolve is daarbij een katalysator. Een dankbare databron én marketingplatform. Aanvullend kan het zelflerende algoritme voor traditionele speler Nike resulteren in meer winst via kostenreductie. Kortom, aan de oppervlakte voelt het alsof ‘de markt’ ons steeds beter aanvoelt. Maar ondertussen is het data waar alles om draait.

2. Catwalk holographic model & customized fashion

Shopping op Instagram is bekend terrein. Shop The Red Carpet brengt shopping naar een nieuw niveau. 5G-provider EE (UK) bracht het digitale supermodel Shudu live op de catwalk. Daar had Shudu de primeur om via holographic technology de boeken in te gaan als AI-stylist. Vanuit je eigen huiskamer ben je getuige van de gebeurtenis en slechts 1 klik verwijderd van een aankoop.

Dankzij nieuwe technologie wordt het mogelijk AI-stylist Shudu niet alleen op de catwalk live te presenteren, maar ook in je eigen huiskamer. Hoe ging dat in zijn werk? Vanuit je stoel kon je een persoonlijke chat starten via een Instagram Stories-feed. Shudu deed verslag vanaf de catwalk over de outfits van de sterren. Wie geïnteresseerd was in een specifiek kledingstuk kreeg van de AI-stylist te horen waar vergelijkbare kledingstukken tegen minder extravagante tarieven verkrijgbaar zijn. Custom fashion-advies dus.

Hoe krachtig wil je de aankoop-trigger hebben? De voorgestelde kleding is door het zelflerende algoritme feilloos afgestemd op jou. Dit door bijvoorbeeld niet de kleur te selecteren zoals de celebrity draagt, maar afgestemd op jouw kledingkast.

Customization

Onderzoekers van Cornell, Georgia Tech, en Facebook AI Research hebben gezamenlijk onderzocht of het mogelijk is om bestaande outfits met kleine aanpassingen weer in de pas te laten lopen met de laatste fashion trends. Het antwoord is ja. Met kleine aanpassingen kan de kledingkast waarvan je tot voor kort nog dacht dat ie achterhaald was in een handomdraai weer fashionable zijn.

The elegant Coco Chanel’s famous words advocate for making small changes with large impact on fashionability…

De naam van het AI-project is Fashion++. Een vergelijkbaar project is Echo Look van Amazon. Fashion++ kan ervoor zorgen dat het aanschaffen van die ‘kleine aanpassingen’ leiden tot uitgaven waarvoor geldt dat de som der delen groter is dan je voorheen zou hebben uitgegeven (incremental expenditures).

Mode is slechts de verpakking

Maatwerk sluit optimaal aan bij klantwensen. Zelflerende algoritmen maken het mogelijk een aanbod voor te schotelen waar bijna geen weerstand tegen is te bieden. Het voelt alsof het voor je is bedacht… Zo wordt het een onweerstaanbare trigger om gehoor aan te geven.

Dankzij slimme technologie is de aankoop slechts een klik verwijderd. Je catwalkwaardige outfit of bijeengeshopte Fashion++ items kunnen morgen al in de kast hangen. Wederom is het geen mode waar het hier om gaat, dat is slechts verpakking. Waar het allemaal om gaat is de data om de algoritmen mee te voeden, zodat de volgende suggestie die jouw kant op komt nóg beter aansluit.

3. Retail & membership-programma’s

Re:Store volgt een andere route. Het concept slaat een brug tussen retail en Instagram, een platform dat draait op algoritmen (en bovendien behoort tot het portfolio van Facebook). Re:Store beschikt over eigen vierkante meters, winkelruimte in het straatbeeld dus. Daar krijgen niche instagram-designermerken ruimte om hun producten ook daadwerkelijk fysiek uit te kunnen stallen, inclusief de etalage.

Er wordt gemikt op social fashionistas binnen millennials en Gen Y. Dat uitgangspunt wordt streng bewaakt. Deelnemende insta-designers betalen een maandelijks bedrag en een bedrag per verkocht product. Retailers hebben te kampen met het binnenhalen van klanten en nemen vaak hun toevlucht richting het web om aanvullende inkomsten te krijgen.

Geen goed idee aldus Joe Pine, grondlegger van The Experience Economy. In zijn recente stuk The Year of Retail Experiences doet hij nog eens uitgebreid uit de doeken hoe het wel zou moeten. Re:Store biedt een disruptieve Instagram experience. Oftewel, het blaast het social channel leven in door Instagram niche-designers IRL (in real life) een podium te bieden. Opvallend is dat recent een VC instapte voor $1.7m.

Vroegtijdig toegang tot producten en events

Sinds vorig jaar geeft adidas via membership-programma The Creators Club de meest enthousiaste consumenten vroegtijdig toegang tot producten en speciale events. Het merk luidt nu een nieuwe fase in door leden zelf de mogelijkheid te bieden producten van adidas te gaan verkopen op commissiebasis. Ze kunnen dat doen met de app Storr: ‘Created by people. Powered by Brands. Storr is a place where friends buy new products from friends’.

Verder lees je: ‘Brands take care of shipping & people make money instead of traditional retailers’ en dat wijst op een extra distributiekanaal naast retail. Of op den duur een kortere directe route naar de klant. Dat zou de distributiekosten ten goede komen – vergelijk de Nike case – en het sluit aan bij het streven van adidas meer consumer centric te gaan werken. Volgens het merk is ‘social influence becoming the new selling’.

Het plan is om het programma verder uit te gaan bouwen. Daarover zegt adidas: “It’s allowing the consumer to have more control” en “if we want to truly be consumer obsessed and live up to the things we say, we have to find the spaces where consumers already are and engage with them in innovative ways to become aware of, consider, and purchase our brand in a more seamless way”. Hoe kun je dat beter aanpakken dan van start te gaan met data en zelflerende algoritmen?

Productdesign op basis van data

En verder “The current plan is to expand social selling gradually within Creators Club first, and then move into the brand’s higher-end women’s products “ en tot slot “we can see getting unique with the products we put on the platform.” Hierin zie je een parallel met Revolve, namelijk productdesign op basis van de data en de inzet van influencers.

Dé manier om de daad bij het woord te voegen is aan de slag gaan met de informatie – lees: data – die voortkomt uit gedrag van fans van het eerste uur. Deze aanpak ligt in lijn met eerdere uitspraken van adidas. Met de oprichting van The Ambassadors Club en het aanvullende plan van uitrol wordt wederom de intentie onderstreept dat wordt gekozen voor een langetermijn-aanpak ten koste van kortetermijn-marketing.

Band opbouwen & data

Retailers staan voor de uitdaging hun winkels aantrekkelijk te houden voor klanten. De benadering andersom zie je weinig: een ondernemer die een social niche pakt en die structureel IRL retailruimte geeft. Het businessmodel biedt zekerheid via een structurele basis (maandelijkse fee) met daar bovenop een variabele bonus.

Wil je gebruikmaken van de etalage? Geen probleem, maar premium posities hebben uiteraard wel een prijskaartje. Dat roept de vraag op of retailers te traditioneel vanuit de kaders van de stenen winkelmuren denken. Re:Store bouwt ondertussen ongehinderd door. De band met voornamelijk Instagram-designers, en vanzelfsprekend de achterban daarvan, wordt intenser.

Dat is vergelijkbaar met de band die adidas opbouwt met de meest trouwe fanbase. Adidas omarmt hen als exclusief collectief in member-programma The Creators Club en voorziet de fans van privileges. Dit heeft als prettige bijkomstigheid dat het de basis legt voor een langetermijn-aanpak. Het laat zien dat adidas influencers gaat integreren in de langetermijn-aanpak. En juist dat is cruciaal voor het bouwen van een sterk merk, aldus ROI-goeroes Binet & Field (zie deze Effie case-video van marketingprofessor Mark Ritson, 6:40min.).

Opvallend is tot slot dat Re:Store weliswaar nieuwswaarde heeft, maar zich niet realiseert toch bovenal de zelflerende algoritmen van onder andere Instagram te voeden. (Of ze lijken zich er niet druk om te maken.) En dat is ook een van de databronnen van Revolve, Fashion ++ (van Facebook), Nike en adidas. Dankjewel… Data is nu eenmaal de niet af te sluiten brandstof die de hele machine voor iedereen draaiende houdt, uitzonderingen als eigen klantdata daar gelaten.

Data, data-verwerkers & tech companies

Het geheel overziend tekent zich een driehoek af met aan de uiteinden:

1. Data = Key (bovenaan)
   Images, video, tekst, browser- en social geschiedenis, aankoopgeschiedenis… Zonder gegevens zijn analyses onmogelijk. Laat staan het programmeren van zelflerende algoritmen.
2. (Innovatieve) data-verwerkers (linksonder)
   Niet alleen Facebook en Amazon, maar juist ook disruptieve innovators als Revolve lijken hier de dienst uit te maken. Nike zet strategisch in op digitaal door de acquisitie van Celect. Want, waarom zou Revolve als 19^e merk op rij geen sports lifestyle-markt lanceren. Regeren is vooruitzien.
   Acquisitie is niet vereist, zoals adidas laat zien. Zij kiezen voor het integreren van influencers in de marketingmix. Voor de daadwerkelijke analyse zal adidas desondanks aangewezen zijn op een partner.
3. Facilitating tech companies (rechtsonder)
   In deze categorie vallen telco’s, data-specialisten die hologram-technieken beheersen. Deze partijen vullen de diensten van categorie 2 aan of maken het functioneren ervan mogelijk.

Het gebied onder 2 en 3 vormt de periferie, die is diffuus. Nike verschuift zich richting 2. Terwijl adidas voor de app Storr zal hebben aangeklopt bij bedrijven in categorie 3. Dit is niet vastomlijnd. Dat kan ook niet in een tijdperk waar ontwikkelingen elkaar zo snel opvolgen.

Merken op verkenning

Ook andere merken die zoeken naar hun nieuwe positie in het snel wijzigende landschap schuiven verkennend rond in de periferie. Zowel door partijen in categorie 2 als 3 kan een beroep worden gedaan op technische universiteiten die ondersteuning kunnen bieden bij de doorontwikkeling van nieuwe diensten. Dat staat andere partijen ook vrij. Maar, denkend aan de omvang van een complex project als Fashion++ zal dat in de praktijk minder vaak voorkomen. Influencers hebben een dubbelrol. Enerzijds zijn ze consument, anderzijds bevinden ze zich tezamen met andere influencers, in de periferie. En waar is de klant?

De verwende consument verwacht vandaag de dag meer dan een product of dienst. Die verwacht experiences, die wil vermaak en op maat bediend worden. Dat kan. Want alle benodigdheden daarvoor levert hij of zij – zonder het in de gaten te hebben – zelf aan. En voor maatwerk trekt de consument graag de knip, dat mag zelfs best wat meer kosten.

De consument als ‘speelbal’

De consument bevindt zich als ‘speelbal’ in het centrum van de driehoek. Het staat iedereen vrij producten en diensten aan te bieden aan de vogelvrije consument. Ook staat het al die partijen vrij data te verzamelen om diezelfde klant de volgende beter dan de concurrent van dienst te zijn. Wie dat spel beheerst, alert blijft op wat er zich afspeelt en daar adequaat op weet in te spelen kan rekenen op succes.

Flexibiliteit in het datatijdperk

Maar, juist nu technologische ontwikkelingen elkaar in exponentieel tempo opvolgen is alert zijn niet genoeg. Herijking van de plannen zou vaker moeten plaatsvinden. Organisaties moeten in het datatijdperk flexibel kunnen inspelen op veranderende omstandigheden. Want, wat er ook gebeurt, data zal ons leven – vaak onbewust – meer en meer gaan beheersen.

Gemaakte keuzes op organisatieniveau zouden als gevolg daarvan vaker heroverwogen en herzien moeten worden. Hoe organisaties dat gaan doen is een strategische keuze waar niet aan valt te ontkomen.