Collaborative filtering

Wat is collaborative filtering?

Collaborative filtering is de techniek achter de meeste aanbevelingssystemen: het voorspelt wat jij interessant vindt op basis van het gedrag van mensen die op jou lijken. Het systeem hoeft niets van de producten zelf te weten; het kijkt puur naar patronen in wie wat koopt, bekijkt of beoordeelt. “Klanten die dit kochten, kochten ook” is collaborative filtering in zijn puurste vorm.

Hoe werkt het?

Er zijn twee smaken. User-based filtering zoekt gebruikers met vergelijkbare voorkeuren: als jij en een andere klant grotendeels dezelfde producten waarderen, krijg jij aanbevolen wat die ander al kocht en jij nog niet. Item-based filtering kijkt naar producten die vaak samen worden gekozen: wie product X koopt, krijgt product Y te zien omdat die combinatie statistisch vaak voorkomt. Moderne systemen, zoals die van streamingdiensten en webshops, combineren beide en vullen ze aan met kenmerken van de producten zelf, om ook nieuwe items zonder koophistorie te kunnen aanbevelen (het zogeheten cold start-probleem).

Wat heb je eraan als bedrijf?

Heb je een webshop of platform met voldoende klantdata, dan is collaborative filtering een bewezen manier om omzet per bezoeker te verhogen. Je hoeft het niet zelf te bouwen: platforms als Shopify, Magento en de meeste e-mailmarketingtools hebben kant-en-klare aanbevelingsmodules die op dit principe draaien. Belangrijk aandachtspunt is privacy: je werkt met gedragsdata van klanten, dus de AVG geldt onverkort.

Gerelateerde begrippen

Collaborative filtering leunt op similarity measures en clustering, en is een vorm van machine learning die vaak draait op big data.