Motorparts-online.com is een van onze zusterorganisaties binnen MPO Ventures. Ze exploiteren een platform waarop demontagebedrijven gebruikte en nieuwe onderdelen aanbieden van motorfietsen. Motorparts-online.com bestaat al bijna 20 jaar en heeft ongeveer 200.000 gebruikte motorfiets onderdelen op voorraad liggen. Volgens Motorparts-online.com leert de ervaring dat data goud waard is en dat deze dan ook zo goed mogelijk benut moet worden. Genoeg reden om de stap te maken richting kunstmatige intelligentie.

Case images

Enige tijd geleden rees de vraag bij het management: “Kunnen we op basis van de beschikbare data slimmer omgaan met het inkopen van motorfietsen?” Het scrumteam waar Motorparts-online.com door bediend wordt bij Divtag heeft samen met de JADS deze vraag onderzocht en is met een oplossing gekomen.

Samenwerking met The JADS

De JADS staat voor Jheronimus Academy of Data Science en is onderdeel van de Technische Universiteit van Eindhoven en Tilburg university. Op deze universiteit leren studenten alles over onderwerpen zoals BigData, kunstmatige intelligentie en machine learning. Divtag heeft samen met studenten en docenten gewerkt aan een oplossing voor de centrale vraag van Motorparts-online.com via het initatief MKB Datalab wat kort geleden is gelanceerd door de JADS.

De gekozen ontwikkelrichting

Na enkele verkennende gesprekken en brainstormsessies heeft het team besloten om een tool te ontwikkelen die op basis van een geselecteerde motorfiets de opbrengst binnen 12 en 24 maanden teruggeeft door een getraind datamodel. Aangezien veel motorfietsen die gedemonteerd worden op basis van biedingen worden aangeboden is het belangrijk om de juiste prijs te bieden om rendement te kunnen maken op de investering.

De basis voor de training van het algoritme zijn de verkoopcijfers van de afgelopen jaren en het totale online aanbod op motorparts-online.com. Via deze weg hebben we een gemiddelde accuratie van 58% weten te behalen op de getallen die het model terug geeft. Dit lijkt op het eerste oog weinig maar het gaat hier over een gemiddelde van alle beschikbare motorfietsen in het systeem. Voor motorfietsen die populair zijn is veel meer data beschikbaar en zijn de cijfers ook een stuk beter te voorspellen.

De gekozen ontwikkelrichting

Ieder gebruikt onderdeel op Motorparts-online.com is uniek. Zo heeft bijvoorbeeld het ene motorblok meer kilometers gelopen dan het andere. Of heeft die ene koplamp wel een krasje op het glas en de andere niet. De prijzen van onderdelen kunnen dus sterk variëren. Nu zijn we op basis van het inkoopmodel de eerste tests aan het draaien. Deze leveren al een zeer positief effect op. Het inkoopteam bij Motorparts-online.com komt dagelijks tot nieuwe inzichten en de combinatie tussen echte inkopers en de kunstmatige intelligentie levert een mooie synergie op. Zo gebruiken de medewerkers het vooral om hun eigen onderbuikgevoel te toetsen en om het model te testen. Het blijft altijd van belang om menselijke interactie en kennis van zaken in te zetten bij het gebruik van dit soort systemen. Deze trend zie je daarnaast veel vaker bij de inzet van kunstmatige intelligentie. Zie het maar als een automatische pilot. Zo zijn er bijvoorbeeld al virtuele assistenten op webshops die je helpen bij je bestelling. Deze systemen kunnen de inhoud van je vraag herkennen en zelfs de tone of voice in sommige gevallen. Wordt het voor de computer te ingewikkeld dan zit er altijd een echte helpdeskmedewerker klaar om in te grijpen en het stuur weer over te nemen.

De toekomst

Bij Motorparts-online.com zal in de toekomst ook verder worden gekeken naar deze mogelijkheden. Zo zijn we nu al bezig om op basis van machine learning ons verzendproces te verbeteren. Motorparts-online.com verzend wereldwijd haar pakketten en afhankelijk van het gekozen land kiezen we voor de best passende verzender. Dit proces gebeurt nu al enkele jaren semi handmatig maar op basis van de al gemaakte keuzes kunnen we dit ook aan een computer leren. Dat is namelijk wat machine learning doet. Het laten maken van een keuze door de computer nadat deze een leerperiode heeft gehad waarin de vraag en het antwoord aan de computer worden doorgegeven. De computer acteert als een neuraal netwerk en verwerkt deze data om daarna op basis van de input zelf haar keuzes te kunnen maken. Door deze processen verder te automatiseren houden de medewerkers meer tijd over voor andere zaken. Zo kan er meer tijd besteed worden aan de probleemgevallen en kan hierdoor de klanttevredenheid nog verder omhoog.

Is dit ook iets voor uw organisatie?

Benieuwd of de inzet van kunstmatige intelligentie iets is voor uw organisatie? Het begint allemaal met het goed uitdenken van uw wensen en het sparren met inhoudsdeskundigen. Neem gerust eens contact met ons op om vrijblijvend over mogelijkheden te bespreken.

Case Graphic

Samen met ons de uitdaging aan gaan?

Neem geheel vrijblijvend contact met ons op om uw wensen te bespreken.

Marnix Huberts
Accountmanager
073 71 14 775
E-mail Marnix