A/B পরীক্ষা, পাইপলাইন এবং খুচরা: GeekBrains এবং X5 খুচরা গ্রুপ থেকে বিগ ডেটার একটি ব্র্যান্ডেড কোয়ার্টার

বিগ ডেটা প্রযুক্তিগুলি এখন সর্বত্র ব্যবহৃত হয় - শিল্প, ওষুধ, ব্যবসা এবং বিনোদনে। এইভাবে, বড় ডেটা বিশ্লেষণ না করে, বড় খুচরা বিক্রেতারা স্বাভাবিকভাবে কাজ করতে সক্ষম হবে না, অ্যামাজনে বিক্রি কমে যাবে এবং আবহাওয়াবিদরা অনেক দিন, সপ্তাহ এবং মাস আগে থেকেই আবহাওয়ার পূর্বাভাস দিতে অক্ষম হবেন। এটা যৌক্তিক যে বড় ডেটা বিশেষজ্ঞদের এখন প্রচুর চাহিদা রয়েছে এবং চাহিদা ক্রমাগত বাড়ছে।

GeekBrains এই ক্ষেত্রের প্রতিনিধিদের প্রশিক্ষণ দেয়, শিক্ষার্থীদের তাত্ত্বিক জ্ঞান এবং উদাহরণের মাধ্যমে শিক্ষা প্রদান করার চেষ্টা করে, যার জন্য অভিজ্ঞ বিশেষজ্ঞরা জড়িত। এই বছর বিভাগ অনলাইন ইউনিভার্সিটি GeekUniversity থেকে বিগ ডেটা বিশ্লেষকরা এবং রাশিয়ান ফেডারেশনের বৃহত্তম খুচরা বিক্রেতা, X5 রিটেল গ্রুপ, অংশীদার হয়েছেন। কোম্পানির বিশেষজ্ঞরা, বিস্তৃত জ্ঞান এবং অভিজ্ঞতা থাকার কারণে, একটি ব্র্যান্ডেড কোর্স তৈরি করতে সাহায্য করেছেন, যেখানে শিক্ষার্থীরা প্রশিক্ষণের সময় তাত্ত্বিক প্রশিক্ষণ এবং ব্যবহারিক অভিজ্ঞতা উভয়ই পায়।

আমরা X5 রিটেল গ্রুপের মডেলিং এবং ডেটা বিশ্লেষণের পরিচালক ভ্যালেরি বাবুশকিনের সাথে কথা বলেছি। তিনি একজন সেরা বিশ্বের ডেটা বিজ্ঞানী (মেশিন লার্নিং বিশেষজ্ঞদের বিশ্বব্যাপী র‍্যাঙ্কিংয়ে 30 তম)। অন্যান্য শিক্ষকদের সাথে, ভ্যালেরি GeekBrains শিক্ষার্থীদের A/B পরীক্ষা, গাণিতিক পরিসংখ্যান যার উপর ভিত্তি করে এই পদ্ধতিগুলি, সেইসাথে অফলাইন খুচরোতে A/B পরীক্ষা বাস্তবায়নের জন্য গণনা এবং বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য আধুনিক অনুশীলন সম্পর্কে বলেন।

কেন আমাদের এ/বি পরীক্ষা আদৌ দরকার?

রূপান্তর, অর্থনীতি এবং আচরণগত কারণগুলিকে উন্নত করার সর্বোত্তম উপায়গুলি সন্ধান করার জন্য এটি একটি সেরা পদ্ধতি। অন্যান্য পদ্ধতি আছে, কিন্তু তারা আরো ব্যয়বহুল এবং জটিল। A/B পরীক্ষার প্রধান সুবিধা হল তাদের তুলনামূলকভাবে কম দাম এবং যেকোনো আকারের ব্যবসার জন্য উপলব্ধতা।

A/B পরীক্ষা সম্পর্কে, আমরা বলতে পারি যে এটি ব্যবসায় অনুসন্ধান এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ উপায়গুলির মধ্যে একটি, সিদ্ধান্ত যার উপর মুনাফা এবং যেকোনো কোম্পানির বিভিন্ন পণ্যের বিকাশ উভয়ই নির্ভর করে। পরীক্ষাগুলি শুধুমাত্র তত্ত্ব এবং অনুমানের উপর ভিত্তি করে নয়, কীভাবে নির্দিষ্ট পরিবর্তনগুলি নেটওয়ার্কের সাথে গ্রাহকের মিথস্ক্রিয়াকে পরিবর্তন করে তার ব্যবহারিক জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেওয়া সম্ভব করে।

এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে খুচরোতে আপনাকে সবকিছু পরীক্ষা করতে হবে - বিপণন প্রচারণা, এসএমএস মেলিং, মেইলিংয়ের পরীক্ষা, তাকগুলিতে পণ্য স্থাপন করা এবং বিক্রয় এলাকায় নিজেরাই তাক। যদি আমরা একটি অনলাইন স্টোর সম্পর্কে কথা বলি, তাহলে এখানে আপনি উপাদান, নকশা, শিলালিপি এবং পাঠ্যের বিন্যাস পরীক্ষা করতে পারেন।

A/B পরীক্ষা হল এমন একটি টুল যা একটি কোম্পানিকে সাহায্য করে, উদাহরণস্বরূপ, একজন খুচরা বিক্রেতাকে সবসময় প্রতিযোগিতামূলক হতে, সময়ের পরিবর্তন বুঝতে এবং নিজেকে পরিবর্তন করতে। এটি ব্যবসাকে যতটা সম্ভব দক্ষ হতে দেয়, সর্বাধিক লাভ করতে পারে।

এই পদ্ধতির সূক্ষ্মতা কি?

মূল বিষয় হল একটি লক্ষ্য বা সমস্যা থাকতে হবে যার উপর ভিত্তি করে পরীক্ষা করা হবে। উদাহরণস্বরূপ, সমস্যা হল একটি খুচরা আউটলেট বা অনলাইন দোকানে অল্প সংখ্যক গ্রাহক। গ্রাহকদের আগমন বাড়ানোই লক্ষ্য। হাইপোথিসিস: যদি একটি অনলাইন স্টোরের পণ্য কার্ডগুলি বড় করা হয় এবং ফটোগ্রাফগুলি উজ্জ্বল হয়, তাহলে আরও ক্রয় হবে৷ এরপরে, একটি A/B পরীক্ষা করা হয়, যার ফলাফল পরিবর্তনের মূল্যায়ন। সমস্ত পরীক্ষার ফলাফল প্রাপ্ত হওয়ার পরে, আপনি সাইটটি পরিবর্তন করার জন্য একটি কর্ম পরিকল্পনা তৈরি করতে শুরু করতে পারেন।

ওভারল্যাপিং প্রক্রিয়াগুলির সাথে পরীক্ষা পরিচালনা করার পরামর্শ দেওয়া হয় না, অন্যথায় ফলাফলগুলি মূল্যায়ন করা আরও কঠিন হবে। প্রথমে সর্বোচ্চ অগ্রাধিকারের লক্ষ্য এবং প্রণয়ন অনুমানগুলির উপর পরীক্ষা চালানোর সুপারিশ করা হয়।

ফলাফলগুলি নির্ভরযোগ্য হিসাবে বিবেচিত হওয়ার জন্য পরীক্ষাটি যথেষ্ট দীর্ঘস্থায়ী হতে হবে। ঠিক কতটা নির্ভর করে, অবশ্যই, পরীক্ষার উপর। সুতরাং, নববর্ষের প্রাক্কালে, বেশিরভাগ অনলাইন স্টোরের ট্রাফিক বেড়ে যায়। যদি আগে অনলাইন স্টোরের নকশা পরিবর্তন করা হয়, তাহলে একটি স্বল্পমেয়াদী পরীক্ষা দেখাবে যে সবকিছু ঠিক আছে, পরিবর্তনগুলি সফল হয়েছে এবং ট্রাফিক বাড়ছে। কিন্তু না, আপনি ছুটির আগে যাই করুন না কেন, ট্রাফিক বাড়বে, পরীক্ষাটি নতুন বছরের আগে বা তার পরেই শেষ করা যাবে না, এটি সমস্ত পারস্পরিক সম্পর্ক সনাক্ত করার জন্য যথেষ্ট দীর্ঘ হতে হবে।

লক্ষ্য এবং সূচকের মধ্যে সঠিক সংযোগের গুরুত্ব পরিমাপ করা হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, একই অনলাইন স্টোর ওয়েবসাইটের ডিজাইন পরিবর্তন করে, কোম্পানি দর্শক বা গ্রাহকদের সংখ্যা বৃদ্ধি দেখে এবং এতে সন্তুষ্ট। কিন্তু প্রকৃতপক্ষে, গড় চেকের আকার স্বাভাবিকের চেয়ে ছোট হতে পারে, তাই আপনার সামগ্রিক আয় আরও কম হবে। এটি অবশ্যই একটি ইতিবাচক ফলাফল বলা যাবে না। সমস্যা হল যে কোম্পানি একই সাথে দর্শকদের বৃদ্ধি, ক্রয়ের সংখ্যা বৃদ্ধি এবং গড় চেকের আকারের গতিশীলতার মধ্যে সম্পর্ক পরীক্ষা করেনি।

পরীক্ষা কি শুধুমাত্র অনলাইন স্টোরের জন্য?

একদমই না. অফলাইন খুচরো একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি হল অফলাইনে অনুমান পরীক্ষা করার জন্য একটি সম্পূর্ণ পাইপলাইন বাস্তবায়ন। এটি এমন একটি প্রক্রিয়ার নির্মাণ যেখানে পরীক্ষার জন্য গোষ্ঠীর ভুল নির্বাচনের ঝুঁকি হ্রাস করা হয়, স্টোরের সংখ্যার সর্বোত্তম অনুপাত, পাইলট সময় এবং আনুমানিক প্রভাবের আকার নির্বাচন করা হয়। এটি পোস্ট-ইফেক্ট বিশ্লেষণ পদ্ধতির পুনঃব্যবহার এবং ক্রমাগত উন্নতিও। মিথ্যা গ্রহণযোগ্যতা ত্রুটি এবং মিসড ইফেক্টের সম্ভাবনা কমাতে, সেইসাথে সংবেদনশীলতা বাড়ানোর জন্য পদ্ধতিটি প্রয়োজন, কারণ একটি বড় ব্যবসার স্কেলে একটি ছোট প্রভাবও অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। অতএব, আপনাকে এমনকি দুর্বলতম পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে এবং পরীক্ষার ফলাফল সম্পর্কে ভুল সিদ্ধান্ত সহ ঝুঁকি কমাতে সক্ষম হতে হবে।

খুচরা, বিগ ডেটা এবং বাস্তব ক্ষেত্রে

গত বছর, X5 রিটেইল গ্রুপের বিশেষজ্ঞরা 2018 বিশ্বকাপের ভক্তদের মধ্যে সবচেয়ে জনপ্রিয় পণ্যের বিক্রির পরিমাণের গতিশীলতা মূল্যায়ন করেছেন। কোন আশ্চর্য ছিল না, কিন্তু পরিসংখ্যান এখনও আকর্ষণীয় হতে পরিণত.

এইভাবে, জল "নং 1 বেস্ট সেলার" হয়ে উঠেছে। যে শহরগুলিতে বিশ্বকাপের আয়োজন করা হয়েছিল, সেখানে জলের বিক্রি প্রায় 46% বৃদ্ধি পেয়েছে; ম্যাচের দিনে, সারানস্কে সর্বাধিক চিত্র রেকর্ড করা হয়েছিল - এখানে বিক্রয় সাধারণ দিনের তুলনায় 87% বেড়েছে।

পানির পাশাপাশি বিয়ারও কিনেছেন ভক্তরা। 14 জুন থেকে 15 জুলাই পর্যন্ত, যে শহরগুলিতে ম্যাচগুলি হয়েছিল, সেখানে বিয়ারের টার্নওভার গড়ে 31,8% বৃদ্ধি পেয়েছে। সোচিও নেতা হয়েছিলেন - বিয়ার এখানে 64% বেশি সক্রিয়ভাবে কেনা হয়েছিল। কিন্তু সেন্ট পিটার্সবার্গে বৃদ্ধি ছোট ছিল - মাত্র 5,6%। সারানস্কে ম্যাচের দিনে, বিয়ার বিক্রি 128% বেড়েছে।

অন্যান্য পণ্য নিয়েও গবেষণা করা হয়েছে। খাদ্য গ্রহণের শীর্ষ দিনগুলিতে প্রাপ্ত ডেটা আমাদেরকে ভবিষ্যতের চাহিদার আরও সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে দেয়, ইভেন্টের কারণগুলি বিবেচনায় নিয়ে। একটি নির্ভুল পূর্বাভাস গ্রাহকের প্রত্যাশা অনুমান করা সম্ভব করে তোলে।

পরীক্ষার সময়, X5 খুচরা গ্রুপ দুটি পদ্ধতি ব্যবহার করেছে:
ক্রমবর্ধমান পার্থক্য অনুমান সহ বায়েসিয়ান স্ট্রাকচারাল টাইম সিরিজ মডেল;
চ্যাম্পিয়নশিপের আগে এবং চলাকালীন ত্রুটি বিতরণে পরিবর্তনের মূল্যায়ন সহ রিগ্রেশন বিশ্লেষণ।

বিগ ডেটা থেকে খুচরা আর কি ব্যবহার করে?

• এখানে অনেকগুলি পদ্ধতি এবং প্রযুক্তি রয়েছে, যা থেকে নামকরণ করা যেতে পারে, এগুলি হল:
• চাহিদা পূর্বাভাস;
• ভাণ্ডার ম্যাট্রিক্স অপ্টিমাইজেশান;
• তাকগুলিতে শূন্যস্থান সনাক্ত করতে এবং একটি সারি গঠন সনাক্ত করতে কম্পিউটার দৃষ্টি;
• প্রচারের পূর্বাভাস।

বিশেষজ্ঞের অভাব

বিগ ডেটা বিশেষজ্ঞদের চাহিদা ক্রমাগত বাড়ছে। এইভাবে, 2018 সালে, বিগ ডেটা সম্পর্কিত খালি পদের সংখ্যা 7 এর তুলনায় 2015 গুণ বেড়েছে। 2019 সালের প্রথমার্ধে, বিশেষজ্ঞদের চাহিদা পুরো 65 সালের চাহিদার 2018% ছাড়িয়ে গেছে।

বড় কোম্পানিগুলি বিশেষ করে বিগ ডেটা বিশ্লেষকদের পরিষেবার প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, Mail.ru গ্রুপে তাদের যে কোনও প্রকল্পে প্রয়োজন যেখানে পাঠ্য ডেটা, মাল্টিমিডিয়া সামগ্রী প্রক্রিয়া করা হয়, বক্তৃতা সংশ্লেষণ এবং বিশ্লেষণ করা হয় (এটি প্রথমত, ক্লাউড পরিষেবা, সামাজিক নেটওয়ার্ক, গেমস ইত্যাদি)। গত দুই বছরে কোম্পানিতে শূন্য পদের সংখ্যা তিনগুণ বেড়েছে। এই বছরের প্রথম আট মাসে, Mail.ru গত বছরের মতো একই সংখ্যক বিগ ডেটা বিশেষজ্ঞ নিয়োগ করেছে। Ozon-এ, ডেটা সায়েন্স বিভাগ গত দুই বছরে তিনগুণ বেড়েছে। Megafon-এ পরিস্থিতি একই রকম - যে দল ডেটা বিশ্লেষণ করে তা গত 2,5 বছরে বেশ কয়েকবার বেড়েছে।

নিঃসন্দেহে, ভবিষ্যতে বিগ ডেটা সম্পর্কিত বিশেষত্বের প্রতিনিধিদের চাহিদা আরও বাড়বে। তাই আপনার যদি এই এলাকায় আগ্রহ থাকে তবে আপনার হাত চেষ্টা করা উচিত।

উত্স: www.habr.com