Big data -teknologioita käytetään nykyään kaikkialla – teollisuudessa, lääketieteessä, liike-elämässä ja viihteessä. Ilman big data -analyysia suuret vähittäiskauppiaat eivät pystyisi toimimaan kunnolla, Amazonin myynti laskisi, eivätkä meteorologit pystyisi ennustamaan säätä päiviä, viikkoja ja kuukausia etukäteen. On loogista, että big data -asiantuntijoille on paljon kysyntää, ja kysyntä kasvaa tasaisesti.
GeekBrains kouluttaa alan ammattilaisia ja tarjoaa opiskelijoille sekä teoreettista tietoa että käytännön kokemusta kokeneiden asiantuntijoiden avulla. Tänä vuonna Verkkoyliopiston GeekUniversity Big Data -analyytikot ja Venäjän suurin vähittäiskauppaketju X5 Retail Group ovat solmineet yhteistyön. Yrityksen asiantuntijat laajan tietämyksensä ja kokemuksensa avulla auttoivat luomaan brändätyn kurssin, joka tarjoaa opiskelijoille sekä teoreettista koulutusta että käytännön kokemusta.
Puhuimme Valery Babushkinin, X5 Retail Groupin datamallinnuksen ja -analyysin johtajan, kanssa. Hän on yksi datatieteilijöitä maailmanlaajuisesti (sijoitus 30. maailmassa koneoppimisessa). Muiden ohjaajien ohella Valery opettaa GeekBrains-opiskelijoille A/B-testausta, näiden menetelmien taustalla olevaa matemaattista tilastotiedettä sekä nykyaikaisia laskentakäytäntöjä ja A/B-testauksen toteuttamisen yksityiskohtia offline-vähittäiskaupassa.
Miksi A/B-testausta ylipäätään tarvitaan?
Tämä on yksi parhaista menetelmistä löytää optimaalisia tapoja parantaa konversioasteita, taloudellisia indikaattoreita ja käyttäytymistekijöitä. Muita menetelmiä on olemassa, mutta ne ovat kalliimpia ja monimutkaisempia. A/B-testauksen tärkeimmät edut ovat sen suhteellisen alhaiset kustannukset ja saatavuus kaikenkokoisille yrityksille.
A/B-testaus on yksi tärkeimmistä menetelmistä liiketoimintapäätösten löytämiseen ja tekemiseen – päätöksiin, jotka vaikuttavat sekä yrityksen voittoihin että eri tuotteiden kehitykseen. Testauksen avulla päätöksiä voidaan tehdä paitsi teorioiden ja hypoteesien perusteella myös käytännön tiedon perusteella siitä, miten tietyt muutokset vaikuttavat asiakkaiden vuorovaikutukseen verkoston kanssa.
On tärkeää muistaa, että vähittäiskaupassa kaikki on testattava – markkinointikampanjat, tekstiviestit, itse viestinnän testaukset, tuotesijoittelu hyllyillä ja itse hyllyt myyntialueella. Verkkokaupoissa voit testata elementtien asettelua, suunnittelua, tekstiä ja mainostekstejä.
A/B-testaus on työkalu, joka auttaa yritystä, kuten jälleenmyyjää, pysymään kilpailukykyisenä, tunnistamaan muutokset nopeasti ja sopeutumaan niiden mukaisesti. Tämä mahdollistaa liiketoiminnan mahdollisimman tehokkaan toiminnan ja voittojen maksimoimisen.
Mitkä ovat näiden menetelmien vivahteet?
Olennaista on, että testauksen perustana on tavoite tai ongelma. Ongelmana voi olla esimerkiksi alhainen asiakasmäärä kivijalkakaupassa tai verkkokaupassa. Tavoitteena on lisätä asiakasmäärää. Hypoteesina on, että jos verkkokaupan tuotekortteja suurennetaan ja kuvia kirkkaampina, ostoksia tehdään enemmän. Seuraavaksi suoritetaan A/B-testi, jonka tuloksia käytetään muutosten arviointiin. Kun kaikkien testien tulokset ovat valmiit, voidaan laatia toimintasuunnitelma verkkosivuston muutoksille.
Päällekkäisten prosessien testejä ei suositella, koska se vaikeuttaa tulosten arviointia. On suositeltavaa suorittaa testit ensin korkeimman prioriteetin tavoitteille ja esitetyille hypoteeseille.
Testin on oltava riittävän pitkä, jotta tuloksia voidaan pitää luotettavina. Tarkka kesto riippuu tietenkin itse testistä. Esimerkiksi uudenvuodenaattona useimpien verkkokauppojen liikenne kasvaa. Jos verkkokaupan ulkoasua muutettiin etukäteen, lyhytaikainen testi osoittaisi, että kaikki on hyvin, muutokset olivat onnistuneita ja liikenne kasvaa. Mutta mitä tahansa teetkin ennen lomia, liikenne kasvaa. Testiä ei pitäisi suorittaa ennen uutta vuotta tai heti sen jälkeen; sen on oltava riittävän pitkä, jotta kaikki korrelaatiot voidaan tunnistaa.
Selkeän yhteyden merkitys tavoitteen ja mitattavan mittarin välillä. Esimerkiksi verkkokaupan verkkosivuston uudelleensuunnittelun jälkeen yritys saattaa nähdä kävijöiden tai asiakkaiden määrän kasvun ja olla tyytyväinen tulokseen. Todellisuudessa keskimääräinen tilausarvo voi kuitenkin olla tavallista alhaisempi, mikä johtaa vielä alhaisempaan kokonaisliikevaihtoon. Tätä ei tietenkään voida pitää positiivisena tuloksena. Ongelmana on, että yritys ei samanaikaisesti mitannut lisääntyneiden kävijöiden, lisääntyneiden ostosten ja keskimääräisen tilausarvon välistä suhdetta.
Onko testaus vain verkkokaupoille tarkoitettu?
Ei lainkaan. Suosittu menetelmä kivijalkakaupassa on täyden testausputken toteuttaminen hypoteesien testaamiseksi offline-tilassa. Tämä on prosessi, joka vähentää riskiä valita ryhmiä väärin kokeiluun ja löytää optimaalisen tasapainon myymälöiden lukumäärän, pilottiajan ja arvioitavan vaikutuksen koon välillä. Se sisältää myös jälkianalyysimenetelmien uudelleenkäytön ja jatkuvan parantamisen vaikutusten analysoimiseksi. Tämä menetelmä on välttämätön väärien positiivisten ja huomiotta jääneiden vaikutusten todennäköisyyden vähentämiseksi sekä herkkyyden lisäämiseksi, koska pienikin vaikutus voi olla erittäin merkittävä suuren yrityksen mittakaavassa. Siksi on tärkeää pystyä tunnistamaan pienimmätkin muutokset ja minimoimaan riskit, mukaan lukien virheellisten johtopäätösten tekeminen kokeellisista tuloksista.
Vähittäiskauppa, Big Data ja tosielämän tapaustutkimukset
Viime vuonna X5 Retail Groupin asiantuntijat arvioivat vuoden 2018 jalkapallon MM-kisojen fanien suosituimpien tuotteiden myyntitrendejä. Vaikka yllätyksiä ei ollut, tilastot olivat silti mielenkiintoisia.
Esimerkiksi vesi nousi "ykköshyötytuotteeksi". Jalkapallon MM-kisojen isäntäkaupungeissa veden myynti kasvoi noin 46 %, ja Sotši oli kärjessä 87 %:lla. Ottelupäivinä eniten myytiin Saranskissa, jossa myynti kasvoi 160 % tavallisiin päiviin verrattuna.
Veden lisäksi fanit ostivat myös olutta. Kesäkuun 14. ja heinäkuun 15. päivän välisenä aikana oluen myynti otteluita isännöivissä kaupungeissa kasvoi keskimäärin 31,8 %. Myös Sotši oli kärjessä, ja siellä oluen myynti kasvoi 64 %. Pietarissa kasvu oli kuitenkin maltillista – vain 5,6 %. Ottelupäivinä oluen myynti kasvoi myös Saranskissa 128 %.
Tutkimusta tehtiin myös muille tuotteille. Huippukulutuspäivinä saatu data mahdollistaa tarkempien kysyntäennusteiden laatimisen tulevaisuudessa ottaen huomioon tapahtumatekijät. Tarkka ennuste mahdollistaa kuluttajien odotusten ennakoinnin.
Testauksen aikana X5 Retail Group käytti kahta menetelmää:
Bayesilaiset rakenteelliset aikasarjamallit kumulatiivisella erotusestimaatiolla;
Regressioanalyysi, jossa arvioidaan virhejakauman harhaa ennen mestaruuskilpailuja ja niiden aikana.
Mitä muuta vähittäiskauppa hyödyntää Big Dataa?
- Menetelmiä ja tekniikoita on paljon, mutta tässä on joitain, jotka mieleeni juolahtivat:
- Kysynnän ennuste;
- Tuotevalikoimamatriisin optimointi;
- Konenäkö tyhjien hyllyjen tunnistamiseen ja muodostuvien jonojen havaitsemiseen;
- Mainosennuste.
Asiantuntijoiden puute
Big data -asiantuntijoiden kysyntä kasvaa jatkuvasti. Vuonna 2018 big dataan liittyvien työpaikkojen määrä seitsemänkertaistui vuoteen 2015 verrattuna. Vuoden 2019 ensimmäisellä puoliskolla asiantuntijoiden kysyntä ylitti 65 % koko vuoden 2018 kysynnästä.
Erityisesti suuryritykset tarvitsevat Big Data -analyytikoita. Esimerkiksi Mail.ru Groupissa heitä tarvitaan kaikkiin projekteihin, jotka käsittelevät tekstidataa, multimediasisältöä sekä puhesynteesiä ja -analyysiä (pääasiassa pilvipalvelut, sosiaaliset verkostot, pelit jne.). Yrityksen avoimien työpaikkojen määrä on kolminkertaistunut kahden viime vuoden aikana. Tämän vuoden kahdeksan ensimmäisen kuukauden aikana Mail.ru palkkasi yhtä paljon Big Data -asiantuntijoita kuin koko edellisenä vuonna. Ozonilla datatieteen osasto on kolminkertaistunut kahden viime vuoden aikana. Megafonilla on samanlainen tilanne: data-analyysistä vastaava tiimi on kasvanut moninkertaiseksi viimeisen kahden ja puolen vuoden aikana.
Ei ole epäilystäkään siitä, että Big Data -ammattilaisten kysyntä kasvaa entisestään tulevaisuudessa. Joten jos olet kiinnostunut tästä alasta, kannattaa kokeilla.
Lähde: will.com
