Big Data-technologyen wurde no oeral brûkt - yn yndustry, medisinen, bedriuw en ferdivedaasje. Sa kinne, sûnder grutte gegevens te analysearjen, grutte hannelers net normaal kinne operearje, de ferkeap by Amazon sil falle, en meteorologen sille it waar in protte dagen, wiken en moannen yn 't foarút net kinne foarsizze. It is logysk dat grutte data spesjalisten no yn grutte fraach binne, en de fraach groeit hieltyd.
GeekBrains traint fertsjintwurdigers fan dit fjild, besykje studinten sawol teoretyske kennis as ûnderwizen te jaan troch foarbylden, wêrby't betûfte saakkundigen belutsen binne. Dit jier Big Data-analisten fan 'e online universiteit GeekUniversity en de grutste retailer yn' e Russyske Federaasje, X5 Retail Group, binne partners wurden. De spesjalisten fan it bedriuw, mei wiidweidige kennis en ûnderfining, holpen by it meitsjen fan in merkkursus, wêryn studinten sawol teoretyske oplieding as praktyske ûnderfining krije tidens de oplieding.
Wy sprieken mei Valery Babushkin, direkteur fan modellering en gegevensanalyse by X5 Retail Group. Hy is ien fan de gegevenswittenskippers yn 'e wrâld (30e yn' e wrâldwide ranglist fan spesjalisten foar masinelearen). Tegearre mei oare learkrêften fertelt Valery GeekBrains-studinten oer A/B-testen, de wiskundige statistiken wêrop dizze metoaden binne basearre, lykas moderne praktiken foar berekkeningen en funksjes fan it ymplementearjen fan A/B-testen yn offline retail.
Wêrom hawwe wy überhaupt A/B-tests nedich?
Dit is ien fan 'e bêste metoaden foar it finen fan de bêste manieren om konversaasjes, ekonomy en gedrachsfaktoren te ferbetterjen. D'r binne oare metoaden, mar se binne djoerder en komplekser. De wichtichste foardielen fan A / B-tests binne har relatyf lege priis en beskikberens foar bedriuwen fan elke grutte.
Oer A / B-tests kinne wy sizze dat dit ien fan 'e wichtichste manieren is om te sykjen en besluten te nimmen yn bedriuw, besluten wêrfan sawol winst as de ûntwikkeling fan ferskate produkten fan elk bedriuw ôfhinklik binne. Tests meitsje it mooglik om besluten te nimmen basearre net allinich op teoryen en hypotezen, mar ek op praktyske kennis fan hoe't spesifike feroaringen klantinteraksjes mei it netwurk feroarje.
It is wichtich om te betinken dat yn 'e detailhannel jo alles moatte testen - marketingkampanjes, sms-mailings, testen fan' e mailings sels, it pleatsen fan produkten op planken en de planken sels yn ferkeapgebieten. As wy it oer in online winkel prate, dan kinne jo hjir de regeling fan eleminten, ûntwerp, opskriften en teksten testen.
A/B-tests binne in helpmiddel dat in bedriuw, bygelyks in retailer, helpt om altyd konkurrearjend te wêzen, feroaringen yn 'e tiid te begripen en himsels te feroarjen. Dit lit it bedriuw sa effisjint mooglik wêze, maksimalisearje winst.
Wat binne de nuânses fan dizze metoaden?
It wichtichste is dat d'r in doel of probleem wêze moat wêrop testen wurde basearre. Bygelyks, it probleem is in lyts oantal klanten by in detailhannel of online winkel. It doel is om de ynstream fan klanten te fergrutsjen. Hypoteze: as produktkaarten yn in online winkel grutter wurde makke en foto's helderder, dan sille d'r mear oankeapen wêze. Dêrnei wurdt in A/B-test útfierd, wêrfan it resultaat in beoardieling fan feroarings is. Nei't de resultaten fan alle tests binne ûntfongen, kinne jo begjinne mei it opstellen fan in aksjeplan om de side te feroarjen.
It is net oan te rieden om tests út te fieren mei oerlappende prosessen, oars sille de resultaten dreger wêze om te evaluearjen. It is oan te rieden om earst tests út te fieren op de doelen mei de heechste prioriteit en formulearre hypotezen.
De test moat lang genôch duorje om de resultaten as betrouber te beskôgjen. Hoefolle krekt hinget fansels ôf fan de test sels. Dat, op âldjiersnacht nimt it ferkear fan de measte online winkels ta. As it ûntwerp fan 'e online winkel earder feroare is, dan sil in koarte termyn test sjen litte dat alles goed is, de wizigingen binne suksesfol, en it ferkear groeit. Mar nee, nettsjinsteande wat jo dogge foar de fakânsje, it ferkear sil tanimme, de test kin net foltôge wurde foar it Nije Jier of fuort dêrnei, it moat lang genôch wêze om alle korrelaasjes te identifisearjen.
It belang fan de juste ferbining tusken it doel en de mjitten yndikator. Troch bygelyks it ûntwerp fan deselde online winkelwebside te feroarjen, sjocht it bedriuw in taname fan it tal besikers of klanten en is dêr tefreden oer. Mar yn feite kin de gemiddelde kontrôlegrutte lytser wêze as gewoanlik, sadat jo totale ynkommen noch leger sil wêze. Dit kin fansels net in posityf resultaat neamd wurde. It probleem is dat it bedriuw de relaasje net tagelyk kontrolearre tusken in ferheging fan besikers, in tanimming fan it oantal oankeapen, en de dynamyk fan 'e grutte fan' e gemiddelde kontrôle.
Is testen allinich foar online winkels?
Heulendal net. In populêre metoade yn offline retail is de ymplemintaasje fan in folsleine pipeline foar testen fan hypotezen offline. Dit is de bou fan in proses wêryn't de risiko's fan ferkearde seleksje fan groepen foar it eksperimint wurde fermindere, de optimale ferhâlding fan it oantal winkels, pilottiid en de grutte fan 'e skatte effekt wurdt selektearre. It is ek it wergebrûk en trochgeande ferbettering fan metoaden foar analyse fan post-effekten. De metoade is nedich om de kâns op falske akseptaasjefouten en miste effekten te ferminderjen, en ek om gefoelichheid te fergrutsjen, om't sels in lyts effekt op 'e skaal fan in grut bedriuw fan grut belang is. Dêrom moatte jo sels de swakste feroaringen identifisearje en risiko's minimalisearje, ynklusyf ferkearde konklúzjes oer de resultaten fan it eksperimint.
Retail, Big Data en echte gefallen
Ferline jier beoardielje X5 Retail Group saakkundigen de dynamyk fan ferkeapvoluminten fan 'e populêrste produkten ûnder fans fan' e 2018 World Cup. Der wiene gjin ferrassingen, mar de statistiken bliken dochs nijsgjirrich.
Sa waard wetter de "No. 1 bestseller." Yn 'e stêden dy't de World Cup hosten, gie de wetterferkeap ta mei sawat 46%; de lieder wie Sotsji, wêr't de omset mei 87% tanaam. Op wedstryddagen waard it maksimale sifer opnommen yn Saransk - hjir ferhege de ferkeap mei 160% yn ferliking mei normale dagen.
Neist wetter kochten fans bier. Fan 14 juny oant 15 july is yn de stêden dêr't de wedstriden plakfûnen de bieromset mei gemiddeld 31,8% tanommen. Sotsji waard ek de lieder - bier waard kocht hjir 64% mear aktyf. Mar yn Sint-Petersburch wie de groei lyts - mar 5,6%. Op wedstryddagen yn Saransk naam de bierferkeap mei 128% ta.
Der is ek ûndersyk dien nei oare produkten. Gegevens krigen oer pykdagen fan itenferbrûk kinne ús de fraach yn 'e takomst krekter foarsizze, rekken hâldend mei evenemintsfaktoaren. In krekte prognose makket it mooglik om de ferwachtingen fan klanten te antisipearjen.
Tidens testen brûkte X5 Retail Group twa metoaden:
Bayesian strukturele tiid rige modellen mei kumulative ferskil skatting;
Regression analyze mei beoardieling fan de ferskowing yn de flater ferdieling foar en tidens it kampioenskip.
Wat oars brûkt retail fan Big Data?
- D'r binne nochal in protte metoaden en technologyen, fan wat fan 'e hân kin wurde neamd, dit binne:
- Fraachprognose;
- Optimalisaasje fan it assortimentsmatrix;
- Kompjûterfisy om leechte op planken te identifisearjen en in wachtrige te foarmjen;
- Promo foarsizzing.
Gebrek oan spesjalisten
De fraach nei Big Data-eksperts groeit konstant. Sa is it oantal fakatueres yn ferbân mei big data yn 2018 7 kear tanommen yn ferliking mei 2015. Yn 'e earste helte fan 2019 is de fraach nei spesjalisten mear as 65% fan' e fraach foar it heule 2018.
Grutte bedriuwen binne benammen yn ferlet fan de tsjinsten fan Big Data-analisten. Bygelyks, by Mail.ru Group binne se nedich yn elk projekt dêr't tekst gegevens, multimedia ynhâld wurdt ferwurke, spraak synteze en analyze wurdt útfierd (dit is, earst fan alle, wolk tsjinsten, sosjale netwurken, spultsjes, ensfh). It tal fakatueres yn it bedriuw is de ôfrûne twa jier fertrijefâldige. Yn 'e earste acht moannen fan dit jier hierde Mail.ru itselde oantal Big Data-spesjalisten as yn it heule ferline jier. By Ozon is de ôfdieling Data Science de ôfrûne twa jier trijefâldich groeid. De situaasje is fergelykber by Megafon - it team dat gegevens analysearret is de ôfrûne 2,5 jier ferskate kearen groeid.
Sûnder twifel sil yn 'e takomst de fraach nei fertsjintwurdigers fan spesjaliteiten yn ferbân mei Big Data noch mear groeie. Dus as jo belangstelling hawwe foar dit gebiet, moatte jo jo hân besykje.
Boarne: www.habr.com