Тэхналогіі Big Data прымяняюцца цяпер паўсюдна - у прамысловасці, медыцыне, бізнэсе, забаўках. Так, без аналізу вялікіх дадзеных не змогуць нармальна працаваць буйныя рытэйлеры, упадуць продажы ў Amazon, будуць не ў стане прадказваць надвор'е на шматлікія дні, тыдні і месяцы наперад метэаролагі. Лагічна, што спецыялісты па вялікіх дадзеных зараз нарасхват, прычым попыт пастаянна расце.
GeekBrains рыхтуе прадстаўнікоў гэтай сферы, імкнучыся забяспечыць студэнтаў як тэарэтычнымі ведамі, так і навучаць на прыкладах, для чаго прыцягваюцца дасведчаныя эксперты. У гэтым годзе аналітыкі Big Data анлайн-універсітэта GeekUniversity і найбуйны ў РФ рытэйлер X5 Retail Group сталі партнёрамі. Спецыялісты кампаніі, валодаючы шырокімі ведамі і досведам, дапамаглі стварыць брэндаваны курс, студэнты якога падчас навучання атрымліваюць як тэарэтычную падрыхтоўку, так і практычны досвед.
Мы пагаварылі з Валерыем Бабушкіным, дырэктарам па мадэляванні і аналізу дадзеных у X5 Retail Group. Ён адзін з дата-саенцістаў у свеце (30-ы ў сусветным рэйтынгу спецыялістаў па машынным навучанні). Разам з іншымі выкладчыкамі Валерый расказвае студэнтам GeekBrains пра А/Б тэсціраванне, матэматычную статыстыку, на якой грунтуюцца гэтыя метады, а таксама пра сучасныя практыкі для разлікаў і асаблівасці ўкаранення А/Б тэсціравання ў афлайн-рытэйле.
Навошта ўвогуле патрэбныя A/Б тэсты?
Гэта адзін з найлепшых метадаў пошуку аптымальных спосабаў паляпшэння канверсіі, эканамічных паказчыкаў і паводніцкіх фактараў. Ёсць і іншыя спосабы, але яны даражэйшыя і складаныя. Асноўнымі плюсамі A/Б тэстаў з'яўляецца іх адносна невысокі кошт і даступнасць для бізнэсу любога маштабу.
Пра А/Б тэсты можна сказаць, што гэта адзін з найважнейшых спосабаў пошуку і прыняцця рашэнняў у бізнесе, рашэнняў, ад якіх залежыць як прыбытак, так і развіццё розных прадуктаў любой кампаніі. Тэсты даюць магчымасць прымаць рашэнні на падставе не толькі тэорый і гіпотэз, але і практычных ведаў аб тым, як канкрэтныя змены мадыфікуюць узаемадзеянне кліентаў з сеткай.
Важна памятаць, што ў рытэйле трэба тэставаць усё - маркетынгавыя кампаніі, SMS-рассыланні, тэсты саміх рассылак, размяшчэнне прадуктаў на паліцах і саміх паліц у гандлёвых залах. Калі казаць пра інтэрнэт краму, то тут можна тэставаць размяшчэнне элементаў, дызайн, надпісы і тэксты.
А/Б тэсты - інструмент, які дапамагае кампаніі, напрыклад, рытэйлеру, заўсёды быць канкурэнтаздольнай, своечасова адчуваць змены і мяняцца самой. Гэта дазваляе бізнэсу быць максімальна эфектыўным, выводзячы прыбытак на максімум.
Якія ў гэтых метадаў ёсць нюансы?
Галоўнае - павінна быць мэта або праблема, на якія і будзе абапірацца тэсціраванне. Напрыклад, праблема - невялікая колькасць кліентаў у гандлёвай кропкі або анлайн-крамы. Мэта - павялічыць прыток пакупнікоў. Гіпотэза - калі карткі тавару ў інтэрнэт-краме зрабіць буйней, а фатаграфіі - ярчэй, то пакупак стане больш. Далей праводзіцца А/Б тэст, вынікам якога з'яўляецца ацэнка змен. Пасля таго, як атрыманы вынікі ўсіх тэстаў, можна заняцца фармаваннем плана дзеянняў па змене сайта.
Не рэкамендуецца праводзіць тэсты з працэсамі, якія перасякаюцца, інакш вынікі будзе складаней ацаніць. Першымі рэкамендуецца праводзіць тэсты па найболей прыярытэтных мэтам і сфармуляваным гіпотэзам.
Тэст павінен працягвацца дастаткова доўга, каб вынікі можна было б прызнаць сапраўднымі. Колькі менавіта - залежыць, вядома, ад самога тэсту. Так, напярэдадні Новага Года трафік большасці інтэрнет-магазінаў павялічваецца. Калі перад гэтым былі праведзены змены дызайну анлайн-крамы, то кароткатэрміновы тэст пакажа, што ўсё добра, змены ўдалыя, трафік расце. Але не, бо што ні рабі перад святамі, трафік будзе расці, тэст нельга завяршаць да Новага Года ці адразу пасля яго, ён павінен быць дастаткова працяглым, каб выявіць усе карэляцыі.
Важнасць правільнай сувязі паміж мэтай і вымяраным паказчыкам. Напрыклад, змяніўшы дызайн таго ж сайта інтэрнэт-крамы, кампанія бачыць павышэнне колькасці наведвальнікаў ці пакупнікоў і задавальняецца гэтым. Але насамрэч, памер сярэдняга чэка можа быць меншы за звычайны, так што агульны даход стане нават ніжэйшым. Дадатным вынікам гэта, вядома, назваць нельга. Праблема ў тым, што кампанія не праверыла адначасова звязак павелічэнне наведвальнікаў-рост колькасці пакупак-дынаміка памеру сярэдняга чэка.
Тэставанне праводзіцца толькі для анлайн-крам?
Зусім не. У афлайн-рытэйла папулярны такі метад, як рэалізацыя поўнага пайплайн для праверкі гіпотэз у афлайне. Гэта пабудова працэсу, пры якім памяншаюцца рызыкі няправільнага падбору груп для эксперыменту, падбіраецца аптымальныя суадносіны колькасці крам, часу пілота і памеру ацэньванага эфекту. Таксама гэта перавыкарыстанне і пастаяннае паляпшэнне метадалогій постаналізу эфектаў. Метад патрэбен для зніжэння верагоднасці з'яўлення памылак ілжывага прыняцця і пропуску эфекту, а таксама для павышэння адчувальнасці, бо нават малы эфект у маштабах буйнога бізнэсу мае вялікае значэнне. Такім чынам, трэба ўмець вызначаць нават самыя слабыя змены, мінімізаваць рызыкі - у тым ліку, няправільныя высновы аб выніках эксперыменту.
Рытэйл, Big Data і рэальныя кейсы
У мінулым годзе спецыялісты X5 Retail Group ацэньвалі дынаміку аб'ёмаў продажаў самых папулярных сярод заўзятараў ЧС-2018 прадуктаў. Сюрпрызаў не было, але статыстыка ўсё роўна аказалася цікавай.
Так, «бэстсэлерам №1» аказалася вада. У гарадах, якія прымалі мундыяль, продажы вады выраслі прыкладна на 46%, лідэрам аказаўся Сочы, дзе абарот павялічыўся на 87%. У дні матчаў максімальны паказчык зафіксаваны ў Саранску - тут аб'ём продажаў вырас на 160% у параўнанні са звычайнымі днямі.
Акрамя вады балельшчыкі куплялі піва. З 14 чэрвеня па 15 ліпеня ў тых гарадах, дзе праходзілі матчы, абарот піва вырас у сярэднім на 31,8%. Лідэрам таксама стаў Сочы - тут піва куплялі на 64% больш актыўна. А вось у Піцеры рост быў невялікім - усяго 5,6%. У дні матчаў у тым жа Саранску аб'ём продажу піва павялічыўся на 128%.
Праводзіліся даследаванні і па іншых прадуктах. Дадзеныя, атрыманыя ў пікавыя дні спажывання прадуктаў дазваляюць у будучыні дакладней прадказваць попыт з улікам падзейных фактараў. Дакладны прагноз дае магчымасць прадугледзець чаканні пакупнікоў.
Падчас тэставанняў X5 Retail Group выкарыстоўвалі два метады:
Баесаўскія структурныя мадэлі часовых шэрагаў з ацэнкай кумулятыўнай розніцы;
Рэгрэсійны аналіз з ацэнкай зрушэння размеркавання памылкі да чэмпіянату і падчас яго правядзення.
Што яшчэ выкарыстоўвае рытэйл з Big Data?
- Метадаў і тэхналогій даволі шмат, з таго, што можна назваць наўскідку, гэта:
- Прагноз попыту;
- Аптымізацыя асартыментнай матрыцы;
- Кампутарны зрок для выяўлення пустэч на паліцах і выяўленні якая фармуецца чаргі;
- Прагноз прома.
Недахоп спецыялістаў
Попыт на экспертаў у сферы Big Data ўвесь час расце. Так, у 2018 годзе колькасць вакансій, звязаных з вялікімі звесткамі, вырасла ў 7 разоў у параўнанні з 2015 годам. У першым паўгоддзі 2019 года попыт на спецыялістаў перавысіў 65 працэнтаў ад попыту за ўвесь 2018 год.
Буйныя кампаніі асабліва маюць патрэбу ў паслугах аналітыкаў Big Data. Напрыклад, у Mail.ru Group яны патрэбныя ў любым праекце, дзе апрацоўваюцца тэкставыя дадзеныя, мультымедыйны кантэнт, выконваецца сінтэз і аналіз прамовы (гэта, перш за ўсё, хмарныя сэрвісы, сацыяльныя сеткі, гульні і да т.п.). Колькасць вакансій за апошнія два гады ў кампаніі павялічана ў тры разы. За першыя восем месяцаў гэтага года ў Mail.ru нанялі столькі ж адмыслоўцаў па Big Data, колькі за ўвесь мінулы год. У Ozon аддзел Data Science за апошнія два гады вырас у тры разы. У «Мегафоне» аналагічная сітуацыя – каманда, якая займаецца аналізам дадзеных, вырасла ў некалькі разоў за апошнія 2,5 гады.
Без сумневу, у будучыні попыт на прадстаўнікоў спецыяльнасцей, звязаных з Big Data, вырасце яшчэ мацней. Так што калі ёсць цікавасць да гэтай сферы, варта паспрабаваць свае сілы.
Крыніца: habr.com