Tehnologije velikih podataka sada se koriste svuda - u industriji, medicini, biznisu i zabavi. Tako, bez analize velikih podataka, veliki trgovci neće moći normalno poslovati, prodaja na Amazonu će pasti, a meteorolozi neće moći predvidjeti vrijeme mnogo dana, sedmica i mjeseci unaprijed. Logično je da su stručnjaci za velike podatke sada veoma traženi, a potražnja stalno raste.
GeekBrains obučava predstavnike ove oblasti, nastojeći studentima pružiti kako teorijska znanja, tako i podučavanje na primjerima, za koje su uključeni iskusni stručnjaci. Ove godine Analitičari Big Data sa onlajn univerziteta GeekUniversity i najvećeg maloprodavca u Ruskoj Federaciji, X5 Retail Group, postali su partneri. Stručnjaci kompanije, sa velikim znanjem i iskustvom, pomogli su u kreiranju brendiranog kursa, u kojem studenti dobijaju i teorijsku obuku i praktično iskustvo tokom obuke.
Razgovarali smo s Valeryjem Babuškinom, direktorom za modeliranje i analizu podataka u X5 Retail Group. On je jedan od naučnici podataka u svijetu (30. na globalnoj rang listi stručnjaka za mašinsko učenje). Zajedno sa drugim nastavnicima, Valery govori studentima GeekBrains-a o A/B testiranju, matematičkoj statistici na kojoj se ove metode zasnivaju, kao i o modernim praksama za proračune i karakteristikama implementacije A/B testiranja u offline maloprodaji.
Zašto su nam uopšte potrebni A/B testovi?
Ovo je jedna od najboljih metoda za pronalaženje najboljih načina za poboljšanje konverzija, ekonomije i faktora ponašanja. Postoje i druge metode, ali one su skuplje i složenije. Glavne prednosti A/B testova su njihova relativno niska cijena i dostupnost za poduzeća bilo koje veličine.
O A/B testovima možemo reći da je to jedan od najvažnijih načina traženja i donošenja odluka u poslovanju, odluka od kojih zavisi kako profit tako i razvoj različitih proizvoda svake kompanije. Testovi omogućavaju donošenje odluka zasnovanih ne samo na teorijama i hipotezama, već i na praktičnom znanju o tome kako specifične promjene modificiraju interakciju korisnika s mrežom.
Važno je zapamtiti da u maloprodaji trebate testirati sve – marketinške kampanje, SMS poštu, testove samih pošte, postavljanje proizvoda na police i same police u prodajnim prostorima. Ako govorimo o internetskoj trgovini, onda ovdje možete testirati raspored elemenata, dizajn, natpise i tekstove.
A/B testovi su alat koji pomaže kompaniji, na primjer, maloprodaji, da uvijek bude konkurentna, osjeti promjene u vremenu i promijeni se. Ovo omogućava poslovanju da bude što efikasnije, maksimizirajući profit.
Koje su nijanse ovih metoda?
Glavna stvar je da mora postojati cilj ili problem na kojem će se temeljiti testiranje. Na primjer, problem je mali broj kupaca u maloprodaji ili online trgovini. Cilj je povećati priliv kupaca. Hipoteza: ako se kartice proizvoda u online prodavnici povećaju, a fotografije svjetlije, tada će biti više kupovina. Zatim se provodi A/B test čiji je rezultat procjena promjena. Nakon što dobijete rezultate svih testova, možete početi sa formulisanjem akcionog plana za promjenu stranice.
Ne preporučuje se provođenje testova s procesima koji se preklapaju, jer će u suprotnom rezultate biti teže procijeniti. Preporučuje se da se prvo sprovedu testovi za ciljeve najvišeg prioriteta i formulisane hipoteze.
Test mora trajati dovoljno dugo da bi se rezultati smatrali pouzdanim. Koliko tačno zavisi, naravno, od samog testa. Dakle, u novogodišnjoj noći promet većine online trgovina se povećava. Ako je dizajn online trgovine promijenjen prije, tada će kratkoročni test pokazati da je sve u redu, promjene su uspješne, a promet raste. Ali ne, šta god radili prije praznika, promet će se povećati, test se ne može završiti prije Nove godine ili odmah nakon nje, mora biti dovoljno dug da se utvrde sve korelacije.
Važnost ispravne veze između cilja i indikatora koji se mjeri. Na primjer, promjenom dizajna iste web stranice online trgovine, kompanija vidi povećanje broja posjetitelja ili kupaca i time je zadovoljna. Ali u stvari, prosječna veličina čeka može biti manja nego inače, tako da će vaš ukupni prihod biti još manji. To se, naravno, ne može nazvati pozitivnim rezultatom. Problem je što kompanija nije istovremeno proveravala odnos između porasta posetilaca, povećanja broja kupovina i dinamike veličine prosečnog čeka.
Je li testiranje samo za online trgovine?
Ne sve. Popularna metoda u offline maloprodaji je implementacija kompletnog cevovoda za testiranje hipoteza van mreže. Ovo je konstrukcija procesa u kojem se smanjuju rizici pogrešne selekcije grupa za eksperiment, odabire optimalni omjer broja trgovina, vremena pilotiranja i veličine procijenjenog efekta. To je također ponovna upotreba i kontinuirano poboljšanje metodologija analize post-efekta. Metoda je potrebna kako bi se smanjila vjerovatnoća lažnih grešaka prihvatanja i promašenih efekata, kao i da bi se povećala osjetljivost, jer je i mali učinak na razmjeru velikog poslovanja od velike važnosti. Stoga morate biti u stanju identificirati čak i najslabije promjene i minimizirati rizike, uključujući pogrešne zaključke o rezultatima eksperimenta.
Maloprodaja, veliki podaci i stvarni slučajevi
Prošle godine stručnjaci X5 Retail Group procijenili su dinamiku obima prodaje najpopularnijih proizvoda među navijačima Svjetskog prvenstva 2018. Iznenađenja nije bilo, ali se statistika ipak pokazala zanimljivom.
Tako se ispostavilo da je voda "bestseler broj 1". U gradovima koji su bili domaćini Svjetskog prvenstva, prodaja vode je porasla za oko 46% vodeći je Soči, gdje je promet povećan za 87%. Na dane utakmica, maksimalna cifra zabilježena je u Saransku - ovdje je prodaja porasla za 160% u odnosu na normalne dane.
Osim vode, navijači su kupovali i pivo. Od 14. juna do 15. jula u gradovima u kojima su se održavale utakmice promet piva je porastao u prosjeku za 31,8%. Soči je također postao lider - pivo se ovdje kupovalo 64% aktivnije. Ali u Sankt Peterburgu je rast bio mali - samo 5,6%. Na dane utakmica u Saransku prodaja piva je porasla za 128%.
Istraživanja su provedena i na drugim proizvodima. Podaci dobijeni u danima najveće potrošnje hrane nam omogućavaju da preciznije predvidimo potražnju u budućnosti, uzimajući u obzir faktore događaja. Tačna prognoza omogućava predviđanje očekivanja kupaca.
Tokom testiranja, X5 Retail Group je koristila dvije metode:
Bayesovi strukturni modeli vremenskih serija s kumulativnom procjenom razlike;
Regresiona analiza sa procjenom pomaka u distribuciji grešaka prije i za vrijeme prvenstva.
Šta još maloprodaja koristi od Big Data?
- Postoji prilično puno metoda i tehnologija, od onoga što se može nazvati iz ruke, a to su:
- Prognoza potražnje;
- Optimizacija matrice asortimana;
- Kompjuterski vid za identifikaciju praznina na policama i otkrivanje formiranja reda;
- Promo prognoza.
Nedostatak specijalista
Potražnja za stručnjacima za velike podatke stalno raste. Tako je u 2018. broj slobodnih radnih mjesta vezanih za velike podatke porastao 7 puta u odnosu na 2015. godinu. U prvoj polovini 2019. godine potražnja za specijalistima premašila je 65% potražnje za cijelu 2018.
Velikim kompanijama su posebno potrebne usluge analitičara velikih podataka. Na primjer, u Mail.ru Group su potrebni u bilo kojem projektu u kojem se obrađuju tekstualni podaci, multimedijalni sadržaji, vrši se sinteza i analiza govora (to su, prije svega, usluge u oblaku, društvene mreže, igre itd.). Broj slobodnih radnih mjesta u kompaniji se utrostručio u posljednje dvije godine. U prvih osam mjeseci ove godine Mail.ru je zaposlio isti broj stručnjaka za velike podatke kao i cijele prošle godine. U Ozonu, odjel za nauku o podacima se trostruko povećao u posljednje dvije godine. Slična je situacija i u Megafonu - tim koji analizira podatke porastao je nekoliko puta u protekle 2,5 godine.
Bez sumnje, u budućnosti će potražnja za predstavnicima specijalnosti vezanih za Big Data još više rasti. Dakle, ako vas zanima ova oblast, trebali biste se okušati.
izvor: www.habr.com