Splitser | Wie Betaalt Wat

De uitdaging

Splitser is een app waarmee je eenvoudig groepsuitgaven kan verrekenen. Splitser beschikt over een enorme hoeveelheid gebruikersdata en wilde hier meer inzichten uit halen. Zo wilden ze in kaart brengen welke types gebruikers hun platform gebruiken en wat hun behoeften zijn. Het uiteindelijke doel is de applicatie gebruiksvriendelijker maken en kansen te vinden voor nieuwe verdienmodellen.  Belangrijkste uitdagingen hierbij waren de hoeveelheid en de structuur van de beschikbare data. Zo waren er meer dan 100 miljoen rijen aan uitgaven data beschikbaar. Bovendien worden door gebruikers van de app verschillende termen gebruikt voor dezelfde uitgaven, zo zijn er bijvoorbeeld voor uitgaven m.b.t. wc-papier al meer dan 50 verschillende termen of spellingen ontdekt.

Wat we hebben gedaan

We zijn gekomen tot een traject van twee clustering projecten:  

1. In project 1 werd de data verkend voor het vinden van type uitgaven (denk aan ‘boodschappen’, ‘tickets’),  

1. En in project 2 werd de data verkend voor het vinden van type uitgave lijsten (denk aan ‘vakanties’, ‘studentenhuis’, ´sportteam´). 

Het resultaat

Er zijn uiteindelijk twee scripts/algoritmes opgeleverd, een voor het clusteren en daarmee categoriseren van de individuele uitgaven van gebruikers, en een ander voor het clusteren en categoriseren van gehele lijsten van uitgaven. Op die manier is de data opgeschoond en wordt voor de meer dan 50 verschillende termen voor wc-papier nu de categorie ‘boodschappen’ gebruikt. Hetzelfde geldt voor de lijsten, in plaats van ‘Huisje boompje beestje’ als lijstnaam krijgt deze de categorie ‘Huishouden’ mee.  In de bijgeleverde documentatie is aangegeven hoe de student tot de resultaten gekomen is, verkregen inzichten in de kwaliteit en structuur van de data, en interessante vervolgstappen op de geleverde analyse. Dit geeft Splitser aanvullend inzicht in hun gebruikers en triggert tot een vervolgstap.