Tehnologiile Big Data sunt acum folosite peste tot - în industrie, medicină, afaceri și divertisment. Astfel, fără a analiza big data, marii retaileri nu vor putea funcționa normal, vânzările la Amazon vor scădea, iar meteorologii nu vor putea prezice vremea cu multe zile, săptămâni și luni înainte. Este logic că specialiștii în big data sunt acum la mare căutare, iar cererea este în continuă creștere.
GeekBrains pregătește reprezentanți ai acestui domeniu, încercând să ofere studenților atât cunoștințe teoretice, cât și predare prin exemple, pentru care sunt implicați experți cu experiență. Anul acesta Analiștii Big Data de la universitatea online GeekUniversity și cel mai mare retailer din Federația Rusă, X5 Retail Group, au devenit parteneri. Specialiștii companiei, având cunoștințe și experiență vastă, au contribuit la crearea unui curs de marcă, în care studenții primesc atât pregătire teoretică, cât și experiență practică pe parcursul cursului de formare.
Am vorbit cu Valery Babushkin, director de modelare și analiză a datelor la X5 Retail Group. El este unul dintre oameni de știință ai datelor din lume (locul 30 în clasamentul global al specialiștilor în învățarea automată). Împreună cu alți profesori, Valery le spune studenților GeekBrains despre testarea A/B, statisticile matematice pe care se bazează aceste metode, precum și practicile moderne de calcule și caracteristicile de implementare a testării A/B în retailul offline.
De ce avem nevoie de teste A/B?
Aceasta este una dintre cele mai bune metode de a găsi cele mai bune modalități de a îmbunătăți conversiile, factorii economici și comportamentali. Există și alte metode, dar sunt mai scumpe și mai complexe. Principalele avantaje ale testelor A/B sunt prețul lor relativ scăzut și disponibilitatea pentru afaceri de orice dimensiune.
Despre testele A/B putem spune ca aceasta este una dintre cele mai importante modalitati de cautare si luare a deciziilor in business, decizii de care depind atat profitul cat si dezvoltarea diverselor produse ale oricarei companii. Testele fac posibilă luarea deciziilor bazate nu numai pe teorii și ipoteze, ci și pe cunoștințele practice despre modul în care schimbările specifice modifică interacțiunile clienților cu rețeaua.
Este important să rețineți că în comerțul cu amănuntul trebuie să testați totul - campanii de marketing, mailing-uri prin SMS, teste ale corespondenței în sine, plasarea produselor pe rafturi și rafturile în sine în zonele de vânzare. Dacă vorbim despre un magazin online, atunci aici poți testa aranjamentul elementelor, designul, inscripțiile și textele.
Testele A/B sunt un instrument care ajută o companie, de exemplu, un retailer, să fie mereu competitivă, să simtă schimbările în timp și să se schimbe. Acest lucru permite afacerii să fie cât mai eficientă, maximizând profiturile.
Care sunt nuanțele acestor metode?
Principalul lucru este că trebuie să existe un obiectiv sau o problemă pe care se va baza testarea. De exemplu, problema este un număr mic de clienți la un punct de vânzare cu amănuntul sau un magazin online. Scopul este de a crește afluxul de clienți. Ipoteza: dacă cardurile de produse dintr-un magazin online sunt mai mari și fotografiile sunt mai luminoase, atunci vor fi mai multe achiziții. În continuare, se efectuează un test A/B, al cărui rezultat este o evaluare a modificărilor. După ce rezultatele tuturor testelor sunt primite, puteți începe să formulați un plan de acțiune pentru a schimba site-ul.
Nu se recomandă efectuarea de teste cu procese suprapuse, altfel rezultatele vor fi mai dificil de evaluat. Se recomandă efectuarea de teste cu privire la obiectivele cu cea mai mare prioritate și formularea mai întâi de ipoteze.
Testul trebuie să dureze suficient pentru ca rezultatele să fie considerate fiabile. Cât de mult depinde, desigur, de testul în sine. Așadar, de Revelion, traficul majorității magazinelor online crește. Dacă designul magazinului online a fost schimbat înainte, atunci un test pe termen scurt va arăta că totul este în regulă, modificările au succes, iar traficul este în creștere. Dar nu, indiferent ce faci înainte de sărbători, traficul va crește, testul nu poate fi finalizat înainte de Anul Nou sau imediat după acesta, trebuie să fie suficient de lung pentru a identifica toate corelațiile.
Importanța conexiunii corecte între obiectiv și indicatorul care se măsoară. De exemplu, prin schimbarea designului aceluiași site web al magazinului online, compania vede o creștere a numărului de vizitatori sau clienți și este mulțumită de acest lucru. Dar, de fapt, dimensiunea medie a cecului poate fi mai mică decât de obicei, astfel încât venitul dvs. total va fi și mai mic. Acest lucru, desigur, nu poate fi numit un rezultat pozitiv. Problema este că compania nu a verificat simultan relația dintre o creștere a numărului de vizitatori, o creștere a numărului de achiziții și dinamica mărimii cecului mediu.
Testarea este doar pentru magazinele online?
Deloc. O metodă populară în retailul offline este implementarea unui pipeline complet pentru testarea offline a ipotezelor. Aceasta este construirea unui proces în care riscurile de selecție incorectă a grupurilor pentru experiment sunt reduse, este selectat raportul optim dintre numărul de magazine, timpul pilot și dimensiunea efectului estimat. Este, de asemenea, reutilizarea și îmbunătățirea continuă a metodologiilor de analiză post-efecte. Metoda este necesară pentru a reduce probabilitatea erorilor false de acceptare și a efectelor ratate, precum și pentru a crește sensibilitatea, deoarece chiar și un efect mic la scara unei afaceri mari este de mare importanță. Prin urmare, trebuie să puteți identifica chiar și cele mai slabe modificări și să minimizați riscurile, inclusiv concluziile incorecte despre rezultatele experimentului.
Retail, Big Data și cazuri reale
Anul trecut, experții X5 Retail Group au evaluat dinamica volumelor de vânzări ale celor mai populare produse printre fanii Cupei Mondiale 2018. Nu au fost surprize, dar statisticile s-au dovedit totuși interesante.
Astfel, apa s-a dovedit a fi „cel mai bine vândut numărul 1”. În orașele care au găzduit Cupa Mondială, vânzările de apă au crescut cu aproximativ 46%; lider a fost Soci, unde cifra de afaceri a crescut cu 87%. În zilele meciului, cifra maximă a fost înregistrată la Saransk - aici vânzările au crescut cu 160% față de zilele normale.
Pe lângă apă, fanii au cumpărat bere. Din 14 iunie până pe 15 iulie, în orașele în care s-au desfășurat meciurile, cifra de afaceri a berii a crescut în medie cu 31,8%. Soci a devenit, de asemenea, lider - berea a fost achiziționată aici cu 64% mai activ. Dar la Sankt Petersburg creșterea a fost mică - doar 5,6%. În zilele meciului din Saransk, vânzările de bere au crescut cu 128%.
Au fost efectuate cercetări și pe alte produse. Datele obținute în zilele de vârf ale consumului de alimente ne permit să anticipăm mai precis cererea în viitor, ținând cont de factorii de eveniment. O prognoză precisă face posibilă anticiparea așteptărilor clienților.
În timpul testării, X5 Retail Group a folosit două metode:
Modele de serie de timp structurale bayesiene cu estimarea diferențelor cumulate;
Analiză de regresie cu evaluarea schimbării distribuției erorilor înainte și în timpul campionatului.
Ce altceva folosește comerțul cu amănuntul din Big Data?
- Există destul de multe metode și tehnologii, din ceea ce se poate numi de la îndemână, acestea sunt:
- Prognoza cererii;
- Optimizarea matricei sortimentale;
- Viziune computerizată pentru a identifica golurile de pe rafturi și a detecta formarea unei cozi;
- Prognoza promoțională.
Lipsa specialiștilor
Cererea de experți în Big Data este în continuă creștere. Astfel, în 2018, numărul posturilor vacante legate de big data a crescut de 7 ori față de 2015. În prima jumătate a anului 2019, cererea de specialiști a depășit 65% din cerere pentru întregul 2018.
Companiile mari au nevoie în special de serviciile analiștilor Big Data. De exemplu, la Mail.ru Group sunt necesare în orice proiect în care se procesează date text, conținut multimedia, se realizează sinteza și analiza vorbirii (aceasta este, în primul rând, servicii cloud, rețele sociale, jocuri etc.). Numărul posturilor vacante din companie s-a triplat în ultimii doi ani. În primele opt luni ale acestui an, Mail.ru a angajat tot același număr de specialiști în Big Data ca în întregul an trecut. La Ozon, departamentul Data Science a crescut de trei ori în ultimii doi ani. Situația este similară la Megafon - echipa care analizează datele a crescut de câteva ori în ultimii 2,5 ani.
Fără îndoială, în viitor cererea de reprezentanți ai specialităților legate de Big Data va crește și mai mult. Deci, dacă sunteți interesat de acest domeniu, ar trebui să încercați.
Sursa: www.habr.com