Technologie velkých dat (Big Data) se dnes používají všude – v průmyslu, medicíně, obchodu i zábavním průmyslu. Bez analýzy velkých dat by velcí maloobchodníci nemohli správně fungovat, tržby na Amazonu by klesly a meteorologové by nebyli schopni předpovídat počasí na dny, týdny i měsíce dopředu. Je logické, že po specialistech na velká data je vysoká poptávka a tato poptávka neustále roste.
GeekBrains školí profesionály v tomto oboru a poskytuje studentům jak teoretické znalosti, tak praktické zkušenosti s využitím zkušených odborníků. Letos Analytici velkých dat z online univerzity GeekUniversity a X5 Retail Group, největšího ruského maloobchodního prodejce, se spojili. Specialisté společnosti se svými rozsáhlými znalostmi a zkušenostmi pomohli vytvořit značkový kurz, který studentům poskytuje jak teoretické školení, tak praktické zkušenosti.
Mluvili jsme s Valerijem Babuškinem, ředitelem datového modelování a analýzy ve společnosti X5 Retail Group. Je jedním z... datoví vědci po celém světě (30. místo na světě v oblasti strojového učení). Spolu s dalšími instruktory Valery učí studenty GeekBrains o A/B testování, matematické statistice, která je základem těchto metod, a také o moderních výpočetních postupech a specifikách implementace A/B testování v offline maloobchodě.
Proč vůbec potřebujeme A/B testování?
Toto je jedna z nejlepších metod pro nalezení optimálních způsobů, jak zlepšit míru konverze, ekonomické ukazatele a behaviorální faktory. Existují i jiné metody, ale jsou dražší a složitější. Hlavními výhodami A/B testování jsou jeho relativně nízké náklady a dostupnost pro firmy jakékoli velikosti.
A/B testování je jednou z nejdůležitějších metod pro vyhledávání a přijímání obchodních rozhodnutí – rozhodnutí, která ovlivňují jak zisky, tak vývoj různých produktů jakékoli společnosti. Testování umožňuje činit rozhodnutí nejen na základě teorií a hypotéz, ale také na základě praktických znalostí o tom, jak konkrétní změny ovlivňují interakce zákazníků se sítí.
Je důležité si uvědomit, že v maloobchodě je třeba testovat vše – marketingové kampaně, SMS zprávy, testy samotného sdělení, umístění produktů v regálech a samotné regály v prodejní ploše. V případě internetových obchodů můžete testovat rozvržení prvků, design, text a reklamní text.
A/B testování je nástroj, který pomáhá firmě, například maloobchodní prodejně, zůstat konkurenceschopnou, včas rozpoznat změny a odpovídajícím způsobem se přizpůsobit. To umožňuje firmě být co nejefektivnější a maximalizovat zisky.
Jaké jsou nuance těchto metod?
Klíčem je mít cíl nebo problém, který bude sloužit jako základ pro testování. Problémem může být například nízká návštěvnost kamenného nebo internetového obchodu. Cílem je zvýšit návštěvnost. Hypotéza je, že pokud se karty produktů v internetovém obchodě zvětší a fotografie zesvětlí, bude uskutečněno více nákupů. Následně se provede A/B test, jehož výsledky se použijí k vyhodnocení změn. Jakmile jsou k dispozici výsledky všech testů, lze vypracovat akční plán pro úpravy webových stránek.
Nedoporučuje se provádět testy s překrývajícími se procesy, protože to ztíží vyhodnocení výsledků. Doporučuje se nejprve provést testy cílů a stanovených hypotéz s nejvyšší prioritou.
Test musí probíhat dostatečně dlouho, aby byly výsledky považovány za spolehlivé. Jak dlouho přesně, samozřejmě závisí na samotném testu. Například na Silvestra se návštěvnost většiny internetových obchodů zvyšuje. Pokud byl design internetového obchodu předem změněn, krátkodobý test by ukázal, že je vše v pořádku, změny byly úspěšné a návštěvnost roste. Ale ať už před svátky uděláte cokoli, návštěvnost poroste. Test by neměl být dokončen před Novým rokem ani bezprostředně po něm; musí být dostatečně dlouhý, aby identifikoval všechny korelace.
Důležitost jasného propojení mezi cílem a měřenou metrikou. Například po redesignu webových stránek internetového obchodu může společnost zaznamenat nárůst návštěvníků nebo zákazníků a být s výsledkem spokojena. Ve skutečnosti však může být průměrná hodnota objednávky nižší než obvykle, což má za následek ještě nižší celkové tržby. To samozřejmě nelze považovat za pozitivní výsledek. Problém je v tom, že společnost současně neměřila vztah mezi zvýšeným počtem návštěvníků, zvýšeným počtem nákupů a průměrnou hodnotou objednávky.
Je testování pouze pro internetové obchody?
Vůbec ne. Oblíbenou metodou v offline maloobchodě je implementace kompletního pipeline pro testování hypotéz offline. Jedná se o proces, který snižuje riziko nesprávného výběru skupin pro experiment, nachází optimální rovnováhu mezi počtem prodejen, dobou pilotního testování a velikostí hodnoceného efektu. Zahrnuje také opětovné použití a neustálé vylepšování metodologií post-analýzy pro efekty. Tato metoda je nezbytná pro snížení pravděpodobnosti falešně pozitivních výsledků a přehlédnutí efektů, stejně jako pro zvýšení citlivosti, protože i malý efekt může být v měřítku velkého podniku extrémně významný. Proto je nezbytné být schopen identifikovat i ty nejmenší změny a minimalizovat rizika, včetně vyvozování nesprávných závěrů o experimentálních výsledcích.
Maloobchod, velká data a případové studie z reálného světa
Specialisté společnosti X5 Retail Group v loňském roce vyhodnotili trendy prodeje nejoblíbenějších produktů mezi fanoušky mistrovství světa ve fotbale 2018. I když se neobjevila žádná překvapení, statistiky byly nicméně zajímavé.
Například voda se stala „nejprodávanějším zbožím“. Ve městech pořádajících mistrovství světa se prodej vody zvýšil přibližně o 46 %, přičemž v tomto ohledu na prvním místě bylo Soči, kde se prodej zvýšil o 87 %. V den zápasů byly nejvyšší prodeje zaznamenány v Saransku, kde se prodeje zvýšily o 160 % ve srovnání s běžnými dny.
Kromě vody si fanoušci kupovali i pivo. Od 14. června do 15. července se prodej piva ve městech hostících zápasy zvýšil v průměru o 31,8 %. Soči také vedlo v tomto ohledu, kde prodej piva vzrostl o 64 %. V Petrohradu byl však nárůst mírný – pouze 5,6 %. V den zápasů se prodej piva v Saransku také zvýšil o 128 %.
Výzkum byl proveden i u dalších produktů. Data získaná během dnů s nejvyšší spotřebou umožňují přesnější předpovědi poptávky v budoucnu s přihlédnutím k faktorům událostí. Přesná předpověď umožňuje předvídat očekávání spotřebitelů.
Během testování použila společnost X5 Retail Group dvě metody:
Bayesovské strukturální modely časových řad s odhadem kumulativních rozdílů;
Regresní analýza s posouzením zkreslení rozdělení chyb před a během mistrovství.
Co dalšího maloobchod využívá z velkých dat?
- Existuje poměrně dost metod a technologií, ale z hlavy mě napadlo pár z nich:
- Prognóza poptávky;
- Optimalizace matice produktového sortimentu;
- Počítačové vidění pro identifikaci prázdných regálů a detekci tvořících se front;
- Prognóza propagace.
Nedostatek specialistů
Poptávka po expertech na velká data neustále roste. V roce 2018 se počet volných pracovních míst souvisejících s velkými daty ve srovnání s rokem 2015 sedmkrát zvýšil. V první polovině roku 2019 překročila poptávka po specialistech 65 % poptávky za celý rok 2018.
Velké společnosti obzvláště potřebují analytiky pro big data. Například v Mail.ru Group jsou potřeba pro jakýkoli projekt, který zpracovává textová data, multimediální obsah a syntézu a analýzu řeči (především cloudové služby, sociální sítě, hry atd.). Počet volných pracovních míst ve společnosti se za poslední dva roky ztrojnásobil. Za prvních osm měsíců letošního roku Mail.ru najala tolik specialistů na big data jako za celý předchozí rok. Ve společnosti Ozon se oddělení datové vědy za poslední dva roky ztrojnásobilo. Podobnou situaci zažívá i Megafon: tým zodpovědný za analýzu dat se za poslední dva a půl roku několikanásobně rozrostl.
Není pochyb o tom, že poptávka po profesionálech v oblasti velkých dat v budoucnu ještě poroste. Pokud vás tedy tento obor zajímá, stojí za to ho vyzkoušet.
Zdroj: www.habr.com
