Big Data technológie sa teraz používajú všade – v priemysle, medicíne, obchode a zábave. Bez analýzy veľkých dát teda veľkí predajcovia nebudú môcť normálne fungovať, tržby na Amazone klesnú a meteorológovia nebudú vedieť predpovedať počasie na mnoho dní, týždňov a mesiacov dopredu. Je logické, že špecialisti na veľké dáta sú teraz veľmi žiadaní a dopyt neustále rastie.
GeekBrains školí predstaviteľov tejto oblasti, pričom sa snaží poskytnúť študentom teoretické poznatky a výučbu na príkladoch, na ktorých sa podieľajú skúsení odborníci. Tento rok Partnermi sa stali analytici Big Data z online univerzity GeekUniversity a najväčší maloobchodný predajca v Ruskej federácii X5 Retail Group. Špecialisti spoločnosti s rozsiahlymi znalosťami a skúsenosťami pomohli vytvoriť značkový kurz, v ktorom študenti počas školenia získajú teoretické aj praktické skúsenosti.
Hovorili sme s Valerym Babushkinom, riaditeľom modelovania a analýzy údajov v X5 Retail Group. On je jeden z dátových vedcov na svete (30. v globálnom rebríčku špecialistov na strojové učenie). Spolu s ďalšími učiteľmi Valery rozpráva študentom GeekBrains o A/B testovaní, matematických štatistikách, na ktorých sú tieto metódy založené, ako aj o moderných postupoch pre výpočty a vlastnostiach implementácie A/B testovania v offline maloobchode.
Prečo vôbec potrebujeme A/B testy?
Toto je jedna z najlepších metód na nájdenie najlepších spôsobov na zlepšenie konverzií, ekonomiky a faktorov správania. Existujú aj iné metódy, ale sú drahšie a zložitejšie. Hlavnými výhodami A/B testov je ich relatívne nízka cena a dostupnosť pre podniky akejkoľvek veľkosti.
O A/B testoch môžeme povedať, že ide o jeden z najdôležitejších spôsobov hľadania a rozhodovania v podnikaní, od ktorých závisí zisk aj vývoj rôznych produktov akejkoľvek spoločnosti. Testy umožňujú robiť rozhodnutia založené nielen na teóriách a hypotézach, ale aj na praktických poznatkoch, ako konkrétne zmeny modifikujú interakcie zákazníkov so sieťou.
Je dôležité mať na pamäti, že v maloobchode je potrebné otestovať všetko – marketingové kampane, SMS mailingy, testy samotných mailingov, umiestnenie produktov do regálov aj samotné regály na predajných plochách. Ak hovoríme o internetovom obchode, tak tu si môžete vyskúšať usporiadanie prvkov, dizajn, nápisy a texty.
A/B testy sú nástrojom, ktorý firme, napríklad maloobchodníkovi, pomáha byť vždy konkurencieschopný, vnímať zmeny v čase a meniť samú seba. To umožňuje, aby bol podnik čo najefektívnejší a maximalizoval zisk.
Aké sú nuansy týchto metód?
Hlavná vec je, že musí existovať cieľ alebo problém, na ktorom bude testovanie založené. Problémom je napríklad malý počet zákazníkov v maloobchode alebo v internetovom obchode. Cieľom je zvýšiť prílev zákazníkov. Hypotéza: ak sú produktové karty v internetovom obchode väčšie a fotografie sú jasnejšie, bude viac nákupov. Ďalej sa vykoná A/B test, ktorého výsledkom je vyhodnotenie zmien. Po prijatí výsledkov všetkých testov môžete začať formulovať akčný plán na zmenu lokality.
Neodporúča sa vykonávať testy s prekrývajúcimi sa procesmi, inak sa výsledky budú ťažšie hodnotiť. Odporúča sa najskôr vykonať testy cieľov s najvyššou prioritou a formulovaných hypotéz.
Test musí trvať dostatočne dlho, aby sa výsledky považovali za spoľahlivé. Koľko presne závisí, samozrejme, od samotného testu. Na Silvestra teda stúpa návštevnosť väčšiny internetových obchodov. Ak sa predtým menil dizajn internetového obchodu, tak krátkodobý test ukáže, že je všetko v poriadku, zmeny sú úspešné a návštevnosť rastie. Ale nie, bez ohľadu na to, čo robíte pred sviatkami, návštevnosť sa zvýši, test nie je možné dokončiť pred Novým rokom ani bezprostredne po ňom, musí byť dostatočne dlhý na identifikáciu všetkých súvislostí.
Dôležitosť správneho spojenia medzi cieľom a meraným ukazovateľom. Napríklad zmenou dizajnu na tej istej stránke internetového obchodu spoločnosť zaznamenáva nárast počtu návštevníkov či zákazníkov a je s tým spokojná. V skutočnosti však môže byť priemerná veľkosť šeku menšia ako zvyčajne, takže váš celkový príjem bude ešte nižší. To sa, samozrejme, nedá nazvať pozitívnym výsledkom. Problémom je, že spoločnosť súčasne nekontrolovala vzťah medzi nárastom návštevníkov, nárastom počtu nákupov a dynamikou veľkosti priemernej kontroly.
Je testovanie len pre internetové obchody?
Vôbec nie. Obľúbenou metódou v offline maloobchode je implementácia kompletného potrubia na testovanie hypotéz offline. Ide o konštrukciu procesu, pri ktorom sa znížia riziká nesprávneho výberu skupín pre experiment, zvolí sa optimálny pomer počtu skladov, pilotného času a veľkosti odhadovaného efektu. Je to tiež opätovné použitie a neustále zlepšovanie metodológií analýzy post-efektov. Metóda je potrebná na zníženie pravdepodobnosti chybných akceptačných chýb a zmeškaných účinkov, ako aj na zvýšenie citlivosti, pretože aj malý vplyv na rozsah veľkého podniku má veľký význam. Preto musíte vedieť identifikovať aj tie najslabšie zmeny a minimalizovať riziká vrátane nesprávnych záverov o výsledkoch experimentu.
Maloobchod, Big Data a skutočné prípady
Experti X5 Retail Group minulý rok hodnotili dynamiku objemov predaja najobľúbenejších produktov medzi fanúšikmi MS 2018. Žiadne prekvapenia sa nekonali, no štatistika aj tak vyšla zaujímavo.
Voda sa tak stala „bestsellerom č. 1“. V mestách, ktoré hostili majstrovstvá sveta, vzrástol predaj vody približne o 46 %, lídrom bolo Soči, kde obrat vzrástol o 87 %. V dňoch zápasu bola maximálna hodnota zaznamenaná v Saransku - tu tržby vzrástli o 160% v porovnaní s bežnými dňami.
Fanúšikovia si okrem vody kúpili aj pivo. Od 14. júna do 15. júla sa v mestách, kde sa odohrali zápasy, zvýšil obrat piva v priemere o 31,8 %. Lídrom sa stalo aj Soči – pivo sa tu nakupovalo o 64 % aktívnejšie. Ale v Petrohrade bol rast malý - iba 5,6%. Počas zápasových dní v Saransku sa predaj piva zvýšil o 128 %.
Výskum sa uskutočnil aj na iných produktoch. Údaje získané v dňoch špičky spotreby potravín nám umožňujú presnejšie predpovedať dopyt v budúcnosti, berúc do úvahy faktory udalostí. Presná predpoveď umožňuje predvídať očakávania zákazníkov.
Počas testovania spoločnosť X5 Retail Group použila dve metódy:
Bayesovské štrukturálne modely časových radov s odhadom kumulatívneho rozdielu;
Regresná analýza s hodnotením posunu v rozložení chýb pred a počas šampionátu.
Čo ešte maloobchod využíva z Big Data?
- Existuje pomerne veľa metód a technológií, z toho, čo možno nazvať, sú to:
- Prognóza dopytu;
- Optimalizácia matice sortimentu;
- Počítačové videnie na identifikáciu prázdnych miest v regáloch a detekciu vytvárania sa radu;
- Propagačná predpoveď.
Nedostatok špecialistov
Dopyt po expertoch na veľké dáta neustále rastie. V roku 2018 sa tak počet voľných pracovných miest súvisiacich s big data v porovnaní s rokom 7 zvýšil 2015-krát. V prvom polroku 2019 dopyt po špecialistoch prekročil 65 % dopytu za celý rok 2018.
Služby analytikov veľkých dát potrebujú najmä veľké spoločnosti. Napríklad v skupine Mail.ru sú potrebné v každom projekte, kde sa spracúvajú textové údaje, multimediálny obsah, syntéza a analýza reči (v prvom rade cloudové služby, sociálne siete, hry atď.). Počet voľných pracovných miest v spoločnosti sa za posledné dva roky strojnásobil. Za prvých osem mesiacov tohto roka Mail.ru najala rovnaký počet špecialistov na veľké dáta ako za celý minulý rok. V Ozone sa oddelenie Data Science za posledné dva roky ztrojnásobilo. V Megafone je situácia podobná – tím, ktorý analyzuje dáta, sa za posledných 2,5 roka niekoľkokrát rozrástol.
V budúcnosti nepochybne ešte viac porastie dopyt po predstaviteľoch špecialít súvisiacich s Big Data. Takže ak máte záujem o túto oblasť, mali by ste to vyskúšať.
Zdroj: hab.com