Tehnologije velikih podatkov se zdaj uporabljajo povsod – v industriji, medicini, poslu in zabavi. Tako veliki trgovci brez analize velikih podatkov ne bodo mogli normalno poslovati, prodaja pri Amazonu bo padla, meteorologi pa ne bodo mogli napovedati vremena za več dni, tednov in mesecev vnaprej. Logično je, da so strokovnjaki za velike podatke zdaj zelo iskani in povpraševanje nenehno raste.
GeekBrains usposablja predstavnike tega področja, pri čemer poskuša študentom zagotoviti tako teoretično znanje kot poučevanje s primeri, za kar sodelujejo izkušeni strokovnjaki. To leto Partnerji so postali analitiki Big Data s spletne univerze GeekUniversity in največji trgovec na drobno v Ruski federaciji X5 Retail Group. Strokovnjaki podjetja, ki imajo obsežno znanje in izkušnje, so pomagali ustvariti tečaj z blagovno znamko, v katerem študentje med usposabljanjem dobijo tako teoretično usposabljanje kot praktične izkušnje.
Pogovarjali smo se z Valeryjem Babushkinom, direktorjem modeliranja in analize podatkov pri X5 Retail Group. On je eden od podatkovnih znanstvenikov na svetu (30. na svetovni lestvici strokovnjakov za strojno učenje). Valery skupaj z drugimi učitelji pripoveduje študentom GeekBrains o testiranju A/B, matematični statistiki, na kateri temeljijo te metode, pa tudi o sodobnih praksah za izračune in značilnostih izvajanja testiranja A/B v maloprodaji brez povezave.
Zakaj sploh potrebujemo A/B teste?
To je ena najboljših metod za iskanje najboljših načinov za izboljšanje konverzij, ekonomije in vedenjskih dejavnikov. Obstajajo tudi druge metode, vendar so dražje in zapletene. Glavni prednosti A/B testov sta relativno nizka cena in dostopnost za podjetja vseh velikosti.
Za A/B teste lahko rečemo, da so to eden najpomembnejših načinov iskanja in sprejemanja poslovnih odločitev, od katerih je odvisen tako dobiček kot razvoj različnih produktov vsakega podjetja. Testi omogočajo sprejemanje odločitev, ki temeljijo ne le na teorijah in hipotezah, temveč tudi na praktičnem znanju o tem, kako določene spremembe spreminjajo interakcije strank z omrežjem.
Pomembno si je zapomniti, da je v maloprodaji potrebno testirati vse – marketinške akcije, SMS-sporočila, teste samih mailingov, postavitev izdelkov na police in same police v prodajnih prostorih. Če govorimo o spletni trgovini, potem tukaj lahko preizkusite razporeditev elementov, dizajn, napise in besedila.
A/B testi so orodje, ki pomaga podjetju, na primer trgovcu, da je vedno konkurenčno, pravočasno zaznava spremembe in se spreminja. To omogoča, da je podjetje čim bolj učinkovito in maksimira dobiček.
Kakšne so nianse teh metod?
Glavna stvar je, da mora obstajati cilj ali problem, na katerem bo temeljilo testiranje. Težava je na primer majhno število kupcev na maloprodajnem mestu ali spletni trgovini. Cilj je povečati dotok strank. Hipoteza: če so kartice izdelkov v spletni trgovini večje in fotografije svetlejše, bo nakupov več. Nato se izvede A/B test, katerega rezultat je ocena sprememb. Po prejemu rezultatov vseh testov lahko začnete oblikovati akcijski načrt za spremembo mesta.
Ni priporočljivo izvajati testov s prekrivajočimi se procesi, sicer bo rezultate težje oceniti. Priporočljivo je, da najprej opravite teste ciljev z najvišjo prioriteto in postavljenih hipotez.
Test mora trajati dovolj dolgo, da se rezultati štejejo za zanesljive. Koliko natančno, je seveda odvisno od samega testa. Tako se na silvestrovo poveča obisk večine spletnih trgovin. Če je bil dizajn spletne trgovine že prej spremenjen, bo kratkotrajni test pokazal, da je vse v redu, da so spremembe uspešne, promet pa raste. Ampak ne, ne glede na to, kaj počnete pred prazniki, promet se bo povečal, testa ni mogoče opraviti pred novim letom ali takoj po njem, mora biti dovolj dolg, da se ugotovijo vse korelacije.
Pomen pravilne povezave med ciljem in indikatorjem, ki se meri. Podjetje na primer s spremembo dizajna iste spletne strani spletne trgovine opazi povečanje števila obiskovalcev oziroma strank in je s tem zadovoljno. Toda dejansko je lahko povprečna velikost čeka manjša kot običajno, zato bo vaš skupni dohodek še nižji. Tega seveda ne moremo imenovati pozitiven rezultat. Težava je v tem, da podjetje ni hkrati preverilo razmerja med porastom obiskovalcev, porastom števila nakupov in dinamiko velikosti povprečnega čeka.
Ali je testiranje samo za spletne trgovine?
Sploh ne. Priljubljena metoda v maloprodaji brez povezave je implementacija celotnega cevovoda za testiranje hipotez brez povezave. To je konstrukcija procesa, v katerem se zmanjšajo tveganja nepravilne izbire skupin za poskus, izbere optimalno razmerje med številom trgovin, pilotnim časom in velikostjo ocenjenega učinka. Je tudi ponovna uporaba in nenehno izboljševanje metodologij analize po učinkih. Metoda je potrebna za zmanjšanje verjetnosti napačnih sprejemnih napak in zgrešenih učinkov ter za povečanje občutljivosti, saj je že majhen učinek na obseg velikega podjetja zelo pomemben. Zato morate biti sposobni prepoznati tudi najšibkejše spremembe in čim bolj zmanjšati tveganja, vključno z napačnimi sklepi o rezultatih poskusa.
Maloprodaja, veliki podatki in resnični primeri
Lani so strokovnjaki X5 Retail Group ocenili dinamiko obsega prodaje najbolj priljubljenih izdelkov med navijači svetovnega prvenstva 2018. Presenečenj ni bilo, statistika pa se je vseeno izkazala za zanimivo.
Tako se je izkazalo, da je voda »uspešnica št. 1«. V mestih, ki so gostila svetovno prvenstvo, se je prodaja vode povečala za približno 46 %, vodilni je bil Soči, kjer se je promet povečal za 87 %. Na dneve tekem je bila največja številka zabeležena v Saransku - tu se je prodaja povečala za 160 % v primerjavi z običajnimi dnevi.
Poleg vode so navijači kupili pivo. Od 14. junija do 15. julija se je v mestih, kjer so potekale tekme, promet s pivom v povprečju povečal za 31,8 %. Vodilni je postal tudi Soči - tukaj so pivo kupovali 64% bolj aktivno. Toda v Sankt Peterburgu je bila rast majhna - le 5,6%. Na dneve tekem v Saransku se je prodaja piva povečala za 128 %.
Raziskave so bile izvedene tudi na drugih izdelkih. Podatki, pridobljeni v dneh največje porabe hrane, nam omogočajo natančnejšo napoved povpraševanja v prihodnosti ob upoštevanju dejavnikov dogodkov. Natančna napoved omogoča predvidevanje pričakovanj strank.
Med testiranjem je X5 Retail Group uporabil dve metodi:
modeli Bayesovih strukturnih časovnih vrst s kumulativno oceno razlike;
Regresijska analiza z oceno premika porazdelitve napak pred in med prvenstvom.
Kaj še uporablja trgovina na drobno od velikih podatkov?
- Obstaja kar nekaj metod in tehnologij, od tega, kar lahko na hitro poimenujemo, so:
- Napoved povpraševanja;
- Optimizacija sortimentne matrike;
- Računalniški vid za prepoznavanje praznin na policah in zaznavanje nastajanja čakalne vrste;
- Promocijska napoved.
Pomanjkanje strokovnjakov
Povpraševanje po strokovnjakih za velike podatke nenehno narašča. Tako se je v letu 2018 število prostih delovnih mest, povezanih z velikimi podatki, v primerjavi z letom 7 povečalo za 2015-krat. V prvi polovici leta 2019 je povpraševanje po specialistih preseglo 65 % povpraševanja za celotno leto 2018.
Storitve analitikov velikih podatkov še posebej potrebujejo velika podjetja. Na primer, v skupini Mail.ru jih potrebujejo v katerem koli projektu, kjer se obdelujejo besedilni podatki, multimedijske vsebine, izvaja sinteza in analiza govora (to so predvsem storitve v oblaku, družbena omrežja, igre itd.). Število prostih delovnih mest v podjetju se je v zadnjih dveh letih potrojilo. V prvih osmih mesecih letošnjega leta je Mail.ru zaposlil enako število specialistov za velike podatke kot v celotnem lanskem letu. V Ozonu se je oddelek Data Science v zadnjih dveh letih povečal za trikrat. Podobno je pri Megafonu - ekipa, ki analizira podatke, se je v zadnjih 2,5 letih večkrat povečala.
Brez dvoma bo v prihodnosti povpraševanje po predstavnikih specialnosti, povezanih z velikimi podatki, še bolj naraslo. Torej, če vas to področje zanima, se morate preizkusiti.
Vir: www.habr.com