טכנולוגיות ביג דאטה נמצאות כיום בשימוש בכל מקום - בתעשייה, ברפואה, בעסקים ובבידור. כך, מבלי לנתח נתונים גדולים, קמעונאים גדולים לא יוכלו לפעול כרגיל, המכירות באמזון יירדו, ומטאורולוגים לא יוכלו לחזות את מזג האוויר ימים, שבועות וחודשים רבים מראש. זה הגיוני שלמומחי ביג דאטה יש כעת ביקוש רב, והביקוש הולך וגדל כל הזמן.
GeekBrains מכשירה נציגים של תחום זה, מנסה לספק לסטודנטים ידע תיאורטי והוראה על ידי דוגמאות, עבורן מעורבים מומחים מנוסים. השנה אנליסטים של Big Data מהאוניברסיטה המקוונת GeekUniversity ומהקמעונאית הגדולה ביותר בפדרציה הרוסית, X5 Retail Group, הפכו לשותפים. מומחי החברה, בעלי ידע וניסיון רב, סייעו ביצירת קורס ממותג, בו הסטודנטים מקבלים הכשרה תיאורטית וניסיון מעשי במהלך ההכשרה.
שוחחנו עם ולרי בבושקין, מנהלת דוגמנות וניתוח נתונים ב-X5 Retail Group. הוא אחד מה מדעני נתונים בעולם (מקום 30 בדירוג העולמי של מומחי למידת מכונה). יחד עם מורים אחרים, ולרי מספרת לתלמידי GeekBrains על בדיקות A/B, הסטטיסטיקה המתמטית עליהן מתבססות שיטות אלו, כמו גם שיטות מודרניות לחישובים ותכונות של יישום בדיקות A/B בקמעונאות לא מקוונת.
למה אנחנו צריכים מבחני A/B בכלל?
זוהי אחת השיטות הטובות ביותר למציאת הדרכים הטובות ביותר לשיפור המרות, כלכלה וגורמים התנהגותיים. ישנן שיטות אחרות, אך הן יקרות ומורכבות יותר. היתרונות העיקריים של מבחני A/B הם המחיר הנמוך יחסית והזמינות לעסקים בכל גודל.
על מבחני A/B ניתן לומר שזו אחת הדרכים החשובות ביותר לחיפוש וקבלת החלטות בעסק, החלטות בהן תלויים גם הרווח וגם הפיתוח של מוצרים שונים של כל חברה. מבחנים מאפשרים לקבל החלטות המבוססות לא רק על תיאוריות והשערות, אלא גם על ידע מעשי כיצד שינויים ספציפיים משנים את האינטראקציות של הלקוחות עם הרשת.
חשוב לזכור שבקמעונאות צריך לבדוק הכל – קמפיינים שיווקיים, דיוור ב-SMS, בדיקות של הדיוורים עצמם, מיקום המוצרים על המדפים והמדפים עצמם באזורי מכירה. אם אנחנו מדברים על חנות מקוונת, אז כאן אתה יכול לבדוק את סידור האלמנטים, העיצוב, הכתובות והטקסטים.
מבחני A/B הם כלי שעוזר לחברה, למשל, קמעונאי, להיות תמיד תחרותי, לחוש שינויים בזמן ולשנות את עצמה. זה מאפשר לעסק להיות יעיל ככל האפשר, ולמקסם את הרווחים.
מהם הניואנסים של שיטות אלה?
העיקר שחייבת להיות מטרה או בעיה שעליה יתבסס הבדיקה. לדוגמה, הבעיה היא מספר קטן של לקוחות בחנות קמעונאית או בחנות מקוונת. המטרה היא להגביר את זרם הלקוחות. השערה: אם כרטיסי מוצר בחנות מקוונת יגדלו והתמונות בהירות יותר, אז יהיו יותר רכישות. לאחר מכן מתבצעת בדיקת A/B שתוצאתה היא הערכת שינויים. לאחר קבלת תוצאות כל הבדיקות, ניתן להתחיל לגבש תכנית פעולה לשינוי האתר.
לא מומלץ לבצע בדיקות עם תהליכים חופפים, אחרת יהיה קשה יותר להעריך את התוצאות. מומלץ לבצע תחילה בדיקות על המטרות העדיפות הגבוהות ביותר וניסוח השערות.
הבדיקה חייבת להימשך מספיק זמן כדי שהתוצאות ייחשבו אמינות. כמה בדיוק תלוי כמובן בבדיקה עצמה. אז, בערב ראש השנה, התנועה של רוב החנויות המקוונות עולה. אם עיצוב החנות המקוונת שונה בעבר, אז בדיקה קצרת טווח תראה שהכל בסדר, השינויים מוצלחים והתנועה גדלה. אבל לא, לא משנה מה תעשו לפני החגים, התנועה תגדל, לא ניתן לסיים את המבחן לפני ראש השנה או מיד אחריו, הוא חייב להיות ארוך מספיק כדי לזהות את כל המתאמים.
חשיבות החיבור הנכון בין המטרה לבין המדד הנמדד. כך למשל, בשינוי העיצוב של אותו אתר חנות מקוונת, החברה רואה גידול במספר המבקרים או הלקוחות ומסתפקת בכך. אבל למעשה, גודל הצ'ק הממוצע עשוי להיות קטן מהרגיל, כך שההכנסה הכוללת שלך תהיה נמוכה עוד יותר. זה, כמובן, לא יכול להיקרא תוצאה חיובית. הבעיה היא שהחברה לא בדקה במקביל את הקשר בין עלייה במבקרים, עלייה במספר הרכישות ודינמיקה של גודל הצ'ק הממוצע.
האם הבדיקה מיועדת רק לחנויות מקוונות?
בכלל לא. שיטה פופולרית בקמעונאות לא מקוונת היא יישום של צינור שלם לבדיקת השערות במצב לא מקוון. מדובר בבניית תהליך בו מצטמצמים הסיכונים לבחירה לא נכונה של קבוצות לניסוי, נבחר היחס האופטימלי בין מספר החנויות, זמן הפיילוט וגודל ההשפעה המשוערת. זהו גם שימוש חוזר ושיפור מתמיד של מתודולוגיות ניתוח שלאחר אפקטים. השיטה נחוצה כדי להפחית את הסבירות לטעויות קבלה כוזבות והחמצת אפקטים, כמו גם להגביר את הרגישות, כי גם השפעה קטנה על קנה המידה של עסק גדול היא בעלת חשיבות רבה. לכן, אתה צריך להיות מסוגל לזהות גם את השינויים החלשים ביותר ולמזער סיכונים, כולל מסקנות שגויות לגבי תוצאות הניסוי.
קמעונאות, ביג דאטה ומקרים אמיתיים
בשנה שעברה, מומחי X5 Retail Group העריכו את הדינמיקה של נפחי המכירות של המוצרים הפופולריים ביותר בקרב אוהדי מונדיאל 2018. לא היו הפתעות, אבל הסטטיסטיקה עדיין התבררה כמעניינת.
לפיכך, המים התבררו כ"רב המכר מספר 1". בערים שאירחו את המונדיאל עלו מכירות המים בכ-46%, המובילה הייתה סוצ'י, שבה גדל המחזור ב-87%. בימי המשחק נרשם הנתון המקסימלי בסרנסק - כאן עלו המכירות ב-160% בהשוואה לימים רגילים.
בנוסף למים, מעריצים קנו בירה. בין ה-14 ביוני ל-15 ביולי, בערים בהן התקיימו המשחקים, גדל מחזור הבירה ב-31,8% בממוצע. סוצ'י גם הפכה למובילה - בירה נרכשה כאן 64% יותר באופן פעיל. אבל בסנט פטרסבורג הצמיחה הייתה קטנה - רק 5,6%. בימי המשחק בסרנסק עלו מכירות הבירה ב-128%.
מחקר נערך גם על מוצרים אחרים. נתונים המתקבלים על ימי שיא של צריכת מזון מאפשרים לנו לחזות בצורה מדויקת יותר את הביקוש בעתיד, תוך התחשבות בגורמי אירועים. תחזית מדויקת מאפשרת לצפות את ציפיות הלקוח.
במהלך הבדיקה, X5 Retail Group השתמשה בשתי שיטות:
מודלים של סדרות זמן מבניות בייסיאניות עם אומדן הבדלים מצטברים;
ניתוח רגרסיה עם הערכת השינוי בהתפלגות השגיאות לפני ובמהלך האליפות.
במה עוד משתמשת הקמעונאות מביג דאטה?
- ישנן די הרבה שיטות וטכנולוגיות, ממה שניתן לכנות באופן ישיר, אלה הן:
- תחזית ביקוש;
- אופטימיזציה של מטריצת המבחר;
- ראייה ממוחשבת לזיהוי חללים במדפים וזיהוי היווצרות תור;
- תחזית פרומו.
חוסר במומחים
הביקוש למומחי ביג דאטה גדל כל הזמן. כך, בשנת 2018, מספר המשרות הפנויות הקשורות לביג דאטה גדל פי 7 בהשוואה ל-2015. במחצית הראשונה של 2019, הביקוש למומחים עלה על 65% מהביקוש לשנת 2018 כולה.
חברות גדולות זקוקות במיוחד לשירותיהם של אנליסטים ביג דאטה. לדוגמה, ב-Mail.ru Group הם נחוצים בכל פרויקט שבו מעובדים נתוני טקסט, תוכן מולטימדיה, סינתזת דיבור וניתוח (זהו, קודם כל, שירותי ענן, רשתות חברתיות, משחקים וכו'). מספר המשרות הפנויות בחברה גדל פי שלושה במהלך השנתיים האחרונות. בשמונת החודשים הראשונים של השנה, Mail.ru שכרה את אותו מספר של מומחי Big Data כמו בשנה שעברה כולה. באוזון, המחלקה למדעי הנתונים גדלה פי שלושה בשנתיים האחרונות. המצב דומה במגאפון - הצוות שמנתח נתונים גדל פי כמה במהלך 2,5 השנים האחרונות.
ללא ספק, בעתיד הביקוש לנציגי התמחויות הקשורות לביג דאטה יגדל עוד יותר. אז אם יש לך עניין בתחום הזה, כדאי שתנסה את כוחך.
מקור: www.habr.com
