Big Data-tegnologieë word nou oral gebruik – in die industrie, medisyne, besigheid, vermaak. Dus, sonder die ontleding van groot data, sal groot kleinhandelaars nie normaalweg kan werk nie, verkope by Amazon sal daal, meteoroloë sal baie dae, weke en maande vooruit nie die weer kan voorspel nie. Dit is logies dat groot data-spesialiste nou in groot aanvraag is, en die vraag groei voortdurend.
GeekBrains berei verteenwoordigers van hierdie veld voor en probeer om studente te bied van sowel teoretiese kennis as om deur voorbeeld te onderrig, waarvoor ervare kundiges betrokke is. Hierdie jaar Big Data-ontleders van die aanlyn universiteit GeekUniversity en Rusland se grootste kleinhandelaar X5 Retail Group het vennote geword. Die maatskappy se spesialiste, met uitgebreide kennis en ervaring, het gehelp om 'n handelsmerkkursus te skep, waarvan die studente beide teoretiese opleiding en praktiese ervaring tydens die opleiding ontvang.
Ons het met Valery Babushkin, direkteur van modellering en data-analise by X5 Retail Group, gepraat. Hy is een van datawetenskaplikes in die wêreld (30ste op die wêreldranglys van masjienleerspesialiste). Saam met ander onderwysers vertel Valery vir GeekBrains-studente van A/B-toetsing, wiskundige statistieke waarop hierdie metodes gebaseer is, asook moderne praktyke vir berekeninge en kenmerke van die implementering van A/B-toetse in vanlyn kleinhandel.
Hoekom het ons hoegenaamd A/B-toetse nodig?
Dit is een van die beste metodes om die beste maniere te vind om omskakelings, ekonomie en gedragsfaktore te verbeter. Daar is ander maniere, maar hulle is duurder en ingewikkelder. Die belangrikste voordele van A/B-toetse is hul relatief lae prys en beskikbaarheid vir besighede van enige grootte.
Oor A / B-toetse kan ons sê dat dit een van die belangrikste maniere is om besluite in besigheid te vind en te neem, besluite waarvan beide wins en ontwikkeling van verskeie produkte van enige maatskappy afhang. Toetse bied 'n geleentheid om besluite te neem wat nie net op teorieë en hipoteses gebaseer is nie, maar ook op praktiese kennis oor hoe spesifieke veranderinge die interaksie van kliënte met die netwerk verander.
Dit is belangrik om te onthou dat jy in die kleinhandel alles moet toets - bemarkingsveldtogte, SMS-posse, toetse van die poslyste self, die ligging van produkte op die rakke en die rakke self in die handelsvloere. As ons oor 'n aanlynwinkel praat, kan u hier die ligging van elemente, ontwerp, inskripsies en tekste toets.
A/B-toetse is 'n instrument wat 'n maatskappy, byvoorbeeld 'n kleinhandelaar, help om altyd mededingend te wees, veranderinge in tyd aan te voel en self te verander. Dit laat die onderneming toe om so doeltreffend moontlik te wees, wat wins tot die maksimum bring.
Wat is die nuanses van hierdie metodes?
Die belangrikste ding is dat daar 'n doel of 'n probleem moet wees waarop toetsing gebaseer sal word. Die probleem is byvoorbeeld 'n klein aantal kliënte by 'n kleinhandel of aanlynwinkel. Die doel is om die instroming van kopers te verhoog. Die hipotese is dat as die produkkaarte in die aanlynwinkel groter gemaak word, en die foto's helderder, daar meer aankope sal wees. Vervolgens word 'n A / B-toets uitgevoer, waarvan die resultaat 'n beoordeling van die veranderinge is. Nadat die resultate van alle toetse ontvang is, kan u begin om 'n aksieplan te vorm vir die verandering van die webwerf.
Dit word nie aanbeveel om toetse met oorvleuelende prosesse uit te voer nie, anders sal die resultate moeiliker wees om te evalueer. Dit word aanbeveel dat toetse eers uitgevoer word op die hoogste prioriteit doelwitte en geformuleerde hipoteses.
Die toets moet lank genoeg duur vir die resultate om geldig te wees. Hoeveel hang natuurlik van die toets self af. Dus, op Oujaarsaand neem die verkeer van die meeste aanlynwinkels toe. As die ontwerp van die aanlynwinkel voorheen verander is, sal 'n korttermyntoets wys dat alles in orde is, die veranderinge suksesvol is en die verkeer groei. Maar nee, want maak nie saak wat jy voor die vakansie doen nie, die verkeer sal groei, die toets kan nie voor die Nuwejaar of onmiddellik daarna voltooi word nie, dit moet lank genoeg wees om al die korrelasies te openbaar.
Die belangrikheid van die regte verhouding tussen die doelwit en die aanwyser wat gemeet word. Deur byvoorbeeld die ontwerp van dieselfde webwerf van 'n aanlynwinkel te verander, sien die maatskappy 'n toename in die aantal besoekers of kliënte en is daarmee tevrede. Maar in werklikheid kan die grootte van die gemiddelde tjek minder wees as gewoonlik, so die totale inkomste sal selfs laer wees. Dit kan natuurlik nie 'n positiewe resultaat genoem word nie. Die probleem is dat die maatskappy nie gelyktydig die verband tussen die toename in besoekers - die toename in die aantal aankope - die dinamika van die grootte van die gemiddelde tjek nagegaan het nie.
Is toetsing slegs vir aanlynwinkels?
Glad nie. 'n Gewilde metode in vanlyn kleinhandel is om 'n volledige pyplyn te implementeer om hipoteses vanlyn te toets. Dit is die konstruksie van 'n proses waarin die risiko's van verkeerde keuse van groepe vir die eksperiment verminder word, die optimale verhouding van die aantal winkels, loodstyd en die grootte van die beraamde effek gekies word. Dit is ook die hergebruik en voortdurende verbetering van na-effekte-analise-metodologieë. Die metode is nodig om die waarskynlikheid van valse aanvaardingsfoute en die mis van die effek te verminder, asook om sensitiwiteit te verhoog, want selfs 'n klein effek op die skaal van 'n groot besigheid is van groot belang. Daarom moet jy selfs die geringste veranderinge kan identifiseer, risiko's kan verminder, insluitend verkeerde gevolgtrekkings oor die resultate van die eksperiment.
Kleinhandel, groot data en regte gevalle
Verlede jaar het X5 Retail Group-spesialiste die dinamika van verkoopsvolumes van die gewildste produkte onder 2018 Wêreldbeker-aanhangers beoordeel. Daar was geen verrassings nie, maar die statistieke het steeds interessant geblyk te wees.
So, "bestseller No. 1" was water. In die stede wat die Wêreldbeker-sokkertoernooi aangebied het, het waterverkope met sowat 46% toegeneem, Sochi blyk die leier te wees, waar die omset met 87% toegeneem het. Op wedstryddae is die hoogste syfer in Saransk aangeteken, waar verkope met 160% toegeneem het vergeleke met normale dae.
Benewens water het aanhangers bier gekoop. Van 14 Junie tot 15 Julie in dié stede waar wedstryde gehou is, het die omset van bier met gemiddeld 31,8% toegeneem. Sochi het ook die leier geword - hier is bier 64% meer aktief gekoop. Maar in St. Petersburg was die groei min – slegs 5,6%. Op die dae van wedstryde in dieselfde Saransk het die volume bierverkope met 128% toegeneem.
Navorsing is ook oor ander produkte gedoen. Data verkry op spitsdae van voedselverbruik laat meer akkurate voorspelling van vraag in die toekoms toe, met inagneming van gebeurtenisfaktore. ’n Akkurate voorspelling maak dit moontlik om die verwagtinge van kopers te voorsien.
Tydens die toetsing van X5 Retail Group is twee metodes gebruik:
Bayesiaanse strukturele modelle van tydreekse met kumulatiewe verskilberaming;
Regressie-analise met skatting van foutverspreidingsvooroordeel voor en tydens die kampioenskap.
Wat anders gebruik kleinhandel van Big Data?
- Daar is nogal baie metodes en tegnologieë, van wat terloops genoem kan word, is dit:
- Vraagvoorspelling;
- Optimalisering van die assortimentmatriks;
- Rekenaarvisie om leemtes op die rakke op te spoor en die vorming van tou op te spoor;
- Promo voorspelling.
Gebrek aan spesialiste
Die vraag na kundiges op die gebied van Big Data groei voortdurend. Dus, in 2018 het die aantal vakatures wat met groot data verband hou, met 7 keer toegeneem vergeleke met 2015. In die eerste helfte van 2019 het die vraag na spesialiste 65% van die vraag vir die hele 2018 oorskry.
Groot maatskappye benodig veral die dienste van Big Data-ontleders. Byvoorbeeld, in Mail.ru Group is hulle nodig in enige projek wat teksdata, multimedia-inhoud verwerk, spraaksintese en analise uitvoer (dit is eerstens wolkdienste, sosiale netwerke, speletjies, ens.). Die aantal vakatures in die maatskappy het die afgelope twee jaar verdriedubbel. In die eerste agt maande van vanjaar het Mail.ru net soveel Big Data-spesialiste aangestel as in die hele afgelope jaar. By Ozon het die departement Datawetenskap die afgelope twee jaar verdriedubbel. Megafon het 'n soortgelyke situasie - die data-ontledingspan het oor die afgelope 2,5 jaar verskeie kere gegroei.
Sonder twyfel, in die toekoms sal die vraag na verteenwoordigers van spesialiteite wat verband hou met Big Data selfs sterker word. As daar dus 'n belangstelling in hierdie area is, moet jy jou hand probeer.
Bron: will.com