← Terug naar kennisbank
AI Nieuws
Whatnot koopt Shaped om aanbevelingen bij live winkelen direct te verbeteren
Whatnot koopt Shaped om aanbevelingen bij live winkelen direct te verbeteren
·
Leestijd: 3 min


Whatnot, een platform voor live winkelen, heeft Shaped overgenomen, een bedrijf dat gespecialiseerd is in systemen voor zoek- en aanbevelingen die in bijna-ware-tijd werken. Met deze stap wil Whatnot ervoor zorgen dat kopers makkelijker het juiste product vinden terwijl veilingen, voorraad en interesse tijdens een uitzending steeds veranderen.
Waarom deze overname?
Live winkelen is anders dan gewone webshops. Een normale webshop heeft vaak stabiele productlijsten. Bij Whatnot veranderen aanbiedingen voortdurend: veilingen kunnen binnen enkele minuten eindigen, nieuwe items verschijnen tijdens een uitzending, en kopers beslissen snel of ze meedoen.
Dat maakt het lastiger om goede aanbevelingen te doen. Whatnot zegt dat snelheid cruciaal is: aanbevelingen moeten zich aanpassen terwijl een uitzending loopt. Het doel van de overname is die reactiesnelheid en de persoonlijke aanraking van aanbevelingen verder te verbeteren.
Wat brengt Shaped mee?
Shaped bouwt technologie die klantgegevens combineert met moderne vormen van kunstmatige intelligentie om zoekresultaten en aanbevelingen persoonlijker te maken. Kort gezegd gebruikt Shaped technieken uit het veld van machine learning (software die patronen leert uit data) en large language models (grote taalmodellen die veel tekst begrijpen en kunnen voorspellen) om relevantere resultaten te geven.
De belangrijkste opbrengsten voor Whatnot zijn:
snellere verwerking van gebruikersacties tijdens live-uitzendingen;
meer gepersonaliseerde zoekresultaten en aanbevelingen;
betere combinatie van wat iemand eerder kocht met wat er op dat moment beschikbaar is.
Watnot vertelt dat het al veel werk heeft verzet aan het versnellen van de aanbevelingsmotor: van ongeveer een dag vertraging naar minuten. Met Shaped verwacht het bedrijf die vertraging nog verder te verkleinen, dichter bij echte realtime-reacties.
Wie verhuist mee, en wat betekent dat voor de techniek?
Als onderdeel van de overname stapt Shaped-oprichter Tullie Murrell over naar Whatnot. Ook bijna een dozijn engineers en onderzoekers in AI gaan mee. Murrell zal leiding geven aan een nieuw opgerichte groep binnen Whatnot, de Applied AI Research-groep. Murrell heeft eerder bij Meta gewerkt, voordat hij Shaped begon.
Door mensen en technologie samen te brengen hoopt Whatnot sneller nieuwe functies te bouwen en beter in te spelen op wat kijkers en kopers in een uitzending willen zien. Whatnot zegt wekelijks enorme hoeveelheden livevideo en interacties te verwerken: meer dan 500.000 uur aan video en miljoenen real-time interacties. Die data gebruikt het platform om aanbevelingen steeds verder te verbeteren.
Plaats in de groei van Whatnot en de markt
Whatnot groeide snel sinds de start in 2019. Enkele feiten die laten zien hoe groot het platform geworden is:
verkopers hebben meer dan één miljard bestellingen gehaald;
het bedrijf haalde dit jaar 225 miljoen dollar aan groeigeld in een Series F-financieringsronde;
de waardering van Whatnot ligt volgens het bedrijf boven de 11 miljard dollar, na het toevoegen van ongeveer 20 miljoen kopers het afgelopen jaar;
het marktaanbod is sterk uitgebreid: tientallen nieuwe categorieën zoals kunst, golf en vinyl werden toegevoegd, met nog meer subcategorieën in 2025.
Tegelijk zetten grote spelers in de tweedehands- en resale-markt ook stappen met AI, zoals eBay en Poshmark. De trend is duidelijk: platformen willen AI inzetten om zoekresultaten, aanbevelingen en listings slimmer te maken.
Conclusie
De overname van Shaped laat zien dat Whatnot wil investeren in technologie om het live winkelen soepeler en persoonlijker te maken. Door sneller te reageren op veranderingen tijdens een uitzending en door individuele voorkeuren beter te begrijpen, probeert Whatnot kopers gemakkelijker het juiste product te laten vinden. Met het team van Shaped aan boord en grote hoeveelheden gebruikersdata verwacht het bedrijf aanbevelingen nog dichter bij echt realtime te brengen, precies waar live winkelen om vraagt.