Big Data teknologiak edonon erabiltzen dira orain: industrian, medikuntzan, negozioetan eta entretenimenduan. Hala, big data aztertu gabe, merkatari handiek ezin izango dute normal funtzionatu, Amazonen salmentak behera egingo du, eta meteorologoek ezin izango dute eguraldia aurreikusi egun, aste eta hilabete asko lehenago. Logikoa da big datako espezialistek eskari handia dutela gaur egun, eta eskaera etengabe hazten ari da.
GeekBrains-ek arlo honetako ordezkariak prestatzen ditu, ikasleei ezagutza teorikoa zein irakaskuntza adibideen bidez eskaini nahian, eta horretarako esperientziadun adituek parte hartzen dute. Aurten GeekUniversity lineako unibertsitateko Big Data analistak eta Errusiar Federazioko txikizkako dendarik handiena, X5 Retail Group, bazkide bihurtu dira. Konpainiako espezialistek, ezagutza eta esperientzia zabala zutenez, markako ikastaro bat sortzen lagundu zuten, zeinetan ikasleek prestakuntza teorikoa eta esperientzia praktikoa jasotzen duten prestakuntzan zehar.
Valery Babushkin, X5 Retail Group-eko modelizazio eta datuen analisiko zuzendariarekin hitz egin dugu. Horietako bat da munduko datu-zientzilariak (30. ikaskuntza automatikoko espezialisten ranking globalean). Beste irakasle batzuekin batera, Valeryk GeekBrains-eko ikasleei A/B probak, metodo hauek oinarritzen diren matematika-estatistikak eta lineaz kanpoko txikizkako A/B probak ezartzeko kalkuluetarako praktika modernoak eta ezaugarriak kontatzen dizkie.
Zergatik behar ditugu A/B probak?
Hau bihurketak, ekonomia eta portaera-faktoreak hobetzeko modurik onenak aurkitzeko metodo onenetako bat da. Beste metodo batzuk daude, baina garestiagoak eta konplexuagoak dira. A/B proben abantaila nagusiak prezio baxu samarra eta edozein tamainatako enpresentzako erabilgarritasuna dira.
A/B probei buruz, esan dezakegu hau dela negozioetan bilatzeko eta erabakiak hartzeko modurik garrantzitsuenetako bat, zeinaren araberakoak diren erabakiak bai irabaziak bai edozein enpresaren hainbat produkturen garapena. Testek teorietan eta hipotesietan ez ezik, aldaketa zehatzek bezeroen sarearekiko elkarrekintzak nola aldatzen dituzten jakiteko ezagutza praktikoan oinarritutako erabakiak hartzea ahalbidetzen dute.
Garrantzitsua da gogoratzea txikizkako merkataritzan dena probatu behar duzula: marketin kanpainak, SMS mezuak, bidalketen probak, produktuak apaletan jartzea eta apalak salmenta guneetan. Lineako denda bati buruz hitz egiten badugu, hemen elementuen antolamendua, diseinua, inskripzioak eta testuak probatu ditzakezu.
A/B probak enpresa bati, adibidez, dendariari, beti lehiakorra izaten, denboran aldaketak sumatzen eta bera aldatzen laguntzen dion tresna dira. Horrek negozioa ahalik eta eraginkorrena izatea ahalbidetzen du, etekinak maximizatuz.
Zeintzuk dira metodo horien Γ±abardurak?
Gauza nagusia probak oinarrituko diren helburu edo arazo bat egon behar duela da. Adibidez, arazoa txikizkako saltoki edo lineako denda batean bezero kopuru txiki bat da. Helburua bezeroen etorrera areagotzea da. Hipotesia: lineako denda bateko produktuen txartelak handiagoak badira eta argazkiak distiratsuagoak badira, orduan erosketa gehiago izango dira. Ondoren, A/B test bat egiten da, eta horren emaitza aldaketen balorazioa da. Proba guztien emaitzak jaso ondoren, gunea aldatzeko ekintza-plan bat formulatzen has zaitezke.
Ez da gomendatzen gainjartzen diren prozesuekin probak egitea, bestela emaitzak ebaluatzea zailagoa izango da. Lehenik eta behin lehentasun handieneko helburuei eta hipotesiei formulatutako probak egitea gomendatzen da.
Probak nahikoa iraun behar du emaitzak fidagarritzat jo daitezen. Zenbaterainokoa den, noski, probaren beraren araberakoa. Beraz, Urtezahar gauean, sareko denda gehienen trafikoa areagotu egiten da. Lineako dendaren diseinua aurretik aldatu bazen, epe laburreko proba batek erakutsiko du dena ondo dagoela, aldaketak arrakastatsuak direla eta trafikoa hazten ari dela. Baina ez, oporrak baino lehen egiten duzuna edozein dela ere, trafikoa handituko da, proba ezin da Urte Berria baino lehen edo berehala amaitu, nahikoa luzea izan behar du korrelazio guztiak identifikatzeko.
Helburuaren eta neurtzen ari den adierazlearen arteko lotura zuzenaren garrantzia. Esaterako, lineako dendaren webgune beraren diseinua aldatuz gero, konpainiak bisitari edo bezeroen kopurua areagotzea ikusten du eta horrekin pozik dago. Baina, egia esan, txekearen batez besteko tamaina ohi baino txikiagoa izan daiteke, beraz, zure diru-sarrera orokorrak are txikiagoak izango dira. Hori, noski, ezin zaio emaitza positibo deitu. Arazoa da konpainiak ez zuela aldi berean egiaztatu bisitarien igoeraren, erosketa kopuruaren eta batez besteko txekearen tamainaren dinamikaren arteko erlazioa.
Proba online dendetan bakarrik al da?
Inola ere ez. Lineaz kanpoko txikizkako metodo ezagun bat lineaz kanpo hipotesiak probatzeko kanalizazio osoa ezartzea da. Hau da, esperimenturako taldeen hautaketa okerren arriskuak murrizten diren, denda kopuruaren, denbora pilotuaren eta estimatutako efektuaren tamainaren ratio optimoa hautatzen den prozesu baten eraikuntza da. Era berean, ondorioen osteko analisi metodologien berrerabilpena eta etengabeko hobekuntza da. Metodoa behar da onarpen faltsuen akatsak eta galdutako ondorioak murrizteko, baita sentsibilitatea areagotzeko ere, negozio handi baten eskalan eragin txiki batek ere garrantzi handia duelako. Hori dela eta, aldaketa ahulenak ere identifikatu eta arriskuak minimizatzeko gai izan behar duzu, esperimentuaren emaitzei buruzko ondorio okerrak barne.
Txikizkako merkataritza, Big Data eta kasu errealak
Iaz, X5 Retail Group-eko adituek produktu ezagunenen salmenta-bolumenen dinamika ebaluatu zuten 2018ko Munduko Kopako zaleen artean. Ez zen ezustekorik izan, baina estatistikak interesgarriak izan ziren.
Horrela, ura "lehen salduena" izan zen. Munduko Kopa antolatu zuten hirietan, ur salmentak %1 handitu ziren gutxi gorabehera; lider Sotxi izan zen, non fakturazioa %46 handitu zen. Partida egunetan, gehieneko zifra Saransken erregistratu zen - hemen salmentak % 87 handitu ziren ohiko egunekin alderatuta.
Uraz gain, zaleek garagardoa erosten zuten. Ekainaren 14tik uztailaren 15era, partidak izan diren hirietan, garagardo fakturazioa %31,8 hazi da batez beste. Sotxi ere lider bihurtu zen: hemen garagardoa % 64 aktiboago erosi zen. Baina San Petersburgon hazkunde txikia izan zen: %5,6 baino ez. Saranskeko partida egunetan, garagardo salmentak %128 hazi ziren.
Beste produktu batzuen inguruan ere ikerketa egin da. Elikagaien kontsumoaren puntako egunetan lortutako datuek etorkizuneko eskaria zehatzago aurreikusteko aukera ematen dute, gertaeren faktoreak kontuan hartuta. Aurreikuspen zehatz batek bezeroen itxaropenak aurreikustea ahalbidetzen du.
Probetan, X5 Retail Group-ek bi metodo erabili zituen:
Bayesiako egiturazko denbora serieen ereduak, diferentzia metatua kalkulatzeko;
Erregresio-analisia akatsen banaketaren aldaketaren balorazioarekin txapelketaren aurretik eta bitartean.
Zer gehiago erabiltzen du txikizkak Big Datatik?
- Metodo eta teknologia asko daude, kanpoan izena eman daitekeenetik, hauek dira:
- Eskariaren aurreikuspena;
- Sorta-matrizearen optimizazioa;
- Ordenagailu bidezko ikusmena apaletako hutsuneak identifikatzeko eta ilara bat sortzen den antzemateko;
- Promozioaren iragarpena.
Espezialisten falta
Big Data adituen eskaera etengabe hazten ari da. Horrela, 2018an, big datarekin lotutako lanpostuen kopurua 7 aldiz hazi zen 2015arekin alderatuta. 2019ko lehen seihilekoan, espezialisten eskaerak 65 osorako eskariaren % 2018 gainditu zuen.
Enpresa handiek, batez ere, Big Data analisten zerbitzuak behar dituzte. Adibidez, Mail.ru Group-en beharrezkoak dira testu-datuak, multimedia edukiak prozesatzen diren, hizketa-sintesia eta azterketa egiten diren edozein proiektutan (hau da, lehenik, hodeiko zerbitzuak, sare sozialak, jokoak, etab.). Enpresako lanpostu hutsak hirukoiztu egin dira azken bi urteetan. Aurtengo lehen zortzi hilabeteetan, Mail.ru-k iaz osoko Big Data espezialista kopuru bera kontratatu zuen. Ozonen, Data Science saila hiru aldiz hazi da azken bi urteetan. Egoera antzekoa da Megafonen: datuak aztertzen dituen taldea hainbat aldiz hazi da azken 2,5 urteetan.
Zalantzarik gabe, etorkizunean Big Datarekin lotutako espezialitateetako ordezkarien eskaera are gehiago haziko da. Beraz, arlo honetan interesa baduzu, saiatu beharko zenuke.
Iturria: www.habr.com