ए/बी परीक्षण, पाइपलाइन और रिटेल: गीकब्रेन और एक्स5 रिटेल ग्रुप से बिग डेटा के लिए ब्रांडेड क्वार्टर

बिग डेटा प्रौद्योगिकियों का उपयोग अब हर जगह किया जाता है - उद्योग, चिकित्सा, व्यवसाय और मनोरंजन में। इस प्रकार, बड़े डेटा का विश्लेषण किए बिना, बड़े खुदरा विक्रेता सामान्य रूप से काम नहीं कर पाएंगे, अमेज़ॅन पर बिक्री गिर जाएगी, और मौसम विज्ञानी कई दिनों, हफ्तों और महीनों के लिए मौसम की भविष्यवाणी करने में असमर्थ होंगे। यह तर्कसंगत है कि बड़े डेटा विशेषज्ञ अब बहुत मांग में हैं, और मांग लगातार बढ़ रही है।

GeekBrains इस क्षेत्र के प्रतिनिधियों को प्रशिक्षित करता है, छात्रों को सैद्धांतिक ज्ञान और उदाहरणों द्वारा शिक्षण दोनों प्रदान करने का प्रयास करता है, जिसके लिए अनुभवी विशेषज्ञ शामिल होते हैं। इस साल संकाय ऑनलाइन यूनिवर्सिटी GeekUniversity के बिग डेटा विश्लेषक और रूसी संघ के सबसे बड़े रिटेलर, X5 रिटेल ग्रुप, भागीदार बन गए हैं। व्यापक ज्ञान और अनुभव रखने वाले कंपनी के विशेषज्ञों ने एक ब्रांडेड पाठ्यक्रम बनाने में मदद की, जिसमें छात्रों को प्रशिक्षण के दौरान सैद्धांतिक प्रशिक्षण और व्यावहारिक अनुभव दोनों प्राप्त होते हैं।

हमने X5 रिटेल ग्रुप में मॉडलिंग और डेटा विश्लेषण के निदेशक वालेरी बाबुश्किन से बात की। वह इनमें से एक है सबसे अच्छा दुनिया में डेटा वैज्ञानिक (मशीन लर्निंग विशेषज्ञों की वैश्विक रैंकिंग में 30वां)। अन्य शिक्षकों के साथ, वैलेरी गीकब्रेन के छात्रों को ए/बी परीक्षण, गणितीय आंकड़े जिन पर ये विधियां आधारित हैं, के साथ-साथ गणना के लिए आधुनिक प्रथाओं और ऑफ़लाइन खुदरा क्षेत्र में ए/बी परीक्षण लागू करने की सुविधाओं के बारे में बताती हैं।

हमें ए/बी परीक्षणों की आवश्यकता ही क्यों है?

रूपांतरण, अर्थशास्त्र और व्यवहार संबंधी कारकों में सुधार के सर्वोत्तम तरीके खोजने के लिए यह सर्वोत्तम तरीकों में से एक है। अन्य तरीके भी हैं, लेकिन वे अधिक महंगे और जटिल हैं। ए/बी परीक्षणों का मुख्य लाभ उनकी अपेक्षाकृत कम कीमत और किसी भी आकार के व्यवसायों के लिए उपलब्धता है।

ए/बी परीक्षणों के बारे में हम कह सकते हैं कि यह व्यवसाय में खोज करने और निर्णय लेने के सबसे महत्वपूर्ण तरीकों में से एक है, ऐसे निर्णय जिन पर किसी भी कंपनी का लाभ और विभिन्न उत्पादों का विकास दोनों निर्भर करते हैं। परीक्षण न केवल सिद्धांतों और परिकल्पनाओं के आधार पर निर्णय लेना संभव बनाते हैं, बल्कि व्यावहारिक ज्ञान पर भी निर्भर करते हैं कि विशिष्ट परिवर्तन नेटवर्क के साथ ग्राहकों की बातचीत को कैसे संशोधित करते हैं।

यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि खुदरा क्षेत्र में आपको हर चीज का परीक्षण करने की आवश्यकता है - विपणन अभियान, एसएमएस मेलिंग, स्वयं मेलिंग का परीक्षण, अलमारियों पर उत्पादों की नियुक्ति और बिक्री क्षेत्रों में स्वयं अलमारियों। यदि हम एक ऑनलाइन स्टोर के बारे में बात करते हैं, तो यहां आप तत्वों, डिज़ाइन, शिलालेखों और ग्रंथों की व्यवस्था का परीक्षण कर सकते हैं।

ए/बी परीक्षण एक उपकरण है जो किसी कंपनी, उदाहरण के लिए एक खुदरा विक्रेता, को हमेशा प्रतिस्पर्धी बने रहने, समय में बदलाव को समझने और खुद को बदलने में मदद करता है। यह व्यवसाय को यथासंभव कुशल और अधिकतम मुनाफा कमाने की अनुमति देता है।

इन विधियों की बारीकियाँ क्या हैं?

मुख्य बात यह है कि एक लक्ष्य या समस्या होनी चाहिए जिस पर परीक्षण आधारित होगा। उदाहरण के लिए, समस्या किसी रिटेल आउटलेट या ऑनलाइन स्टोर पर ग्राहकों की कम संख्या है। लक्ष्य ग्राहकों की आमद बढ़ाना है। परिकल्पना: यदि किसी ऑनलाइन स्टोर में उत्पाद कार्ड बड़े बनाए जाएं और तस्वीरें उज्जवल हों, तो अधिक खरीदारी होगी। इसके बाद, ए/बी परीक्षण किया जाता है, जिसके परिणाम के रूप में परिवर्तनों का आकलन किया जाता है। सभी परीक्षणों के परिणाम प्राप्त होने के बाद, आप साइट को बदलने के लिए एक कार्य योजना बनाना शुरू कर सकते हैं।

ओवरलैपिंग प्रक्रियाओं के साथ परीक्षण करने की अनुशंसा नहीं की जाती है, अन्यथा परिणामों का मूल्यांकन करना अधिक कठिन होगा। सबसे पहले सर्वोच्च प्राथमिकता वाले लक्ष्यों और तैयार की गई परिकल्पनाओं पर परीक्षण करने की सिफारिश की जाती है।

परिणामों को विश्वसनीय माने जाने के लिए परीक्षण पर्याप्त समय तक चलना चाहिए। निःसंदेह, वास्तव में कितना यह परीक्षण पर ही निर्भर करता है। इसलिए, नए साल की पूर्व संध्या पर, अधिकांश ऑनलाइन स्टोरों का ट्रैफ़िक बढ़ जाता है। यदि ऑनलाइन स्टोर का डिज़ाइन पहले बदला गया था, तो एक अल्पकालिक परीक्षण से पता चलेगा कि सब कुछ ठीक है, परिवर्तन सफल हैं, और ट्रैफ़िक बढ़ रहा है। लेकिन नहीं, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप छुट्टियों से पहले क्या करते हैं, ट्रैफ़िक बढ़ जाएगा, परीक्षण नए साल से पहले या उसके तुरंत बाद पूरा नहीं किया जा सकता है, यह सभी सहसंबंधों की पहचान करने के लिए पर्याप्त लंबा होना चाहिए।

लक्ष्य और मापे जा रहे संकेतक के बीच सही संबंध का महत्व। उदाहरण के लिए, एक ही ऑनलाइन स्टोर वेबसाइट का डिज़ाइन बदलने से कंपनी विज़िटर्स या ग्राहकों की संख्या में वृद्धि देखती है और इससे संतुष्ट होती है। लेकिन वास्तव में, औसत चेक का आकार सामान्य से छोटा हो सकता है, इसलिए आपकी कुल आय और भी कम होगी। निःसंदेह, इसे सकारात्मक परिणाम नहीं कहा जा सकता। समस्या यह है कि कंपनी ने आगंतुकों में वृद्धि, खरीदारी की संख्या में वृद्धि और औसत चेक के आकार की गतिशीलता के बीच संबंधों की एक साथ जांच नहीं की।

क्या परीक्षण केवल ऑनलाइन स्टोर के लिए है?

बिल्कुल नहीं। ऑफ़लाइन रिटेल में एक लोकप्रिय तरीका ऑफ़लाइन परिकल्पनाओं के परीक्षण के लिए एक संपूर्ण पाइपलाइन का कार्यान्वयन है। यह एक ऐसी प्रक्रिया का निर्माण है जिसमें प्रयोग के लिए समूहों के गलत चयन के जोखिम कम हो जाते हैं, दुकानों की संख्या, पायलट समय और अनुमानित प्रभाव के आकार का इष्टतम अनुपात चुना जाता है। यह प्रभाव-पश्चात विश्लेषण पद्धतियों का पुन: उपयोग और निरंतर सुधार भी है। गलत स्वीकृति त्रुटियों और छूटे प्रभावों की संभावना को कम करने के साथ-साथ संवेदनशीलता बढ़ाने के लिए विधि की आवश्यकता है, क्योंकि बड़े व्यवसाय के पैमाने पर एक छोटा सा प्रभाव भी बहुत महत्वपूर्ण है। इसलिए, आपको प्रयोग के परिणामों के बारे में गलत निष्कर्षों सहित सबसे कमजोर परिवर्तनों की भी पहचान करने और जोखिमों को कम करने में सक्षम होने की आवश्यकता है।

खुदरा, बड़ा डेटा और वास्तविक मामले

पिछले साल, X5 रिटेल ग्रुप के विशेषज्ञों ने 2018 विश्व कप के प्रशंसकों के बीच सबसे लोकप्रिय उत्पादों की बिक्री की मात्रा की गतिशीलता का आकलन किया था। कोई आश्चर्य नहीं हुआ, लेकिन आँकड़े फिर भी दिलचस्प निकले।

इस प्रकार, पानी "नंबर 1 बेस्टसेलर" साबित हुआ। विश्व कप की मेजबानी करने वाले शहरों में, पानी की बिक्री में लगभग 46% की वृद्धि हुई; अग्रणी सोची था, जहां कारोबार में 87% की वृद्धि हुई। मैच के दिनों में सबसे ज़्यादा आंकड़ा सरांस्क में दर्ज किया गया - यहां सामान्य दिनों की तुलना में बिक्री 160% बढ़ गई.

पानी के अलावा शौकीनों ने बीयर भी खरीदी। 14 जून से 15 जुलाई तक जिन शहरों में मैच हुए, वहां बीयर का कारोबार औसतन 31,8% बढ़ा। सोची भी अग्रणी बन गई - यहां बीयर 64% अधिक सक्रिय रूप से खरीदी गई। लेकिन सेंट पीटर्सबर्ग में वृद्धि छोटी थी - केवल 5,6%। सरांस्क में मैच के दिनों में बीयर की बिक्री 128% बढ़ गई।

अन्य उत्पादों पर भी शोध किया गया है। भोजन की खपत के चरम दिनों पर प्राप्त डेटा हमें घटना कारकों को ध्यान में रखते हुए, भविष्य में मांग का अधिक सटीक अनुमान लगाने की अनुमति देता है। एक सटीक पूर्वानुमान ग्राहकों की अपेक्षाओं का अनुमान लगाना संभव बनाता है।

परीक्षण के दौरान, X5 रिटेल ग्रुप ने दो तरीकों का इस्तेमाल किया:
संचयी अंतर अनुमान के साथ बायेसियन संरचनात्मक समय श्रृंखला मॉडल;
चैंपियनशिप से पहले और उसके दौरान त्रुटि वितरण में बदलाव के आकलन के साथ प्रतिगमन विश्लेषण।

रिटेल बिग डेटा से और क्या उपयोग करता है?

• बहुत सारी विधियाँ और प्रौद्योगिकियाँ हैं, जिन्हें अनायास ही नाम दिया जा सकता है, ये हैं:
• पूर्वानुमान की मांग करें;
• वर्गीकरण मैट्रिक्स का अनुकूलन;
• अलमारियों पर रिक्तियों की पहचान करने और कतार बनने का पता लगाने के लिए कंप्यूटर विज़न;
• प्रोमो पूर्वानुमान.

विशेषज्ञों की कमी

बिग डेटा विशेषज्ञों की मांग लगातार बढ़ रही है। इस प्रकार, 2018 की तुलना में 7 में बिग डेटा से संबंधित रिक्तियों की संख्या 2015 गुना बढ़ गई। 2019 की पहली छमाही में, विशेषज्ञों की मांग पूरे 65 की मांग के 2018% से अधिक हो गई।

बड़ी कंपनियों को विशेष रूप से बिग डेटा विश्लेषकों की सेवाओं की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, Mail.ru Group में उनकी आवश्यकता किसी भी प्रोजेक्ट में होती है जहां टेक्स्ट डेटा, मल्टीमीडिया सामग्री संसाधित की जाती है, भाषण संश्लेषण और विश्लेषण किया जाता है (यह, सबसे पहले, क्लाउड सेवाएं, सोशल नेटवर्क, गेम इत्यादि)। पिछले दो वर्षों में कंपनी में रिक्तियों की संख्या तीन गुना हो गई है। इस वर्ष के पहले आठ महीनों में, Mail.ru ने उतनी ही संख्या में बिग डेटा विशेषज्ञों को नियुक्त किया, जितना पिछले वर्ष में किया था। ओजोन में, डेटा साइंस विभाग पिछले दो वर्षों में तीन गुना बढ़ गया है। मेगफॉन में स्थिति समान है - डेटा का विश्लेषण करने वाली टीम पिछले 2,5 वर्षों में कई गुना बढ़ गई है।

निस्संदेह, भविष्य में बिग डेटा से संबंधित विशिष्टताओं के प्रतिनिधियों की मांग और भी अधिक बढ़ेगी। इसलिए अगर आपकी रुचि इस क्षेत्र में है तो आपको अपना हाथ आजमाना चाहिए।

स्रोत: www.habr.com