A/B ടെസ്റ്റിംഗ്, പൈപ്പ്‌ലൈൻ, റീട്ടെയിൽ: GeekBrains, X5 റീട്ടെയിൽ ഗ്രൂപ്പിൽ നിന്നുള്ള ബിഗ് ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള ബ്രാൻഡഡ് ക്വാർട്ടർ

ബിഗ് ഡാറ്റ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഇപ്പോൾ എല്ലായിടത്തും ഉപയോഗിക്കുന്നു - വ്യവസായം, മരുന്ന്, ബിസിനസ്സ്, വിനോദം എന്നിവയിൽ. അതിനാൽ, വലിയ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാതെ, വലിയ ചില്ലറ വ്യാപാരികൾക്ക് സാധാരണയായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയില്ല, ആമസോണിലെ വിൽപ്പന കുറയും, കൂടാതെ കാലാവസ്ഥാ നിരീക്ഷകർക്ക് നിരവധി ദിവസങ്ങളും ആഴ്ചകളും മാസങ്ങളും മുൻകൂട്ടി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയില്ല. വലിയ ഡാറ്റാ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾക്ക് ഇപ്പോൾ വലിയ ഡിമാൻഡാണ് എന്നത് യുക്തിസഹമാണ്, ഡിമാൻഡ് നിരന്തരം വളരുകയാണ്.

ഗീക്ക് ബ്രെയിൻസ് ഈ മേഖലയിലെ പ്രതിനിധികളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു, വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് സൈദ്ധാന്തിക പരിജ്ഞാനവും ഉദാഹരണങ്ങളിലൂടെ അധ്യാപനവും നൽകാൻ ശ്രമിക്കുന്നു, ഇതിനായി പരിചയസമ്പന്നരായ വിദഗ്ധർ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ വര്ഷം ഫാക്കൽറ്റി ഓൺലൈൻ യൂണിവേഴ്‌സിറ്റി ഗീക്ക് യൂണിവേഴ്‌സിറ്റിയിൽ നിന്നുള്ള ബിഗ് ഡാറ്റ അനലിസ്റ്റുകളും റഷ്യൻ ഫെഡറേഷനിലെ ഏറ്റവും വലിയ റീട്ടെയ്‌ലറുമായ X5 റീട്ടെയിൽ ഗ്രൂപ്പും പങ്കാളികളായി. കമ്പനിയുടെ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ, വിപുലമായ അറിവും അനുഭവവും ഉള്ളതിനാൽ, പരിശീലന സമയത്ത് വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് സൈദ്ധാന്തിക പരിശീലനവും പ്രായോഗിക അനുഭവവും ലഭിക്കുന്ന ഒരു ബ്രാൻഡഡ് കോഴ്സ് സൃഷ്ടിക്കാൻ സഹായിച്ചു.

X5 റീട്ടെയിൽ ഗ്രൂപ്പിലെ മോഡലിംഗ്, ഡാറ്റാ അനാലിസിസ് ഡയറക്ടർ വലേരി ബാബുഷ്കിനുമായി ഞങ്ങൾ സംസാരിച്ചു. അവൻ അതിലൊരാളാണ് മികച്ചത് ലോകത്തിലെ ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർ (മെഷീൻ ലേണിംഗ് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുടെ ആഗോള റാങ്കിംഗിൽ 30-ാം സ്ഥാനം). മറ്റ് അധ്യാപകർക്കൊപ്പം, A/B ടെസ്റ്റിംഗ്, ഈ രീതികൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഗണിതശാസ്ത്ര സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, കൂടാതെ ഓഫ്‌ലൈൻ റീട്ടെയിലിൽ A/B ടെസ്റ്റിംഗ് നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്കും ഫീച്ചറുകൾക്കുമുള്ള ആധുനിക രീതികൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് Valery GeekBrains വിദ്യാർത്ഥികളോട് പറയുന്നു.

എന്തുകൊണ്ടാണ് ഞങ്ങൾക്ക് A/B ടെസ്റ്റുകൾ ആവശ്യമായി വരുന്നത്?

പരിവർത്തനങ്ങൾ, സാമ്പത്തികശാസ്ത്രം, പെരുമാറ്റ ഘടകങ്ങൾ എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള മികച്ച മാർഗങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള മികച്ച രീതികളിൽ ഒന്നാണിത്. മറ്റ് രീതികളുണ്ട്, എന്നാൽ അവ കൂടുതൽ ചെലവേറിയതും സങ്കീർണ്ണവുമാണ്. A/B ടെസ്റ്റുകളുടെ പ്രധാന ഗുണങ്ങൾ അവയുടെ താരതമ്യേന കുറഞ്ഞ വിലയും ഏത് വലിപ്പത്തിലുള്ള ബിസിനസ്സുകൾക്കുള്ള ലഭ്യവുമാണ്.

എ/ബി ടെസ്റ്റുകളെക്കുറിച്ച്, ബിസിനസ്സിൽ തിരയുന്നതിനും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനുമുള്ള ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട മാർഗങ്ങളിലൊന്നാണ് ഇതെന്ന് നമുക്ക് പറയാൻ കഴിയും, ഏത് കമ്പനിയുടെയും വിവിധ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ ലാഭവും വികസനവും ആശ്രയിക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങൾ. തിയറികളും അനുമാനങ്ങളും മാത്രമല്ല, നെറ്റ്‌വർക്കുമായുള്ള ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടലുകളെ നിർദ്ദിഷ്ട മാറ്റങ്ങൾ എങ്ങനെ പരിഷ്‌ക്കരിക്കുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രായോഗിക അറിവിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നത് ടെസ്റ്റുകൾ സാധ്യമാക്കുന്നു.

മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകൾ, എസ്എംഎസ് മെയിലിംഗുകൾ, മെയിലിംഗുകളുടെ ടെസ്റ്റുകൾ, ഷെൽഫുകളിൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കൽ, വിൽപ്പന മേഖലകളിലെ ഷെൽഫുകൾ - ചില്ലറവിൽപ്പനയിൽ നിങ്ങൾ എല്ലാം പരീക്ഷിക്കേണ്ടതുണ്ട് എന്നത് ഓർത്തിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ഞങ്ങൾ ഒരു ഓൺലൈൻ സ്റ്റോറിനെക്കുറിച്ച് സംസാരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഇവിടെ നിങ്ങൾക്ക് ഘടകങ്ങൾ, ഡിസൈൻ, ലിഖിതങ്ങൾ, പാഠങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ക്രമീകരണം പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും.

എ/ബി ടെസ്റ്റുകൾ ഒരു കമ്പനിയെ സഹായിക്കുന്ന ഒരു ഉപകരണമാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു റീട്ടെയിലർ, എപ്പോഴും മത്സരബുദ്ധിയുള്ളവരായിരിക്കാനും സമയത്തിലെ മാറ്റങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാനും സ്വയം മാറാനും. ഇത് ബിസിനസ്സിനെ കഴിയുന്നത്ര കാര്യക്ഷമമാക്കാനും ലാഭം വർദ്ധിപ്പിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു.

ഈ രീതികളുടെ സൂക്ഷ്മതകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

പ്രധാന കാര്യം, പരിശോധനയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു ലക്ഷ്യമോ പ്രശ്നമോ ഉണ്ടായിരിക്കണം എന്നതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു റീട്ടെയിൽ ഔട്ട്ലെറ്റിലോ ഓൺലൈൻ സ്റ്റോറിലോ ഉള്ള ഒരു ചെറിയ എണ്ണം ഉപഭോക്താക്കളാണ് പ്രശ്നം. ഉപഭോക്താക്കളുടെ വരവ് വർധിപ്പിക്കുകയാണ് ലക്ഷ്യം. അനുമാനം: ഒരു ഓൺലൈൻ സ്റ്റോറിലെ ഉൽപ്പന്ന കാർഡുകൾ വലുതാക്കുകയും ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ തെളിച്ചമുള്ളതാണെങ്കിൽ, കൂടുതൽ വാങ്ങലുകൾ ഉണ്ടാകും. അടുത്തതായി, ഒരു എ / ബി ടെസ്റ്റ് നടത്തുന്നു, അതിന്റെ ഫലം മാറ്റങ്ങളുടെ വിലയിരുത്തലാണ്. എല്ലാ പരിശോധനകളുടെയും ഫലങ്ങൾ ലഭിച്ച ശേഷം, സൈറ്റ് മാറ്റുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രവർത്തന പദ്ധതി രൂപപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങൾക്ക് ആരംഭിക്കാം.

ഓവർലാപ്പിംഗ് പ്രക്രിയകൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധനകൾ നടത്താൻ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നില്ല, അല്ലാത്തപക്ഷം ഫലങ്ങൾ വിലയിരുത്താൻ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കും. ഏറ്റവും ഉയർന്ന മുൻഗണനാ ലക്ഷ്യങ്ങളെക്കുറിച്ചും രൂപപ്പെടുത്തിയ അനുമാനങ്ങളെക്കുറിച്ചും ആദ്യം പരിശോധനകൾ നടത്താൻ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.

ഫലങ്ങൾ വിശ്വസനീയമായി കണക്കാക്കുന്നതിന് പരിശോധന വളരെക്കാലം നീണ്ടുനിൽക്കണം. എത്ര കൃത്യമായി, തീർച്ചയായും, പരിശോധനയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. അതിനാൽ, പുതുവത്സരാഘോഷത്തിൽ, മിക്ക ഓൺലൈൻ സ്റ്റോറുകളുടെയും ട്രാഫിക് വർദ്ധിക്കുന്നു. ഓൺലൈൻ സ്റ്റോറിന്റെ രൂപകൽപ്പന മുമ്പ് മാറ്റിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, എല്ലാം ശരിയാണെന്നും മാറ്റങ്ങൾ വിജയകരമാണെന്നും ട്രാഫിക്ക് വളരുകയാണെന്നും ഒരു ഹ്രസ്വകാല പരിശോധന കാണിക്കും. എന്നാൽ ഇല്ല, അവധി ദിവസങ്ങൾക്ക് മുമ്പ് നിങ്ങൾ എന്ത് ചെയ്താലും, ട്രാഫിക് വർദ്ധിക്കും, പുതുവർഷത്തിന് മുമ്പോ അതിന് തൊട്ടുപിന്നാലെയോ ടെസ്റ്റ് പൂർത്തിയാക്കാൻ കഴിയില്ല, എല്ലാ പരസ്പര ബന്ധങ്ങളും തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് ദൈർഘ്യമേറിയതായിരിക്കണം.

ലക്ഷ്യവും അളക്കുന്ന സൂചകവും തമ്മിലുള്ള ശരിയായ ബന്ധത്തിന്റെ പ്രാധാന്യം. ഉദാഹരണത്തിന്, അതേ ഓൺലൈൻ സ്റ്റോർ വെബ്‌സൈറ്റിന്റെ ഡിസൈൻ മാറ്റുന്നതിലൂടെ, കമ്പനി സന്ദർശകരുടെയോ ഉപഭോക്താക്കളുടെയോ എണ്ണത്തിൽ വർദ്ധനവ് കാണുകയും ഇതിൽ സംതൃപ്തരാകുകയും ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ വാസ്തവത്തിൽ, ശരാശരി ചെക്ക് വലുപ്പം സാധാരണയേക്കാൾ ചെറുതായിരിക്കാം, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള വരുമാനം ഇതിലും കുറവായിരിക്കും. തീർച്ചയായും, ഇത് ഒരു പോസിറ്റീവ് ഫലം എന്ന് വിളിക്കാനാവില്ല. സന്ദർശകരുടെ വർദ്ധനവ്, വാങ്ങലുകളുടെ എണ്ണത്തിലെ വർദ്ധനവ്, ശരാശരി ചെക്കിന്റെ വലുപ്പത്തിന്റെ ചലനാത്മകത എന്നിവ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം കമ്പനി ഒരേസമയം പരിശോധിച്ചില്ല എന്നതാണ് പ്രശ്നം.

പരിശോധന ഓൺലൈൻ സ്റ്റോറുകൾക്ക് മാത്രമാണോ?

ഒരിക്കലുമില്ല. ഓഫ്‌ലൈൻ റീട്ടെയിലിലെ ഒരു ജനപ്രിയ രീതി ഓഫ്‌ലൈനിൽ അനുമാനങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സമ്പൂർണ്ണ പൈപ്പ്‌ലൈൻ നടപ്പിലാക്കലാണ്. പരീക്ഷണത്തിനായി ഗ്രൂപ്പുകളുടെ തെറ്റായ തിരഞ്ഞെടുപ്പിന്റെ അപകടസാധ്യതകൾ കുറയ്ക്കുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയുടെ നിർമ്മാണമാണിത്, സ്റ്റോറുകളുടെ എണ്ണത്തിന്റെ ഒപ്റ്റിമൽ അനുപാതം, പൈലറ്റ് സമയം, കണക്കാക്കിയ ഫലത്തിന്റെ വലുപ്പം എന്നിവ തിരഞ്ഞെടുത്തു. പോസ്റ്റ്-ഇഫക്റ്റ് വിശകലന രീതികളുടെ പുനരുപയോഗവും തുടർച്ചയായ മെച്ചപ്പെടുത്തലും കൂടിയാണിത്. തെറ്റായ സ്വീകാര്യത പിശകുകളുടെയും നഷ്‌ടമായ ഇഫക്റ്റുകളുടെയും സാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിനും സംവേദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ഈ രീതി ആവശ്യമാണ്, കാരണം ഒരു വലിയ ബിസിനസ്സിന്റെ സ്കെയിലിൽ ഒരു ചെറിയ പ്രഭാവം പോലും വലിയ പ്രാധാന്യമുള്ളതാണ്. അതിനാൽ, പരീക്ഷണത്തിന്റെ ഫലങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള തെറ്റായ നിഗമനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ ഏറ്റവും ദുർബലമായ മാറ്റങ്ങൾ പോലും തിരിച്ചറിയാനും അപകടസാധ്യതകൾ കുറയ്ക്കാനും നിങ്ങൾക്ക് കഴിയേണ്ടതുണ്ട്.

റീട്ടെയിൽ, ബിഗ് ഡാറ്റ, യഥാർത്ഥ കേസുകൾ

കഴിഞ്ഞ വർഷം, X5 റീട്ടെയിൽ ഗ്രൂപ്പ് വിദഗ്ധർ 2018 ലോകകപ്പിന്റെ ആരാധകർക്കിടയിൽ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ വിൽപ്പന അളവുകളുടെ ചലനാത്മകത വിലയിരുത്തി. ആശ്ചര്യങ്ങളൊന്നും ഉണ്ടായിരുന്നില്ല, പക്ഷേ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഇപ്പോഴും രസകരമായി മാറി.

അങ്ങനെ, വെള്ളം "നമ്പർ 1 ബെസ്റ്റ് സെല്ലർ" ആയി മാറി. ലോകകപ്പിന് ആതിഥേയത്വം വഹിച്ച നഗരങ്ങളിൽ, വെള്ളത്തിന്റെ വിൽപ്പന ഏകദേശം 46% വർദ്ധിച്ചു; സോച്ചി ആയിരുന്നു നേതാവ്, അവിടെ വിറ്റുവരവ് 87% വർദ്ധിച്ചു. മത്സര ദിവസങ്ങളിൽ, സരൻസ്‌കിൽ പരമാവധി കണക്ക് രേഖപ്പെടുത്തി - സാധാരണ ദിവസങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് ഇവിടെ വിൽപ്പന 160% വർദ്ധിച്ചു.

വെള്ളത്തിന് പുറമെ ബിയറും ആരാധകർ വാങ്ങി. ജൂൺ 14 മുതൽ ജൂലൈ 15 വരെ, മത്സരങ്ങൾ നടന്ന നഗരങ്ങളിൽ, ബിയർ വിറ്റുവരവ് ശരാശരി 31,8% വർദ്ധിച്ചു. സോചിയും നേതാവായി - ബിയർ ഇവിടെ 64% കൂടുതൽ സജീവമായി വാങ്ങി. എന്നാൽ സെന്റ് പീറ്റേഴ്സ്ബർഗിൽ വളർച്ച ചെറുതായിരുന്നു - 5,6% മാത്രം. സരൻസ്‌കിലെ മത്സര ദിവസങ്ങളിൽ ബിയർ വിൽപ്പന 128% വർദ്ധിച്ചു.

മറ്റ് ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലും ഗവേഷണം നടത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഭക്ഷ്യ ഉപഭോഗത്തിന്റെ ഏറ്റവും ഉയർന്ന ദിവസങ്ങളിൽ ലഭിച്ച ഡാറ്റ, ഇവന്റ് ഘടകങ്ങൾ കണക്കിലെടുത്ത് ഭാവിയിൽ ഡിമാൻഡ് കൂടുതൽ കൃത്യമായി പ്രവചിക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. കൃത്യമായ പ്രവചനം ഉപഭോക്തൃ പ്രതീക്ഷകൾ മുൻകൂട്ടി കാണുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു.

ടെസ്റ്റിംഗ് സമയത്ത്, X5 റീട്ടെയിൽ ഗ്രൂപ്പ് രണ്ട് രീതികൾ ഉപയോഗിച്ചു:
ക്യുമുലേറ്റീവ് ഡിഫറൻസ് എസ്റ്റിമേഷൻ ഉള്ള ബയേസിയൻ സ്ട്രക്ചറൽ ടൈം സീരീസ് മോഡലുകൾ;
ചാമ്പ്യൻഷിപ്പിന് മുമ്പും സമയത്തും പിശക് വിതരണത്തിലെ ഷിഫ്റ്റിന്റെ വിലയിരുത്തലിനൊപ്പം റിഗ്രഷൻ വിശകലനം.

ബിഗ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് റീട്ടെയിൽ മറ്റെന്താണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?

• ഒട്ടനവധി രീതികളും സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഉണ്ട്, അവയിൽ നിന്ന് ഓഫ്‌ഹാൻഡ് എന്ന് വിളിക്കാം:
• ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം;
• ശേഖരണ മാട്രിക്സിന്റെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ;
• അലമാരയിലെ ശൂന്യത തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ക്യൂ രൂപപ്പെടുന്നത് കണ്ടെത്തുന്നതിനുമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ച;
• പ്രൊമോ പ്രവചനം.

സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുടെ അഭാവം

ബിഗ് ഡാറ്റ വിദഗ്ധരുടെ ആവശ്യം നിരന്തരം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. അങ്ങനെ, 2018 ൽ, ബിഗ് ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഒഴിവുകളുടെ എണ്ണം 7 നെ അപേക്ഷിച്ച് 2015 മടങ്ങ് വർദ്ധിച്ചു. 2019-ന്റെ ആദ്യ പകുതിയിൽ, സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുടെ ആവശ്യം 65-ലെ ഡിമാൻഡിന്റെ 2018% കവിഞ്ഞു.

വലിയ കമ്പനികൾക്ക് പ്രത്യേകിച്ചും ബിഗ് ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകളുടെ സേവനം ആവശ്യമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, Mail.ru ഗ്രൂപ്പിൽ, ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ, മൾട്ടിമീഡിയ ഉള്ളടക്കം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന, സ്പീച്ച് സിന്തസിസും വിശകലനവും നടത്തുന്ന ഏത് പ്രോജക്റ്റിലും അവ ആവശ്യമാണ് (ഇത്, ഒന്നാമതായി, ക്ലൗഡ് സേവനങ്ങൾ, സോഷ്യൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ, ഗെയിമുകൾ മുതലായവ). കഴിഞ്ഞ രണ്ട് വർഷത്തിനിടെ കമ്പനിയിലെ ഒഴിവുകളുടെ എണ്ണം മൂന്നിരട്ടിയായി. ഈ വർഷത്തെ ആദ്യ എട്ട് മാസങ്ങളിൽ, Mail.ru കഴിഞ്ഞ വർഷം മുഴുവൻ ബിഗ് ഡാറ്റ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളെ നിയമിച്ചു. ഓസോണിൽ, കഴിഞ്ഞ രണ്ട് വർഷത്തിനിടെ ഡാറ്റ സയൻസ് ഡിപ്പാർട്ട്‌മെന്റ് മൂന്നിരട്ടിയായി വളർന്നു. മെഗാഫോണിലും സ്ഥിതി സമാനമാണ് - ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്ന ടീം കഴിഞ്ഞ 2,5 വർഷമായി നിരവധി തവണ വളർന്നു.

ഒരു സംശയവുമില്ലാതെ, ഭാവിയിൽ ബിഗ് ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സ്പെഷ്യാലിറ്റികളുടെ പ്രതിനിധികളുടെ ആവശ്യം കൂടുതൽ വർദ്ധിക്കും. അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് ഈ മേഖലയിൽ താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ കൈ പരീക്ഷിക്കണം.

അവലംബം: www.habr.com