Technologie velkých dat se nyní používají všude – v průmyslu, medicíně, obchodu i zábavě. Bez analýzy velkých dat tak velcí obchodníci nebudou moci normálně fungovat, tržby na Amazonu klesnou a meteorologové nebudou schopni předpovídat počasí na mnoho dní, týdnů a měsíců dopředu. Je logické, že po big data specialistech je nyní velká poptávka a poptávka neustále roste.
GeekBrains školí zástupce tohoto oboru a snaží se studentům poskytnout jak teoretické znalosti, tak výuku na příkladech, na kterých se podílejí zkušení odborníci. Tento rok Partneři se stali analytici Big Data z online univerzity GeekUniversity a největší maloobchodní prodejce v Ruské federaci X5 Retail Group. Specialisté společnosti s rozsáhlými znalostmi a zkušenostmi pomohli vytvořit značkový kurz, ve kterém studenti v průběhu školení získávají jak teoretickou přípravu, tak praktické zkušenosti.
Mluvili jsme s Valery Babushkinem, ředitelem modelování a analýzy dat v X5 Retail Group. On je jeden z datoví vědci na světě (30. v celosvětovém žebříčku specialistů na strojové učení). Společně s dalšími učiteli vypráví Valery studentům GeekBrains o A/B testování, matematických statistikách, na kterých jsou tyto metody založeny, a také o moderních postupech pro výpočty a funkcích implementace A/B testování v offline maloobchodě.
Proč vůbec potřebujeme A/B testy?
Toto je jedna z nejlepších metod pro nalezení nejlepších způsobů, jak zlepšit konverze, ekonomiku a behaviorální faktory. Existují i jiné metody, ale ty jsou dražší a složitější. Hlavními výhodami A/B testů je jejich relativně nízká cena a dostupnost pro podniky jakékoliv velikosti.
O A/B testech můžeme říci, že se jedná o jeden z nejdůležitějších způsobů hledání a rozhodování v podnikání, rozhodnutí, na kterých závisí jak zisk, tak vývoj různých produktů jakékoli společnosti. Testy umožňují rozhodovat se nejen na základě teorií a hypotéz, ale také na základě praktických znalostí, jak konkrétní změny modifikují interakce zákazníků se sítí.
Důležité je připomenout, že v retailu je potřeba otestovat vše – marketingové kampaně, SMS mailingy, testy samotných mailingů, rozmístění produktů do regálů i samotné regály na prodejních plochách. Pokud mluvíme o internetovém obchodě, tak zde si můžete vyzkoušet uspořádání prvků, design, nápisy a texty.
A/B testy jsou nástrojem, který pomáhá firmě, například maloobchodníkovi, být vždy konkurenceschopný, vnímat změny v čase a měnit sám sebe. To umožňuje, aby podnikání bylo co nejefektivnější a maximalizovalo zisk.
Jaké jsou nuance těchto metod?
Hlavní věc je, že musí existovat cíl nebo problém, na kterém bude testování založeno. Problémem je například malý počet zákazníků v maloobchodě nebo internetovém obchodě. Cílem je zvýšit příliv zákazníků. Hypotéza: pokud jsou produktové karty v internetovém obchodě větší a fotografie jsou jasnější, bude více nákupů. Dále se provede A/B test, jehož výsledkem je posouzení změn. Po obdržení výsledků všech testů můžete začít formulovat akční plán na změnu webu.
Nedoporučuje se provádět testy s překrývajícími se procesy, jinak bude obtížnější vyhodnotit výsledky. Doporučuje se nejprve provést testy na cíle s nejvyšší prioritou a formulované hypotézy.
Test musí trvat dostatečně dlouho, aby byly výsledky považovány za spolehlivé. Jak moc přesně, záleží samozřejmě na samotném testu. Na Silvestra se tedy zvyšuje návštěvnost většiny internetových obchodů. Pokud se dříve změnil design internetového obchodu, pak krátkodobý test ukáže, že je vše v pořádku, změny jsou úspěšné a návštěvnost roste. Ale kdepak, ať uděláte před prázdninami cokoli, návštěvnost se zvýší, test nelze dokončit před Novým rokem ani bezprostředně po něm, musí být dostatečně dlouhý, aby se daly identifikovat všechny souvislosti.
Důležitost správného spojení mezi cílem a měřeným ukazatelem. Například změnou designu stejného webu internetového obchodu společnost zaznamenává nárůst návštěvnosti nebo zákazníků a je s tím spokojená. Ve skutečnosti však může být průměrná velikost šeku menší než obvykle, takže váš celkový příjem bude ještě nižší. To se samozřejmě nedá nazvat pozitivním výsledkem. Problém je v tom, že společnost současně nekontrolovala vztah mezi nárůstem návštěvníků, nárůstem počtu nákupů a dynamikou velikosti průměrné kontroly.
Je testování pouze pro internetové obchody?
Vůbec ne. Oblíbenou metodou v offline maloobchodě je implementace kompletního potrubí pro testování hypotéz offline. Jedná se o konstrukci procesu, při kterém se snižují rizika nesprávného výběru skupin pro experiment, volí se optimální poměr počtu skladů, pilotního času a velikosti odhadovaného efektu. Je to také opětovné použití a neustálé zlepšování metod analýzy post-efektů. Metoda je potřebná ke snížení pravděpodobnosti falešných chyb při přijetí a zmeškaných efektů a také ke zvýšení citlivosti, protože i malý vliv na rozsah velkého podniku má velký význam. Proto musíte být schopni identifikovat i ty nejslabší změny a minimalizovat rizika, včetně nesprávných závěrů o výsledcích experimentu.
Maloobchod, velká data a skutečné případy
Experti X5 Retail Group loni hodnotili dynamiku objemů prodejů nejoblíbenějších produktů mezi fanoušky mistrovství světa 2018. Žádné překvapení se nekonalo, přesto se statistiky ukázaly jako zajímavé.
Voda se tak ukázala jako „nejprodávanější číslo 1“. Ve městech, která hostila mistrovství světa ve fotbale, se prodej vody zvýšil přibližně o 46 %, lídrem bylo Soči, kde obrat vzrostl o 87 %. Ve dnech zápasů byl maximální údaj zaznamenán v Saransku - zde tržby vzrostly o 160 % oproti běžným dnům.
Kromě vody si fanoušci koupili pivo. Od 14. června do 15. července se ve městech, kde se zápasy odehrály, zvýšil obrat piva v průměru o 31,8 %. Lídrem se stalo i Soči – pivo se zde nakupovalo o 64 % aktivněji. Ale v Petrohradu byl růst malý – pouze 5,6 %. Ve dnech zápasů v Saransku se prodej piva zvýšil o 128 %.
Výzkum byl také proveden na jiných produktech. Data získaná ve dnech špičky spotřeby potravin nám umožňují přesněji předpovídat poptávku v budoucnu s přihlédnutím k faktorům událostí. Přesná předpověď umožňuje předvídat očekávání zákazníků.
Během testování společnost X5 Retail Group použila dvě metody:
Bayesovské strukturální modely časových řad s kumulativním odhadem rozdílů;
Regresní analýza s posouzením posunu v distribuci chyb před a během mistrovství.
Co dalšího využívá maloobchod z Big Data?
- Existuje poměrně mnoho metod a technologií, z toho, co lze zběžně pojmenovat, jsou to:
- Prognóza poptávky;
- Optimalizace matice sortimentu;
- Počítačové vidění pro identifikaci prázdných míst na policích a detekci tvořící se fronty;
- Propagační předpověď.
Nedostatek specialistů
Poptávka po expertech na velká data neustále roste. V roce 2018 se tak počet volných míst souvisejících s big data ve srovnání s rokem 7 zvýšil 2015krát. V první polovině roku 2019 přesáhla poptávka po specialistech 65 % poptávky za celý rok 2018.
Služby analytiků velkých dat potřebují především velké společnosti. Například ve skupině Mail.ru jsou potřeba v jakémkoli projektu, kde se zpracovávají textová data, multimediální obsah, provádí se syntéza a analýza řeči (především cloudové služby, sociální sítě, hry atd.). Počet volných míst ve firmě se za poslední dva roky ztrojnásobil. Za prvních osm měsíců letošního roku najal Mail.ru stejný počet Big Data specialistů jako za celý loňský rok. V Ozonu se oddělení Data Science za poslední dva roky ztrojnásobilo. U Megafonu je situace podobná – tým, který analyzuje data, se za posledních 2,5 roku několikrát rozrostl.
Poptávka po zástupcích specialit souvisejících s Big Data v budoucnu bezpochyby ještě poroste. Takže pokud máte zájem o tuto oblast, měli byste to zkusit.
Zdroj: www.habr.com