Ang mga teknolohiya sa Big Data gigamit na karon bisan asa—sa industriya, medisina, negosyo, ug kalingawan. Kung walay pag-analisar sa big data, ang dagkong mga retailer dili maka-operate sa hustong paagi, ang halin sa Amazon mokunhod, ug ang mga meteorologist dili makatag-an sa panahon sa mga adlaw, semana, ug bulan nga abante. Lohikal nga ang mga espesyalista sa big data taas og panginahanglan, ug ang panginahanglan padayon nga nagtubo.
Ang GeekBrains nagbansay sa mga propesyonal niining natad, nga naghatag sa mga estudyante og kahibalo sa teorya ug praktikal nga kasinatian, gamit ang mga eksperyensiyado nga eksperto. Karong tuiga, ang GeekBrains naghatag sa mga estudyante og kahibalo sa teorya ug praktikal nga kasinatian. Ang mga Big Data analyst gikan sa online university nga GeekUniversity ug ang X5 Retail Group, ang pinakadako nga retailer sa Russia, nakigtambayayong. Ang mga espesyalista sa kompanya, uban sa ilang halapad nga kahibalo ug kasinatian, nakatabang sa paghimo og usa ka branded nga kurso nga naghatag sa mga estudyante og parehong teoretikal ug praktikal nga kasinatian.
Nakigsulti mi kang Valery Babushkin, Direktor sa Data Modeling and Analysis sa X5 Retail Group. Usa siya sa mga data scientist sa tibuok kalibutan (ika-30 sa kalibutan sa machine learning). Kauban sa ubang mga instruktor, gitudloan ni Valery ang mga estudyante sa GeekBrains bahin sa A/B testing, ang mga estadistika sa matematika nga nagpaluyo niini nga mga pamaagi, ingon man ang mga modernong pamaagi sa pagkalkula ug ang mga detalye sa pagpatuman sa A/B testing sa offline retail.
Ngano nga kinahanglan gyud nato ang A/B testing?
Usa kini sa pinakamaayong pamaagi sa pagpangita og labing maayong paagi aron mapaayo ang mga conversion rate, mga economic indicator, ug mga behavioral factor. Adunay ubang mga pamaagi, apan mas mahal ug komplikado kini. Ang mga nag-unang bentaha sa A/B testing mao ang medyo ubos nga gasto ug accessibility niini para sa mga negosyo sa bisan unsang gidak-on.
Ang A/B testing usa sa pinakaimportanteng pamaagi sa pagpangita ug paghimo og mga desisyon sa negosyo—mga desisyon nga makaapekto sa ganansya ug sa pagpalambo sa nagkalain-laing produkto sa bisan unsang kompanya. Ang pagsulay nagtugot sa mga desisyon nga mahimo dili lamang base sa mga teorya ug pangagpas, apan lakip usab sa praktikal nga kahibalo kung giunsa ang piho nga mga pagbag-o nag-usab sa interaksyon sa kustomer sa network.
Importante nga hinumdoman nga sa retail, ang tanan kinahanglan nga sulayan—mga kampanya sa marketing, SMS messaging, mga pagsulay sa mensahe mismo, pagbutang sa produkto sa mga estante, ug ang mga estante mismo sa sales area. Kon bahin sa mga online store, mahimo nimong sulayan ang layout sa mga elemento, disenyo, teksto, ug kopya.
Ang A/B testing usa ka himan nga makatabang sa usa ka kompanya, sama sa usa ka retailer, nga magpabiling kompetisyon, makaila dayon sa mga pagbag-o, ug makapahiangay sumala niana. Kini nagtugot sa negosyo nga mahimong episyente kutob sa mahimo, nga mapadako ang ganansya.
Unsa ang mga nuances sa kini nga mga pamaagi?
Ang yawe mao ang pagbaton og tumong o problema nga magsilbing basehan sa pagsulay. Pananglitan, ang problema mahimong ubos nga trapiko sa kustomer sa usa ka pisikal o online nga tindahan. Ang tumong mao ang pagdugang sa trapiko sa kustomer. Ang pangagpas mao nga kon ang mga product card sa online nga tindahan himoon nga mas dako ug ang mga litrato mas hayag, mas daghang mga paliton ang mahimo. Sunod, usa ka A/B test ang himuon, diin ang mga resulta gamiton aron masusi ang mga pagbag-o. Kung ang mga resulta sa tanan nga mga pagsulay anaa na, usa ka plano sa aksyon alang sa mga pagbag-o sa website ang mahimo nga mapalambo.
Dili girekomenda ang pagpahigayon og mga pagsulay nga adunay nagsapaw-sapaw nga mga proseso, tungod kay kini makapahimo sa mga resulta nga mas lisud susihon. Girekomenda nga ipahigayon una ang mga pagsulay sa mga tumong nga adunay labing taas nga prayoridad ug gipahayag nga mga pangagpas.
Kinahanglan nga modagan ang pagsulay nga igo ang gidugayon aron ang mga resulta isipon nga kasaligan. Kung unsa kadugay ang eksaktong gidugayon nagdepende, siyempre, sa pagsulay mismo. Pananglitan, sa Bisperas sa Bag-ong Tuig, ang trapiko sa kadaghanan sa mga online nga tindahan motaas. Kung ang disenyo sa online nga tindahan giusab daan, ang usa ka mubo nga termino nga pagsulay magpakita nga maayo ang tanan, ang mga pagbag-o malampuson, ug ang trapiko nagkadaghan. Apan bisan unsa pa ang imong buhaton sa wala pa ang mga holiday, ang trapiko modaghan. Ang pagsulay dili angay mahuman sa wala pa o dayon pagkahuman sa Bag-ong Tuig; kinahanglan nga kini igo ang gitas-on aron mailhan ang tanan nga mga korelasyon.
Ang kamahinungdanon sa klaro nga koneksyon tali sa tumong ug sa sukdanan nga gisukod. Pananglitan, human sa pag-usab sa disenyo sa website sa online store, ang usa ka kompanya mahimong makakita og pagtaas sa mga bisita o kustomer ug matagbaw sa resulta. Apan, sa tinuod lang, ang aberids nga kantidad sa order mahimong mas ubos kay sa naandan, nga moresulta sa mas ubos nga kinatibuk-ang kita. Kini, siyempre, dili mahimong isipon nga positibo nga resulta. Ang problema kay ang kompanya wala dungan nga nagsukod sa relasyon tali sa dugang nga mga bisita, dugang nga mga gipamalit, ug sa aberids nga kantidad sa order.
Para lang ba sa mga online store ang testing?
Dili gyud. Usa ka sikat nga pamaagi sa offline retail mao ang pagpatuman sa usa ka kompleto nga pipeline para sa pagsulay sa mga hypotheses offline. Kini usa ka proseso nga nagpamenos sa risgo sa sayop nga pagpili sa mga grupo para sa usa ka eksperimento, pagpangita sa labing maayo nga balanse tali sa gidaghanon sa mga tindahan, oras sa piloto, ug sa gidak-on sa epekto nga gisusi. Naglakip usab kini sa paggamit pag-usab ug padayon nga pagpaayo sa mga pamaagi sa post-analysis para sa mga epekto. Kini nga pamaagi gikinahanglan aron makunhuran ang posibilidad sa mga sayop nga positibo ug mga wala mamatikdi nga epekto, ingon man aron madugangan ang pagkasensitibo, tungod kay bisan ang gamay nga epekto mahimong labi ka hinungdanon sa sukod sa usa ka dako nga negosyo. Busa, hinungdanon nga mailhan bisan ang labing gamay nga mga pagbag-o ug maminusan ang mga risgo, lakip ang paghimo og sayop nga mga konklusyon bahin sa mga resulta sa eksperimento.
Retail, Big Data, ug Mga Pagtuon sa Kaso sa Tinuod nga Kalibutan
Sa miaging tuig, gisusi sa mga espesyalista sa X5 Retail Group ang mga uso sa pagbaligya sa labing inila nga mga produkto taliwala sa mga fans sa 2018 World Cup. Bisan kung walay mga sorpresa, ang mga estadistika makapainteres gihapon.
Pananglitan, ang tubig mitumaw isip "numero unong bestseller." Sa mga siyudad nga nag-host sa World Cup, ang halin sa tubig misaka og gibana-bana nga 46%, diin ang Sochi nanguna, nga nagdugang sa halin og 87%. Sa mga adlaw sa dula, ang pinakataas nga halin natala sa Saransk, diin ang halin misaka og 160% kon itandi sa regular nga mga adlaw.
Gawas sa tubig, namalit usab og beer ang mga fans. Gikan sa Hunyo 14 hangtod Hulyo 15, ang halin sa beer sa mga siyudad nga nag-host sa mga duwa misaka sa aberids nga 31,8%. Nanguna usab ang Sochi, diin misaka ang halin sa beer didto og 64%. Apan, sa St. Petersburg, gamay ra ang pagtaas—5,6% lang. Sa mga adlaw sa duwa, misaka usab og 128% ang halin sa beer sa Saransk.
Gihimo usab ang panukiduki sa ubang mga produkto. Ang datos nga nakuha atol sa mga adlaw sa kinapungkayan sa konsumo nagtugot sa mas tukma nga mga panagna sa panginahanglan sa umaabot, nga gikonsiderar ang mga hinungdan sa panghitabo. Ang tukma nga panagna nagtugot sa pag-antisipar sa mga gilauman sa mga konsumidor.
Atol sa pagsulay, ang X5 Retail Group migamit ug duha ka pamaagi:
Mga modelo sa Bayesian structural time series nga adunay cumulative difference estimation;
Pag-analisa sa regresyon nga adunay pagtimbang-timbang sa bias sa distribusyon sa sayop sa wala pa ug sa panahon sa kampiyonato.
Unsa pa ang gigamit sa retail gikan sa Big Data?
- Daghan kaayong mga pamaagi ug teknolohiya, apan sa akong nahinumduman, aniay pipila:
- Panagna sa panginahanglan;
- Pag-optimize sa matrix sa range sa produkto;
- Computer vision aron mailhan ang mga bakanteng estante ug mamatikdan ang mga nagporma nga pila;
- Forecast sa promosyon.
Kakulang sa mga espesyalista
Ang panginahanglan alang sa mga eksperto sa Big Data padayon nga nagtubo. Niadtong 2018, ang gidaghanon sa mga bakanteng trabaho nga may kalabotan sa big data misaka og pito ka pilo kon itandi sa 2015. Sa unang katunga sa 2019, ang panginahanglan alang sa mga espesyalista milapas sa 65% sa panginahanglan sa tibuok 2018.
Ang mga dagkong kompanya labi nga nanginahanglan og mga Big Data analyst. Pananglitan, sa Mail.ru Group, gikinahanglan sila alang sa bisan unsang proyekto nga nagproseso sa text data, multimedia content, ug speech synthesis ug analysis (panguna nga mga cloud service, social network, mga dula, ug uban pa). Ang gidaghanon sa mga bakanteng posisyon sa kompanya mitriple sa miaging duha ka tuig. Sa unang walo ka bulan karong tuiga, ang Mail.ru nag-hire og parehas nga gidaghanon sa mga espesyalista sa Big Data sama sa tibuok miaging tuig. Sa Ozon, ang departamento sa Data Science mitriple sa gidak-on sa miaging duha ka tuig. Ang Megafon nakasinati og susamang sitwasyon: ang team nga responsable sa data analysis mitubo og pipila ka pilo sa miaging duha ug tunga ka tuig.
Walay duhaduha nga ang panginahanglan alang sa mga propesyonal sa Big Data mas modako pa sa umaabot. Busa kon interesado ka niini nga natad, angayan nga sulayan kini.
Source: www.habr.com
