Téknologi Big Data ayeuna dianggo di mana waé - dina industri, ubar, bisnis, sareng hiburan. Ku kituna, tanpa analisa data badag, retailers badag moal bisa beroperasi normal, jualan di Amazon bakal tumiba, sarta meteorologists moal bisa ngaduga cuaca salila sababaraha poé, minggu jeung bulan sateuacanna. Logis yén spesialis data ageung ayeuna aya dina paménta anu ageung, sareng paméntana terus ningkat.
GeekBrains ngalatih wawakil widang ieu, nyobian nyadiakeun siswa kalawan duanana pangaweruh teoritis jeung pangajaran ku conto, nu ahli ngalaman aub. Taun ayeuna Analis Big Data ti universitas online GeekUniversity sareng pangecér panggedéna di Féderasi Rusia, X5 Retail Group, parantos janten mitra. Spésialis perusahaan, gaduh pangaweruh sareng pangalaman éksténsif, ngabantosan nyiptakeun kursus branded, dimana murid nampi latihan téoritis sareng pangalaman praktis salami pelatihan.
Kami nyarios sareng Valery Babushkin, diréktur modél sareng analisa data di X5 Retail Group. Anjeunna salah sahiji élmuwan data di dunya (ka-30 dina ranking global spesialis learning mesin). Babarengan sareng guru anu sanés, Valery nyarioskeun ka murid GeekBrains ngeunaan uji A / B, statistik matematika anu dumasar kana metode ieu, ogé prakték modéren pikeun itungan sareng fitur ngalaksanakeun tés A / B dina ritel offline.
Naha urang peryogi tés A / B pisan?
Ieu salah sahiji metodeu pangalusna pikeun manggihan cara pangalusna pikeun ngaronjatkeun conversions, ékonomi jeung faktor behavioral. Aya metodeu sanés, tapi aranjeunna langkung mahal sareng rumit. Kauntungan utama tina tés A/B nyaéta harga anu kawilang rendah sareng kasadiaan pikeun usaha naon waé ukuranana.
Ngeunaan tés A / B, urang tiasa nyebatkeun yén ieu mangrupikeun salah sahiji cara anu paling penting pikeun milarian sareng nyandak kaputusan dina bisnis, kaputusan anu gumantung kana kauntungan sareng pamekaran sagala rupa produk perusahaan mana waé. Tés ngamungkinkeun nyieun kaputusan dumasar teu ukur dina téori jeung hipotesis, tapi ogé dina pangaweruh praktis kumaha parobahan husus ngaropéa interaksi customer kalawan jaringan.
Penting pikeun émut yén dina ritel anjeun kedah nguji sadayana - kampanye pamasaran, surat SMS, tés surat-surat sorangan, panempatan produk dina rak sareng rak sorangan di daérah penjualan. Upami urang ngobrol ngeunaan toko online, maka di dieu anjeun tiasa nguji susunan unsur, desain, prasasti sareng téks.
Tes A / B mangrupikeun alat anu ngabantosan perusahaan, contona, pangecér, pikeun salawasna kompetitif, raos parobihan dina waktos sareng ngarobih sorangan. Hal ieu ngamungkinkeun bisnis jadi efisien sabisa, maximizing kauntungan.
Naon nuances sahiji metodeu ieu?
Hal utama nyaéta kedah aya tujuan atanapi masalah anu bakal didasarkeun ku tés. Salaku conto, masalahna nyaéta sajumlah leutik palanggan di toko ritel atanapi toko online. Tujuanana nyaéta pikeun ningkatkeun panyaluran palanggan. Hipotesis: upami kartu produk dina toko online didamel langkung ageung sareng poto langkung terang, maka bakal aya deui pameseran. Salajengna, tés A/B dilaksanakeun, hasilna mangrupa penilaian parobahan. Saatos hasil sadaya tés ditampi, anjeun tiasa ngawitan nyusun rencana aksi pikeun ngarobih situs.
Henteu disarankeun pikeun ngalaksanakeun tés kalayan prosés anu tumpang tindih, upami henteu, hasilna bakal langkung hese dievaluasi. Disarankeun pikeun ngalaksanakeun tés dina tujuan prioritas pangluhurna sareng ngarumuskeun hipotesis heula.
Tés kudu tahan cukup lila pikeun hasilna dianggap bisa dipercaya. Sabaraha persis gumantung, tangtosna, dina tés sorangan. Janten, dina Hawa Taun Anyar, lalu lintas kalolobaan toko online ningkat. Upami desain toko online parantos dirobih sateuacanna, maka tés jangka pondok bakal nunjukkeun yén sadayana henteu kunanaon, parobihan suksés, sareng lalu lintas tumbuh. Tapi henteu, euweuh urusan naon anu anjeun laksanakeun sateuacan liburan, lalu lintas bakal ningkat, tés teu tiasa réngsé sateuacan Taun Anyar atanapi langsung saatosna, éta kedah cukup panjang pikeun ngaidentipikasi sadaya korélasi.
Pentingna hubungan anu leres antara tujuan sareng indikator anu diukur. Salaku conto, ku ngarobih desain halaman wéb toko online anu sami, perusahaan ningali paningkatan jumlah sémah atanapi palanggan sareng wareg ku ieu. Tapi kanyataanna, ukuran cek rata-rata tiasa langkung alit tibatan biasa, janten panghasilan anjeun sadayana langkung handap. Ieu, tangtosna, teu bisa disebut hasil positif. Masalahna nyaeta pausahaan teu sakaligus mariksa hubungan antara paningkatan dina datang, paningkatan dina jumlah purchases, sarta dinamika ukuran tina cék rata.
Naha tés ngan ukur pikeun toko online?
Henteu pisan. Metodeu populér di ritel offline nyaéta palaksanaan pipa lengkep pikeun nguji hipotesis offline. Ieu mangrupikeun pangwangunan prosés anu ngirangan résiko tina pilihan kelompok anu salah pikeun ékspérimén, rasio optimal jumlah toko, waktos pilot sareng ukuran perkiraan pangaruh dipilih. Éta ogé dianggo deui sareng perbaikan kontinyu tina metodologi analisis pasca-épék. Metoda ieu diperlukeun pikeun ngurangan likelihood kasalahan ditampa palsu sarta épék lasut, kitu ogé pikeun ngaronjatkeun sensitipitas, sabab malah pangaruh leutik dina skala bisnis badag penting pisan. Ku alatan éta, anjeun kedah tiasa ngaidentipikasi bahkan parobihan anu paling lemah sareng ngaminimalkeun résiko, kalebet kacindekan anu salah ngeunaan hasil percobaan.
Retail, Data ageung sareng kasus nyata
Taun ka tukang, ahli X5 Retail Group ngevaluasi dinamika volume penjualan produk anu paling populer di kalangan peminat Piala Dunia 2018. Henteu aya kejutan, tapi statistikna tetep pikaresepeun.
Ku kituna, cai tétéla jadi "No. 1 bestseller". Di kota-kota anu ngayakeun Piala Dunia, penjualan cai ningkat sakitar 46%; pamimpinna nyaéta Sochi, dimana omzetna ningkat ku 87%. Dina dinten pertandingan, angka maksimal kacatet di Saransk - di dieu penjualan ningkat ku 160% dibandingkeun dinten biasa.
Salian cai, fans meuli bir. Ti 14 Juni nepi ka 15 Juli, di kota tempat patandingan lumangsung, omzet bir ngaronjat ku rata-rata 31,8%. Sochi ogé janten pamimpin - bir dipésér di dieu 64% langkung aktip. Tapi di St Petersburg tumuwuhna éta leutik - ngan 5,6%. Dina dinten pertandingan di Saransk, penjualan bir ningkat ku 128%.
Panalungtikan ogé geus dipigawé dina produk lianna. Data anu dicandak dina dinten puncak konsumsi dahareun ngamungkinkeun urang pikeun ngaduga paménta anu langkung akurat dina waktos anu bakal datang, kalayan ngitung faktor kajadian. Ramalan akurat ngamungkinkeun pikeun ngantisipasi ekspektasi palanggan.
Salila tés, X5 Retail Group ngagunakeun dua metode:
Modél runtuyan waktu struktural Bayesian kalawan estimasi bédana kumulatif;
Analisis régrési kalayan penilaian pergeseran distribusi kasalahan sateuacan sareng salami kajawaraan.
Naon deui anu nganggo ritel tina Big Data?
- Aya seueur metode sareng téknologi, tina anu tiasa dingaranan langsung, nyaéta:
- ramalan paménta;
- Optimasi matriks campuran;
- visi komputer pikeun ngaidentipikasi voids on rak jeung ngadeteksi antrian ngabentuk;
- ramalan promo.
Kurangna spesialis
Paménta pikeun ahli Big Data terus ningkat. Ku kituna, dina 2018, jumlah lowongan nu patali jeung data badag ngaronjat 7 kali dibandingkeun 2015. Dina satengah munggaran 2019, paménta pikeun spesialis ngaleuwihan 65% tina paménta pikeun sakabéh 2018.
Perusahaan ageung khususna peryogi jasa analis Data Besar. Contona, dina Mail.ru Grup aranjeunna diperlukeun dina proyék mana wae nu data téks, eusi multimédia diolah, sintésis ucapan jeung analisis (ieu, mimiti sagala, jasa awan, jaringan sosial, kaulinan, jsb). Jumlah lowongan di parusahaan geus triple leuwih dua taun kaliwat. Dina dalapan bulan mimiti taun ieu, Mail.ru nyewa jumlah spesialis Big Data anu sami sareng taun ka tukang. Di Ozon, departemén Élmu Data parantos ningkat tilu kali dina dua taun katukang. Kaayaanana sami di Megafon - tim anu nganalisa data parantos ningkat sababaraha kali salami 2,5 taun ka pengker.
Tanpa ragu, dina mangsa nu bakal datang paménta pikeun wawakil specialties patali Big Data bakal tumuwuh malah leuwih. Janten upami anjeun gaduh minat dina daérah ieu, anjeun kedah nyobian leungeun anjeun.
sumber: www.habr.com