Технологиите за големи данни вече се използват навсякъде – в индустрията, медицината, бизнеса и развлеченията. По този начин, без анализ на големите данни, големите търговци на дребно няма да могат да работят нормално, продажбите в Amazon ще паднат, а метеоролозите няма да могат да прогнозират времето много дни, седмици и месеци предварително. Логично е специалистите по големи данни да са много търсени и търсенето непрекъснато расте.
GeekBrains обучава представители на тази област, опитвайки се да предостави на студентите както теоретични знания, така и преподаване чрез примери, за което са привлечени опитни експерти. Тази година Анализаторите на Big Data от онлайн университета GeekUniversity и най-големият търговец на дребно в Руската федерация X5 Retail Group станаха партньори. Специалистите на компанията, притежаващи обширни знания и опит, помогнаха за създаването на марков курс, в който студентите получават както теоретично обучение, така и практически опит по време на курса на обучение.
Разговаряхме с Валери Бабушкин, директор моделиране и анализ на данни в X5 Retail Group. Той е един от учени по данни в света (30-ти в глобалната класация на специалистите по машинно обучение). Заедно с други преподаватели, Валери разказва на студентите на GeekBrains за A/B тестване, математическата статистика, на която се основават тези методи, както и съвременни практики за изчисления и характеристики за прилагане на A/B тестване в офлайн търговия на дребно.
Защо изобщо имаме нужда от A/B тестове?
Това е един от най-добрите методи за намиране на най-добрите начини за подобряване на реализациите, икономиката и поведенческите фактори. Има и други методи, но те са по-скъпи и сложни. Основните предимства на A/B тестовете са тяхната относително ниска цена и достъпност за бизнеси от всякакъв размер.
За A/B тестовете можем да кажем, че това е един от най-важните начини за търсене и вземане на решения в бизнеса, решения, от които зависи както печалбата, така и развитието на различни продукти на всяка компания. Тестовете позволяват да се вземат решения, базирани не само на теории и хипотези, но и на практически познания за това как специфични промени променят взаимодействията на клиентите с мрежата.
Важно е да запомните, че в търговията на дребно трябва да тествате всичко - маркетингови кампании, SMS съобщения, тестове на самите съобщения, поставянето на продукти на рафтовете и самите рафтове в търговските зони. Ако говорим за онлайн магазин, то тук можете да тествате подредбата на елементи, дизайн, надписи и текстове.
A/B тестовете са инструмент, който помага на една компания, например търговец на дребно, да бъде винаги конкурентоспособен, да усеща промените във времето и да се променя. Това позволява на бизнеса да бъде възможно най-ефективен, максимизирайки печалбите.
Какви са нюансите на тези методи?
Основното е, че трябва да има цел или проблем, на който ще се основава тестването. Например, проблемът е малък брой клиенти в търговски обект или онлайн магазин. Целта е да се увеличи притокът на клиенти. Хипотеза: ако продуктовите карти в онлайн магазина са направени по-големи и снимките са по-ярки, тогава ще има повече покупки. След това се провежда A/B тест, резултатът от който е оценка на промените. След получаване на резултатите от всички тестове можете да започнете да формулирате план за действие за промяна на сайта.
Не се препоръчва провеждането на тестове с припокриващи се процеси, в противен случай резултатите ще бъдат по-трудни за оценка. Препоръчва се първо да се извършат тестове върху най-приоритетните цели и формулираните хипотези.
Тестът трябва да продължи достатъчно дълго, за да се считат резултатите за надеждни. Колко точно зависи, разбира се, от самия тест. И така, в навечерието на Нова година трафикът на повечето онлайн магазини се увеличава. Ако дизайнът на онлайн магазина е бил променен преди това, тогава краткосрочен тест ще покаже, че всичко е наред, промените са успешни и трафикът расте. Но не, каквото и да правите преди празниците, трафикът ще се увеличи, тестът не може да бъде завършен преди Нова година или веднага след нея, трябва да е достатъчно дълъг, за да идентифицира всички корелации.
Важността на правилната връзка между целта и измервания показател. Например, променяйки дизайна на същия уебсайт на онлайн магазина, компанията вижда увеличение на броя на посетителите или клиентите и е доволна от това. Но всъщност средният размер на чека може да е по-малък от обикновено, така че общият ви доход ще бъде още по-нисък. Това, разбира се, не може да се нарече положителен резултат. Проблемът е, че компанията не е проверила едновременно връзката между увеличението на посетителите, увеличаването на броя на покупките и динамиката на размера на средния чек.
Тестването само за онлайн магазини ли е?
Въобще не. Популярен метод в офлайн търговията на дребно е внедряването на пълен конвейер за тестване на хипотези офлайн. Това е изграждането на процес, при който се намаляват рисковете от неправилен подбор на групи за експеримента, избира се оптималното съотношение на броя на магазините, пилотното време и размера на очаквания ефект. Това е също повторно използване и непрекъснато подобряване на методологиите за анализ на последващите ефекти. Методът е необходим за намаляване на вероятността от грешки при фалшиво приемане и пропуснати ефекти, както и за повишаване на чувствителността, тъй като дори малък ефект върху мащаба на голям бизнес е от голямо значение. Следователно трябва да можете да идентифицирате дори най-слабите промени и да минимизирате рисковете, включително неправилни заключения относно резултатите от експеримента.
Търговия на дребно, големи данни и реални случаи
Миналата година експертите на X5 Retail Group оцениха динамиката на обемите на продажбите на най-популярните продукти сред феновете на Световната купа 2018. Изненади нямаше, но все пак статистиката се оказа интересна.
Така водата се оказва „бестселър номер 1”. В градовете домакини на Световната купа продажбите на вода са се увеличили с приблизително 46%; лидер е Сочи, където оборотът се е увеличил с 87%. В дните на мача максималната цифра беше регистрирана в Саранск - тук продажбите се увеличиха със 160% в сравнение с нормалните дни.
Освен вода феновете си купуваха и бира. От 14 юни до 15 юли в градовете, където се проведоха мачовете, оборотът на бира се е увеличил средно с 31,8%. Сочи също стана лидер - тук бира се купува с 64% по-активно. Но в Санкт Петербург ръстът е малък - само 5,6%. В дните на мачовете в Саранск продажбите на бира са се увеличили със 128%.
Изследвания са проведени и върху други продукти. Данните, получени в пиковите дни на консумация на храна, ни позволяват да предвидим по-точно търсенето в бъдеще, като вземем предвид факторите на събитията. Точната прогноза дава възможност да се предвидят очакванията на клиентите.
По време на тестването X5 Retail Group използва два метода:
Байесови структурни модели на времеви редове с кумулативна оценка на разликата;
Регресионен анализ с оценка на изместването на разпределението на грешките преди и по време на шампионата.
Какво друго използва търговията на дребно от Big Data?
- Има доста методи и технологии, от това, което може да се нарече набързо, това са:
- Прогноза за търсенето;
- Оптимизиране на асортиментната матрица;
- Компютърно зрение за идентифициране на празнини на рафтовете и откриване на образуване на опашка;
- Промоционална прогноза.
Липса на специалисти
Търсенето на експерти по Big Data непрекъснато нараства. Така през 2018 г. броят на свободните работни места, свързани с големи данни, се е увеличил 7 пъти в сравнение с 2015 г. През първата половина на 2019 г. търсенето на специалисти надхвърля 65% от търсенето за цялата 2018 г.
Големите компании се нуждаят особено от услугите на анализатори на големи данни. Например в Mail.ru Group те са необходими във всеки проект, където се обработват текстови данни, мултимедийно съдържание, се извършва синтез и анализ на реч (това са преди всичко облачни услуги, социални мрежи, игри и др.). Броят на свободните позиции в компанията се е утроил през последните две години. През първите осем месеца на тази година Mail.ru нае същия брой специалисти по големи данни, както през цялата миналата година. В Ozon отделът Data Science нарасна три пъти през последните две години. Подобна е ситуацията и в Мегафон - екипът, който анализира данни, нарасна няколко пъти през последните 2,5 години.
Без съмнение, в бъдеще търсенето на представители на специалности, свързани с Big Data, ще нарасне още повече. Така че, ако имате интерес в тази област, трябва да опитате ръката си.
Източник: www.habr.com