Tecnulugie di Big Data sò avà aduprate in ogni locu - in l'industria, a medicina, l'affari è l'intrattenimentu. Cusì, senza analizà i big data, i grandi retailers ùn puderanu micca operà nurmale, a vendita in Amazon caderà, è i meteorologi ùn puderanu micca predichendu u clima per parechji ghjorni, settimane è mesi in anticipu. Hè logicu chì i big data specialisti sò avà in una grande dumanda, è a dumanda hè in constantemente crescente.
GeekBrains trains rapprisentanti di stu campu, circannu di furnisce à i studienti cunniscenze teoriche è insegnamentu per esempi, per quale sò implicati esperti sperimentati. Quist'annu Analisti Big Data da l'università in linea GeekUniversity è u più grande retailer in a Federazione Russa, X5 Retail Group, sò diventati partenarii. I spezialisti di a cumpagnia, avè una vasta cunniscenza è sperienza, aiutanu à creà un cursu di marca, in quale i studienti ricevenu una furmazione teorica è una sperienza pratica durante u cursu di furmazione.
Avemu parlatu cù Valery Babushkin, direttore di modellazione è analisi di dati in X5 Retail Group. Hè unu di i scientisti di dati in u mondu (30th in u ranking glubale di specialisti in apprendimentu machine). Inseme cù altri prufessori, Valery dice à i studienti di GeekBrains nantu à e teste A/B, e statistiche matematiche nantu à quale sti metudi sò basati, è ancu e pratiche muderne per i calculi è e funzioni di implementazione di teste A/B in vendita offline.
Perchè avemu bisognu di teste A / B in tuttu?
Questu hè unu di i migliori metudi per truvà i migliori modi per migliurà e cunversione, l'ecunumia è i fatturi di cumportamentu. Ci sò altri metudi, ma sò più caru è cumplessu. I vantaghji principali di e teste A / B sò u so prezzu relativamente bassu è a dispunibilità per l'imprese di ogni dimensione.
Circa i testi A / B, pudemu dì chì questu hè unu di i modi più impurtanti di ricerca è decisione in l'affari, e decisioni nantu à quale dipende u prufittu è u sviluppu di diversi prudutti di ogni cumpagnia. I testi permettenu di piglià decisioni basate micca solu nantu à e teorie è l'ipotesi, ma ancu nantu à a cunniscenza pratica di cumu cambiamenti specifichi mudificanu l'interazzione di i clienti cù a reta.
Hè impurtante di ricurdà chì in u retail avete bisognu di pruvà tuttu - campagni di marketing, mailing SMS, testi di i mailings stessi, a piazza di i prudutti nantu à i scaffali è i scaffali stessi in i spazii di vendita. Se parlemu di una tenda in linea, quì pudete pruvà l'arrangiamentu di l'elementi, u disignu, l'inscription è i testi.
I testi A/B sò un strumentu chì aiuta à una cumpagnia, per esempiu, un retailer, per esse sempre cumpetitiva, sensu cambiamenti in u tempu è cambià stessu. Questu permette à l'affari per esse u più efficiente pussibule, maximizendu i profitti.
Chì sò i sfumaturi di sti metudi?
A cosa principal hè chì deve esse un scopu o prublema nantu à quale a prova serà basatu. Per esempiu, u prublema hè un picculu numeru di clienti in una tenda di vendita o una tenda in linea. U scopu hè di aumentà l'affluenza di i clienti. Ipotesi: se e carte di produttu in una tenda in linea sò fatta più grande è e fotografie sò più brillanti, allora ci saranu più acquisti. Dopu, una prova A / B hè realizata, u risultatu di quale hè una valutazione di i cambiamenti. Dopu chì i risultati di tutte e teste sò ricevuti, pudete cumincià à furmulà un pianu d'azzione per cambià u situ.
Ùn hè cunsigliatu di fà teste cù prucessi superpotenti, altrimente i risultati seranu più difficiuli di valutà. Hè ricumandemu di realizà teste nantu à i scopi di primura più altu è formulate ipotesi prima.
A prova deve durà abbastanza per chì i risultati sò cunsiderati affidabili. Quantu dipende esattamente, sicuru, da a prova stessa. Allora, à a vigilia di l'annu novu, u trafficu di a maiò parte di i buttreghi in linea aumenta. Se u disignu di a tenda in linea hè stata cambiata prima, allora una prova di corta durazione mostrarà chì tuttu hè bè, i cambiamenti sò successu, è u trafficu hè in crescita. Ma micca, ùn importa ciò chì fate prima di e vacanze, u trafficu aumenterà, a prova ùn pò esse cumpletata prima di l'annu novu o immediatamente dopu, deve esse abbastanza longu per identificà tutte e correlazioni.
L'impurtanza di a cunnessione curretta trà u scopu è l'indicatore misuratu. Per esempiu, cambiendu u disignu di u stessu situ web di a tenda in linea, a cumpagnia vede un aumentu di u nùmeru di visitatori o clienti è hè cuntenta di questu. Ma in fattu, a dimensione media di u cuntrollu pò esse più chjuca di u solitu, cusì u vostru ingudu generale serà ancu più bassu. Questu, sicuru, ùn pò micca esse chjamatu un risultatu pusitivu. U prublema hè chì a cumpagnia ùn hà micca verificatu simultaneamente a relazione trà un aumentu di i visitori, un aumentu di u numeru di compra, è a dinamica di a dimensione di u cuntrollu mediu.
A prova hè solu per i buttreghi in linea?
Affattu. Un metudu populari in u retail offline hè l'implementazione di un pipeline cumpletu per pruvà l'ipotesi offline. Questa hè a custruzzione di un prucessu in quale i risichi di selezzione incorrecta di gruppi per l'esperimentu sò ridotti, u rapportu ottimali di u numeru di magazzini, u tempu di pilotu è a dimensione di l'effettu stimatu hè sceltu. Hè ancu a reutilizazione è a migliurazione cuntinuu di e metodologie di analisi post-effetti. U metudu hè necessariu per riduce a probabilità di falsi errori d'accettazione è effetti missed, è ancu per aumentà a sensibilità, perchè ancu un picculu effettu in a scala di una grande attività hè di grande impurtanza. Per quessa, avete bisognu di pudè identificà ancu i cambiamenti più debuli è minimizzà i risichi, cumprese cunclusioni incorrecte nantu à i risultati di l'esperimentu.
Retail, Big Data è casi reali
L'annu passatu, l'esperti di X5 Retail Group anu evaluatu a dinamica di i volumi di vendita di i prudutti più populari trà i fan di a Copa Mondiale 2018. Ùn ci era micca sorprese, ma e statistiche sò sempre interessanti.
Cusì, l'acqua hè diventata u "n ° 1 bestseller". In e cità chì ospitu a Copa Mondiale, a vendita di l'acqua hè aumentata di circa 46%; u capu era Sochi, induve u fatturatu hè cresciutu di 87%. In i ghjorni di partita, a figura massima hè stata registrata in Saransk - quì e vendite anu aumentatu da 160% cumparatu cù i ghjorni normali.
In più di l'acqua, i fans compru a biera. Da u 14 di ghjugnu à u 15 di lugliu, in e cità induve si sò accaduti i scontri, u fatturatu di a birra hè aumentatu da una media di 31,8%. Sochi hè ancu diventatu u capu - a biera hè stata acquistata quì 64% più attivamente. Ma in San Petruburgu a crescita era chjuca - solu 5,6%. In i ghjorni di partita in Saransk, a vendita di birra hà aumentatu da 128%.
A ricerca hè stata ancu realizata nantu à altri prudutti. I dati ottenuti in i ghjorni di punta di u cunsumu alimentariu ci permettenu di predichendu più precisamente a dumanda in u futuru, tenendu in contu i fatturi di l'avvenimenti. Una previsione precisa permette di anticipà e aspettative di i clienti.
Durante a prova, X5 Retail Group hà utilizatu dui metudi:
Modelli di serie temporali strutturale Bayesiani cù stima di diffarenza cumulativa;
Analisi di regressione cù valutazione di u cambiamentu in a distribuzione di l'errore prima è durante u campionatu.
Chì altru usa u retail da Big Data?
- Ci sò assai metudi è tecnulugia, da ciò chì pò esse chjamatu offhand, questi sò:
- Previsione di a dumanda;
- Ottimisazione di a matrice di l'assortimentu;
- Visione informatica per identificà i vuoti nantu à i scaffali è detectà una fila chì si forma;
- Previsione promozionale.
Mancanza di specialisti
A dumanda di esperti di Big Data hè in constante crescita. Cusì, in 2018, u numeru di vacanti ligati à big data hà aumentatu 7 volte in paragunà à 2015. In a prima mità di 2019, a dumanda di specialisti superava u 65% di a dumanda per tuttu u 2018.
E grande cumpagnie anu in particulare bisognu di i servizii di l'analista di Big Data. Per esempiu, in Mail.ru Group sò necessarii in ogni prughjettu induve i dati di testu, u cuntenutu multimediale hè trattatu, a sintesi di u discorsu è l'analisi hè realizatu (questu hè, prima di tuttu, servizii di nuvola, rete suciale, ghjochi, etc.). U numaru di posti vacanti in a cumpagnia hà triplicatu in l'ultimi dui anni. In i primi ottu mesi di questu annu, Mail.ru hà assuciatu u listessu numeru di specialisti di Big Data cum'è in tuttu l'annu passatu. In Ozon, u dipartimentu di Data Science hè triplicatu in l'ultimi dui anni. A situazione hè simile à Megafon - a squadra chì analizà e dati hè cresciutu parechje volte in l'ultimi 2,5 anni.
Senza dubbitu, in u futuru, a dumanda di rapprisintanti di specialità ligati à Big Data crescerà ancu di più. Allora s'è vo avete un interessu in questa zona, duvete pruvà a vostra manu.
Source: www.habr.com