Teknologjitë e të dhënave të mëdha tani përdoren kudo - në industri, mjekësi, biznes dhe argëtim. Kështu, pa analizuar të dhënat e mëdha, shitësit e mëdhenj me pakicë nuk do të jenë në gjendje të operojnë normalisht, shitjet në Amazon do të bien dhe meteorologët nuk do të jenë në gjendje të parashikojnë motin për shumë ditë, javë dhe muaj përpara. Është logjike që specialistët e të dhënave të mëdha tani janë në kërkesë të madhe dhe kërkesa po rritet vazhdimisht.
GeekBrains trajnon përfaqësues të kësaj fushe, duke u përpjekur t'u ofrojë studentëve njohuri teorike dhe mësimdhënie me shembuj, për të cilat janë përfshirë ekspertë me përvojë. Kete vit Analistët e Big Data nga universiteti online GeekUniversity dhe shitësi më i madh me pakicë në Federatën Ruse, X5 Retail Group, janë bërë partnerë. Specialistët e kompanisë, duke pasur njohuri dhe përvojë të gjerë, ndihmuan në krijimin e një kursi të markës, në të cilin studentët marrin trajnim teorik dhe përvojë praktike gjatë kursit të trajnimit.
Ne folëm me Valery Babushkin, drejtor i modelimit dhe analizës së të dhënave në X5 Retail Group. Ai është një nga shkencëtarët e të dhënave në botë (i 30-ti në renditjen globale të specialistëve të mësimit të makinerive). Së bashku me mësues të tjerë, Valery u tregon studentëve të GeekBrains për testimin A/B, statistikat matematikore mbi të cilat bazohen këto metoda, si dhe praktikat moderne për llogaritjet dhe veçoritë e zbatimit të testimit A/B në pakicë offline.
Pse na duhen fare testet A/B?
Kjo është një nga metodat më të mira për të gjetur mënyrat më të mira për të përmirësuar konvertimet, faktorët ekonomikë dhe të sjelljes. Ka metoda të tjera, por ato janë më të shtrenjta dhe komplekse. Përparësitë kryesore të testeve A/B janë çmimi i tyre relativisht i ulët dhe disponueshmëria për bizneset e çdo madhësie.
Për testet A/B mund të themi se kjo është një nga mënyrat më të rëndësishme të kërkimit dhe marrjes së vendimeve në biznes, vendime nga të cilat varet si fitimi ashtu edhe zhvillimi i produkteve të ndryshme të çdo kompanie. Testet bëjnë të mundur marrjen e vendimeve të bazuara jo vetëm në teori dhe hipoteza, por edhe në njohuri praktike se si ndryshimet specifike modifikojnë ndërveprimet e klientëve me rrjetin.
Është e rëndësishme të mbani mend se në shitje me pakicë ju duhet të provoni gjithçka - fushatat e marketingut, postimet SMS, testet e vetë postimeve, vendosja e produkteve në rafte dhe vetë raftet në zonat e shitjes. Nëse flasim për një dyqan në internet, atëherë këtu mund të provoni rregullimin e elementeve, dizajnit, mbishkrimeve dhe teksteve.
Testet A/B janë një mjet që ndihmon një kompani, për shembull, një shitës me pakicë, të jetë gjithmonë konkurruese, të ndjejë ndryshimet në kohë dhe të ndryshojë vetë. Kjo i mundëson biznesit të jetë sa më efikas, duke maksimizuar fitimet.
Cilat janë nuancat e këtyre metodave?
Gjëja kryesore është se duhet të ketë një qëllim ose problem mbi të cilin do të bazohet testimi. Për shembull, problemi është një numër i vogël klientësh në një dyqan me pakicë ose dyqan online. Qëllimi është rritja e fluksit të klientëve. Hipoteza: nëse kartat e produkteve në një dyqan online bëhen më të mëdha dhe fotografitë janë më të ndritshme, atëherë do të ketë më shumë blerje. Më pas, kryhet një test A/B, rezultati i të cilit është një vlerësim i ndryshimeve. Pasi të merren rezultatet e të gjitha testeve, mund të filloni të formuloni një plan veprimi për të ndryshuar sitin.
Nuk rekomandohet kryerja e testeve me procese të mbivendosura, përndryshe rezultatet do të jenë më të vështira për t'u vlerësuar. Rekomandohet që fillimisht të kryhen teste për qëllimet me prioritet më të lartë dhe hipotezat e formuluara.
Testi duhet të zgjasë mjaftueshëm që rezultatet të konsiderohen të besueshme. Sa saktësisht varet, natyrisht, nga vetë testi. Pra, në natën e Vitit të Ri, trafiku i shumicës së dyqaneve online rritet. Nëse dizajni i dyqanit në internet është ndryshuar më parë, atëherë një test afatshkurtër do të tregojë se gjithçka është në rregull, ndryshimet janë të suksesshme dhe trafiku po rritet. Por jo, çfarëdo të bëni para festave, trafiku do të rritet, testi nuk mund të përfundojë para Vitit të Ri ose menjëherë pas tij, duhet të jetë mjaftueshëm për të identifikuar të gjitha korrelacionet.
Rëndësia e lidhjes së saktë midis qëllimit dhe treguesit që matet. Për shembull, duke ndryshuar dizajnin e së njëjtës faqe interneti të dyqanit online, kompania sheh një rritje të numrit të vizitorëve ose klientëve dhe është e kënaqur me këtë. Por në fakt, madhësia mesatare e çekut mund të jetë më e vogël se zakonisht, kështu që të ardhurat tuaja të përgjithshme do të jenë edhe më të ulëta. Ky, natyrisht, nuk mund të quhet një rezultat pozitiv. Problemi është se kompania nuk kontrolloi njëkohësisht marrëdhënien midis rritjes së vizitorëve, rritjes së numrit të blerjeve dhe dinamikës së madhësisë së çekut mesatar.
A është testimi vetëm për dyqanet online?
Aspak. Një metodë e njohur në shitjen me pakicë offline është zbatimi i një tubacioni të plotë për testimin e hipotezave offline. Ky është ndërtimi i një procesi në të cilin zvogëlohen rreziqet e përzgjedhjes së gabuar të grupeve për eksperimentin, zgjidhet raporti optimal i numrit të dyqaneve, koha e pilotimit dhe madhësia e efektit të vlerësuar. Është gjithashtu ripërdorimi dhe përmirësimi i vazhdueshëm i metodologjive të analizës së pas-efekteve. Metoda është e nevojshme për të reduktuar gjasat e gabimeve të pranimit të rremë dhe efekteve të humbura, si dhe për të rritur ndjeshmërinë, sepse edhe një efekt i vogël në shkallën e një biznesi të madh ka një rëndësi të madhe. Prandaj, duhet të jeni në gjendje të identifikoni edhe ndryshimet më të dobëta dhe të minimizoni rreziqet, duke përfshirë përfundimet e pasakta në lidhje me rezultatet e eksperimentit.
Shitje me pakicë, Big Data dhe raste reale
Vitin e kaluar, ekspertët e X5 Retail Group vlerësuan dinamikën e vëllimeve të shitjeve të produkteve më të njohura në mesin e tifozëve të Kupës së Botës 2018. Nuk kishte surpriza, por statistikat gjithsesi rezultuan interesante.
Kështu, uji doli të ishte "bestselleri nr. 1". Në qytetet që pritën Kupën e Botës, shitjet e ujit u rritën me afërsisht 46%, lider ishte Soçi, ku qarkullimi u rrit me 87%. Në ditët e ndeshjeve, shifra maksimale u regjistrua në Saransk - këtu shitjet u rritën me 160% në krahasim me ditët normale.
Përveç ujit, fansat blenë edhe birrë. Nga data 14 qershor deri më 15 korrik, në qytetet ku janë zhvilluar ndeshjet, qarkullimi i birrës është rritur mesatarisht me 31,8%. Soçi gjithashtu u bë lider - birra u ble këtu 64% më aktive. Por në Shën Petersburg rritja ishte e vogël - vetëm 5,6%. Në ditët e ndeshjeve në Saransk, shitjet e birrës u rritën me 128%.
Hulumtime janë kryer edhe për produkte të tjera. Të dhënat e marra në ditët e pikut të konsumit të ushqimit na lejojnë të parashikojmë më saktë kërkesën në të ardhmen, duke marrë parasysh faktorët e ngjarjeve. Një parashikim i saktë bën të mundur parashikimin e pritjeve të klientëve.
Gjatë testimit, X5 Retail Group përdori dy metoda:
Modelet e serive kohore strukturore Bayesian me vlerësimin kumulativ të diferencës;
Analiza e regresionit me vlerësimin e zhvendosjes në shpërndarjen e gabimeve para dhe gjatë kampionatit.
Çfarë tjetër përdor shitja me pakicë nga Big Data?
- Ka mjaft metoda dhe teknologji, nga ato që mund të quhen të çuditshme, këto janë:
- Parashikimi i kërkesës;
- Optimizimi i matricës së asortimentit;
- Vizioni kompjuterik për të identifikuar zbrazëtitë në rafte dhe për të zbuluar një radhë që formohet;
- Parashikimi i promovimit.
Mungesa e specialistëve
Kërkesa për ekspertë të Big Data është vazhdimisht në rritje. Kështu, në vitin 2018, numri i vendeve të lira të punës në lidhje me big data u rrit 7 herë krahasuar me vitin 2015. Në gjysmën e parë të vitit 2019, kërkesa për specialistë tejkaloi 65% të kërkesës për të gjithë vitin 2018.
Kompanitë e mëdha kanë veçanërisht nevojë për shërbimet e analistëve të Big Data. Për shembull, në Mail.ru Group ato nevojiten në çdo projekt ku përpunohen të dhënat e tekstit, përmbajtja multimediale, kryhet sinteza dhe analiza e të folurit (kjo është, para së gjithash, shërbime cloud, rrjete sociale, lojëra, etj.). Numri i vendeve të lira të punës në kompani është trefishuar gjatë dy viteve të fundit. Në tetë muajt e parë të këtij viti, Mail.ru punësoi të njëjtin numër specialistësh të Big Data si në të gjithë vitin e kaluar. Në Ozon, departamenti i Shkencës së të Dhënave është trefishuar gjatë dy viteve të fundit. Situata është e ngjashme në Megafon - ekipi që analizon të dhënat është rritur disa herë gjatë 2,5 viteve të fundit.
Pa dyshim, në të ardhmen kërkesa për përfaqësues të specialiteteve që lidhen me Big Data do të rritet edhe më shumë. Pra, nëse keni një interes në këtë fushë, duhet të provoni dorën tuaj.
Burimi: www.habr.com