Technologie Big Data są obecnie wykorzystywane wszędzie – w przemyśle, medycynie, biznesie, rozrywce. Tak więc bez analizy big data duzi detaliści nie będą mogli normalnie funkcjonować, sprzedaż w Amazon spadnie, meteorolodzy nie będą w stanie przewidzieć pogody na wiele dni, tygodni i miesięcy naprzód. Logiczne jest, że specjaliści od big data są teraz bardzo poszukiwani, a popyt ten stale rośnie.
GeekBrains szkoli przedstawicieli tej dziedziny, starając się zapewnić studentom zarówno wiedzę teoretyczną, jak i nauczać na przykładach, w co zaangażowani są doświadczeni eksperci. W tym roku Analitycy Big Data z internetowego uniwersytetu GeekUniversity i największego sprzedawcy detalicznego w Rosji, X5 Retail Group, zostali partnerami. Specjaliści firmy, dzięki swojej rozległej wiedzy i doświadczeniu, pomogli stworzyć markowy kurs, w którym studenci otrzymują zarówno szkolenie teoretyczne, jak i doświadczenie praktyczne w trakcie studiów.
Rozmawialiśmy z Walerijem Babuszkinem, dyrektorem ds. modelowania danych i analizy w X5 Retail Group. Jest jednym z data scientists na świecie (30. miejsce w światowym rankingu specjalistów od uczenia maszynowego). Razem z innymi nauczycielami Valery opowiada studentom GeekBrains o testach A/B, statystyce matematycznej, na której opierają się te metody, a także o nowoczesnych praktykach obliczeniowych i specyfice wdrażania testów A/B w handlu detalicznym offline.
Dlaczego w ogóle przeprowadza się testy A/B?
Jest to jedna z najlepszych metod znajdowania optymalnych sposobów na poprawę konwersji, wskaźników ekonomicznych i czynników behawioralnych. Istnieją inne metody, ale są one droższe i bardziej złożone. Głównymi zaletami testów A/B są ich stosunkowo niska cena i dostępność dla firm każdej wielkości.
Testy A/B można uznać za jeden z najważniejszych sposobów znajdowania i podejmowania decyzji w biznesie, decyzji, które wpływają zarówno na zysk, jak i rozwój różnych produktów każdej firmy. Testy umożliwiają podejmowanie decyzji w oparciu nie tylko o teorie i hipotezy, ale także o praktyczną wiedzę na temat tego, jak konkretne zmiany modyfikują interakcje klientów z siecią.
Ważne jest, aby pamiętać, że w handlu detalicznym trzeba testować wszystko – kampanie marketingowe, mailingi SMS, testy samych mailingów, rozmieszczenie produktów na półkach i same półki w strefach sprzedaży. Jeśli mówimy o sklepie internetowym, tutaj można testować rozmieszczenie elementów, design, napisy i teksty.
Testowanie A/B to narzędzie, które pomaga firmie, na przykład sprzedawcy detalicznemu, być zawsze konkurencyjnym, wyczuwać zmiany w czasie i zmieniać się. Pozwala to firmie być tak wydajnym, jak to możliwe, maksymalizując zyski.
Jakie są niuanse tych metod?
Najważniejsze jest, aby istniał cel lub problem, na którym będzie opierać się testowanie. Na przykład problemem jest niewielka liczba klientów w punkcie sprzedaży detalicznej lub sklepie internetowym. Celem jest zwiększenie napływu klientów. Hipoteza: jeśli karty produktów w sklepie internetowym zostaną powiększone, a zdjęcia będą jaśniejsze, to będzie więcej zakupów. Następnie przeprowadzany jest test A/B, którego wynikiem jest ocena zmian. Po otrzymaniu wyników wszystkich testów można rozpocząć tworzenie planu działań w celu zmiany witryny.
Nie zaleca się przeprowadzania testów z przecinającymi się procesami, w przeciwnym razie wyniki będą trudniejsze do oceny. Zaleca się przeprowadzanie testów na najwyższych priorytetach celów i sformułowanych hipotez w pierwszej kolejności.
Test musi trwać wystarczająco długo, aby wyniki można było uznać za wiarygodne. Jak długo dokładnie, zależy oczywiście od samego testu. Na przykład w Sylwestra ruch w większości sklepów internetowych wzrasta. Jeśli projekt sklepu internetowego został zmieniony wcześniej, to krótkotrwały test pokaże, że wszystko jest w porządku, zmiany były udane, ruch rośnie. Ale nie, ponieważ cokolwiek zrobisz przed świętami, ruch wzrośnie, testu nie można ukończyć przed Nowym Rokiem ani bezpośrednio po nim, musi być wystarczająco długi, aby ujawnić wszystkie korelacje.
Znaczenie prawidłowego połączenia między celem a mierzonym wskaźnikiem. Na przykład, zmieniając wygląd tej samej witryny sklepu internetowego, firma widzi wzrost liczby odwiedzających lub kupujących i jest z tego zadowolona. Ale w rzeczywistości średnia wielkość czeku może być mniejsza niż zwykle, więc całkowity dochód będzie jeszcze niższy. Oczywiście, nie można tego nazwać pozytywnym wynikiem. Problem polega na tym, że firma nie sprawdziła jednocześnie związku między wzrostem liczby odwiedzających - wzrostem liczby zakupów - dynamiką średniej wielkości czeku.
Czy testowanie dotyczy tylko sklepów internetowych?
Wcale nie. W handlu detalicznym offline popularną metodą jest wdrożenie pełnego pipeline do testowania hipotez offline. Jest to konstrukcja procesu, który zmniejsza ryzyko nieprawidłowego doboru grup do eksperymentu, dobiera optymalny stosunek liczby sklepów, czasu pilotażu i wielkości szacowanego efektu. Jest to również ponowne wykorzystanie i stałe doskonalenie metodologii efektów po analizie. Metoda jest potrzebna, aby zmniejszyć prawdopodobieństwo błędów fałszywej akceptacji i pominięcia efektów, a także zwiększyć wrażliwość, ponieważ nawet niewielki efekt w skali dużego biznesu ma ogromne znaczenie. Dlatego konieczne jest, aby móc identyfikować nawet najsłabsze zmiany, minimalizować ryzyka - w tym błędne wnioski dotyczące wyników eksperymentu.
Handel detaliczny, Big Data i rzeczywiste przypadki
W zeszłym roku eksperci X5 Retail Group ocenili dynamikę wolumenów sprzedaży najpopularniejszych produktów wśród fanów Mistrzostw Świata 2018. Nie było żadnych niespodzianek, ale statystyki nadal były interesujące.
W ten sposób woda okazała się „bestsellerem nr 1”. W miastach, w których odbywały się Mistrzostwa Świata, sprzedaż wody wzrosła o około 46%, a liderem było Soczi, gdzie obroty wzrosły o 87%. W dni meczowe największą liczbę odnotowano w Sarańsku – tutaj wolumen sprzedaży wzrósł o 160% w porównaniu do dni regularnych.
Oprócz wody kibice kupowali piwo. Od 14 czerwca do 15 lipca sprzedaż piwa w miastach, w których odbywały się mecze, wzrosła średnio o 31,8%. Liderem zostało również Soczi — piwo kupowano tu o 64% aktywniej. Ale w Petersburgu wzrost był niewielki — tylko o 5,6%. W dni meczowe w Sarańsku sprzedaż piwa wzrosła o 128%.
Przeprowadzono również badania innych produktów. Dane uzyskane w szczytowych dniach konsumpcji produktu pozwalają na dokładniejsze prognozy popytu w przyszłości, uwzględniające czynniki zdarzeń. Dokładna prognoza umożliwia przewidywanie oczekiwań klientów.
Podczas testów X5 Retail Group zastosowało dwie metody:
Bayesowskie strukturalne modele szeregów czasowych z estymacją kumulatywnej różnicy;
Analiza regresji z oceną odchylenia rozkładu błędów przed i w trakcie mistrzostw.
Co jeszcze handel detaliczny wykorzystuje z Big Data?
- Istnieje wiele metod i technologii, z których mogę wymienić tylko te, które przychodzą mi do głowy. Oto one:
- Prognoza popytu;
- Optymalizacja macierzy asortymentowej;
- Komputerowe widzenie umożliwia identyfikację luk na półkach i wykrywanie tworzących się kolejek;
- Prognoza promocji.
Brak specjalistów
Zapotrzebowanie na ekspertów Big Data stale rośnie. W 2018 r. liczba wakatów związanych z big data wzrosła 7-krotnie w porównaniu do 2015 r. W pierwszej połowie 2019 r. zapotrzebowanie na specjalistów przekroczyło 65% zapotrzebowania na cały 2018 r.
Duże firmy szczególnie potrzebują analityków Big Data. Na przykład Mail.ru Group potrzebuje ich w każdym projekcie, który przetwarza dane tekstowe, treści multimedialne, wykonuje syntezę mowy i analizę (głównie usługi w chmurze, sieci społecznościowe, gry itp.). Liczba wakatów w firmie potroiła się w ciągu ostatnich dwóch lat. W ciągu pierwszych ośmiu miesięcy tego roku Mail.ru zatrudniło tyle samo specjalistów Big Data, co w całym poprzednim roku. W Ozonie dział Data Science powiększył się trzykrotnie w ciągu ostatnich dwóch lat. Podobna sytuacja ma Megafon — zespół analizujący dane powiększył się kilkakrotnie w ciągu ostatnich 2,5 roku.
Nie ma wątpliwości, że w przyszłości zapotrzebowanie na specjalistów od Big Data będzie rosło jeszcze bardziej. Jeśli więc interesuje Cię ta dziedzina, warto spróbować swoich sił.
Źródło: www.habr.com
